기존 하드웨어 중심의 네트워크 인프라를 소프트웨어 중심으로 진화시켜 서비스 유연성과 비즈니스 민첩성을 제고시킬 수 있는 새로운 네트워크 기술로 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN: Software-Defined Networking)과 네트워크 기능 가상화(NFV: Network Functions Virtualisation) 기술이 최근 각광을 받고 있다. 빠르게 상용화 단계에 접어든 소프트웨어 정의 네트워킹 기술과 달리, 네트워크 기능 가상화 기술은 표준화 단체를 통한 기술 논의 및 상위 표준문서 작업에 많은 노력이 집중됨에 따라 네트워크 기능 가상화 기술을 개발하고 검증하며 운용할 수 있는 실질적인 플랫폼 개발에 대한 요구가 꾸준히 제기되어 왔다. 본고에서는 최근 Linux Foundation의 Collaborative Project로 발표된 공개 소프트웨어 기반의 네트워크 기능 가상화 플랫폼 개발 프로젝트인 OPNFV(Open Platform for NFV)의 목적과 개발범위 그리고 향후 개발방향을 중심으로 소개한다.
소프트웨어 정의 네트워킹 (SDN)과 네트워크 기능 가상화는 최근들어 급부상 하고 있는 기술이며, Big Data 시대에 큰 잠재력을 가지고 있다. 네트워크 기능 가상화 (NFV)는 방화벽이나 스위치, 라우터와 같은 네트워크 장비를 가상화하는 개념이다. 가상화란 실제로 존재하지 않는 것을 실제로 존재하는 것처럼 하는 것을 의미한다. 가상화 기술을 사용하여 네트워크 노드 기능의 전체 클래스를 통신 서비스를 생성하기 위해 연결하는 네트워크 아키텍쳐 개념이다. 본 논문에서는 IoT 아키텍쳐 설계를 위해 NFV를 이용해 설계하며 SDN 기반 IoT 프레임 워크를 제안한다.
약 네트워크의 관리 비용을 줄이고 성능을 향상시키기 위해 ETSI(European Telecommunication Standards Institute)는 클라우드 데이터 센터에서 네트워크 기능(Network Function)을 소프트웨어 형태로 구현할 수 있는 네트워크 기능 가상화(Network Function Virtualization) 개념을 도입했다. 네트워크 기능 가상화 구조 내에서 네트워크 기능을 물리적 노드(예: 범용 서버)에 네트워크 기능을 호스팅하여 실제 리소스를 공유할 수 있다. 네트워크 기능 가상화를 지원하는 네트워크 서비스 제공 업체의 경우, 효율적인 자원 할당 방법을 통해 운영비용(OPEX) 및 자본 비용(CAPEX)를 줄일 수 있다. 이에 본 논문에서는 최적화 방법을 통해 Network Service Chain Embedding 문제를 분석하고 Markov Approximation 프레임워크 기반 최적의 솔루션을 제안한다. 제안사항에 대한 시뮬레이션 결과는 평균 CPU 사용률이 73%, 링크 사용률이 최대 53% 증가함을 보여준다.
현재의 인터넷은 새로운 기술적 요구를 수용하기에 어려운 단계에 이르러 마침내 현 인터넷과의 호환성을 완전히 배제한 새로운 네트워크를 설계하려는 미래네트워크 또는 미래 인터넷 연구가 진행되고 있다. 가상화 기술 기반의 네트워크는 다양한 네트워크 요구사항을 충족하는 네트워크들이 overlay로 공존할 수 있으며, 요구사항의 변화로 인해 완전히 새로운 접근방법이 필요한 경우에도 가상화 기반의 네트워크를 통해 수용이 가능한 장점이 있다. 본 논문에서는 미래인터넷의 핵심 개념인 인프라스트럭처 가상화에 대하여 관련 연구동향을 분석한다. 그리고 이를 기초로 미래네트워크 구조를 제시한다. 가상화된 인프라 기반의 미래네트워크 구조를 3계층 - 서비스 조합 및 연합 계층, 정책 및 제어 계층, 패킷 처리 계층 - 으로 제시하고 각 계층별 기능을 설명한다.
본 고에서는 최근 큰 관심을 받고 활발하게 연구 개발이 이뤄지고 있는 네트워크 기능 가상화(NFV; Network Functions Virtualization) 기술을 LTE(Long Term Evolution) 기반 철도 무선망에 적용할 것을 제안하고, 신뢰성, 가용성, 확장성을 중심으로 기대효과를 분석한다. LTE 기반 철도 무선망 관련 국내표준과 부산도시철도 1호선 구축 사례를 바탕으로 LTE 기반 철도 무선망의 요구사항을 소개하고, Cloud-RAN과 네트워크 이중화 사례를 통해 NFV 기술 도입에 따른 기대효과를 분석한다.
네트워크 가상화 (Network virtualization)는 물리 네트워크상에서 각 사용자 별로 독립된 가상의 네트워크 환경을 생성하는 기술을 지칭한다. 네트워크 가상화 기술은 물리 네트워크 자원을 공유하여 사용자 별로 네트워크를 구축하는 데 필요한 비용을 절감할 수 있으며, 네트워크 관리자가 요구사항에 따라 동적으로 네트워크를 관리할 수 있도록 돕는다. 하지만 동적으로 네트워크 관리를 수행할 수 있다는 장점에도 불구하고, 관리자가 여전히 직접 판단을 내리고 관리 기능을 실행하는 과정은 동일하다. 네트워크 관리 기능 실행 전까지 관리자에 의해 네트워크 상황을 파악하고 결정을 내리는 과정에는 많은 시간이 소요될 수 있기 때문에 네트워크 가상화로 얻을 수 있는 동적 네트워크 관리라는 장점을 최대화 하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기계학습 (Machine Learning) 기술을 도입하여 사람의 도움 없이 네트워크가 스스로 학습하여 동적으로 네트워크 관리를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 가상 네트워크 관리에서 핵심적이고 필수적인 문제인 자원관리 최적화 문제를 서비스 펑션 체인(Service Function Chaining) 문제로 정의하고, VNF의 자원 수요를 예측하여 적절한 자원을 동적으로 할당해 서비스 중단이 일어나는 것을 방지하면서 네트워크 운용비용을 절감하는 것을 목표로 한다.
네트워크 기능 가상화와 소프트웨어 정의 네트워킹의 융합은 현재의 네트워크를 대체할 새로운 매커니즘으로써 대두되고 있다. 특히 서비스 기능 체인은 네트워크에 유연성을 효율적으로 부여할 수 있다는 장점으로 인해 부각되고 있다. 그러나 서비스 기능 체인은 그 특유의 체인형 구조로 인해 생존성에 큰 약점을 갖고 있기도 하다. 이에 기존 방법들은 별도의 백업 가상 네트워크 기능을 배치하는데, 이는 자원 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 추가적인 백업 가상 네트워크 기능 배치 없이 서비스 기능 체인의 생존성을 보장하는 백업 시스템을 제안한다.
SDN은 통신에서의 트래픽 문제를 해결하기 위해 가장 활발하게 연구되고 있는 주제 중 하나이다. SDN은 진보된 API를 통해 네트워크 자원을 가상화하여 하나의 물리적 네트워크에서 다중 네트워크를 구현한다. Network Function Virtualized(NFV)는 네트워크 기능을 소프트웨어 인스턴트, 가상화 기술을 사용하는 하드웨어에서 VNF으로 배포한다. 이러한 기능은 IP, 라우터등을 가상화하여 네트워크 관리를 쉽게하고 성능을 향상시킨다. 본 논문은 가상화된 산업 네트워크에서 SDN 배포를 통해 SDN의 분산 컨트롤러 효과를 제공하고 트래픽을 제어하는 방식을 제안하였다. SDN 배포는 제안된 기법을 사용시 트래픽 관리를 보다 효율적으로 할 수 있으리라 기대한다.
하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.
최근 몇 년 동안 네트워크 인프라의 설계, 관리, 그리고 운영하는 방식은 새로운 기술들과 구성 방식들의 등장으로 끊임없이 진화하고 있다. 이러한 거대한 추세를 반영하고 이러한 신기술들이 제공하는 막대한 경제적인 이득과 유연성을 기반으로 소프트웨어 정의 네트워킹 (SDN)과 네트워크 기능 가상화 (NFV)가 핵심요소로 등장하였다. SDN/NFV는 네트워크 인프라의 민첩성을 대폭 향상시켜 네트워크 운영자나 서비스 제공자로 하여금 게이트웨이, 라우터, 그리고 로드 밸런서와 같은 자신만의 네트워크 기능들을 일반적인 하드웨어 상에서 구현 가능하게 하였다. SDN/NFV를 통하여 네트워크 서비스의 설계, 제공 및 운용이 동적으로 지원 가능하게 되었다. NFV에서 MANO는 이러한 가상 인프라 관리자 (VIM)나 가상 네트워크 기능 관리자 (VNFM)와 같은 소프트웨어 관리자들의 오케스트레이션을 지원한다. 본 논문에서는 이러한 NFV MANO의 내용을 체계적으로 살펴보고 가상화 환경에서의 보안체계를 제안하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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