클라우드 환경에서 복잡한 가상 환경을 관리할 필요 없이 애플리케이션 본연의 작업에 집중하기를 원하는 사용자의 요구는 서버리스 컴퓨팅이라는 새로운 컴퓨팅 모델을 탄생시켰다. 서버리스 컴퓨팅 모델에서 사용자는 서버에서의 자원 할당이나 기타 서버 관리를 서비스 제공자에게 위임하고, 자신은 애플리케이션 코드 개발에만 집중하여 클라우드 서비스를 사용하는 것이 가능해졌다. 서버리스 컴퓨팅은 클라우드 서비스 사용자의 부담을 감소시킴으로써 클라우드 컴퓨팅의 활용도를 한 단계 업그레이드시켰으며, 향후 클라우드 컴퓨팅의 기반 모델로 자리 잡을 것으로 예상된다. 서버리스 플랫폼은 사용자를 대신하여 클라우드 가상 환경에 대한 관리를 담당하며, 애플리케이션을 구성하는 서버리스 함수를 클라우드 환경에서 실행시키는 역할을 담당한다. 사용하는 자원에 비례하여 사용자 과금이 이루어지는 서버리스 컴퓨팅의 특징을 고려 할 때 서버리스 플랫폼의 효율성은 사용자와 서비스 제공자 모두에게 매우 중요한 요소라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 서버리스 컴퓨팅 성능에 영향을 미치는 다양한 요소를 판별하고, 관련된 최신 연구 동향을 분석하고자 한다. 그리고 분석 결과를 바탕으로 향후 서버리스 컴퓨팅의 발전 방향과 관련된 연구 방향을 논의한다.
서버리스 컴퓨팅에는 가상머신보다 가벼운 장점을 지닌 컨테이너 기술이 많이 사용되었다. 하지만 여러 사용자들의 어플리케이션이 하나의 서버 인스턴스를 공유해서 사용하기 때문에, 취약점으로 인해서 여러 문제점이 생길 수 있다. 이에 서버리스 컴퓨팅 제공자들은 서버리스 컴퓨팅에 적합하며 보안을 강조한 기술들을 발표하고 있다. 대표적으로 구글에서 개발한 샌드박스 형태의 컨테이너 런타임을 제공하는 gVisor 와 오픈스택 재단에서 개발한 Kata Containers 가 있다. 본 논문에서는 미리 준비된 라이브러리를 공유하여 서버리스 컴퓨팅의 콜드 스타트를 완화시키는 관점에서, gVisor와 Kata Containers 환경에서 라이브러리를 불러올 때 기존의 도커 컨테이너 환경과의 차이를 비교하고 분석한다.
최근에 이슈가 되고 있는 서버리스 컴퓨팅 시스템은 실행 요청이 있을 때만 동적으로 머신 자원의 할당으로 해당되는 마이크로 펑션을 실행되고 그 요청이 증가할 경우 그에 비례하는 자원을 할당하여 동시에 처리하는 방법으로 자원 사용률과 서비스 확장성이 매우 좋은 장점을 갖는다. 그러나 서버리스 컴퓨팅 시스템 관련 개발자는 여전히 마이크로 펑션에 대한 관리 측면에 대한 다양한 대응을 스스로 해결해야 하는 여러가지 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 논문은 서버리스 컴퓨팅 시스템의 효율적인 마이크로 펑션 관리와 마이크로 펑션의 실행환경설정에서 발생되는 불필요한 자원 낭비를 최소화하는 방안을 제안한다.
최근 인프라를 관리할 필요가 없고 폭발적으로 늘어나는 요청을 유연하게 대처할 수 있는 장점 때문에 서버리스 컴퓨팅 사용이 늘어나고 있다. 하지만 서버리스 컴퓨팅은 사용자 코드의 실행 환경을 준비하기 위한 콜드 스타트 과정이 필요하고, 서비스가 복잡해짐에 따라 전체 실행 시간 중 콜드 스타트로 인한 지연시간이 늘어나는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 서버리스 컴퓨팅 기반의 워크플로우에 대해 콜드 스타트로 인한 지연 시간을 완화하는 아키텍처 및 기법을 제안한다.
최근 마이크로서비스를 기반으로 애플리케이션 개발을 지원하는 서버리스 컴퓨팅이 각광 받고 있다. 마이크로서비스란 독립적으로 동작 가능한 작은 규모의 서비스를 의미한다. 마이크로서비스 단위로 구성된 애플리케이션은 개별적인 업데이트와 쉽고 빠른 배포가 가능하다는 장점이 있다. 그리고 각 서비스마다 다양한 언어와 플랫폼 등을 지원할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 많은 기업들이 모놀리식 구조에서 마이크로서비스 구조로 전환을 시도하고 있지만 마이크로서비스 구성에 대한 방법 및 기준과 이에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 모놀리식 애플리케이션의 UML 설계 자료를 분석하여 마이크로서비스 단위로 구성하는 방법을 제시한다. 구성된 마이크로서비스를 실제 서버리스 플랫폼 환경에서 구현함으로서 제시한 방법이 모놀리식 애플리케이션을 마이크로서비스 단위로 재구성할 수 있음을 보이며 기존 관련 연구와 비교 평가를 수행한 결과를 제시한다.
서버리스 컴퓨팅 패러다임의 등장과 함께 클라우드 기술이 발전함에 따라, 서버 관리를 위한 백엔드 인프라의 구조가 온프레미스부터 최신 컨테이너 기반 서버리스 컴퓨팅까지 다변화되고 있다. 그럼에도 불구하고, 서버 관리를 위한 접속방식은 전통적인 SSH 프로토콜에 여전히 의존하고 있으며, 보안성 및 확장성 측면에서의 한계점으로 인해, 사용자의 서버 인프라 관리 편의성 및 업무 생산성을 저하시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 웹쉘을 프록시 기반의 서버 관리 프레임워크에 적용하여 실용성과 보안성을 갖춘 서버 관리체계 설계에 활용하고자 한다. 흔히 해커들이 서버의 취약점을 이용하여 임의 명령을 실행하기 위해 웹쉘을 사용하지만, 본 논문에서는 서버 관리 측면에서의 웹쉘 기술의 활용성에 대해 고찰하고, 웹쉘 기술을 사용한 접속 프록시 기반 서버 관리 프레임워크를 새롭게 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실제 구현을 통하여 제안한 프레임워크가 추가적인 오버헤드 없이 표준적인 서버 접속 프로토콜로 사용되어온 SSH의 단점을 보완하고, 현대의 다양화된 컴퓨팅 환경에서도 대규모의 인프라를 효율적으로 운영할 수 있음을 보인다.
반도체 디스플레이 기술과 정보통신 기술의 발전으로 디지털 사이니지는 기존의 단순 옥외 광고매체에서 탈피하여 이용자 맞춤 광고나 정보를 제공 및 스마트폰과 연동하여 콘텐츠 제공 가능한 시스템으로 발전하고 있다. 본 연구에서 디지털 사이니지의 작동오류의 위험성을 낮추며 비용절감을 할 수 있도록 제어 서버의 역할을 축소시키고 엣지 영역으로 서버의 역할을 최대한 분담하는 서버리스 기반 디지털 사이니지 시스템 구축 가능성에 대해 연구한다.
현대 소프트웨어는 다양한 서비스 구조가 사용되고 있다. 이러한 환경에서는 각 서비스의 요구사항을 충족시킬 수 있는 기술들이 필요하며, Wasm(WebAssembly)은 많은 서비스에서 요구하는 조건을 만족시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 WasmEdge와 다양한 런타임 환경의 성능을 비교하기 위해 로직 실행 시간, HTTP 부하 테스트, 컨테이너 이미지 크기의 세 가지 지표를 분석한다. 결과는 로직 실행 시간에서 Wasm이 1.81초로 가장 빨랐고, 컨테이너 이미지 크기 역시 9.54MB로 가장 작았다. 마지막으로 HTTP 부하 테스트에서는 가장 빠른 트래픽 처리를 보여준 Spring Boot의 평균 초당 15076개보다 WasmEdge가 9239개로 트래픽 처리가 느렸지만, 로직 실행 속도와 컨테이너 이미지 크기가 작기 때문에 충분히 서버리스 컴퓨팅, 마이크로 서버, 엣지 컴퓨팅 분야에서 요구하는 조건을 만족시킬 수 있다.
최근 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발전에 따라 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야의 이미지 인식 성능이 향상되고 있으며, 또한 Serverless Computing이 이벤트 기반의 클라우드 애플리케이션 개발 및 서비스를 위한 차세대 클라우드 컴퓨팅 기술로 각광받고 있어 딥러닝과 Serverless Computing 기술을 접목하여 실생활에 이미지 인식 서비스를 사용하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 Serverless Computing 기술을 활용하여 효율적인 딥러닝 기반 이미지 인식 서비스 시스템 개발 방법을 기술한다. 제안하는 시스템은 Serverless Computing 기반 AWS Lambda Server를 이용하여 적은 비용으로 대형 신경망 모델을 사용자에게 서비스할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 AWS Lambda Server의 단점인 Cold Start Time 문제와 용량제한 문제를 해결하여 효과적으로 대형 신경망 모델을 사용하는 Serverless Computing 시스템을 구축할 수 있음을 보인다. 실험을 통해 AWS Lambda Serverless Computing 기술을 활용하여 본 논문에서 제안한 시스템이 비용 절감뿐만 아니라 처리 시간 및 용량제한 문제를 해결하여 대형 신경망 모델을 서비스하기에 효율적인 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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