본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기반의 가상머신 임대 서비스 구현을 위해 OpenNebula 기반의 클라우드 클러스터를 구축하였다. 클라우드 클러스터는 1대의 Front-End와 4대의 클러스터 노드로 구성하고 클러스터 노드에는 Xen을 통하여 서버 가상화를 실현한다. 사용자는 개인 맞춤형 가상머신 요구사항 템플릿을 작성한 뒤 Front-End를 통하여 클라우드 클러스터에 가상 머신 임대 서비스를 요청한다. 본 실험에서 총18개의 가상머신을 임대하는 서비스를 실행하여 생성된 가상 머신의 동작 및 네트워크 서비스를 구현하였다.
최근 몇몇 연구자들에 의해 지리적 혁신클러스터의 한계가 언급되기 시작하고 있다. 그리고 정보통신기술이 발전함에 따라 이에 대한 대안으로 가상 혁신클러스터의 개념이 등장하고 있다. 이에 본 연구에서는 지리적 혁신클러스터의 한계를 탐색적으로 검증해 보고 대안으로 가상 혁신클러스터의 적용가능성을 검토해 보았다. 본 연구에서 살펴 본 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 지리적 혁신클러스터의 한계와 문제점은 무엇인가, 둘째, 지리적 혁신클러스터의 한계는 가상 혁신클러스터를 통해 보완가능한가, 셋째, 가상 혁신클러스터의 효과적인 활용을 위한 과제는 무엇인가. 이를 위해 본 연구에서는 문헌고찰, 설문분석, 사례연구, 전문가 인터뷰 등 다양한 방법론을 활용 하였다. 특히, 지리적 혁신를러스터의 한계를 탐색적으로 검토하기 위해 설문조사를 실시하였다. 끝으로 본 연구의 의의와 한계를 제시하였다.
가상화 기술은 물리적 컴퓨팅 자원의 추상화를 통해 다수의 운영 체제나 응용 프로그램이 물리적 서버의 자원을 공유하게 함으로써 소요비용을 절감하고 자원을 통합 관리할 수 있는 기술이다. 그러나 가상화 기반 클러스터에서는 클러스터를 이루는 물리적 서버들이 균형적으로 자원을 활용하지 못하고 특정 서버로 자원 활용률이 집중되는 현상(hotspot)이 발생 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 Live migration 기술을 이용하여 가상화 클러스터의 자원 효율을 높이는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 hotspot의 원인이 되는 자원의 우선순위를 기반으로 가장 적합한 대상을 선정하여 가상머신을 이동시켜 클러스터의 자원 활용률의 균형을 도모하고 추가적인 hotspot의 발생을 최소화고 불필요한 Live migration을 방지하여 migration시에 발생하는 로드를 줄일 수 있다.
최근 클라우드 컴퓨팅 시장의 클러스터 환경이 일반 클러스터 환경에서 가상화 클러스터 환경으로 변화하고 있다. 이러한 클러스터 환경의 변화는 대용량 분산처리 성능에 영향을 끼치고 있으며, 국내외의 많은 IT관련 기업에서 경쟁적으로 연구와 서비스에 집중 투자하고 있다. 본 논문에서는 대용량 데이터 분산 처리 성능에 하이퍼바이저가 미치는 영향을 비교하기 위한 목적으로 하이퍼바이저를 사용하는 Xen과 컨테이너 기반의 Docker를 사용하여 가상 클러스터 환경을 만들고, MapReduce의 성능을 측정하는 실험을 하였다. 이 결과 하이퍼바이저를 사용하지 않은 Docker 성능이 약 1.44배 - 2.92배 더 좋은 것을 검증하였다.
본 논문은 실수 진화 알고리즘에 대해서 가상의 클러스터를 이용한 재조합 연산자 및 새로운 세대차 모델을 소개한다. 가상 클러스터의 자가 적응적인 크기 변화를 통해 자손의 생성범위를 적절히 조절하고, 선택과 대치를 포함한 진화방식을 개선하여 효율적인 세대차 크기를 구함으로서, 개체의 다양성 유지 및 탐색성능의 향상을 꾀하였다. 제안된 방법을 벤치마크 테스트 문제에 적용하여 G3 알고리즘과 CMA-ES 등과 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 OpenNebula 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하고 클러스터 노드에 설치되는 하이퍼바이저로 Xen을 이용하여 클라우드 컴퓨팅 기반 컴퓨터 교육 시스템을 구축하였다. 전체 시스템은 Front-End 1대와 클러스터 노드 2대로 구성되며, 시스템 사용자는 원격 접속을 이용하여 가상 머신에 접근이 가능하다. 관리자는 Web를 통해 클러스터 노드와 가상 머신을 관리할 수 있으며, 컴퓨터 실습수업의 형태에 따라 각기 다른 OS와 응용 소프트웨어가 설치된 가상머신을 생성하여 사용자들에게 제공할 수 있다.
최근 PC 클러스터를 이용한 초고해상도 영상표현 시스템(예: PowerWall$^{TM}$) 혹은 몰입형 가상환경 표현시스템 (예: CAVE$^{TM}$, RealityCenters$^{TM}$) 등과 같은 멀티프로젝션 디스플레이 시스템은 산업, 군사, 과학, 의학 등에 널리 활용되고 있다. 하지만, 이와 같은 멀티프로젝션 디스플레이 시스템은 다수의 PC 클러스터와 프로젝터의 연결에 의해 구성이 되기 때문에 그 제어 방법은 각각의 PC 및 프로젝터의 프로그램과 동작을 반복적으로 실행하여야 한다. 이에 PC 클러스터 및 프로젝터의 직관적인 제어가 가능하고 일괄적으로 운용할 수 있는 환경이 필요하다. 본 연구에서는 멀티프로젝션 디스플레이 시스템의 PC 클러스터 및 프로젝터의 제어와 운용에 관한 것으로, PC 클러스터에 필요한 응용프로그램 일괄실행, 일괄 power 처리와 프로젝터에 필요한 일시중지(Mute), 입력소스선택, 일괄 power on/off 수행 등에 관한 효과적인 인터페이스의 구현 및 제어 방법을 제시하고자 한다.
최근 시뮬레이션이 다양한 계산과학 및 산업 분야에서 널리 활용되면서, 컴퓨팅 자원에 대한 그 요구사항 또한 점점 다양해지고 있다. 특히 이러한 요구는 기존 슈퍼컴퓨터와 같은 CPU 중심의 자원에서 벗어나, 사용자 별 설정 및 활용이 쉬운 유연하고 효율적인 고성능 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅을 이용해 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 다수의 가상머신으로 이루어진 대규모의 가상 클러스터의 실시간 구축이 필연적이다. 이러한 대규모의 가상 클러스터 생성은 동시 다발적인 가상머신 요청을 야기시키고, 이 요청들에 의해 대기 시간이 매우 길어지는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제의 주요 원인은 각각의 가상머신에서 사용되는 가상 이미지를 생성, 복사하는 작업들간에 병목 현상 때문이다. 본 논문에서는 가상머신 이미지들의 생성 시간을 최소화하고, 가상 클러스터의 I/O 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 검증한다.
최근에 리눅스 가상 서버 프로젝트를 이용한 클러스터를 많이 구축하고 있다. 리눅스 가상 서버는 확장성이 뛰어날 뿐만 아니라 성능도 뛰어나다. 그러나 하나의 전면 서버가 사용자 요청을 받아서 후면 서버가 처리를 하여 사용자에게 응답을 보내는 구조이므로 하나의 전면 서버는 사용자 요청의 급격한 증가로 병목현상을 일으킬 수 있고, 이 때문에 다수의 후면 서버가 있음에도 불구하고 서비스를 할수 없는 상황이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 다수의 전면 서버를 두어 병목현상을 근본적으로 없애는 방법을 제안하였다. 모든 클러스터 노드들은 전면 서버와 후면 서버의 역할을 모두 할 수 있도록 하였고 부하량이 많지 않으면 자기 노드에서 직접 처리를 하여 사용자에게 웅답할 수 있도록 하고, 부하량이 많을 때에만 클러스터의 다른 노드들 중 부하가 가장 작은 노드를 선택하여 사용자 요청을 처리할 수 있도록 하였다. 그리고 클러스터 노드들의 부하량을 고려한 스케줄링 알고리즘을 개발하여 좀 더 효율적인 부하 분배방식을 제안하였다.
인터넷을 이용한 전자상거래(e-commerce)가 확산되면서 중소규모의 다중 서버를 클러스터화하여 클라이언트의 요청에 대한 응답을 수행하는 네트웍 서비스에 대한 요구가 증대하고 있다. 이러한 웹서버 클러스터 환경의 요청을 위해서는 TCP정보나 요청되는 대상의 컨텐트(content) 정보를 이용하여 라우팅을 수행하는 라우터의 구현이 필수적이다. 이러한 TCP 라우팅이나 컨텐트 라우팅의 구현을 전적으로 소프트웨어에 의존하는 경우 전송속도의 저하가 발생할 우려가 있다. 이는 기존의 TCP 커넥션 설정과 이 TCP 커넥션을 이용한 데이터 전송이 라우팅을 고려하지 않은 가상의 점대점(point-to-point) 연결구조를 갖기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 보안세션 라우팅을 고속화시키기 위하여 TCP 커넥션 고속화를 기반으로 보안세션의 재사용성을 향상시키는 웹서버 클러스터 환경에 최적화된 디스패칭(dispatching) 기법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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