클라우드 서비스가 다양해지고 그 수가 급격히 증가하면서 클라우드 서비스 사용자에게 적합한 서비스를 제공하기가 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 서비스 사용자와 제공자 사이에서 클라우드 서비스를 중개해주는 클라우드 서비스 브로커라는 개념이 제시되었다. 클라우드 서비스 브로커의 핵심적인 역할은 사용자의 요구사항에 적합한 서비스를 찾아주는 것이다. 그러나 현재 제시된 클라우드 서비스 브로커 대부분은 클라우드 서비스 전문가의 도움으로 사용자의 요구사항을 분석하는 수동적인 과정이 수행되고 있으며, 체계적으로 기능적, 비기능적 요구사항을 분석하는 과정이 미흡하다. 따라서 유사한 기능을 가지고 있는 클라우드 서비스 중 사용자의 요구사항의 중요도를 분석해서 가장 근접한 서비스의 선택을 지원해줄 수 있는 요구사항 분석 기법이 필요하다. 본 논문은 AHP(Analytic Hierarchy Process)의 쌍대비교법을 응용하여 클라우드 서비스에 대한 사용자의 요구사항을 분석하고 각 서비스의 명세에 따른 점수를 계산하여 그 결과에 따라 클라우드 서비스를 선택하는 방법을 제시한다.
클라우드 브로커는 대규모의 데이터센터를 거느린 클라우드 서비스 제공자와 그로부터 제공되는 자원을 이용하여 원하는 작업을 실행하는 클라우드 이용자 사이를 중개하여 제공자 측에는 보다 많은 이용자들이 서비스를 이용하는 데 용이하도록 하여 수익을 증대시키고, 이용자 측에는 정해진 예산 내에서 서비스 협정(Service Level Agreement, SLA)를 보장하여 원하는 작업을 실행하도록 하는 역할을 수행하여 스스로의 이익을 창출한다. 본 논문에서는 클라우드 브로커의 이러한 서비스 차익거래를 위해 필요한 VM 풀의 운영에 있어 효과적인 VM 예약 기법을 제안한다.
클라우드 컴퓨팅 기술과 스마트 장치 기술의 발전은 다양한 분야에서 그 영향력을 확대하고 있다. 콘텐츠 서비스에 있어서 콘텐츠를 안전하게 보호하기 위한 DRM(digital rights management) 기술은 매우 중요한 요소로 다양한 스마트 장치에서 시간 및 장소의 제약 없이 서비스를 제공하기 위해서는 DRM 기술 간의 상호 운용성(interoperability)을 해결해야 한다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 DRM 기능들을 서비스로 제공하는 DRM 클라우드를 연구하여 서로 다른 DRM 기술들을 서비스로 제공함으로써 상호 운용성을 해결하고자 한다. 즉, 서로 다른 DRM이 적용된 콘텐츠를 스마트 장치에서 사용하고자 할 때 DRM 클라우드로부터 해당 DRM 모듈과 기능들을 SaaS와 같은 서비스로 콘텐츠의 사용을 제어한다. 이를 위해 DRM 클라우드 사용자와 DRM 클라우드 간의 원활한 서비스 호출과 제공을 수행하는 중개자인 DRM Proxy의 기능과 구조를 정의하고 구현 결과를 기술한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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