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.
본 연구는 창업 직후 빠른 시간 안에 외국시장에 진출하는 국제신벤처기업에서 기업가지향성, 동적역량 그리고 수출성과의 관계를 살펴보았다. 또한, 외부환경 요인으로 국내시장 적대성과 산업 역동성의 조절효과도 분석하였다. 국제신벤처기업은 자원의 제약에도 적극적으로 외국시장 진출을 시도하는 기업을 말한다. 국제신벤처기업의 외국시장 진출에 영향을 주는 요인으로는 기업가지향성과 보유자원의 특성 등이 있다. 기존 연구는 국제신벤처기업 현상이 중소벤처기업의 새로운 성장동력이 될 것이라고 말하며, 해당 기업의 수출활동 성과 요인 등을 분석하였다. 최근에는 동적역량 측면에서 국제신벤처기업의 경쟁력을 설명하려는 연구들도 있다. 이러한 연구들은 동적역량이 자원이 부족한 국제신벤처기업의 수출활동을 포함한 외국시장 진출에 도움을 주는 것으로 지적한다. 본 연구는 기존 연구를 바탕으로 이러한 요인들 간의 관계를 실증분석 하였다. 기업가지향성은 기업가의 위험감수 성향, 혁신 성향, 적극적 성향으로 그리고 동적역량은 기존 자원의 통합과 재배치 역량으로 살펴보았다. 수출성과는 기존 연구에 따라 주관적 접근과 객관적 접근을 병행하여 측정하였다. 외부환경 요인은 두 가지로 나누어 설정하였는데 시장 불안정성과 산업의 역동성이다. 실증분석은 국제신벤처기업의 정의에 따른 국내 101개 기업을 대상으로 하였다. 분석 방법은 구조방정식 모형인 PLS(Partial Least Square)를 이용하였고 외부환경 요인의 조절효과를 포함해 총 6개의 가설을 설정하였다. 실증분석 결과 기업가지향성은 동적역량에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 동적역량 또한 수출성에 긍정적 영향을 미치는 것을 확인하였다. 조절효과 분석에서는 기업가지향성과 동적역량 사이에 두 외부환경 요인이 모두 유의한 조절효과를 보여주었다. 그러나 동적역량과 수출성과 사이에서는 외부환경 요인의 조절효과를 확인할 수 없었다. 이는 우리나라 국제신벤처기업의 수출성과를 높이는데 동적역량이 외부환경으로부터 받는 영향이 크지 않음을 의미한다. 이러한 분석은 국제신벤처기업의 동적역량과 외부환경 요인의 관계를 분석한 점에서 이론적 시사점을 가진다. 그리고 국제신벤처기업의 경영자들은 외부환경 변화에 대응하는 동적역량이 단기적으로 성과에 영향을 주지 못한다고 해서 이의 중요성을 간과해서는 안 된다. 동적역량은 결국 신생기업의 전체적인 조직 역량을 강화하는데 도움을 주기 때문이다.
계산과학분야에서 컴퓨팅자원을 사용하는 사용자들은 수천 개의 CPU 규모의 클러스터단위로 컴퓨팅 자원을 사용한다. 자원의 크기에 따라 작업 실행 시간이 줄어들기 때문에 사용자들이 정확하고 빠른 연구결과를 얻기 위해서는 많은 컴퓨팅자원이 필요하다. 하지만 컴퓨팅자원의 한계와 비용의 문제로 모든 사용자들이 원하는 자원을 할당 받지 못한다. 본 논문에서는 컴퓨팅자원을 가상머신 클러스터 단위로 제공하는 방법과 자원의 낭비를 줄이기 위한 가상머신 동적 할당방법을 구현하였다.
다양한 분야에서 활발히 연구되는 빅 데이터와 최근 이슈가 되고 있는 딥러닝(Deep-learning) 등은 컴퓨터공학 분야뿐만 아니라 다양한 분야와 접목하여 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 대규모 클러스터를 통하여 빅데이터와 딥러닝 같은 계산 집약적인(computational-intensive) 작업을 빠르게 처리할 수 있다. 하지만 대규모 클러스터의 잦은 유휴상태는 클러스터의 활용률은 매우 낮아지게 한다. 본 논문에서는 작업 실행 시간 개선과 클러스터 활용 효율성을 향상시키는 HTCondor 클러스터를 위한 동적 자원 스케줄링 기법을 제안한다. 동적으로 자원 할당을 위해 가상머신으로 HTCondor 클러스터 환경을 구성하였으며, 가상머신의 관리를 위해 OpenStack을 사용하였다. OpenStack기반 HTCondor 클러스터 환경에서 HTCondor Python API와 OpenStack Python API를 사용하여 우리가 제안하는 동적 자원 스케줄링 기법을 구현하였으며, 실험을 통해 제안하는 기법의 성능 및 실현 가능성을 확인하였다.
차세대 네트워크인 MPLS 망에서 기존의 하드웨어 기반의 스위칭 방식인 ATM 스위치를 이용하여 MPLS 라우터, 즉 ATM LSR(Label Switching Router)를 구현 할 경우 ATM 스위치 상에서 MPLS 서비스와 ATM 서비스를 동시에 지원하기 위해서는 두 자원을 공유해야 하는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 두 가지의 자원을 동적으로 할당하기 위하여 ATM 스위치를 제어하는 GSMP를 이용하여 망 초기에는 Static 방식으로 라우팅을 되게 하고, 특정 링크상에 폭주가 발생할 때 Dynamic 요청신호를 GSMP에 전달해 링크 이용률이 가장 적은 포트를 이용함으로서 서비스의 효율을 향상 시켰다.
대용량 데이터, 높은 전송율, 실시간 제한의 특성을 가진 연속미디어 데이터 서비스를 지원하는 시스템은 집중적인 I/O 발생으로 인해 서비스 가능 사용자 수는 활용할 수 있는 여유자원에 의해 제한된다. 그러므로 본 논문은 인접한 요구간의 시간 간격(interval)을 버퍼에 캐슁하여 공유하는 기법을 기반으로, 동적으로 버퍼 공유 크기를 결정하고 요구들을 그룹핑함으로써 인접한 블록들의 버퍼 점유를 막고, 디스크 억세스를 감소시킨다. 또한 그룹 반환을 통해 버퍼 사용 효율을 높이고 여유 자원을 확보함으로써 승인제어에서 자원 활용 효율이 향상됨을 시뮬레이션을 통해 보인다.
시스템의 구조는 확장 또는 부하 균형을 위해 재구성 및 재구조화가 필요하다. 이러한 상황에서, 다수의 새로운 시스템이 기존의 시스템에 추가되며 이전의 시스템이 담당하고 있던 역할의 일부분이 새로 추가된 시스템으로 분산된다. 이러한 자원 관리는 몇 가지 문제를 야기시키는데, 가장 큰 문제점은 일부 시스템 또는 전체 시스템의 재구조화를 위해 일정기간 동안 서비스 제공이 중단된다는 점이다. 이 논문에서는 동적인 자원관리가 요구되는 변화하는 환경에서 자동적으로 새로운 시스템을 추가하고 적응적으로 시스템의 부하를 재조정할 수 있는 이동 컴퓨팅 모델을 제안한다.
네트워크의 보편화와 개인용 컴퓨터의 고급화를 통한 가용 자원의 확장은 분산 컴퓨팅환경에서 작업 부하 균형의 성능 향상을 기대할수 있게 되었다. 하지만 이를 현실화시키기 위해서 다음과 같은 제약 사항을 극복해야 한다. 첫째 네트워크 연결된 각각의 시스템은 이질적인 하드웨어와 운영체제로 구성되어있다. 둘째 네트웍 대역폭의 격심한 변화가 존재하며 상이한 시스템 성능 차이가 존재한다. 셋째 어플리케이션의 요구조건이 상이하다. 본 논문에서는 작업부하 균형에 이동 에이전트 패러다임을 적용하며 위의 문제점을 해결하기 위하여세가지의 사항을 추가한다. 1)이질적인 분산 컴퓨팅 환경에 어플리케이션을 동적으로이식하기 위하여 분산 객체 지향 미들웨어인 CORBA[1] 기반 MASIF[2]를 이용한다. 2)유휴 자원정보에 기반한 어플리케이션의 동적배치를 위하여 지원 감지 모니터링을 실행한다. 3) 다양한 어플리케이션의 요구 조건을 만족시키기 위하여 다양한 모니터링 알고리즘을 동적으로 로드하는 자바 객체, MonitorHandler를 제안한다. 제안한 프레임워크의 실효성을 검증하기 위하여 프로토타입 어플리케이션을 구현하였다. 실험 결과 유휴 자원을 고려한 동적 배치가 정적배치나 초기 정보에 의한 단 한번의 배치보다 각각 57% 와 26%의 성능 향상을 보였다. 제안하는 프레임워크는 작업부하 균형 어플리케이션의 개발을 용이하게 하며 범용성과 확장성을 제공한다.
가상화 환경에서는 물리적 자원을 여러 가상 머신이 같이 사용한다. 그러나 특정 가상 머신이 컴퓨팅 자원을 많이 쓰면 다른 가상 머신들이 동작하지 못하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 방법이 있다. 이 중 대표적인 것이 특정의 가상 머신을 다른 서버(이 서버를 타겟 서버라고 함)에 이주시키는 방법이다. 이는 가상 머신을 타겟 서버에 이주시키면서 서버의 과부하가 전이되는 현상이 있고, 가상 머신을 다시 다른 서버로 이주시켜야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 동적으로 임계치를 적용하여 이주 대상을 결정하는 알고리즘을 제안한다. 동적 임계치를 적용한 이주 알고리즘은 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 서버의 CPU, 네트워크, 그리고 메모리 등의 자원 사용률의 변화에 따라 동적으로 임계치를 적용한다. 둘째, 서버에서 임계치를 초과한 자원을 기준으로 가상 머신 집합과 타겟 서버를 결정한다. 셋째, 타겟 서버의 자원 사용률을 기준으로 가상 머신을 결정한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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