최근에 사용자에게 유무선 통신을 통해 컴퓨팅, 메모리, 스토리지와 같은 IT 자원을 제공하고 그에 따른 사용료를 부과하는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하기 위해 구글, 아마존, 마이크로소프트와 같은 이종의 클라우드 서비스 제공 벤더들이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 이종의 클라우드 자원과 연동하는 스마트 홈 환경에서, 사용자가 홈 디바이스를 통해 이미지, 음악, 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠를 열람하거나 혹은 저장하고자 할 때, 사용자가 요구하는 서비스의 질(Quality of Service) 을 고려할 수 있는 홈 클라우드 게이트웨이의 구조 및 관련 기법을 제안한다.
본 논문에서는 게임프로그래밍을 위한 마이크로디그리 교육과정을 제안하였다. 마이크로디그리는 특정 분야에서 특정 기술이나 지식을 제공하기 위해 설계된 단기과정의 집중 교육프로그램이다. 본 논문에서는 마이크로디그리 교육과정 운영 사례로 나노디그리로 유명한 온라인교육플랫폼 회사인 Udacity와 해외 대학 중 온라인/오프라인 학위과정뿐만 아니라 Certificate 과정을 체계적으로 운영하고 있는 Full Sail University, 국내 대학 중 소프트웨어 관련 마이크로디그리를 운영하는 경희대학교의 교육과정을 분석하였다. 분석결과 Udacity는 데이터분석, 프로그래밍, 인공지능, 클라우드컴퓨팅 등을 중심으로 교육과정이 운영되고 있다. Full Sail 대학의 게임관련 Certificate 교육과정으로는 Game Business & Esports이 운영되고 있고, 게임프로그래밍을 위한 단기교육과정이 없음을 확인하였다. 경희대학 마이크로디그리 교육과정 중 게임과련 교육과정은 "게임공학마이크로디그리" 교육과정 있다. 이 교육과정은 게임프로그래밍과 관련한 마이크로디그리 교육과정이지만 수강생들의 수준을 고려하지 않은 측면이 있어 비전공자나 초보자가 이수하기에는 한계가 있다고 판단된다. 본 논문에서는 이러한 사례 분석을 통해 게임프로그래밍을 위한 마이크로디그리 교육과정을 설계 제안하였다.
현재의 ICT 인프라(인터넷과 서버/Client 연동)는 다양한 장치, 서비스, 비즈니스 및 기술 진화에 따른 신속한 대응에 어려움을 겪고 있다. 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 구름 같은 네트워크 환경에서 원하는 작업을 요청하여 실행한다는 데서 기원하였으며, 인터넷 기술을 활용하여 IT 자원을 서비스로 제공하는 컴퓨팅을 뜻하고 오늘날 IT 트렌드의 하나로 가장 주목 받고 있다. 이러한 분산클라우드 환경에서는 네트워크 및 컴퓨팅 자원에 대한 통합 관리 체계를 통하여 관리 비용 증가 문제를 원천적으로 해결하고 분산된 마이크로 데이터센터(Micro DC(Data Center))를 통하여 코어 네트워크 트래픽 폭증 문제를 해결하여 비용 절감 효과를 높일 수 있다. 그러나 기존의 Flooding 방식은 인접한 모든 DC들에게 전송하기 때문에 많은 트래픽을 유발 할 수 있다. 이를 위해 Restricted Path Flooding 알고리즘이 제안되었으나 대규모 네트워크에서는 여전히 트래픽을 발생할 수 있는 단점이 있어서 본 논문에서는 홉수 제한을 통하여 이를 개선한 Lightweight Path Flooding 알고리즘을 제안하였다.
현재 클라우드 시스템은 사업자가 각자의 방식으로 클라우드 환경을 구축함에 따라 클라우드 시스템 간 상호운용성이 떨어져 호환이 되지 않는다. 예를 들어 Google 클라우드를 사용하는 사용자는 별도의 추가적인 로그인하는 과정을 거치지 않으면 MS(마이크로소프트) 클라우드 시스템을 사용할 수 없다. Google 클라우드 사용자가 MS 클라우드 서비스를 이용하기 위해 Google 클라우드 시스템 로그아웃 이후 다시 MS 클라우드에 로그인 하는 과정을 거쳐야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CSB(Cloud Service Broker) 기술이 등장하여 클라우드 시스템간의 상호 호환 문제를 해결하고 있으나, 아직도 많은 연구와 개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 이종 분산 클라우드 환경의 서비스 중재 기술로 등장하고 있는 CSB(Cloud Service Broker) 기술 중에서 클라우드 사용자의 상호운용성의 근본적인 해결 과제인 사용자 통합 인증 시스템을 설계한다.
클라우드 네이티브(Cloud Native)는 클라우드 환경에서 모든 클라우드 자원을 활용하여 완벽히 작동할 수 있는 기술적 발전 상태(Technical Maturity Level)를 의미한다. 공공부문의 정보자원을 클라우드로 전환하는데 있어 클라우드의 특성을 잘 활용하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 정성적 연구방법인 클라우드 전문가 인터뷰 기법과 정량적인 연구 방법으로 국내·외 관련 기사를 대상으로 텍스트 네트워크 분석을 이용하였다. 이를 통해 국내·외 클라우드 네이티브와 관련된 활용 동향 및 선진국의 클라우드 정책을 분석하였다. 선행연구를 통해 클라우드 네이티브 핵심 구성요소를 알아보고, 기존 연구에서 다루어지지 않은 애자일 방법론의 필요성을 제기하였다. 이러한 핵심 구성요소를 공공부문에서 적용하여 디지털 혁신을 통한 업무혁신에 기여할 것으로 생각된다. 또한, 본 연구에서는 공공부문의 클라우드 네이티브의 확산 방안에 대한 심도 있는 논의를 통해 국내 클라우드 네이티브 활용에 대한 중요한 시사점을 제공하고자 한다.
최근 마이크로서비스 아키텍처가 널리 채택되면서 다양한 애플리케이션들이 클라우드 네이티브 환경에서 운영되기 시작하였다. 그리고 이러한 서비스의 보안을 강화하기 위해 서비스 메시를 활용하여 클라우드 서비스 간의 암호화 통신을 구현하였다. 하지만, 양자 컴퓨팅의 등장과 함께 기존 암호화 방식이 취약해질 수 있다는 가능성이 제시되었다. 이에, 클라우드 네이티브 환경에서도 암호화 기술이 빠르게 변화할 수 있는 유연성, 즉 암호화 민첩성(Cryptography Agility)의 중요성이 강조되고 시작하였다. 본 연구에서는 서비스 메시 환경에서 암호화 민첩성을 실현하는데 있어 현 서비스 메시 솔루션들이 직면한 구조적 한계를 분석하고 이에 대한 해결 방안을 제시하고자 한다. 특히, 대표적인 서비스 메시 솔루션인 Istio 에 초점을 맞추어 암호화 민첩성을 향상시키기 위한 개선 방향을 제안하고자 한다.
개별적으로 발달해 온 서버, 스토리지, 네트워크 기술들이 데이터 센터를 중심으로 서로 통합되어 궁극의 서비스 제공면에서 더욱 저렴하고 자동화되는 측면으로 발달하고 있다. 이에 벤더들은 개별 기술 단위를 넘어 통합 기술로 발달시키고 있다. 이를 IDC와 가트너는 통합시스템(Converged System, Integrated System)이라고 명명하였다. 이런 기술 트렌드를 개별 벤더의 제품에서 분석 확인한다. 한국의 경우에도 지역적으로 분산된 마이크로 IDC 형태를 취하면서 클라우드 지원과 텔레콤 통신지원의 통합제어를 목표로 '스마트인터넷' 프로젝트를 진행 중이다. 클라우드 지원관리의 대표 기술인 오픈스택과 텔레콤 통신자원의 새로운 기술을 요약하면서 네트워크 관점에서 통합시스템(Converged System)과 스마트 인터넷의 기술 동향을 분석해 본다.
중앙 집중형 구조로 인터넷을 통해 온디맨드 컴퓨팅 리소스를 제공하는 클라우드 컴퓨팅 기술이 범용화 됨에 따라, 다양하고 높은 성능의 컴퓨팅 자원을 사용하는 어플리케이션이 늘고 있다. 하지만 특정 어플리케이션은 인터넷을 이용한 중앙 집중형 구조인 클라우드 컴퓨팅 자원을 사용하는 경우 서비스 품질에 영향을 받을 수 있다. 본 연구는 영상 기반 멤버 검증 어플리케이션의 운용에 있어 영상 데이터의 방대한 크기에 따른 지연시간, 네트워크 병목현상 및 영상에 포함된 얼굴 이미지로 인한 개인신상정보 관련 문제 등을 완화하기 위한 마이크로서비스화 및 분산 배치 기법을 보인다. 또한 이 멤버 검증 어플리케이션의 분산 배치 기법을 적용하여 Docker 컨테이너 단위 마이크로서비스의 배포, 스케일링, 운영을 자동화하기 위한 오픈소스 플랫폼인 Kubernetes를 활용하여 구현함으로써 검증하였다.
클라우드 시장의 성장과 마이크로 서비스 접근식이 제기됨에 따라 IT인프라를 관리하기 위한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 하지만 고도화 및 분산된 환경에서 관찰 가능성 응용을 확보하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 모니터링 시스템을 통한 데이터 분석 중 수집한 데이터의 분석이 난해하다는 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 NAB 데이터셋을 대상으로 STUMPY를 이용하여 데이터를 시각화하고, CNN을 이용하여 분류 작업을 수행한다. 분류를 수행한 데이터셋은 이상치 데이터와 이상 전조 데이터, 정상 데이터셋으로 분류하여 데이터셋을 구성한다. 구성한 학습 데이터셋에 대해 훈련을 마친 딥러닝 모델은 부하 테스트 환경에서 수집한 데이터에 대한 그래프 패턴을 분석하여 이상치 데이터와 이상 전조 데이터를 탐지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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