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영어

Recently, cloud-based resources are stored and used as cloud servers through various devices, but resources transmitted to cloud servers have limitations in flexibility and mobility that connect specific functions to optimize workloads in the cloud. In this paper, we propose a distributed cloud resource allocation technique for minimizing failures in a multi-cloud system that can optimize workloads in the cloud based on factors such as speed, performance, and stability. The proposed technique extracts features of cloud resources by layer and dynamically links and optimizes cloud resource allocation through the convolution process of the patterns of features. In particular, the proposed technique keeps cloud resources consistent by grouping the same pattern of cloud resources into a blockchain to minimize cloud resource allocation in a multi-cloud environment and reducing the size of cloud resources through the convolution process. As a result of the performance evaluation, because the proposed technique is linked to each other according to the probability value between cloud resources, the average cloud resource verification time improved by 7.42%, and the verification delay time decreased by 8.81%. In addition, the average linkage failure rate of cloud resources according to the blockchain group size was 11.12% lower.

한국어

최근 클라우드 기반의 자원들은 다양한 장치를 통해 클라우드 서버로 저장하여 사용되고 있지만, 클라우드 서버로 전송되는 자원들은 클라우드에서 작업량을 최적화하기 위해 특정한 기능을 연결해주는 유연성 및 이동성에 제약이 있다. 본 논문에서는 속도, 성능, 안정성과 같은 요소를 기준으로 클라우드에서 작업량을 최적화할 수 있는 멀티 클라우드 기반 시스템 장애 최소화를 위한 분산 클라우드 자원 할당 기법을 제안한다. 제안 기법은 클라우드 자원의 특징을 계층별로 추출하여 특징들의 패턴을 합성 과정을 통해 클라우드 자원 할당을 동적으로 연계하여 최적화한다. 특히, 제안 기법은 멀티 클라우드 환경에서 클라우드 자원 할당을 최소화하기 위해서 동일 패턴의 클 라우드 자원을 블록체인으로 묶고, 합성 과정을 통해 클라우드 자원 크기를 줄임으로써 클라우드 자원을 일관성 있게 유지한다. 성능평가 결과, 제안 기법은 클라우드 자원 간 확률값에 따라 서로 연계하기 때문에 클라우드 자원 검증 시간이 평균 7.42% 향상되었고, 블록체인의 크기가 증가할수록 검증 지연 시간은 평균 8.81% 낮게 나타났다. 또한, 블록체인 그룹 크기에 따른 클라우드 자원의 연계 장애율은 평균 11.12% 낮은 결과를 얻었다.