OpenStack과 같이 오픈 소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 관리 플랫폼 (Cloud Management Platform) 의 빠른 구현으로 인하여, 오픈 소스를 이용한 개인 및 기관의 클라우드 구축 시도가 지속적으로 증가되는 추세이다. 이러한 클라우드 운영자들에게, 구축한 클라우드 컴퓨팅 시스템의 동작 검증은 필수적이다. 본 논문은 클라우드 시스템 구축 검증하기 위한 오픈 소스 기반의 클라우드 테스트 도구를 디자인하며 구현한다. 특히, 제안된 테스트 도구는 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트인 Tempest를 활용하며, Tempest의 테스트 케이스를 통해서 OpenStack기반의 클라우드를 검증한다. 제안된 소프트웨어는 국내에서 처음으로 개발되는 클라우드 시스템 구축 테스트 도구의 프로토타입이며, 앞으로 클라우드 기술 개발 및 사용자 확대에 기여할 것으로 예상된다.
OpenStack는 오픈소스 클라우드 플렛폼이며, Iaas 서비스를 제공하고 있다. Iaas 서비스를 제공하기 위해 많은 서비스 제공되고 있는 데, 이런 다양한 서비스를 테스트하기 위해, OpenStack에서는 Tempest 라는 테스팅 도구를 제공하고 있다. 우리의 논문에서는 이 Tempest라는 테스팅 툴에서 사용하는 테스트 시나리오를 사용자가 XML을 통해 손쉽게 작성하고, 사용자가 원하는 테스트 내용에 맞게 커스터 마이징 하는 방법을 제안한다.
OpenStack는 오픈소스 클라우드 플랫폼이다. OpenStack의 기능을 테스트하기 위해서는 Tempest라는 테스팅 도구를 사용하고 있으며, Python으로 작성된 테스트 시나리오를 매개변수로써, 테스트에 사용하고 있다. 우리의 논문에서는 크라우드소싱 방법을 활용하여, 웹을 통해 쉽게 Tempest의 테스트 시나리오를 작성하고, 웹상에서 Tempest를 실행 및 결과를 확인할 수 있으며, 각각의 사용자에게 테스트 시나리오를 공유 및 개발할 수 있는 방법을 제안한다.
5G 네트워크의 등장으로 초저지연 서비스에 대한 요구가 제기되었다. 그러나, 사용자로부터 지리적으로 멀리 위치한 클라우드 센터의 컴퓨팅 서비스로는 이러한 요구를 만족할 수 없다. 이러한 요구에 따라 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용자 근처에 위치한 기지국 혹은 교환국에 전진 배치하여 저지연 서비스를 제공하는 Multi-access Edge Computing (MEC) 기술이 주목받고 있다. 우리는 구글의 Kubernetes를 기반으로 MEC를 위한 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하였다. 이때, 안정적인 동작 확인을 위해 많은 수의 컨테이너가 발생시키는 로드에 강건하게 견딜 수 있는지 실험적으로 확인할 필요가 있다. 이를 위하여 우리는 Kubernetes 환경에서 다양한 컨테이너를 생성하여 네트워크 자원과 컴퓨팅 자원의 안정도를 측정할 수 있는 도구를 개발하였다.
VDI 기반 가상 세스크탑 사용자에게 높은 만족도를 제공하기 위해서는 높은 CPU 속도 및 충분한 메모리와 저장공간, 네트워크 대역폭 등의 고성는 디바이스를 제공할 필요가 있다. 하지만 VDI 구축은 많은 비용이 소모되므로 서비스 사용자 수를 고려하여 해당 인프라 규모를 신중하게 결정할 필요가 있다. 특히 클라우드 기반 VDI 서비스에서는 각 서버에서 구동하는 가상 데스크탑의 수가 증가함에 따라 하이퍼바이저의 관리에 대한 연산이 증가하여 서버의 가용성이 감소된다. 본 논문에서는 한국전자통신연구원에서 개발한 클라우드 DaaS 시스템을 기반으로 VDI 산업 표준 성능 테스트 도구인 LoginVSI를 사용하여, 서비스 규모별 최적의 VDI 솔루션을 찾아내고 구축하기 위한 성능 측청 방법을 제시하고 결과를 분석 한다.
클라우드 서비스 취약점을 이용한 보안 사고가 발생하고 있으나, 복잡하고 다양한 서비스 모델을 갖는 클라우드 환경에서의 사고 흔적을 수집하고 분석하는 것은 어려운 문제이다. 이에 클라우드 포렌식 연구의 중요성이 대두되며, 퍼블릭 클라우드 서비스 모델에서의 대표적 보안 위협 사례에 기반한 클라우드 서비스 사용자(CSU)와 클라우드 서비스 제공자(CSP) 관점에서 침해 사고 대응 시나리오를 디자인해야 할 필요가 있다. 본 모의해킹 기반 사전 예방적 클라우드 침해 사고 대응 프레임워크가 클라우드를 대상으로 사이버 공격이 발생하기 전, 취약점 탐지 관점에서 클라우드 서비스 중요 자원 공격 프로세스에 대한 대응 방안에 활용할 수 있고, 포렌식 과정에서 침해 사고 포렌식을 위해 데이터 수집(data acquisition)을 위한 목적으로도 기대할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 침투 테스트 도구인 Cloudfox를 분석 및 활용하여 모의해킹 기반 사전 예방적 클라우드 침해 사고 대응 프레임워크를 제안한다.
다양한 ICT 인프라 기술들을 종합적으로 활용하는 클라우드의 대표적인 오픈소스 프로젝트인 오픈스택을 활용하여 멀티사이트 기반의 클라우드 인프라 구축 시 설치 복잡성 및 지리적인 제약으로 인한 인적, 시간적인 비효율성을 내포한다. 이러한 비효율성을 해소하기 위해 멀티사이트 환경의 오픈스택 실증 테스트베드인 OF@KOREN SmartX 놀이터 (Playground)를 대상으로 리눅스 및 오픈스택을 설치/설정을 자동화하는 도구를 데브옵스 (DevOps) 개발 방법론에 따라 점진적으로 개발해왔다. 하지만 이전 개발도구들이 고정된 형태의 프로비저닝만을 제공한다는 한계를 해결하고자 본 논문에서는 소프트웨어 정의 인프라의 자원관리 구도에 따라 자동 설치/설정도구를 엮어 Playground 수준의 프로비저닝을 수행하는 SmartX 프로비저닝 프레임워크의 프로토타입을 설계, 개발한다. 그리고 멀티사이트 오픈스택 클라우드를 자동으로 구축하는 과정을 제시함으로써 프레임워크의 효율적인 놀이터 프로비저닝 기능에 대해 검증한다.
사물인터넷(IoT: Internet of Things)과 클라우드(Cloud) 컴퓨팅의 융합에 기반한 소위 IoT-Cloud 서비스들이 ICT 기반의 창의적이고 다양한 미래지향적인 응용 서비스를 구현하는 핵심 모델로 부상하고 있다. IoT 부분의 기기에서 부족한 컴퓨팅 능력을 공유형 클라우드로 보완하는 IoT-Cloud 서비스의 실증은 컨테이너(container)를 활용한 마이크로서비스(microservice) 기반 구현이 효율적이다. 마이크로서비스로 구현된 응용 서비스의 품질은 서비스 기능(function)들을 서로 연결(inter-connect)하는 서비스기능체이닝(SFC: service function chaining) 과정에서 발생하는 특정 기능 또는 이들의 연결에 따른 병목(bottleneck) 등에 영향 받는다. 전체 서비스의 정상작동을 보장하기 위해 서비스 환경 변동을 감안한 다양한 테스트 과정이 필요하며, 이를 통한 지속적인 개선 노력이 필요하다. 본 논문에서는 Node.js 기반의 IoT-Cloud 서비스를 대상으로 DevOps(개발운영병행체제) 기반 지속적인 통합 도구와 응용 성능 모니터링(application performance monitoring) 기법을 활용하여 지속적인 통합을 실험적으로 실증하고 그 효과를 논하고자 한다.
Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Lee, Sahng Woon
천문학회보
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제44권2호
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pp.62.2-62.2
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2019
한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.
미래형 서비스 실증을 위해서 실험자들에게 소프트웨어-정의 네트워킹(Software-Defined Networking: SDN)과 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing: CC) 기반으로 융합된 컴퓨팅/네트워킹 자원들을 유연하게 제공하는 통합된 시험/실증 환경의 중요성이 확산되고 있다. 이러한 추세에 맞춰서 OF@TEIN(OpenFlow @ Trans Eurasian Information Network) 시험/실증 환경에서는 국내외 다수 지역들에 가상화를 지원하는 융합형 자원인 SmartX Rack들을 설치하고 이들을 오픈플로우(OpenFlow) 기반의 SDN에 의해 연동하여 활용한다. 본 논문에서는 다지점에 설치된 오픈플로우 사이트들을 2계층 이더넷(Ethernet) 차원에서 연동할 때 원하는 토폴로지에 부합하도록 NVGRE(network virtualized generic route encapsulation) 터널링을 자동으로 설정하고 관제하는 관리도구를 소개한다. 제안한 관리 도구를 활용하면 운용자는 다수의 오픈플로우 사이트들간의 네트워크 연동을 신속하고 효율적으로 관리할 수 있고, 이와 동시에 실험자들은 원하는 가상화된 사용자 네트워크(virtual tenant network)를 최대한 자율적으로 구성하고 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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