데이터 센터를 기반으로 서비스를 수행하는 기업들은 비용절감을 위해 서버 가상화 기술을 이용한다. 서버 가상화를 이용하는 기업들은 대부분 하이퍼바이저 기반의 서버 가상화 기술을 사용하며, 이 경우 하드웨어 가상화를 통해 커널 단에서 많은 I/O와 리소스를 처리해야 한다. 따라서 하이퍼바이저 기반의 서비스는 느리다는 단점이 있으며 이를 해결하기 위해 컨테이너 기반의 가상화 기술을 이용할 수 있다. 하지만 컨테이너 기반의 네트워크 또한 문제점이 존재한다. 컨테이너 기반의 네트워크는 유연한 네트워크를 구성하기 어렵고, 기존의 컨테이너 네트워크 인터페이스를 활용할 경우 데이터 전송 성능이 저하된다. 본 논문에서는 컨테이너 오케스트레이션 툴인 Kubernetes와 SDN (Software-Defined Network) 기반의 가상전용 네트워크 연계 환경을 구축하고 이에 적합한 컨테이너 네트워크를 연구하여 이의 문제점을 해결한다. 즉, 가상전용 네트워크와 Kubernetes의 연계를 통해 고성능의 유연한 네트워크를 구성할 수 있는 프레임워크를 개발하여 기존 컨테이너 기반 네트워크와 비교하고 성능을 검증했다.
클라우드 컴퓨팅 시장과 클라우드 기반 가상화 기술이 꾸준한 성장과 함께 지속적으로 인기를 얻으며 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 가상화 기술 중 하나인 데스크톱 가상화의 실행 속도 개선을 위해 컨테이너 기반 VDI 시스템을 제시하였고 사용자 워크로드 기반 자원 할당된 컨테이너를 제공하기 위해 사용자 워크로드 패턴에 따른 Preset 자원 결정 과정을 제시한다. 또한, Preset 자원이 할당 된 컨테이너를 생성과 사용자 워크로드 맞춤형 컨테이너를 제공하기 위한 기반으로 VDI 컨테이너의 자원 사용량 데이터를 K-means 알고리즘을 사용하여 군집 분석을 수행하였다.
가상화 기술의 대표적인 특징은 사용자의 시스템 환경을 격리시킬 수 있고 컴퓨팅 자원을 사용자가 요구에 따라 유연하고 확장성 있게 지원할 수 있다는 점이다. 하지만 이미 잘 알려진 클라우드 컴퓨팅의 가상화 기술은 게스트 OS와 이를 관리하기 위한 하이퍼바이저 부하를 감수해야 한다. 이런 OS 기반의 가상화 문제점을 해결하기 위해 최근 컨테이너 기술이 부각되고 있다. 이 기술은 어플리케이션이 수행되는 프로세스를 격리화 시킴으로써 부하를 최소화 하면서 가상화와 유사한 환경을 구성할 수 있다. 본 연구에서는 기존 구축했던 클라우드 기반의 교육 실습 테스트 환경을 컨테이너 기반의 도커를 통해 구성하고자 한다. 이를 위해 교육 실습환경 구축시에 필요한 요구 사항을 분석하였다. 또한 컨테이너의 기능들을 분석하여 요구사항을 충족하기 위한 방법을 연구하였다. 이는 실습환경에 맞게 유연하고 확장성 있는 기존의 클라우드의 장점을 살리고, 성능부하의 이슈를 최소화함으로써 한정된 자원의 활용성을 최대화 할 수 있다.
컨테이너 기술은 운영체제 수준 가상화 기술 중 하나로 하드웨어 레벨 가상화 기술에 비해 인스턴스의 빠른 생성 및 종료시킬 수 있는 특성이 있다. 이러한 특성은 직업 부하에 따라 인스턴스의 빠른 생성 및 종료시킬 수 있는 특성이 있다. 이러한 특성은 작업 부하에 따라 인스턴스의 수량을 동적으로 조정하는 오토스케일링 상황에서 유리하게 작용할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 노드를 기반으로 구성된 컨테이너 기반의 오토스케일링 환경과 가상머신 기반의 오토스케일링 환경을 성능 측면에서 비교하고 컨테이너 기반 환경에서 자원 할당의 변화가 성능에 주는 영향을 측정 및 분석한다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 컨테이너 기반 가상화는 게스트 운영체제 대신에 호스트 운영체제를 공유함으로써 가벼운 사용감으로 가상머신 기반 가상화 기술의 대안으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 호스트 운영체제를 공유함으로써 발생하는 문제점이 컨테이너 기반 가상화의 취약성을 높일 수 있다. 특히 컨테이너들이 자원들을 과도하게 사용함으로 인해 컨테이너들의 격리성을 침해할 수 있는 noisy neighbor problem은 사용자들의 가용성을 위협하게 되므로 보안 문제로 인식할 필요가 있다. 본 논문에서는 컨테이너 기반 가상화 환경에서 noisy neighbor problem이 격리성 보장을 위협할 수 있는 취약성을 고찰한다. 이를 위해 컨테이너 기반의 가상화 구조를 분석하여 기능별 계층에 대한 격리성 보장에 위협이 될 수 있는 취약점을 도출하고 해결 방향과 한계점을 제시한다.
운영 체제 수준 가상화 기술의 결과물인 컨테이너는 경량화된 가상화 환경의 특징과 도커 프로젝트를 통한 손쉬운 패키지 관리와 배포를 특징으로 급격히 성장하였다. 이로써 컨테이너를 기반으로 한 IoT 클라우드 구성에 관한 연구가 진행되고 있지만, 한정된 자원과 성능을 가진 IoT 장치에서는 컨테이너의 가용성을 보장하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 컨테이너의 서비스가 종료되고 다시 개시되기까지의 시간이 어떤 요인에 의하여 영향을 받는지 분석한다.
클라우드 가상화에서 최근 가장 많이 사용되는 컨테이너(container) 기술은 성능 향상과 이식성 및 확장성의 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 컨테이너 특성을 살펴보고, Docker 를 포함한 여러 컨테이너들을 비교해 본다. 본 연구의 시스템 아키텍처로, JMS(Java Message Service)기반의 분산 컨테이너 클러스터를 구성하였다. 분산 컨테이너 클러스터 상에서 메시지 처리 속도를 지표로 삼아 컨테이너 수와 Docker engine 의 메모리의 증가에 따른 성능을 비교 분석하였다.
전통적으로 고에너지 물리, 해양, 기상, 천문 우주 등 다양한 과학 분야에서 수천 코어 이상의 CPU를 사용하는 대규모 워크플로우 지원을 요구하고 있으며 이를 위해 대부분 슈퍼컴퓨터와 같은 클러스터 기반의 대용량 시스템이 활용되고 있다. 이러한 시스템은 다수의 사용자 및 기관에 의해 공유되고 있으며, 사용자들의 다양한 요구 사항으로 인해 시스템 운영 및 관리에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상화로 인한 성능 저하 문제를 최소화하고 사용자가 원하는 환경을 동적으로 제공하기 위해 컨테이너 기반 클러스터 관리 플랫폼 방안을 제시하고 구축 사례를 소개한다. 본 논문의 의의는 다음 3가지로 볼 수 있다. 먼저, 컨테이너 기반 가상화 기술과 스케줄러 기능을 연동하여 큰 성능 저하 없이 대규모의 과학워크플로우 지원을 위한 클러스터 구성 및 관리 방안을 제시하였다. 둘째, Docker 와 HTCondor를 활용하여 제시된 방안을 손쉽게 구축한 사례를 소개하였다. 셋째, 널리 활용되는 벤치마크 툴을 이용하여 Docker 성능을 검증하였으며, 다양한 프로그램 언어로 구현된 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 과학 워크플로우 지원 예제를 제시하였다.
최근 4차 산업혁명의 기술이 발전하며 인공지능과 클라우드 컴퓨팅의 융합에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 클라우드 컴퓨팅에 컨테이너 기술을 접목한 새로운 컴퓨팅 환경이 주목받고 있다. 그러나 현재 사용되고 있는 컨테이너 기반의 가상화 기술은 컨테이너 실행에 필요한 파일과 설정 값을 포함하고 있는 컨테이너 이미지를 통해 배포하는 방식을 사용하고 다수의 컨테이너가 하나의 커널을 공유하기 때문에 취약한 패키지를 사용하는 컨테이너 이미지가 다수의 사용자와 공유 되어 시스템 보안이 매우 취약하다 이에 본 논문에서는 자연어처리 기법을 활용한 취약점 분석 시스템을 통해 컨테이너를 실행에 필요한 파일과 설정 값을 포함하고 있는 컨테이너 이미지에서 취약점을 분석하는 시스템을 제안한다.
OS-level의 가상화 기술은 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 패러다임으로, 기존의 가상화 기술인 가상 머신을 대체할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 특히 컨테이너는 기존의 리눅스 컨테이너에 유니온 마운트 포인트(Union Mount Point) 와 레이어 구조의 이미지를 적용함으로써 보다 빠르고 효율적인 애플리케이션의 배포가 가능하다. 이러한 컨테이너의 특징들은 스냅숏 기능을 제공하는 레이어 구조의 파일 시스템에서만 사용될 수 있으며, 애플리케이션의 특징에 따라 적절한 레이어 파일 시스템을 선택하는 것이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 레이어 파일 시스템들의 특징을 조사한 뒤, 레이어 파일 시스템의 동작 원리인 Allocate-on-Demand 및 Copy-up 방식에 따른 파일 시스템의 쓰기 성능 평가를 수행한다. 또한 각 레이어 파일 시스템 방식의 블록 입출력 사용 데이터를 학습한 인공 신경망을 통해 임의의 애플리케이션에 대해 적합한 레이어 파일 시스템 방식을 결정하는 방법을 제시하고 이에 대한 타당성을 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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