글로벌 퍼블릭 클라우드 산업 규모는 매년 폭발적으로 성장하고 있으며 최근 COVID-19 등 비대면 문화 확산에 따라 지속 확장되고 있다. 클라우드 사업자는 유한한 인프라 자원으로 다수의 사용자에게 양질의 IT 서비스 제공을 위해 잉여 자원 할당을 최소화하는 것이 중요하다. 그러나 일반적인 퍼블릭 클라우드 환경에서는 정적 자원 할당 기법을 채택하고 있기 때문에 사용자의 주관적인 판단에 따라 잉여 자원의 발생은 필연적이다. 본 논문에서는 머신 러닝 기법 중 K-Means Clustering 알고리즘을 적용하여 클라우드 동적 자원 관리 기법을 제안한다. K-Means Clustering 기반으로 클라우드에 탑재된 각 Instance 의 자원 사용률 데이터를 분석하고, 분석 결과를 토대로 각 Instance 가 속한 Cluster 에 대하여 자원 최적화 작업을 수행한다. 이를 통해 전체 데이터센터 관점에서 잉여 자원의 발생을 최소화하면서도 SLA 수준 및 서비스 연속성을 보장한다.
그리드 컴퓨팅은 이질적인 환경에서 자원 공유를 가능하게 함으로써 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 환경을 제공한다. 현재 그리드 컴퓨팅의 환경은 유선 그리드 환경에 모바일 장치들을 통합하는 무선 그리드와, 사용자의 이동성을 고려한 모바일 그리드 환경으로 진화하고 있다. 모바일 장치는 성능 면에서 비약적으로 증가하고 있고, 최근 몇 년 사이에 사용자도 많이 늘어났다. 따라서 본 논문에서는 모바일 그리드 환경에서 모바일 장치를 자원으로 이용하기 위하여 모바일 장치의 특성을 고려한 결함 포용적 자원 선택 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 1) 모바일 장치의 배터리 잔류량 정보, 이동성 정보, 장치의 성능 정보를 고려하여, 2) 모바일 장치들의 순위를 계산하고 k개의 그룹으로 분류한 뒤, 3) 작업을 할당할 때 결함 포용을 고려하여 최상위 그룹과 차상위 그룹에 동시에 작업을 분배한다. 모바일 장치의 순위를 매기고 그룹화하는 과정은 모바일 장치의 동적인 특성을 고려하여 작업이 요청될 때마다 수행하도록 한다.
자원제공자 컴퓨팅(Volunteer Computing) 환경에서 자원제공자의 연산에 대한 참여(join) 및 이탈(leave), 결함 등의 동적인 연산 수행 특성을 고려한 스케줄링 기법은 안정적인 연산 수행을 지원하는 시스템의 설계에 있어서 중요한 고려사항이다. 기존의 자원제공자 컴퓨팅 연구에서는 자원제공자의 자유로운 연산 참여와 이탈 및 연산 수행 중 일시적인 연산 중단 등의 휘발성(volatility)을 고려한 결함 포용적 스케줄링 기법이 없어 연산 수행 중에 빈번한 중단이 발생하고, 연산 수행 시간이 지연된다. 본 논문에서는 이러한 자원제공자의 휘발성으로 인해 발생되는 문제를 해결하기 위해 자원제공자 컴퓨팅 환경에 부합하는 다양한 가용성(availability)을 정의, 분류하고, 공헌도(Contribution Rate) 기반 차별화 스케줄링 기법을 제안한다. 공헌도 기반 차별화 스케즐링 기밥은 헌신도(Dedication Rate)와 능력도(Faculty Rate)를 이용하여 주어진 작업량에 적합한 연산 수행 능력을 가지는 자원제공자를 선출하여 작업을 할당하고, 결함이 발생할 경우에는 결함의 종류에 따라 유연하게 대처하여 불안정한 자원 제공과 연산 중단 현상을 완화시킨다 이로써, 연산 수행에 대한 완료성과 신뢰성을 향상시켜 연산 지연 및 전체 연산 수행 시간을 단축시킨다.
지질자원정보는 지구과학정보로서, SOC건설, 국토개발, 자연재해방지 및 교육 분야에서 활용되는 국가 기반 지식정보에 해당되며, 그 활용가치로 인해 다양한 분야에서 정보 수요가 증가하고 있다. 지질자원정보 및 시스템을 구축하기 위한 기술적 환경요인으로서 분산된 리소스의 공동 활용을 위한 인터넷 정보 표준 서비스 기술 및 정보의 공공활용을 위한 지질자원정보화 생산기관에서 역할의 중요성이 부각되고 있다. 이 논문에서는 이러한 지질자원정보분야에서 외부 환경에서 지질자원정보화를 능동적으로 추진하기 위한 고려사항 및 전략들을 알아보고 효율적인 정보화를 위한 관련 시스템 모델 및 기술들에 대하여 논의하고자 한다.
사용자 지향형 클라우드 협업 시스템이 가지는 장점은 다양한 클라우드 서비스 제공자들로부터 컴퓨팅 자원을 제공받기 때문에, 넓은 폭에서 선택이 가능한 점이다. 이것이 가능하려면, 다양한 컴퓨팅 자원들의 기대 성능값을 사전에 알아서 사용자가 사용하는 애플리케이션의 특성을 고려하여 자원들을 평가하고 가장 높은 성능 기댓값을 가지는 자원을 찾을 수 있어야 한다.
최근 인터넷을 이용한 대부분의 예약 시스템들은 예약 기능만을 중요시하고 있어서 한정된 예약자원을 효율적으로 관리하기에 많은 어려움이 있다. 또한, 한정된 예약 자원의 배정 및 관리방식이 중앙 집중식 관리로 처리되고 있기 때문에 고객들의 선호도를 고려하지 않고 예약이 이루어지고 있다. 예약 시스템의 효율적인 관리와 현대 서비스 산업에서 중요한 고객들의 예약 만족도를 향상시키는 것은 예약 시스템에서 가장 중요한 부분이다. 본 논문에서는 이러한 예약 시스템에서 일어날 수 있는 문제를 복합 스케줄링 기법에 적용하여 예약 시스템들의 문제점을 해결하고자 하였다. 고객중심의 도서관 좌석배정 예약시스템은 객체지향개념을 기반으로 고객들의 선호도를 고려하여 고객들이 가지고 있는 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 목표인 도서관 좌석배치도에 배정한다. 또한 고객들의 도서관 이용 정보를 통하여 더욱더 편리한 서비스를 제공하고자 한다. 고객들은 자신의 우선순위에 따라서 자원을 배정하고, 좌석 자원에 대한 고객의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 고객 클래스와 도서관 이용정보를 고려하여 우선순위를 가진 고객들은 제약을 만족하면서 최선의 좌석 슬롯을 선택하여 사건을 배정한다. 또한, 고객중심의 도서관 좌석배정 예약시스템을 모의 실험하여 고객들의 만족도를 살펴보았다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 발전과 상업적인 성공과 함께 클라우드 자원의 이용률을 최대로 유지하면서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 연구에 대한 관심이 커지고 있다. 자원의 사용률이 최대로 높아지게 되면 에너지 소비량이 급격하게 증가하여 많은 에너지를 사용하게 되므로 자원의 사용율과 에너지 사용은 트레이드오프 관계를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 자원의 최대 사용 및 효율적인 에너지 사용을 위해 에너지 소비가 최적이 되는 자원 이용률의 임계값을 찾기 위한 연구를 수행하였다. 실험을 위해 자원 중 가장 많은 에너지를 소비하는 CPU를 이용하였고, 전력 측정을 위해 KEM2500 전력계와 ThrottleStop_500 프로그램을 사용하였다. 실험 결과 CPU 사용률이 약 90%일 때 에너지 사용량이 급격하게 증가하였으며, 기존의 평균 자원 이용률과 비교했을 때 12.3% 정도의 전기량이 더 소모됨을 확인하였다. 따라서 클라우드 컴퓨팅에서 CPU 자원의 이용률이 90%일 때 에너지가 최적이라고 할 수 있다.
최근 인터넷의 급속한 성장과 초고속 정보통신망의 구축으로 VoD(Video on Demand)와 같은 서비스가 증가하였다. 하지만, 기존의 VoD 서비스에서 제공되었던 기능들은 클라이언트의 자원을 고려하지 않고 있다. 각 클라이언트마다 통신회선에 따른 대역폭과 컴퓨터 사양에 따른 가용 버퍼의 크기가 다르다. 또한 하드웨어 기술의 발전으로 클라이언트의 처리속도에 있어서도 많은 발전을 하였다. 이러한 특성을 고려하여 클라이언트의 대역폭을 최대한 활용할 수 있도록 브로드케스팅 스케줄을 정하고. 클라이언트의 버퍼 등 컴퓨터의 자원을 충분히 고려하는 방법을 제안한다. 클라이언트의 대역폭을 고려하여 서버의 채널을 나누고, 각 채널을 다양한 크기의 세그먼트로 나누어서 전승한다. 전송 중의 패킷 손실을 고려하여 MPEG-4의 레이어 압축 방법을 사용하고, FEC(Forward Error Correction) 기법을 사용하여 에러 발생을 줄인다.
고속 네트워크의 등장으로 관리 영역을 초월한 계산 자원의 공유가 가능하게 되었다. 유휴 상태에 있는 자원들의 자발적인 참여로 인한 자원 제공은 네트워크로 상호연결된 컴퓨터 시스템 즉, 그리드 컴퓨팅을 가능하게 하였다. 그리드 환경에 포함된 각 자원들은 이질적이고, 이질적인 자발적 참여 자원들에게는 자원의 참여 결과로서 나타나는 신인도라는 차원에서 적절한 보상이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅에서 각 노드들이 자발적인 협력체계에 참여하여 얻게되는 결과인 신인도에 따라 보상을 받을 수 있는 기술을 연구하고 그 타당성을 검토한다. 각 노들들이 작업을 하기전 시스템 정보인 정적정보와 주어진 직업을 마친 후 반환 값의 정확도와 응답시간과 같은 동적정보를 고려하여 얻게된 신인도를 고려하여 발런티어에게 피드백을 제공하는 보상체제를 구축한다. 신인도에 따른 보상체제는 유휴 노드들의 자발적 참여율을 높이고 전반적인 시스템 성능을 향상시킨다.
가상화 기술의 등장으로 서버를 가상화하여 컴퓨팅 자원을 동적으로 사용할 수 있게 되면서 탄력적인 프로비져닝이 가능해져 기업은 좀 더 유연하게 대처할 수 있게 되었다. 클라우드 컴퓨팅 환경을 이용하는 데 있어 가장 중요한 이슈 중 하나는 자원을 사용함에 있어 실제 필요한 양만큼 할당하여 사용하는 것이다. 현대 응용의 가변적인 작업 부하에 따라 필요한 만큼만 자원을 제공하기 위해 SLA 기반 오토-스케일링 기법을 이용하여 자원 할당의 자동화를 연구하고 있다. 하지만 대부분의 클라우드 협업 플랫폼은 오토-스케일링 기술을 지원하지 않는다. 또한, 대부분의 SLA 기반 오토-스케일링 기법은 웹 응용에서 중요한 평균 응답 시간은 보장하지 않는다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 가변적인 사용자 요청에 따라 플랫폼은 평균 응답 시간을 보장하고 SLA 위반 여부에 따라 추가 자원을 할당하는 오토-스케일링 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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