본 연구에서는 보안 컨테이너 런타임 간의 직접적인 보안성 비교를 가능하게 하는 정량 평가기법을 제안한다. 보안 컨테이너 런타임(Security Container Runtime) 기술들은 컨테이너가 호스트 커널을 공유하여 발생하는 컨테이너 탈출(Container escape)과 같은 보안 이슈를 해결하기 위하여 등장하였다. 하지만 대부분의 문헌들에서 컨테이너 기술들의 보안성에 대하여 사용 가능한 시스템 콜 개수와 같은 대략적인 지표를 이용한 분석만을 제공하고 있어서 각 런타임에 대한 정량적인 비교 평가가 힘든 실정이다. 반면에 제안 모델은 호스트 시스템 콜의 노출 정도를 다양한 외부 취약점 지표들과 결합하는 새로운 방식을 사용한다. 제안하는 기법으로 runC(도커 기본 런타임) 및 대표적인 보안 컨테이너 런타임인 gVisor, Kata container의 보안성을 측정하고 비교한다.
클라우드 서비스 시장은 온프레미스 환경에서 클라우드 컴퓨팅 환경으로의 전환에 힘입어 급속도로 성장하고 있고, 국내 클라우드 소프트웨어 시장 또한 전 세계적인 흐름에 따라 2022년까지 연평균 약 15%로 성장할 것으로 예상한다. 국내에서는 정부 주도하에 오픈소스 소프트웨어를 활용한 개방형 클라우드 플랫폼을 제공하고 있으며, 2019년까지 개방형 클라우드 플랫폼의 안정성 및 기능을 강화하고, 이종 클라우드 인프라 기반으로 운영되고 응용 소프트웨어의 전체 라이프사이클 관리 기능을 제공하는 세계적 수준의 개방형 클라우드 플랫폼 기반 및 개발자 지원환경을 제공하고자 한다. 이에 따라 본 연구에서는 개방형 클라우드 플랫폼 생태계를 활성화하기 위해 컨테이너 자동편성 플랫폼의 접목을 제시하고, 이를 통해 개방형 클라우드 플랫폼에서의 CaaS 활용 방안을 제시한다. 최종적으로 사용자에게 Application Runtime 및 Container Runtime을 제공함으로써 두 개의 플랫폼이 서로 상생할 수 있는 생태계의 방향성을 제시한다는 점에서 의의가 있다.
클라우드 컴퓨팅은 수십 년을 걸쳐 인기를 얻고 있으며, 그에 따라 클라우드 네이티브 애플리케이션에 주요하게 사용되는 기술인 컨테이너 또한 주목을 받고 있다. 이러한 컨테이너 기술은 기존 VM보다 가볍고 성능이 뛰어나지만, 호스트 시스템과 커널을 공유하거나 이미지 레지스트리에서 이미지를 업/다운로드 하는 등의 문제로 여러 가지 보안상의 위협이 존재한다. 컨테이너의 보안 위협 중 하나로 컨테이너 생성의 소스가 되는 컨테이너 이미지의 무결성을 언급할 수 있다. 또한, 컨테이너 애플리케이션이 동작하는 동안의 런타임 보안이 매우 중요하며, 런타임에서 컨테이너 애플리케이션의 동작을 모니터링함으로써 컨테이너에서 발생하는 이상 행위를 탐지하는 데에 도움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 첫째로, 컨테이너 이미지의 무결성을 보장하기 위해 기존의 Docker Content Trust(DCT) 기술을 기반으로 자동으로 이미지의 서명을 검사하는 서명 검사기를 구현한다. 다음으로 Cloud Native Computing Foundation (CNCF)의 오픈소스 프로젝트인 falco를 기반으로 falco 이미지의 배포 간편성을 위해 새로 생성한 이미지를 소개하고, 간편하게 모니터링 시스템을 구축할 수 있도록 돕는 docker-compose를 구현 및 패키지 구성을 제안한다.
The Android container is used for various purposes such as Bring Your Own Device (BYOD) solution and Android malware analysis. The strong point of android container than other technologies is it can simulate an android device like a real android phone on a hardware layer. Therefore, automatic management solutions for android container are necessary. This paper introduces a new design of cloud-based management solution for android containers. Through the proposal, android containers are managed automatically from a cloud platform - OpenStack with various tasks like: container configuration, deployment, destroy, android version, hardware device. In addition, the system monitoring and system statistics for android containers and hardware devices are also provided.
During system resource improvement process that based on Object-Oriented technology could be affect to the continuous system performance if lack appropriate management and control objects mechanism. This paper proposes a methodology to support continuous system performance and its stability. The adoption is based on Java Container Framework and Collections Framework for object collection. Also includes Software Engineering, Object Migration and Multiple Class Loaders mechanism accommodate to construct Continuous Migration Container (CMC). CMC is a runtime environment provides interfaces for management and control to support upgrading object process. Upgrade object methodology of CMC can be divided into two phase are object equivalence checking and object migration process. Object equivalence checking include object behavior verification and functional conformance verification before object migration process. In addition, CMC use Multiple Class Loaders mechanism to support reload effected classes instead of state transfer in migration process while upgrading object. These operations are crucial for system stability and enhancement efficiency.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.2824-2837
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2019
Container technologies are widely used in infrastructures to deploy and manage applications in cloud computing environment. As containers are light-weight software, the cluster of cloud applications can easily scale up or down to provide Internet-based services. Container-based applications can well deal with fluctuate workloads by dynamically adjusting physical resources. Current works of scheduling applications often construct applications' performance models with collected historical training data, but these works with static models cannot self-adjust physical resources to meet the dynamic requirements of cloud computing. Thus, we propose a self-adaptive automatic container scheduling framework AutoScale for cloud applications, which uses a feedback-based approach to adjust physical resources by extending, contracting and migrating containers. First, a queue-based performance model for cloud applications is proposed to correlate performance and workloads. Second, a fuzzy Kalman filter is used to adjust the performance model's parameters to accurately predict applications' response time. Third, extension, contraction and migration strategies based on predicted response time are designed to schedule containers at runtime. Furthermore, we have implemented a framework AutoScale with container scheduling strategies. By comparing with current approaches in an experiment environment deployed with typical applications, we observe that AutoScale has advantages in predicting response time, and scheduling containers to guarantee that response time keeps stable in fluctuant workloads.
컴퓨터 관련학과의 학생들은 대부분 프로젝트를 수행하며, 프로젝트 수행에 있어 데이터베이스 사용은 필수적이다. 이런 데이터베이스를 사용하기 위해서는 데이터베이스 관리 시스템(DataBase Management System)의 설치가 필요하다. 그러나 DBMS를 설치의 경우 수분(시간)이 소요되며, 까다로운 설치 과정을 요구하는 DBMS도 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 Docker를 이용해 DBMS를 쉽게 설치할 수 있는 시스템을 제안하였다. Docker는 리눅스의 응용 프로그램들을 소프트웨어 Container안에 배치하는 일을 자동화하는 오픈소스 프로젝트이다. Docker Container는 소프트웨어의 실행에 필요한 모든 것을 포함하는 완전한 파일 시스템 안에 감싸며, 안에는 코드, 런타임, 시스템 도구, 시스템 라이브러리 등 서버에 설치되는 무엇이든 포함된다. 이는 실행 중인 환경과 관계없이 언제나 동일하게 실행될 것을 보증한다. 본 제안 시스템을 이용하여 데이터베이스를 생성한 후 웹에서 데이터베이스 접속 정보를 확인할 수 있으며, 서버 상태를 분 단위로 확인할 수 있도록 하였다. 본 제안 시스템을 구현하여 10팀의 프로젝트에 적용한 결과 개별 설치보다 Maria DBMS의 경우 94.5%, Oracle DBMS의 경우 98.3%의 설치 시간이 감소하여 향상된 효율을 확인하였다.
컨테이너 런타임 환경에서 HPC 작업을 실행하는 수요가 증가하고 있으며, 이에 따라 컨테이너 자원 관리의 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 HPC 작업 실행에 최적화된 컨테이너 런타임 환경인 Singularity를 대상으로 cgroups 지정 여부에 따른 실행시간을 측정하는 실험을 진행하고 결과를 분석하였다. 이러한 결과는 Singularity 컨테이너 런타임 환경에서 다양한 HPC 작업을 운영할 시 성능 효율을 높일 수 있는 자원 관리 방향을 제시한다.
서버리스 컴퓨팅에는 가상머신보다 가벼운 장점을 지닌 컨테이너 기술이 많이 사용되었다. 하지만 여러 사용자들의 어플리케이션이 하나의 서버 인스턴스를 공유해서 사용하기 때문에, 취약점으로 인해서 여러 문제점이 생길 수 있다. 이에 서버리스 컴퓨팅 제공자들은 서버리스 컴퓨팅에 적합하며 보안을 강조한 기술들을 발표하고 있다. 대표적으로 구글에서 개발한 샌드박스 형태의 컨테이너 런타임을 제공하는 gVisor 와 오픈스택 재단에서 개발한 Kata Containers 가 있다. 본 논문에서는 미리 준비된 라이브러리를 공유하여 서버리스 컴퓨팅의 콜드 스타트를 완화시키는 관점에서, gVisor와 Kata Containers 환경에서 라이브러리를 불러올 때 기존의 도커 컨테이너 환경과의 차이를 비교하고 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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