최근 많은 기관들로부터 클라우드 서비스가 향후 대세적인 IT서비스로의 확고한 기술로서 예견하고 있고, 실질적으로 IT를 리딩하는 많은 벤더 기업들을 주축으로 실질적인 클라우드 서비스를 제공 하고 있다. 따라서 클라우드 사용자는 서비스의 물리적인 위치나, 시스템 환경과 같은 부분들을 관여하지 않고, 스토리지 서비스, 데이터의 사용, 소프트웨어의 사용들을 제공하는 획기적인 서비스로 거듭나고 있다. 한편, 클라우드 컴퓨팅 기술들은 인프라스트럭처에서 요구되는 서비스의 수준, 다양한 시스템에서 요구되는 하드웨어적인 문제들을 벗어서 자유스럽게 원하는 만큼의 IT 리소스를 쉽게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있지만, 고가용성 측면에서 반드시 기술적인 해결 방안을 모색하여야 한다. 따라서 본 논문 에서는 고가용성 측면에서의 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술, 고가용성 데이터베이스 시스템을 소개하고 현재 클라우드 컴퓨팅 시장에서 활용되고 있는 분산 파일 시스템을 통한 분산처리 기술을 참고하여 고가용성 대용량 분산 데이터 처리 아키텍처를 클라우드 서비스 측면에서 구현하였다.
본 논문에서는 메쉬 구조의 다중처리시스템을 위한 새로운 할당방법을 제안한다. 이 할당방법은 다른 가용 서브메쉬와 중첩되지 않는 독립 가용 서브메쉬를 유형에 따라 분류하여 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 생성한다. 그리고 태스크의 유형에 따라 해당 유형별 가용 서브메쉬 리스트에서 최적할당이 가능한 서브메쉬를 찾음으로써 서브메쉬를 탐색하는데 소요되는 시간을 줄인다. 이 때 서브메쉬를 찾지 못하면 확장지수를 이용하여 더 큰 가용 서브메쉬를 형성한 후 할당함으로써 태스크의 대기 시간을 줄이고, 이 결과로 외적단편화를 줄이는 효과도 얻는다. 또한 할당 해제시 독립 가용 서브메쉬는 다른 가용 서브메쉬의 크기 에 변화를 주지 않기 때문에 그 유형에 따라 유형별 가용 서브메쉬 리스트에 삽입한다. 그럼으로써 할당 해제 후 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 재생성하기 위해 전체 메쉬 구조를 탐색 할 필요가 없어진다.
네트워크 기반 컴퓨터 시스템이 각종 악의적 공격에 의해 손상되더라도, 지속적인 서비스를 제공할 수 있게 해주는 침입 감내시스템(Intrusion Tolerance Systems) 설계기법의 중요한 요소 기술 중의 하나는 컴퓨터 시스템의 정량적 신인도(Dependability) 분석이라 할 수 있다. 본 논문에서는 침입 감내시스템의 신인도를 분석하기 위해 자율컴퓨팅(Autonomous Computing)의 핵심 기술인 자가 치유(Self-healing) 메커니즘을 적용하였다. 즉, 주 서버와 보조서버로 구성된 이중계 침입 감내시스템의 상태천이(State Transition)를 자가치유 메커니즘의 두 가지 요소(결함모델 및 시스템반응)를 활용하여 분석하였으며, 시뮬레이션 실험을 통해 침입 감내시스템의 가용도(Availability)를 정량적으로 정의하였다.
최근 신재생 에너지 분야 가운데 풍력발전에 대한 관심이 높아지면서 관련 산업 분야의 연구 또한 활발히 수행되고 있다. 풍력발전기의 경우 초기 설치에 고가의 비용이 필요하며, 고장 발생 시 일반적으로 풍력발전기의 동작을 멈추게 한다. 본 논문에서는 풍력발전기의 Nacelle에서 발생하는 다양한 센서데이터를 수집하는 Bottom에서의 제어시스템을 다중화하여 고장 발생 시에도 풍력발전기의 중단 없이 지속적으로 에너지 생산이 가능하게 하는 고가용성 데이터베이스 시스템에 관한 것이다. 본 논문을 통해 개발된 고가용성 시스템을 통해 풍력 발전기의 높은 안정성을 보장하며, 수집된 데이터를 분석함으로서 고장에 대한 예측이 가능하다.
최근 DSMS의 연구가 활발히 진행되고 있고, 그에 따른 고가용성 서비스를 제공하기 위한 환경으로 확장되고 있다. DSMS와 같은 실시간 데이터베이스 응용 시스템 분야나 임무 결정적인 응용 시스템을 다루는 산업 분야에서 가용성을 유지 하지 못하는 것은 치명적인 결과를 초래 할 수 있다. 이런 DSMS환경에서 고가용성을 유지하는 기법으로는 Active/Active 알고리즘과 Active/Standby기법이 있다. 하지만 이 기법들의 고가용성을 유지하기 위해 주 서버와 동일한 규모의 보조 서버를 유지해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 질의를 두 가지 타입으로 나누어 누적 데이터가 필요한 질의들만 실시간 동기화를 통해 보조 서버에 유지하고 나머지 질의들에 대해서는 메타 데이터들만 보조 서버에 유지해 보조 서버의 규모를 줄일 수 있었다.
비이온 계면활성제 $C_{12}E_8$ 수용액의 탄화수소 오일에 대한 가용화도(equilibrium solubilization capacity)를 $30^{\circ}C$에서 기체 크로마토그래피(GC)를 이용하여 측정하였다. 탄화수소 오일의 가용화도를 실험에 사용한 계면활성제의 농도로 나눈 값으로 표시한 molar solubilization ratio(MSR)는 순수한 단일 성분의 탄화수소 오일 경우, 탄화수소 오일의 탄소수(ACN)가 증가함에 따라 거의 선형적으로 감소함을 알 수 있었다. 한편 탄화수소 오일의 이성분 시스템은 사용한 두 탄화수소 오일의 탄소수(alkane carbon number, ACN) 차이에 따라 선택적 가용화 혹은 비선택적 가용화 경향을 나타내었다. 본 연구에서 가용화도 실험을 수행한 n-octane/n-nonane과 n-nonane/n-decane 혼합물 시스템의 경우, 비선택적 (non-selective) 가용화 경향을 나타내었으며, 반면에 n-octane/n-decane 혼합물 시스템의 경우에는 선택적(selective) 가용화 경향을 따르는 것을 GC 분석 결과로부터 확인할 수 있었다.
컨테이너 터미널 장비들은 많은 부품들이 매우 복잡하게 구성되어 있으며, 고장 발생 시에 막대한 비용이 발생하게 된다. 본 연구에서는 컨테이너 터미널 장비의 신뢰도, 가용도, 정비도 향상을 위한 관리 시스템을 개발한다. 개발 시스템은 장비 구성 모듈, 장비 운영 관리 모듈, 정비 관리 모듈, 예비품 관리 모듈, 분석 모듈로 구성되어 있다. 장비의 신뢰도, 가용도, 정비도 향상을 위한 기술로 FMEA, 고장현황 분석, 수명 모수 추정법을 사용한다. 또한 산출된 수명 모수와 객체지향 시뮬레이션 모형으로 최적 예방 정비 주기를 결정하고 이를 이용하여 정비인원과 하루 최대 정비 가능 장비대수를 고려한 연간 최적 예방정비 일정을 결정한다.
웹 서비스 기반기술의 표준화와 웹 서비스의 필요성이 증가함에 따라 많은 서비스들이 개발되어지고 있다. IBM, Microsoft, SAP, NTT DOCOMO에서 운영하고 있는 UBR(UDDI Business Registry)을 이용하여 웹 서비스 사용자들은 많은 서비스들을 즉시 사용할 수 있다. 하지만, 현재 제공되어지고 있는 웹서비스들 중에서 정상적인 서비스를 제공하고 있는 개수는 등록되어있는 웹 서비스의 개수에 비해 극히 적다. 이러한 상황은 서비스를 사용하려는 사용자에게 가용한 서비스를 찾기 위해 많은 노력과 시간을 요구하게 된다. 이에 본 논문에서는 UBR로부터 검색되어진 웹 서비스들 중에서 가용한 서비스들만을 분리하여 사용자에게 제공하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 UBR 검색 후 이동 에이전트를 사용하여 테스트를 수행, 가용한 서비스 리스트를 사용자에게 제공함으로써 사용자가 검색되어진 웹 서비스를 즉시 사용할 수 있도록 한다.
오늘날 정보 시스템에서 정보의 가용성(Availability), 무결성(Integrity), 기밀성(Confidentiality) 등을 지원하는 것이 중요하다. 서바이벌 스토리지 시스템(Survivable Storage System)은 악의적인 공격이나 시스템의 고장으로부터 데이터의 가용성, 무결성, 기밀성 등을 보장하기 위해 여러 스토리지 서버(Storage Server)나 데이터 베이스(Data Base)에 암호화하여 분산 저장시킨다. 정보 분할 기법(Information Dispersal Scheme)은 오버헤드(Overhead)가 크지 않으면서 높은 가용성과 보안성(Security)을 보장하는 기법들 중에 하나이다. 본 논문에서는 IDS(Information Dispersal Scheme)들의 집합이 주어졌을 때, 가용성 측면에서 가장 최적인 IDS를 결정하는 알고리즘을 제안한다. 서버의 수. 스토리지 용량, 오퍼레이션(operation) 속도 등 여러 요소들이 IDS를 결정하는데 있어서 제약으로 작용하기 때문에 최적인 IDS를 찾기란 매우 어렵다. 따라서 이 알고리즘은 가용하고 안전한 스토리지 시스템을 디자인하는데 매우 유용할 것이다.
분산 시스템에서 가용성을 높이고 전체 시스템의 성능을 향상시키기 위해 데이터는 여러 노드에 중복하여 저장된다. 여기서는 전역적 접근제어를 위해서 읽기/쓰기 동작을 수행하는데 필요한 노드의 집합을 정의하는 Quorum 프로토콜이 존재한다. Quorum 프로토콜을 사용하는 대표적인 복제 프로토콜인 Tree Quorum 프로토콜은 트리의 높이가 증가할수록 노드의 수가 기하급수적으로 증가하고, Grid 프로토콜은 노드에 장애가 발생하지 않아도 언제나 같은 읽기/쓰기 비용을 갖는다는 단점을 갖고 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 프로토콜의 장점을 가지면서 단점을 해결할 수 있는 새로운 하이브리드 프로토콜을 제안한다. 제안된 하이브리드 프로토콜은 전체적으로는 트리 구조를 가지면서 각 레벨에서는 그리드의 열과 같은 구조를 가짐으로써 노드에 장애가 없을 때에는 Tree Quorum 프로토콜과 같이 적은 동작 비용을 요구하며, 노드에 장애가 존재할 경우에도 기존 프로토콜에 비해 상대적으로 적은 동자 비용과 높은 가용성을 보인다. 그러므로 높은 데이터 가용성이 요구되는 서바이벌 스토리지 시스템에 효율적으로 적용 가능하다. 본 논문에서는 수학적 모델링을 통하여 제안된 프로토콜의 비용과 가용성을 평가하고, 시뮬레이션을 통해 응답시간과 처리율을 기존의 Tree quorum프로토콜과 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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