가상머신 마이그레이션 과정에서 무단 접근, 데이터 변조 등의 보안 위협이 발생할 수 있다. 특히, 가상머신 마이그레이션은 사용자의 주요 데이터 및 중요 인프라 정보를 전송해야하기 때문에 해당 보안 위협이 발생할 경우 다른 클라우드 서비스에 비교적 위험성이 높다. 이러한 이유로 최근 가상머신 마이그레이션을 위한 동적인증의 필요성이 제기되고 있다. 이에 따라, 본 논문은 기존의 가상머신 마이그레이션을 위한 인증 기법의 취약점을 개선하기 위해 OTP 기반의 동적인증 프레임워크를 제안한다. 이는 가상머신 마이그레이션 요청 모듈 및 동작 모듈로 구성된다. 요청 모듈에서는 사용자가 마이그레이션 요청 시 OTP 기반의 사용자의 인증 과정 및 데이터 센터로의 마이그레이션 요청 과정을 포함한다. 동작 모듈에서는 SPEKE을 이용한 데이터 센터 간 안전한 키 교환 과정과 데이터 센터와 물리 서버 간 TOTP 기반의 상호인증 과정을 포함한다.
그린 컴퓨팅의 일환으로 데이터 센터(Data Center)의 전력 효율을 고려한 소프트웨어/하드웨어 기술연구가 활발하게 진행되고 있다. 데이터 센터에서는 부하 분산(Load Balancing) 서비스의 마이그레이션(Migration) 기법을 통해 서비스의 품질을 높이고 데이터 센터의 효율성을 극대화 시킨다. 본 논문에서는 데이터 센터에서 냉각으로 소모되는 전력 절감을 위해 데이터 센터의 환경과 시스템 부하(Work Load)량에 기반을 둔 프로세스 마이그레이션(Process Migration) 기법을 제안한다.
본 논문에서는 기존의 GIS기반 시스템의 개발에 적용하고 있는 개발방법론 중 표준화되어 있지 않은 데이터 이관 방법을 개선하여 수산자원정보시스템 개발 특성에 맞는 데이터 마이그레이션 방법을 제시한다. 첫째 데이터 마이그레이션 전략을 수립한다. 둘째 수립된 전략을 토대로 반복적 공간 데이터베이스 구축 방안을 수립한다. 셋째 공정별 데이터베이스 변환방법을 수행하여 기초자료를 실제적인 GIS 데이터로 변환한다. 넷째 개발자와 사용자의 교차 검수를 수행한다. 연구의 결과로 GIS 데이터의 마이그레이션 작업을 위한 방법을 제시하였으며 실제로 프로젝트에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.
국내 데이터베이스 구축 시장은 작년 기준으로 3조 6,633억원 규모로 추정된다. 데이터베이스 산업의 지속적인 성장과 맞물려, 데이터 마이그레이션의 중요성도 날로 높아지고 있다. 고객 위치를 찾아주는 g-CRM이나 고객에게 상품을 추천하는 맞춤 설계 기능 등은 모두 고객 데이터베이스, 상품 데이터베이스, 지리정보 데이터베이스 등이 결합되어야 구현 가능한 서비스들이다. 스마트 비즈니스의 핵심 인프라도 통합되고 완전하며 신뢰할 수 있는 데이터베이스라고 할 수 있다. 이러한 데이터베이스의 중요성에도 불구하고, 데이터 마이그레이션 및 통합 과정의 효율적인 수행 방안이나 데이터 검증 방법에 대하여는 구체적인 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 다양한 타입으로 존재하는 과학기술분야 콘텐츠들을 대상으로 데이터 마이그레이션을 위한 모델을 설계하였고, 모델을 기반으로 실제 데이터 마이그레이션 작업을 수행한 결과를 제시하였다. 아울러 데이터 마이그레이션 결과에 대한 검증을 위해 데이터베이스의 완전성, 데이터값의 일관성, 관계의 일관성을 검증하였고, ANSI/ASQ Z1.4-2003에서 제시된 샘플링 검사 기법도 적용하였다. 결과적으로 모델 수립에 의한 체계적인 데이터 마이그레이션 수행은 데이터베이스 정합성 및 데이터값의 정확성에 영향을 미치고, 고품질의 데이터베이스를 유지하기 위한 필수 요소라 할 수 있다.
비정형 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 대표적인 오브젝트 스토리지로 OpenStack Swift가 있다. 하지만, 오브젝트 스토리지의 일관성 지원은 동기화 지연을 발생시키고 전체 성능에 영향을 미친다. 이런 문제는 기존 시스템에서 발생하는 페이지 스왑, 데이터 중복을 비휘발성 메모리를 사용함으로써 제거할 수 있고 오브젝트 서버의 성능 하락을 완화할 수 있다. 하지만, 비휘발성 메모리를 효율적으로 사용하기 위해서는 비휘발성 메모리 장치별 특성을 고려한 효율적인 데이터 배치가 필요하고 본 논문에서는 이를 위한 마이그레이션 기법을 제안한다. 마이그레이션 기법에서 사용하는 점수식은 First In First Out (FIFO)보다 정확도를 약 11% 향상시켰고, 기존 기법들보다 실행 시간은 42% 감소, 마이그레이션 횟수는 최대 24배 감소, 에너지 소비량은 9% 정도 절약하였다.
실시간 마이그레이션은 데이터 센터 내에서 자원을 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 기술이다. 그러나 대부분의 연구는 마이그레이션 Metric간 Trade-off를 고려하고 있지 않아 Qos저하의 우려가 있기 때문에 서비스 목적에 따라 다수의 Metric을 고려해야한다. 마이그레이션 시 고려되는 요소들을 분류하고 이를 복합적으로 고려할 수 있는 퍼지이론 기반의 마이그레이션 기법을 제시하고자 한다. 또한 향후 연구에 대해서도 논의한다.
이 논문에서는 스토리지 교체, 복제, 데이터 센터 이전 등 다양한 응용에서 꼭 필요한 온라인 스토리지 마이그레이션 방법을 제안한다. 제안하는 온라인 스토리지 마이그레이션 방법은 전송속도를 높이기 위해서 전송 대상 파일들의 익스텐트 맵을 생성하고 물리주소에 따라 순차IO를 수행하여 파일들을 읽고 이를 타겟(target)으로 전송한다. 또한, 전송 중에 발생하는 소스 (source) 측의 변경에 대해서 추적을 하고 이를 로그레코드로 기록하여 전송중의 변경을 타겟측에 반영할 수 있다. 이 논문에서는 제안하는 온라인 마이그레이션 방법을 실제로 구현하고 소스와 타겟의 일치성과 온라인 마이그레이션 수행 속도를 측정하는 실험을 수행하였다.
최근 수많은 국 내외 글로벌 기업들이 클라우드 자원의 제공자 겸 소비자 역할을 하는 프라이빗 IaaS 클라우드 환경을 구축하고 있는 추세이며 이를 위해 오픈소스 클라우드 플랫폼인 오픈스택(OpenStack)이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서는 대규모 빅데이터 처리를 위해 오픈스택 클라우드 환경의 가상머신 라이브 마이그레이션 기법을 사용할 경우 발생할 수 있는 문제점을 분석한다. 이러한 문제점에 대하여 가상머신에서 빅데이터 연산 처리 시 스토리지 병목현상을 해결하기 위한 마이그레이션 기법을 제시한다.
본 논문에서는 분산된 거대한 네트워크상의 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 새로운 마이그레이션 조절방법을 이용한 유전 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 주된 아이디어는 부분 개체군 사이에서 개체들의 이동에 필요한 파라미터들을 적응적으로 결정하는 것이다. 또 이동된 개체들이 새로운 부분 개체군에서 도태되지 않고 적응 할 수 있기 위한 방법을 제시한다. UCI 기계학습 관련 데이터 셋에서 중앙 집중적 단일 유전 알고리즘과 제안된 알고리즘을 비교하기 위해 여섯 개의 데이터를 사용했다. 결론적으로 분산 유전 알고리즘을 적용한 특징 부분 집합이 단일 유전 알고리즘을 적용한 것 보다 좋은 성능을 보였다.
모바일 기기는 그 자체가 가지고 있는 연산 자원이 제한적이기 때문에 클라우드를 활용하여 컴퓨팅하거나 데이터를 저장하는 경향이 있다. 5G로 인해 실시간성이 중요해 짐에 따라, 중앙 클라우드보다 사용자에게 더 가까운 위치에서 컴퓨팅하는 엣지 클라우드에 관한 많은 연구가 수행되었다. 사용자가 현재 연결된 기지국의 엣지 클라우드와 물리적인 거리가 멀어질수록 네트워크 전송 속도가 느려지게 된다. 따라서 원활한 서비스 이용을 위해서는 가까운 엣지 클라우드로 애플리케이션을 마이그레이션 한 뒤 재실행해야 한다. 우리는 호스트 운영 체제와 독립적이며, 가상 머신에 비해 이미지 크기가 상대적으로 가벼운 도커 컨테이너에서 애플리케이션을 실행한다. 기존의 마이그레이션 연구는 네트워크 시뮬레이터를 사용하여 실험하였다. 시뮬레이터는 고정된 값을 사용하기 때문에 실제 환경에서의 결괏값과는 차이점이 발생한다. 또한, 공유 저장소를 통해 이미지를 마이그레이션 하는 방식을 사용하였는데, 이는 패킷 내용 노출에 대한 위험을 갖는다. 본 논문에서는 실제 환경에서 엣지 컴퓨팅 환경을 구현하여 데이터 암호화 전송방식인 안전 복사(Secure CoPy) 방식으로 컨테이너를 마이그레이션 한다. 공유 저장소 방식 중 하나인 네트워크 파일 시스템(Network File System)과 마이그레이션 시간을 비교하고 안전성 확인을 위해 네트워크 패킷을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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