계산 그리드는 대형 컴퓨팅 자원을 필요로 하는 기관들이 계산 자원이나 저장 공간등을 공유함으로써 자원의 이용 효율을 높이고 사용자들에게 보다 다양한 컴퓨팅 서비스를 지원하는 것이 목적이다. 그러나, 컴퓨팅 자원을 많은 수의 사용자 커뮤니티내에서 공유하기 위해서는 자원의 사용과 관련된 어카운팅 정보를 사용자별로 정확하게 수집함으로써 자원의 사용 정책 등에 반영하여야 한다. 그러나, 기존의 어카운팅 방법으로는 그리드상의 수많은 자원들을 효율적으로 관리하기 어렵다. 본 연구에서는 그리드 환경에서 사용자 어카운팅을 구현할 수 있도록 계산 그리드의 클러스터를 기반으로 한 사용자 환경을 설계하였다. 본 연구에서 설계된 시스템은 사용자들이 동일한 자원을 이용할 때 서로 충돌되지 않고, 각자 독립된 접근 영역 안에서 자원을 이용할 수 있게 함으로써 사용자 어카운팅을 간편하게 만들어 준다는 특징이 있다.
클라우드 수요의 지속적인 증가로 인해 효율적인 자원 관리를 수행하는 분산 클라우드 서비스가 주목받고 있으며, 컨테이너 가상화에서 여러 노드에 컨테이너 배치 및 관리를 수행하는 오케스트레이터의 컨테이너 스케줄링 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 클러스터 집합의 컴퓨팅 자원이 부족할 시 프로세스의 저지연 처리를 보장하기 위한 연구는 활발히 수행되고 있지 않다. 본 연구에서는 Docker Swarm 기반 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 클러스터 환경에서 다양한 부하가 발생했을 때 일반 프로세스의 평균 수행 시간 및 평균 지연 처리 정도를 측정 및 분석한다. 이를 통해 오케스트레이터 스케줄링 최적화를 위한 연구 방향성을 제시하며, 향후 관련 연구의 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
여러 대의 컴퓨팅 시스템을 네트워크로 연결한 클러스터 시스템의 경우, 뛰어난 가격대비 성능 특성 때문에 많은 공학분야의 연구에 널리 활용 되고 있다. 최근에는 뛰어난 확장성과 안정성을 요구하는 기업체 업무에도 널리 활용 되고 있다. 이러한 클러스터 시스템의 성능은 네트워크 시스템의 성능에 크게 좌우되므로 고성능 네트워크 시스템에 대한 연구는 지속적으로 수행되고 있다. 하지만 새로운 네트워크 시스템의 성능이 실제 응용 소프트웨어들의 성능에 어떠한 영향을 주는지 파악하기란 쉽지가 않다. 따라서 여러 개의 응용 소프트웨어 및 계산 소프트웨어에 대한 서비스를 제공해야 하는 기업업무 환경하에서 클러스터 시스템 기반의 새로운 고성능 네트워크 시스템 선택 시 벤치마크는 필수적이다. 본 연구에서는 최근에 출시된 고성능 네트워크 시스템 (Infiniband, Myrinet)들에 대해서 효율적인 노드들간 데이터 통신의 성능을 벤치마크 툴을 통하여 그 결과를 비교 분석하고자 한다.
CFD(Computational Fluid Dynamics)는 수치 기법(Numerical)과 알고리즘을 사용하여 유체 유동 문제를 풀고 해석하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 CFD 분석 프로그램의 효율적인 수행을 위해 분산 환경을 기반으로 하는 메타컴퓨팅(Metacomputing) 시스템에 대해서 기술한다. 실제 CFD 프로그램을 단일 클러스터 시스템에서 수행시켰을 때와 메타컴퓨팅 시스템을 이용하여 수행시켰을 때 소요되는 시간과 결과 파일을 실험을 통하여 비교한다. 그 결과 메타컴퓨팅 시스템을 이용하여 CFD 분석 프로그램을 분산 수행시킨 경우는 그렇지 않은 경우에 소요되는 시간보다 평균 $15.3{\sim}38.5%$ 정도 빨랐고, 동일한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 컴퓨팅 및 스토리지 자원에 대한 요구가 대규모로 증가하면서 스토리지 시스템에서는 스토리지 공간을 효율적으로 절감하고 활용할 수 있는 중복제거 기법을 적용하고 있다. 특히 가상 데스크탑 인프라 환경에서 가상 데스크탑 이미지들에 대해 동일한 데이터가 중복되어 저장되는 것을 방지함으로써 스토리지 공간을 절감하는데 큰 효과를 얻을 수 있다. 하지만 안정적인 가상 데스크탑 서비스를 제공하기 위해서는 중복제거로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드와 주기적으로 발생하는 데이터 입출력 폭증, 그리고 빈번한 랜덤 입출력 동작과 같은 가상 데스크탑이 가지고 있는 특이한 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있는 스토리지 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 데스크탑 및 스토리지 서비스를 지원하기 위해 개발된 클러스터 파일 시스템을 제시한다. 여기에서는 가상 데스크탑 이미지들에서 중복된 데이터가 스토리지에 저장되기 이전에 실시간으로 검출하고 제거하는 인라인 데이터 중복제거 기법을 통해 스토리지 공간을 절감한다. 또한 가상 데스크탑 이미지에 대한 중복제거 처리를 가상 호스트가 아니라 가상 데스크탑 이미지가 실제로 저장되는 데이터 서버에서 수행함으로써 중복제거 처리로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드를 줄인다.
최근 국내외에서 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용한 과학기술 응용 연구가 점차 이루어지고 있다. 본 연구에서는 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 과학기술 응용을 지원하기 위한 스토리지 구축 및 운영 기술을 다루고자 한다. 본 연구를 위하여 많은 과학기술 분야 중 대규모 데이터의 처리를 필요로 하는 천문우주 분야 응용을 대상으로 선정하였으며, 물리적인 컴퓨팅 자원의 스토리지 구축 및 운영 방안뿐만 아니라, 응용 연구자가 직접 접근 및 사용하는 가상 클러스터 환경의 스토리지를 대규모 데이터 처리에 최적화 시킬 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
D-클래스의 계산은 NP-완전 문제로서 그 결과를 개인키, 공개키로 이용하여 보안에 응용될 수 있는 가능성을 가지고 있으나 계산 복잡도로 인해 현재 극히 제한된 크기의 행렬에 대한 D-클래스만이 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 D-클래스 계산을 효율적으로 할 수 있는 수식과 알고리즘을 설계 및 구현하였지만, 행렬의 크기가 증가함에 따라 결과를 얻는 것에는 한계가 있다. 이것을 해결하기 위해 많은 컴퓨터를 사용할 수 있는 그리드 컴퓨팅이 필요하다. 본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경에서 최적화된 알고리즘 설계 및 구현을 위해 Globus 가 설치된 클러스터를 구축하고, MPICH 를 이용 효율적인 D-클래스의 계산 알고리즘을 설계 및 구현하여 실행 결과에 대해 논한다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터를 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 암호화하여 저장한다. 구글, 야후 등 글로벌 인터넷 서비스 업체들은 인터넷 서비스 플랫폼의 중요성을 인식하고 자체 연구 개발을 수행, 저가 상용 노드를 기반으로 한 대규모 클러스터 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 기술을 개발 활용하고 있다. 이와 같이 분산 컴퓨팅 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 대용량 데이터의 분산관리가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 한편, 대용량 데이터의 다양한 이용 형태로부터 악의적인 공격자나 내부 사용자에 의한 보안 취약성 및 프라이버시 침해가 발생할 수 있다. 특히, 하둡에서 데이터 블록의 권한 제어를 위해 사용하는 블록 접근 토큰에도 다양한 보안 취약점이 발생한다. 이러한 보안 취약점을 보완하기 위해 본 논문에서는 비밀분산 기반의 블록 접근 토큰 관리 기법을 제안한다.
지금까지의 소프트웨어 기반 분산 공유 메모리(이하 DSM이라 칭함)시스템은 유닉스 워크스테이션 클러스터를 목표로 하는 것이 대부분이었다. 그러나 현재 Windows-NT 는 서버급 시스템과 PC 모두를 위한 운영체제로서 유닉스와 더불어 널리 사용되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 Windows-NT 워크스테이션 클러스터 환경을 위한 DSM 시스템을 구현하고, 구현된 DSM 시스템의 성능 평가 결과를 제시한다. 구현된 DSM 시스템은 Win32 API와 표준 실행-시간 라이브러리를 이용해 구현되었기 때문에 모든 Windows-NT 워크스테이션에서 실행 가능하며 , 프로그래머는 몇 라인의 코드 추가만으로 DSM 시스템 상에서 수행되는 병렬 응용 프로그램을 작성할 수 있다. 워크스테이션 간의 상호연결망으로 범용성을 위해 이더넷 LAN을 지원하였고, 아울러 성능 향상을 위해 기가비트 SAN(System Area Network)도 지원하였다. 기가비트 SAN을 위한 하드웨어로는 Dolphin 사의 PCI-SCI 타입 제품인 Clustar를 사용하였다. 우리는 성능 평가를 통해, 구현된 DSM 시스템이 정확히 동작함은 물론 확장성이 뛰어나다는 것을 확인하였다. 특히 , 기가비트 SAN을 사용할 경우 일부 병렬 벤치 마크 프로그램에서는 노드 수 증가에 따라 성능이 거의 선형적으로 향상된다는 것을 알 수 있었다. 본 논문이 기여하는 바는 Windows-NT 기반 소프트웨어 DSM 시스템의 원천 기술을 확보함으로써 향후 Windows-NT 워크스테이션 클러스터 환경에서의 분산 및 병렬 처리 연구에 도움을 줄 수 있다는 점이다.
컴퓨팅 그리드 환경에서는 컴퓨팅 그리드 시스템을 구성하는 단위 시스템들의 성능이 균일하지 않기 때문에, 영역을 균등하게 분할하는 일반적인 로드밸런싱 기법을 적용하기가 적절하지 않다. 본 연구에서는 그래프 분할기법을 기반으로 하여, 컴퓨팅 그리드 시스템을 구성하는 단위 시스템들의 성능가중치를 계산하여 분할하는 2단계 영역 분할 기법을 제시하였다. 2단계 영역 분할 기법 시 발생하는 통신량의 증가는 그래프 분할기법인 WEVM을 적용하여 최소화 할 수 있었으며, 멀티 클러스터 환경과 WAN에서 타당성과 효율성을 검증해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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