오늘날 다양한 서버 내 가상화 기술 중 도커(Docker)는 기존의 방식보다 경량화된 서비스 운영 환경을 제공함으로써 많은 기업 환경에 도입되고 있다. 도커는 이미지, 컨테이너 개념을 통해 서버 환경 구축, 업데이트, 이동을 효율적으로 할 수 있게 지원한다. 도커가 많이 보급될수록 도커 이미지를 배포하는 서버나 도커 기반의 호스트에 대한 공격 유인이 증가할 것이다. 이에 본 논문에서 도커 데몬이 비활성화 된 상태에서도 컨테이너의 파일 시스템을 추출할 수 있는 방안을 포함하여 도커를 사용하는 호스트에 대한 포렌식 조사 기법과 그 절차를 제시하였다.
본 논문에서는 Docker를 활용하여 코드 테스트 API를 활용한 코딩 테스트 웹 사이트를 구현한 결과를 보인다. 코드 테스트에서 다양한 언어 지원을 위해 Dockerfile 템플릿을 개발하여 언어의 다양성을 확보하고 Docker를 이용하여 격리된 환경에서 코드를 실행하고 평가하여 안전하고 효율적으로 채점을 수행한다. Docker의 curl[1]를 이용해 실시간으로 서버와 통신을 통해 결과를 전송한다. 이를 통해 사용자는 작성한 코드에 대한 평가를 실시간으로 피드백 받을 수 있다.
OS-level의 가상화 기술은 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 패러다임으로, 기존의 가상화 기술인 가상 머신을 대체할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 특히 컨테이너는 기존의 리눅스 컨테이너에 유니온 마운트 포인트(Union Mount Point) 와 레이어 구조의 이미지를 적용함으로써 보다 빠르고 효율적인 애플리케이션의 배포가 가능하다. 이러한 컨테이너의 특징들은 스냅숏 기능을 제공하는 레이어 구조의 파일 시스템에서만 사용될 수 있으며, 애플리케이션의 특징에 따라 적절한 레이어 파일 시스템을 선택하는 것이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 레이어 파일 시스템들의 특징을 조사한 뒤, 레이어 파일 시스템의 동작 원리인 Allocate-on-Demand 및 Copy-up 방식에 따른 파일 시스템의 쓰기 성능 평가를 수행한다. 또한 각 레이어 파일 시스템 방식의 블록 입출력 사용 데이터를 학습한 인공 신경망을 통해 임의의 애플리케이션에 대해 적합한 레이어 파일 시스템 방식을 결정하는 방법을 제시하고 이에 대한 타당성을 검토한다.
최근 마이크로서비스 아키텍처(Microservice Architecture)를 도입하는 프로젝트가 많아짐에 따라 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스의 필요성이 증대되고 있다. 쿠버네티스 환경을 구성하고 서비스를 테스트 및 배포하기 위해서는 클러스터링을 하고 yaml파일을 작성하고 적용하여 자원을 생성하는 등의 작업이 필요하다. 이렇게 반복되는 작업을 자동화하기 위해 기존에는 쉘스크립트를 사용하는데, 이를 사용하기 위해서는 쿠버네티스 및 인프라에 관한 기초지식이 있어야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마이크로서비스를 위한 웹 기반의 배포 시스템을 제안한다. 웹을 통해 배포하고 테스트할 수 있어 기초지식이 없어도 사용할 수 있다. 웹에서 프로젝트 개발자로부터 도커 이미지와 사용할 포트번호 및 레플리카 개수를 입력받아 배포를 요청하면 쿠버네티스 환경에 배포하고, 필요한 자원들이 배포가 완료되면 엔드포인트를 제공한다. 그리고 배포된 서버의 엔드포인트에 요청을 전송하고 응답이 오는 것을 확인할 수 있어 활용성이 높다. 이 시스템은 쿠버네티스를 이용하여 복수 개의 파드(Pod)를 유지하여 가용성을 보장하고 빠르게 배포가 가능하게 한다. 또한 이미지가 업데이트되면 웹에서 요청하여 클러스터에 새 버전의 이미지로 배포한다.
오픈 소스 프로젝트가 다수의 개발자들에 의해 진행될 때 동일한 파일에 대한 여러 버전을 관리해 주는 버전 관리 시스템은 매우 유용한 도구로 사용되고 있다. 그러나 대부분의 기존 버전 관리 시스템들(SVN, Git 등)은 소스 코드 혹은 문서의 변경 이력을 주로 관리하고 있기 때문에 개발 환경의 변경이 발생할 때마다 개발자마다 직접 변경해야 하는 불편함이 있다. 이러한 불편함을 해소하기 위하여 본 논문에서는 오픈 소스 프로젝트를 위한 버전 관리 기법을 제시한다. 제시한 기법의 기본 개념은 컨테이너 방식의 가상화 도구인 도커를 이용하여 개발 환경을 포함한 이미지를 생성하고 이를 새로운 버전으로 관리한다. 제시한 기법의 기능적 타당성을 검토하기 위하여 서로 다른 OS(우분투12.04, 센트OS7)를 사용하는 호스트에 도커를 구축한 후 개발 환경의 변경 이력이 포함된 버전 관리를 실험하고 기존 버전 관리 시스템들과 비교 평가하였다. 그 결과 제시한 기법은 오픈 소스 프로젝트를 위한 편리한 버전 관리 기법이 될 수 있을 것으로 보인다.
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.
DevOps는 소프트웨어 개발과 운영의 합성어로 소프트웨어 생명주기 동안 사용되는 다양한 환경과 도구들이 존재한다. DevOps는 서비스를 제공함에 있어 빠르고 안전한 전개가 핵심이다. 이를 위해 Java, C/C++, Python, PHP, Ruby, Node.js, goLang 의 7가지 개발 언어와 전자정부프레임워크, Spring, Struts, DJango, Laravel, Rails, Express의 7가지 프레임워크 서비스를 사전에 제공하는 웹 기반의 통합 IDE를 제안한다. 통합 IDE는 플랫폼 내에서 웹 기반의 에디터를 통해 직접 개발이 가능하며, 리눅스 컨테이너를 이용하여 원 클릭으로 운영환경 이관이 가능하도록 구현하였다. 제안한 플랫폼은 개발 소스에 대해 컴파일 시간, 배포 시간, 배포된 앱의 처리량에 대한 성능 평가가 이루어졌으며, 상용 수준의 클라우드 서비스를 제공할 수 있는 성능을 보여준다.
컴퓨터 관련학과의 학생들은 대부분 프로젝트를 수행하며, 프로젝트 수행에 있어 데이터베이스 사용은 필수적이다. 이런 데이터베이스를 사용하기 위해서는 데이터베이스 관리 시스템(DataBase Management System)의 설치가 필요하다. 그러나 DBMS를 설치의 경우 수분(시간)이 소요되며, 까다로운 설치 과정을 요구하는 DBMS도 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 Docker를 이용해 DBMS를 쉽게 설치할 수 있는 시스템을 제안하였다. Docker는 리눅스의 응용 프로그램들을 소프트웨어 Container안에 배치하는 일을 자동화하는 오픈소스 프로젝트이다. Docker Container는 소프트웨어의 실행에 필요한 모든 것을 포함하는 완전한 파일 시스템 안에 감싸며, 안에는 코드, 런타임, 시스템 도구, 시스템 라이브러리 등 서버에 설치되는 무엇이든 포함된다. 이는 실행 중인 환경과 관계없이 언제나 동일하게 실행될 것을 보증한다. 본 제안 시스템을 이용하여 데이터베이스를 생성한 후 웹에서 데이터베이스 접속 정보를 확인할 수 있으며, 서버 상태를 분 단위로 확인할 수 있도록 하였다. 본 제안 시스템을 구현하여 10팀의 프로젝트에 적용한 결과 개별 설치보다 Maria DBMS의 경우 94.5%, Oracle DBMS의 경우 98.3%의 설치 시간이 감소하여 향상된 효율을 확인하였다.
This study proposes a distributed parallel processing system, called the Fast Analysis System for remote sensing daTa(FAST), for large-scale satellite image processing and analysis. FAST is a system that designs jobs in vertices and sequences, and distributes and processes them simultaneously. FAST manages data based on the Hadoop Distributed File System, controls entire jobs based on Apache Spark, and performs tasks in parallel in multiple slave nodes based on a docker container design. FAST enables the high-performance processing of progressively accumulated large-volume satellite images. Because the unit task is performed based on Docker, it is possible to reuse existing source codes for designing and implementing unit tasks. Additionally, the system is robust against software/hardware faults. To prove the capability of the proposed system, we performed an experiment to generate the original satellite images as ortho-images, which is a pre-processing step for all image analyses. In the experiment, when FAST was configured with eight slave nodes, it was found that the processing of a satellite image took less than 30 sec. Through these results, we proved the suitability and practical applicability of the FAST design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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