클라우드 환경의 부하 예측 기반 오토스케일링

클라우드 컴퓨팅은 확장성, 유연성, 비용 효율성 덕분에 널리 활용되는 패러다임입니다. 클라우드 솔루션의 경쟁력을 높이려면 탄력성을 최대로 활용하여 유입되는 워크로드에 맞춰 클라우드 리소스를 시기적절하게 동적으로 조정하는 것이 중요합니다. 본 논문은 워크로드 변화를 예측하고 동시에 클라우드 리소스의 목표 활용률을 보장하는 부하 인지 예측형 오토스케일링 프레임워크를 제안합니다. 이를 위해 미래 워크로드를 예측하고, 해당 워크로드 수요를 처리하는 데 필요한 클라우드 리소스 양을 산정합니다. 제안된 프레임워크는 CloudSim 툴킷 기반의 시뮬레이션 환경에서 광범위하게 테스트되었습니다. 다양한 도착 패턴을 특징으로 하는 합성 및 실제 워크로드를 모두 고려하여 검증을 수행했습니다. 실험 결과는 예측된 도착 패턴에 따라 클라우드 리소스를 확장하는 데 있어 제안된 정책의 효과성을 명확히 보여줍니다. 이 연구는 클라우드 환경에서 리소스 활용 효율성을 극대화하고 서비스 품질을 유지하는 데 기여하며, 동적인 워크로드 변화에 효과적으로 대응하는 클라우드 시스템 설계에 활용될 수 있습니다.