클라우드 컴퓨팅 기술의 탄생과 다양한 이동단말기, 디지털 TV의 보급은 컴퓨터 게임과 같은 고품질 3D 애플리케이션을 이동단말기나 디지털 TV에서도 사용하고자 하는 사용자의 욕구를 불러일으키고 있다. 고가의 고성능 장비를 갖춘 서버에서 3D 애플리케이션을 구동하고 사용자는 저가의 원격 단말기를 사용하여 서버에 초고속 인터넷을 통하여 접속한다면 고품질 3D 애플리케이션을 별도의 추가 비용 없이 사용할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기반의 게임 스트리밍 기술을 정의하고, 가능성을 고찰하고자 한다. 아울러, 현재 개발 완료된 또는 개발중인 기술에 대해서 핵심 기술, 장단점을 분석하고자 한다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터를 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 암호화하여 저장한다. 구글, 야후 등 글로벌 인터넷 서비스 업체들은 인터넷 서비스 플랫폼의 중요성을 인식하고 자체 연구 개발을 수행, 저가 상용 노드를 기반으로 한 대규모 클러스터 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 기술을 개발 활용하고 있다. 이와 같이 분산 컴퓨팅 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 대용량 데이터의 분산관리가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 한편, 대용량 데이터의 다양한 이용 형태로부터 악의적인 공격자나 내부 사용자에 의한 보안 취약성 및 프라이버시 침해가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 XOR기반의 효율적인 분산 저장 및 복구 기법을 제안하였다.
클라우드 저장소 서비스는 특정한 장비나 저장 공간의 제약 사항 없이, 언제 어디서나 신뢰성 높은 서버를 활용하여 사용자들에게 다양한 편의를 제공함으로써 사용량이 급증하고 있다. 더불어, 저장 데이터 요청 빈도, 저장 데이터의 크기, 파일 구조 복잡도의 증가로 인해 오버헤드의 발생에 따른 성능 하락에 관한 이슈가 제기된다. 본 논문에서는 클라우드 백업 애플리케이션의 성능 향상을 위해 컴포지트 패턴 기반의 백업 데이터 관리 기법과 동적 자원 할당 기법으로 구성된 설계 모델을 제안한다. 또한, 실사례의 적용을 통해 본 논문에서 제안하는 설계 모델의 실효성을 검증한다.
64bit 범용 서버의 활용 확산, 메모리 가격의 하락 등 하드웨어의 발전과 실시간성을 요구하는 응응 분야의 확대로 인해 인-메모리 컴퓨팅 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 인-메모리 컴퓨팅 기술은 응용 서비스의 클라우드화, 모바일화, 글로벌화로 인해 발생하는 익스트림 트랜잭션의 고성능 처리를 지원하기 위한 기반 기술로 활용이 확대되고 있다. 또한 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위해서 빅데이터라는 원석을 보석으로 가공하는 데 있어서 실시간성을 제공하기 위한 기반 플랫폼으로서 활용이 시도되고 있다. 본고에서는 고성능 트랜잭션 처리를 필요로 하는 통신, 금융 등 특정 분야에서 주로 활용되던 인-메모리 DBMS(Datbase Management System) 기술이 익스트림 트랜잭션 서비스 환경, 빅데이터 실시간 분석 환경 등 새로운 서비스 환경을 지원하기 위한 기술 발전 동향에 대해 조사한다.
본고에서는 무선인체센서내트워크의 개념을 정립하고, WBAN (Wireless Body Network)의 표준화 동향, 문제점 그리고 향후 지속 가능한 연구 방향에 대하여 고찰하였다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 인체센서 노드에서 고성능 슈퍼 컴퓨터에 이르는 다양한 범위의 서로 다른 장치를 연결하여 컨텐트 중심의 서비스를 제공하게 될 것이며 이에 대한 이슈와 연구방향을 진단하였다. 나노기술로 인하여 나노미터 수준의 장치를 개발할 수 있을 것으로 예상되며, 이러한 나노장치 간 정보교환은 의료, 환경 및 군사 분야에서 떠오르는 나노 응용기술로 발전하게 되었다. 나노장치 사이의 정보전송을 전기자기학적(EM) 나노통신 및 분자레벨 나노통신으로 구분할 수 있으며 이들의 연구 방향을 통신 이론적 관점에서 고찰하고 분석하였다.
최근 단일 모바일 기기에서 처리하기 어려운 모바일 컴퓨팅을 처리하는 연구가 진행되고 있다. 모바일 기기로 구성된 모바일 클라우드내에서는 멀티미디어, 소셜미디어 등의 다양한 모바일 컴퓨팅이 발생하기 때문에[1], 고성능 컴퓨팅(HPC) 보다는 대규모 컴퓨팅(HTC)이 필요하다[2]. 또한 모바일 컴퓨팅 작업이 모바일 기기의 컴퓨팅 리소스에 어떻게 할당하는지에 대한 상태 파악이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 모바일 기기를 통합한 모바일 클라우드내 대규모 컴퓨팅을 위한 모바일 작업 할당 시뮬레이터(JAS-HTC)를 제안한다. JAS-HTC는 모바일 컴퓨팅의 작업 할당을 시각적으로 표현하여, 대규모 컴퓨팅 작업 처리의 상태를 파악할 수 있도록 한다.
직접 통로(Direct Pass-through) 기반 GPU(Graphic Processing Unit) 가상화 기법은 클라우드 환경에서 가상머신에게 GPU 장치의 기능을 지원하기 위한 일반적인 방법 중 하나이다. GPU 장치는 GPGPU 기술을 통해 연산을 가속화 할 수 있기 때문에 클라우드 환경에서도 가상머신에 고성능 연산을 지원하기 위해 많이 사용되고 있다. 하지만 기존 가상머신 스케줄링 기법은 가상머신의 CPU 사용 시간을 기반으로 스케줄링 되며, GPU 자원 사용을 고려하지 않는다. 본 논문에서는 GPU와 CPU 연산을 수행하는 가상머신들이 동시에 실행되는 환경에서 성능 실험을 통해 가상머신의 GPU 연산이 다른 가상머신에게 미치는 성능 영향과 GPU 작업 길이가 다른 가상머신에게 미치는 영향을 분석한다.
최근까지 모바일 디바이스와 고성능 클라우드 서버는 동일한 DVM 실행시간 환경에서 오프로딩을 통해 모바일 디바이스의 어플리케이션에 대해 실행속도 개선하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 실행시간 환경이 네이티브 어플리케이션을 지원하는 ART로 완전하게 전환되는 상황에서 DVM에서 실행되고 있는 모바일 레거시 어플리케이션에 대해 모바일 디바이스의 복잡한 계산 부담을 줄여 실행속도를 향상시고, 이를 통해 배터리 소모를 감소시키는 프로세스 단위 오프로딩 프레임워크에 대한 설계 내용을 제시한다.
IoT-Cloud 융합 가상 기계 시스템은 오프로딩 기법을 사용하여 저성능 사물인터넷 장비에서 고성능 클라우드 서버의 연산력을 제공받는다. 이 경우 오프로딩 실행 대상 프로그램은 사물인터넷 장비와 클라우드 서버의 실행환경에서 일관성이 유지되어야하기 때문에 문맥 동기화가 필요하다. 현재 문맥 동기화 방식은 전체 문맥 동기화를 시도하기 때문에 네트워크 오버헤드가 증가하여 비효율적이다. 본 논문은 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하는 효율적인 문맥 동기화를 위해서 정적 프로파일링을 통해 오프로딩 실행 대상 작업에 동기화가 필요한 문맥 정보들을 사전에 추출하였다. 추출된 문맥 정보를 기반으로 문맥 동기화가 이뤄지면 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하기 때문에 네트워크 통신 오버헤드 감소를 기대할 수 있다.
서버 하드웨어 성능 향상과 가상화 소프트웨어 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 환경은 꾸준히 확산되고 있으며, 이에 따라 인터넷 트래픽 또한 대용량화와 집중화가 진행 중이다. 이와 함께, 지속적인 DDoS 공격 및 사이버테러는 전자정부, 금융, 등 모든 조직을 대상으로 꾸준하게 일어나고 있다. 다양한 사이버테러 공격에 대응하고, 대용량 클라우드 서비스 트래픽을 정밀 분석 하는 정책서버 기반의 서비스별/사용자별/그룹별 트래픽 모니터링 및 제어 관리가 필요하다. 본 논문에서 이를 위한 오픈플로우 기반의 고성능 Open DPI(Deep Packet Inspection) 플랫폼 구조를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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