최근 클라우드 컴퓨팅의 발전과 상업적인 성공과 함께 클라우드 자원의 이용률을 최대로 유지하면서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 연구에 대한 관심이 커지고 있다. 자원의 사용률이 최대로 높아지게 되면 에너지 소비량이 급격하게 증가하여 많은 에너지를 사용하게 되므로 자원의 사용율과 에너지 사용은 트레이드오프 관계를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 자원의 최대 사용 및 효율적인 에너지 사용을 위해 에너지 소비가 최적이 되는 자원 이용률의 임계값을 찾기 위한 연구를 수행하였다. 실험을 위해 자원 중 가장 많은 에너지를 소비하는 CPU를 이용하였고, 전력 측정을 위해 KEM2500 전력계와 ThrottleStop_500 프로그램을 사용하였다. 실험 결과 CPU 사용률이 약 90%일 때 에너지 사용량이 급격하게 증가하였으며, 기존의 평균 자원 이용률과 비교했을 때 12.3% 정도의 전기량이 더 소모됨을 확인하였다. 따라서 클라우드 컴퓨팅에서 CPU 자원의 이용률이 90%일 때 에너지가 최적이라고 할 수 있다.
유비쿼터스 환경으로 접어들면서 분산 컴퓨팅 기술의 발전과 더불어 무선통신 기술의 발달이 가속화 되고 있다. 무선통신 기술의 발전으로 분산 컴퓨팅 기술에서 이동성을 지닌 객체의 위치 정보에 대한 서비스 지원 문제가 이슈로 떠오르고 있다. 하지만 기존의 분산 컴퓨팅 미들웨어는 이동 객체의 변화하는 위치에 적응적인 정보 제공 서비스가 미약했다. 본 논문에서는 이러한 부분에 대한 하나의 해결 방법으로 위치 기반 분산 컴퓨팅 기술을 제안한다. 제안된 구조는 기존의 이벤트 서비스에서 위치 정보를 필터링 할 수 있는 모듈을 구현함으로써 기존의 이벤트 서비스보다 사용자의 위치 상황에 유동적으로 정보를 제공할 수 있도록 한다. 성능평가는 시뮬레이션 툴을 이용하여 위치 정보를 발생시키고 그 정보들을 이용하여 위치 필터링을 통과하여 두 객체의 데이터 통신에 중점을 두었고 데이터 크기 및 Supplier 수의 변화에 따른 메시지의 지연시간을 측정, 평가 하였다.
기존의 분산 환경은 단순히 네트워크로 연결된 제한된 컴퓨팅 자원을 활용하는 기술이다. 그러나 자원에 대한 집중적인 관리가 이루어지지 않아 계산 집중적인 분산 컴퓨팅 환경에는 적합하지 않다. 분산 자인들을 효과적으로 이용하여 저렴한 비용으로 사용자가 요구하는 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 환경을 구축하기 위해서는 자원의 집중적인 관리가 요구된다. 변경되기 쉬운 많은 분산 자원들을 관리하기 위해서는 자원에 대한 세부적인 사항을 기술한 메타정보들을 효과적으로 저장, 관리 등을 할 수 있는 정보 시스템이 필수적이다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경을 위한 자원의 위치나 상태정보 등 자원의 메타 정보를 효과적으로 저장하고 관리하는 메타정보 시스템의 전반적인 구조와 이와 관련된 서비스와의 관계를 고려하여 구현한 메타 정보 시스템을 소개한다.
클라우드 컴퓨팅이 많은 관심을 받고 발전하면서 여러 IT선도업체에서 클라우드 컴퓨팅 기술 개발에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 대부분의 데이터를 서버에 저장한다. 이러한 이유로 클라우드 환경에서 사용되는 파일 시스템은 기존의 파일 시스템 보다 많은 데이터를 저장하게 된다. 이에 따라 많은 데이터를 처리하기 위해서 클라우드 환경에서는 분산 파일 시스템 기술을 활용하고 있다. 또한 분산 파일 시스템은 네트워크상의 여러 스토리지 서버에 데이터가 분산되어 저장되기 때문에 데이터의 관리뿐만 아니라 성능, 장애 허용, 보안 등의 요구사항을 만족해야 한다. 본 논문에서는 XtreemFS, Ceph, GlusterFS, MooseFS 등의 분산 파일 시스템들을 기능적 측면에서 살펴보고, 각 분산 파일 시스템을 본 논문에서 제안하는 기능적 평가요소 측면에서 비교하고 평가한다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터를 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 암호화하여 저장한다. 구글, 야후 등 글로벌 인터넷 서비스 업체들은 인터넷 서비스 플랫폼의 중요성을 인식하고 자체 연구 개발을 수행, 저가 상용 노드를 기반으로 한 대규모 클러스터 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 기술을 개발 활용하고 있다. 이와 같이 분산 컴퓨팅 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 대용량 데이터의 분산관리가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 한편, 대용량 데이터의 다양한 이용 형태로부터 악의적인 공격자나 내부 사용자에 의한 보안 취약성 및 프라이버시 침해가 발생할 수 있다. 특히, 하둡에서 데이터 블록의 권한 제어를 위해 사용하는 블록 접근 토큰에도 다양한 보안 취약점이 발생한다. 이러한 보안 취약점을 보완하기 위해 본 논문에서는 비밀분산 기반의 블록 접근 토큰 관리 기법을 제안한다.
그리드는 지역적으로 분산된 이기종 컴퓨팅 자원을 하나의 가상 컴퓨팅 환경으로 통합하는 분산컴퓨팅 기술이다. 그러나, 그리드는 지리적으로 분산된 지역에 흩어져 있는 다양한 형태의 하드웨어 및 소프트웨어 자원을 포함하고 있기 때문에 자원의 이기종 특성은 그리드에 대한 자원 모니터링 및 자원 정보 수집을 어렵게 만든다. 한편, 그리드 환경에서 효율적인 자원할당과 QoS 를 보장하기 위해서는 먼저 각 자원의 사용 가능한 정도를 정확히 파악하여야 한다. 본 논문은 정확한 자원을 측정하기 위한 리소스 모니터링 시스템을 제안한다. 다양한 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 실시간 자원 정보를 통합하고 이를 제공할 수 있는 분산 자원정보 및 모니터링 시스템을 설계 및 구현하였다.
최근 빅데이터, 인공지능 키워드를 이용한 다양한 연구들이 진행되고 있으며, 인공지능 연구를 통해 자동화 자율화를 위한 연구들이 주를 이루고 있다. 인공지능 연구를 수행하기 위해서는 거대한 데이터를 빠르게 전송해야하며, 인공지능을 손쉽게 수행하기 위한 플랫폼이 필요하다. 하지만 많은 연구기관에서는 빅데이터 전송 속도의 한계가 존재하며, 인공지능 알고리즘 수행을 위한 플랫폼 또한 부족한 것이 현실이다. 이를 해결하기 위해 ScienceDMZ 기술을 활용하여 고속의 빅데이터 전송을 위한 인프라를 구축하고, 엣지 컴퓨팅 기반의 오픈 분산 컴퓨팅 플랫폼을 개발한다. 이 시스템을 통해 사용자들에게 빅데이터를 빠르게 전송하고 전송된 데이터를 이용하여 바로 인공지능 연구를 수행하여 결과를 도출할 수 있는 시스템을 구축하고자 한다. 이 시스템을 이용하여 GPU 분산 컴퓨팅을 수행하였을 때 성능과 GPU 병렬 컴퓨팅을 수행하였을 때의 결과를 비교하여 성능을 검증하고자 한다.
인터넷 상에 분산되어 있는 다수의 일반 컴퓨터들을 이용하여 높은 컴퓨팅 파워를 요구하는 응용문제를 병렬분산 처리함으로써 값 비싼 고성능의 수퍼컴퓨터를 사용하는 것 보다 경제적인 효과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다중 에이전트 시스템을 이용해서 가장 병렬 시스템을 구성하고, 기존 방법들 보다 더 효과적인 방법으로 워커 에이전트와 작업 패키지를 분산하고 결과를 얻는 새로운 방법을 제안한다. IBM의 Aglet 시스템을 이용하여 이동 컴퓨팅 환경을 모델링 하였고, 제안된 분산 기법에 관한 성능 모델을 수학적으로 유도하여 그 결과를 기존 결과와 비교함으로써 본 논문에서 제안된 방법이 더 효율적임을 보인다.
CORBA 기반 객체보안은 인터넷의 활성화와 더불어 각광받고 있는 분야중의 하나이며 많은 응용 소프트웨어들이 분산객체 기술을 이용한 컴포넌트 형태로 개발되고 있다. CORBA 기반 객체 보안 기술을 기반으로 한 CORBA는 새로운 세대의 분산 컴퓨팅 플랫폼이며, 보안은 항상 분산 컴퓨팅 플랫폼의 기본적인 문제이다. 따라서, CORBA 플랫폼에서의 보안 서비스의 적용은 매우 중요하다. 본 논문에서는 보안의 표준들과 분산 계산 플랫폼의 보안 모델들을 참조를 CORBA 보안 서비스 규약을 따르는 객체지향 분산 환경에서의 CORBA 기반 객체 보안 기술을 제시한다.
최근 소셜 미디어의 성장과 모바일 장치와 같은 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 대용량의 데이터를 처리하기 위한 대표적인 프레임워크로 맵-리듀스가 등장하였다. 하지만 전용 분산 컴퓨팅 환경에서 균등한 데이터 배치를 기반으로 수행되는 기존 맵-리듀스는 가용성이 다른 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서는 적합하지 않다. 이러한 비-전용 분산 컴퓨팅 환경을 고려한 데이터 재배치 알고리즘이 제안되었지만, 재배치에 많은 시간을 필요로 하고, 불필요한 데이터 전송에 의한 네트워크 부하가 발생한다. 본 논문에서는 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서 맵-리듀스의 성능 최적화를 위한 효율적인 데이터 재배치 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 노드의 가용성 분석 모델을 기반으로 노드의 데이터 블록 비율을 연산하고, 기존의 데이터 배치를 고려하여 전송함으로써 네트워크 부하를 감소시킨다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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