클라우드 컴퓨팅 환경에서, 클라우드 서비스 사용자는 클라우드 자원 제공자로부터 가상화된 컴퓨팅 자원을 사용할 시간만큼 구매하여 할당받는다. 일반적으로 아마존, 고그리드 및 마이크로소프트와 같은 대형 클라우드 자원 제공자들은 자원 과금 정책을 온디맨드와 예약형 기반 가상 자원의 두 가지로 구분하여 제공한다. 예약형 기반 가상 자원은 상대적으로 장기간 할당을 가지므로 단위 시간당 자원 사용 비용이 온디맨드 가상 자원과 비교하여 더 저렴하다. 이러한 과금 정책 특성을 기반으로 클라우드 서비스 사용자의 서비스 요구 사항을 고려하여 적절한 자원 할당을 수행함으로써 클라우드 서비스 제공자는 자원 할당 비용을 효과적으로 절감할 수 있다. 이를 위해서, 기존의 가상 자원 할당 기법들은 서비스 사용자의 요구사항 특성을 미리 예측하여 최적의 자원을 할당하는 방법들을 제안하였다. 그러나 실세계에서는 다양한 클라우드 서비스 사용자가 존재하고 서비스 요구사항이 동적으로 변하기 때문에 정확한 예측을 하기 어려우며, 최적화된 할당을 위한 연산 시간이 추가 오버헤드가 되어 자원 관리 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 자원 할당 기법을 제안하여 요구사항 예측 및 최적화 기법을 수행하지 않으면서도 서비스 요구사항에 효과적으로 대응하여 자원을 제공할 수 있도록 한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 자원 사용 비용을 크게 절감하면서도 클라우드 서비스 사용자의 QoS를 만족함을 보인다.
본 논문에서는 Daum클라우드, 네이버 N드라이브, 구글드라이브, 드롭박스, 마이크로소프트 SkyDrive, 애플 iCloud와 같은 클라우드 스토리지 서비스 기술혁신에 있어서의 각 속성에 대한 개인 사용자의 선호요인을 컨조인트 방법론으로 분석하였다. 기존 연구 문헌을 통해서 클라우드 스토리지 서비스를 구성하는 주요한 속성으로 무료저장용량, 인지된 비용, 파일공유 기능을 통한 협업성 여부, 모바일 접근성, 사회적 영향력, 신뢰성을 기반으로 한 인지된 보안의 6가지를 요소를 추출하였다. 또한 컨조인트 분석 결과 6가지 속성 모두 클라우드 스토리지 서비스 선호에 통계적으로 유의함을 확인할 수 있었다. 컨조인트 분석결과 가장 중요한 속성은 접근성 이었으며, 그 다음으로 중요한 속성은 무료저장용량과 협업성 이었다. 그 결과로부터 더 진일보된 기술 혁신을 위한 클라우드 스토리지 서비스 생태계 조성을 위해 각 회사의 서비스 간 상호호환성에 기반한 통합적인 클라우드 스토리지 서비스 제공이 중요할 것이라는 함의를 찾을 수 있었다. 본 논문의 방법론에서 접근성과 협업성을 경제적 카테고리로 묶고, 저장용량과 인지된 비용을 기술적 카테고리로, 사회적 영향력과 인지된 보안을 환경적 카테고리로 분류하였을때, 기술적인 부분이 가장 중요하게, 그 다음으로 경제적인 부분이, 그리고 그 뒤로 환경적인 요인이 중요하다는 결과가 나왔다. 시사점에서는 연구 결과를 바탕으로 현재의 클라우드 스토리지 서비스를 더욱 개선, 발전시킬 수 있는 사항들을 제안해 보았다.
5G 이동 통신 서비스가 제공됨에 따라 다양한 서비스를 초저지연으로 사용자에게 제공하려는 노력이 진행되고 있다. 이는 네트워크 코어에서 클라우드 컴퓨팅을 제공하는 대신에 사용자 인근에서 고성능 컴퓨팅 서비스를 제공하는 에지 컴퓨팅에 대한 관심을 불러 일으키고 있다. 본 논문은 에지 컴퓨팅의 실현을 위한 필수 장비인 마이크로 데이터센터의 운영 및 관리 방안을 제시한다. 먼저, 에지 컴퓨팅의 기능 구조와 배치 방안을 제시한다. 다음으로 에지 컴퓨팅을 위한 마이크로 데이터센터의 요구사항과 이에 따른 운영 및 관리 방안을 제시한다. 마지막으로 마이크로 데이터센터의 자원을 효율적으로 관리하기 위해서 수집 및 감시해야 하는 자원 관리 아이템을 제시하고, 에너지 효율을 측정할 수 있는 성능 지표를 제안한다.
마이크로서버는 컴퓨팅 서버의 일종으로 2개 이상의 CPU 소켓을 별도의 컴퓨팅 보드에 구현하고, 다수 개의 컴퓨팅 보드를 메인 보드에 집적하는 형태를 지닌다. 클러스터 시스템을 구축하는데 있어서, 마이크로서버를 사용하면 기존의 서버를 여러 대 랙에 장착하는 방법에 비해, 에너지 효율, 상면, 관리 용이성 측면에서 이점이 있다. 또한, 마이크로서버는 컴퓨팅 보드내 CPU 소켓들, 혹은 컴퓨팅 보드끼리 별도의 내부 연결망을 사용할 수 있어서 성능 측면에서도 이점이 존재한다. 본 논문에서 제안된 마이크로서버는 4개의 CPU 소켓을 지닌 컴퓨팅 보드를 메인보드에 총 16개 장착할 수 있는 서버로 Serial-RapidIO (SRIO)를 내부 연결망으로 사용한다. 마이크로서버의 핵심 성능 이슈인 내부 연결망 측면에서의 성능 비교 분석을 위해, 상용 마이크로서버와 내부 연결망 성능을 비교하고 정량화한다. 시험 결과, 내부 연결망을 활용한 데이터 전송 시 대역폭 측면에서 최대 7배 높은 성능을 보였다. 아울러, 실제 클라우드 컴퓨팅에 사용되는 벤치마크 프로그램 적용 시험에서도 유사 CPU 성능 마이크로서버 대비 60%의 수행시간 감소 효과를 얻었다.
고성능 컴퓨팅 기술과 딥 러닝 기술이 충분한 발전을 거쳐 인공지능 기술은 다양한 분야에서 실제로 적용되고 있다. 인공지능 플랫폼 기술이 사용자에게 적절하게 활용되기 위해서 엣지 컴퓨팅 기반의 마이크로 서비스 아키텍처(MSA)가 주목받고 있다. 이와 관련된 기술을 통해 클라우드 기반의 여러 인공지능 애플리케이션들이 엣지 장치에서 직접 처리가 가능하다면 비용적인 측면뿐 아니라 여러 관점에서 효율적이므로 엣지 컨테이너의 운용 기술에 대한 수요가 높아지고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 엣지 디바이스에 간단한 딥 러닝 서비스를 배포하고 운용할 수 있는 컨테이너를 구현하였다. 또한, REST 통신 방법 이외에 RPC 방식을 사용하여 원격 제어를 가능하게 하도록 구성하였으며, 여러 제어 기능들이 동작함을 확인하였다.
마이크로서비스 아키텍쳐(Microservice Architecture)는 실시간 실감 미디어 방송시스템과 같이 대규모 분산시스템에 적합한 서비스 아키텍쳐의 하나이다. 스케일-아웃(Scale-Out)기법 과 같은 수평적 성능 확장이 쉽기 때문에 최근 넷플릭스나 트위터와 같은 서비스 플랫폼 업체들이 앞다투어 이와 같은 시스템을 도입하고 있다. 또한 마이크로 서비스 아키텍쳐는 기존의 REST와 같은 웹 API에서 처리하기 어려운 영상처리나 실시간 데이터 분석 등을 비동기 기반의 프로세싱를 이용하여 처리 가능하게 하고 있다. 본 논문은 IoT 센서 데이터 분석이나 대용량 실감미디어를 실시간으로 편집하는 클라우드 기반 영상편집과 같은 다수의 이벤트들이 스트림으로 발생하며 플랫폼 내에서 비동기로 처리하는 상황에서 이벤트의 처리 순서가 보장되지 않음을 실험으로 증명하고 이에 알맞은 비동기 기반 마이크로서비스에 적용 가능한 이벤트 스트림 처리 프레임워크를 제안한다.
서버리스 프레임워크(Serverless Framework)는 마이크로서비스 아키텍처의 이론을 클라우드와 컨테이너를 기반으로 구현한 것으로 아마존의 AWS(Amazon Web Service)와 같은 퍼블릭 클라우드 플랫폼이 서비스됨에 따라 활용도 높아지고 있다. 하지만 현재까지의 플랫폼들은 GPU 와 같은 하드웨어의 의존성을 가진 인공지능 모델의 서비스에는 지원이 부족하다. 이에 본 논문에서는 컨테이너 기반의 오픈소스 서버리스 플랫폼을 대상으로 엔비디어-도커와 k8s-device-plugin 을 적용하여 GPU 활용이 가능한 서버리스 플랫폼을 구현하였다. 또한 인공지능 모델이 컨테이너에서 구동될 때 반복되는 가중치 로드를 줄이기 위한 구조를 제안한다. 본 논문에서 구현된 서버리스 플랫폼은 객체 검출 모델인 SSD(Single Shot Multibox Detector) 모델을 이용하여 성능 비교 실험을 진행하였으며, 그 결과 인공지능 모델이 적용된 서버리스 플랫폼의 함수 응답 시간이 개선되었음을 확인하였다.
이 논문에서 우리는 국가연구데이터플랫폼 (DataON)의 분석서비스인 CANVAS (Creative ANalytics enVironment And System)를 제안한다. CANVAS는 연구데이터 분석 자원과 도구가 필요한 연구자들을 위한 개인화된 분석 클라우드 서비스이다. CANVAS는 마이크로서비스 아키텍쳐 기반으로 확장성을 고려하여 설계하였으며 전자정부프레임워크인 Spring 프레임워크, Kubernetes, JupyterLab 등의 오픈소스 소프트웨어를 이용하여 구축하였다. 구축된 시스템은 여러 사용자에게 개인화된 분석환경을 제공하며 고성능 클라우드 인프라 (CPU·GPU)를 활용하여 고속의 대용량 데이터 분석이 가능하다. 구체적으로 JupyterLab 이나 GUI 워크플로우 환경에서 데이터 모델링 및 처리가 가능하다. CANVAS는 DataON과 데이터가 공유되므로 사용자가 등록하거나 다운로드 받은 연구데이터는 CANVAS에서 바로 분석을 수행할 수 있다. 이로서 CANVAS는 DataON 사용자의 데이터 분석 편의성을 높이고 연구데이터 공유·활용 활성화에 기여한다.
컨테이너 기술은 클라우드 환경에서 마이크로서비스의 효율적인 구축 및 운영을 가능하게 했지만, 심각한 보안 위협도 함께 가져왔다. 다수의 컨테이너가 서비스 구성을 위해 네트워크로 연결되기 때문에 공격자는 탈취한 컨테이너에서 네트워크 공격을 수행해 인접한 다른 컨테이너를 공격할 수 있다. 이러한 위협을 막기 위해 다양한 컨테이너 네트워크 보안 솔루션이 제안되었으나 성능적인 측면에서 많은 한계점을 갖고 있다. 특히 이들은 컨테이너 네트워크 보안에 필수적인 패킷 페이로드 검사 과정에서 매우 큰 네트워크 성능 저하를 일으킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 클라우드 환경을 위한 eBPF/XDP 기반 고속 패킷 페이로드 검사 시스템인 BPFast를 제안한다. BPFast는 별도의 유저 수준 컴포넌트 없이 커널 영역에서 컨테이너가 전송한 패킷의 헤더와 페이로드를 검사하여 컨테이너를 네트워크 공격에서부터 보호한다. 본 논문에서는 Kubernetes 환경에서 진행한 실험을 통해 BPFast 프로토타입이 Cilium, Istio 등 최신 솔루션보다 최대 7배 더 빠르게 동작할 수 있음을 증명했다.
제로 트러스트는 "Never Trust, Always Verify"라는 원칙으로 알려진 새로운 보안 패러다임이다. 최근에는 원격 및 재택근무 환경의 확산과 클라우드 서비스의 사용 증가로 어디서든 업무 시스템에 접근 가능한 WFA(Work From Anywhere) 환경이 구축되고 있다. 이에 따라 내·외부 경계가 모호해져 기존의 경계 기반 보안 모델(perimeter security)만으로는 다양하고 복잡한 침해사고와 공격에 대응하기 어려워졌다. 이 연구에서는 제로 트러스트의 구현 원칙과 마이크로 세그먼테이션(micro segmentation) 접근법을 소개하며, NIST의 위험 관리 프레임워크를 활용하여 제로 트러스트 도입 절차를 제안하여 기업이 사이버 공격에 대비할 수 있는 보안 전략을 강화하는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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