• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권4호
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• pp.553-562
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• 2010

The core services in cloud computing environment are SaaS (Software as a Service), Paas (Platform as a Service) and IaaS (Infrastructure as a Service). Among these three core services server virtualization belongs to IaaS and is a service technology to reduce the server maintenance expenses. Normally, the primary purpose of sever virtualization is building and maintaining a new well functioning server rather than using several existing servers, and in improving the various system performances. Often times this presents an issue in that there might be a need to increase expenses in order to build a new server. This study intends to use grid service architecture for a form of server virtualization which utilizes the existing servers rather than introducing a new server. More specifically, the proposed system is to enhance system performance and to reduce the corresponding expenses, by adopting a scheduling algorithm among the distributed servers and the constituents for grid computing thereby supporting the server virtualization service. Furthermore, the proposed server virtualization system will minimize power management by adopting the sleep severs, the subsidized servers and the grid infrastructure. The power maintenance expenses for the sleep servers will be lowered by utilizing the ACPI (Advanced Configuration & Power Interface) standards with the purpose of overcoming the limits of server performance.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.7-15
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• 2019

세계적으로 ICT(Information & Communication Technology)를 통한 비용절감 및 업무혁신이 이루어지면서 클라우드 컴퓨팅(이하 클라우드) 시장이 급성장하고 있다. 이러한 패러다임에 맞춰 우리나라는 다양한 연구를 통해 공공부문, 국방 분야 등 다양한 분야에 클라우드를 도입시키기 위해 노력하고 있다. 특히 국방 분야에서는 2015년 육·해·공·군 전산소를 통합하여 국방통합데이터센터(DIDC, Defense Integrated Data Center)를 설립하였으며, 센터 내 일부 시스템을 대상으로 IaaS(Infrastructure as a Service) 형태의 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 국방통합데이터센터 및 추후 도입될 국방 분야의 다양한 클라우드 시스템에서 네트워크 지연, 시스템 자원 고장 등과 같은 시스템 장애가 발생하게 되면 전장의 결과와 직결되기 때문에 국방 부문의 클라우드 시스템에 가용성을 보장하는 것은 중요한 이슈라 할 수 있다. 그러나 국방 클라우드의 모든 시스템을 대상으로 최고 수준의 가용성을 확보하는 것은 비효율적일 수 있으며, 클라우드 시스템 구축으로 얻을 수 있었던 효율성이 감소할 수 있다. 본 논문에서는 국방 클라우드 시스템의 가용성 확보 수준을 단계별로 분류 및 정의하고, 각 가용성 확보 수준에 따른 Erasure Coding 및 장애 허용 시스템, 재난 복구 시스템 기술 도입 전략을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5269-5286
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• 2018

Task scheduling is one of the key issues in improving system performance and optimizing resource management in cloud computing environment. In order to provide appropriate services for heterogeneous users, we propose a novel task scheduling strategy with service differentiation, in which the delay sensitive tasks are assigned to the rapid cloud with high-speed processing, whereas the fault sensitive tasks are assigned to the reliable cloud with service restoration. Considering that a user can receive service from either local SaaS (Software as a Service) servers or public IaaS (Infrastructure as a Service) cloud, we establish a hybrid queueing network based system model. With the assumption of Poisson arriving process, we analyze the system model in steady state. Moreover, we derive the performance measures in terms of average response time of the delay sensitive tasks and utilization of VMs (Virtual Machines) in reliable cloud. We provide experimental results to validate the proposed strategy and the system model. Furthermore, we investigate the Nash equilibrium behavior and the social optimization behavior of the delay sensitive tasks. Finally, we carry out an improved intelligent searching algorithm to obtain the optimal arrival rate of total tasks and present a pricing policy for the delay sensitive tasks.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.216-222
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• 2021

Advances in technology have given educators a tool to empower them to assist with developing the best possible human resources. Teachers at universities prefer to use more modern technological advances to help them educate their students. This opens up a necessity to research the capabilities of cloud-based learning services so that educational solutions can be found among the available options. Based on that, this essay looks at models and levels of deployment for the e-learning cloud architecture in the education system. A project involving educators explores whether gement Systems (LMS) can function well in a collaborative remote learning environment. The study was performed on how Blackboard was being used by a public institution and included research on cloud computing. This test examined how Blackboard Learn performs as a teaching tool and featured 60 participants. It is evident from the completed research that computers are beneficial to student education, especially in improving how schools administer lessons. Convenient tools for processing educational content are included as well as effective organizational strategies for educational processes and better ways to monitor and manage knowledge. In addition, this project's conclusions help highlight the advantages of rolling out cloud-based e-learning in higher educational institutions, which are responsible for creating the integrated educational product. The study showed that a shift to cloud computing can bring progress to educational material and substantial improvement to student academic outcomes, which is related to the increased use of better learning tools and methods.

• 한국기록관리학회지
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• 제19권3호
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• pp.247-270
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• 2019

중앙행정기관의 클라우드 전환은 국가정보자원관리원이 자원통합을 추진하면서 시작하였다. 초기에는 HW의 클라우드 서비스를 위해 IaaS 기반으로 추진하였으나, 공통업무의 클라우드 서비스를 위해 SaaS로 확대하고 있다. 공통업무의 대표는 문서생산과 기록관리이다. 문서생산은 클라우드 온나라시스템으로 대표되며 '15년부터 '18년까지 중앙행정기관에 보급하였고, 자치단체 보급은 '18년 시범 사업을 시작으로 단계적으로 추진하고 있다. 기록관리는 클라우드 RMS (Records Management System)로 대표되며, '16년부터 '18년까지 중앙행정기관에 보급하였고, 자치단체 보급은 클라우드 온나라시스템 추진상항을 고려하여 추진하고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.430-432
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• 2022

오픈액세스, 오픈데이터, 오픈소스 등 과학기술 분야의 오픈사이언스 운동에 대한 최근의 관심 증가에 따라, 공적 자금을 투입한 연구 산출물을 공유하고 활용하려는 움직임이 구체화 및 활성화되고 있다. 이런 흐름에 따라, 최근 국내에서 연구수행의 핵심적인 자원인 연구데이터를 공유하고 활용하는 체제를 구축하고 활성화하려는 많은 노력이 진행되고 있다. 이러한 노력은 주로 연구데이터를 모아서 분야 및 기관별로 모으고 이를 국가 연구데이터 플랫폼인 DataON과 연계하여 검색 및 활용하는 것에 초점을 맞추고 있다. 그러나 선진국에서는 이러한 연구데이터 뿐만 아니라, IaaS, PaaS, SaaS, MLaaS 등 다양한 형태의 연구개발 관련 컴퓨팅 리소스를 공유하고 활용할 수 있는 체제를 구축하고 있다. EOSC(European Open Science Cloud), ARDC(Australian Research Data Commons), CSTCloud(China S&T Cloud) 등이 대표적인 사례라고 할 수 있고 국내에서는 이러한 컴퓨팅 리소스의 공유를 수월하게 수행할 수 있도록, KRDC(Korea Research Data Commons)를 설계하고, 핵심 프레임워크를 개발하고 있다. 본 연구에서는 KRDC의 필요성, 개념, 구성, 향후 계획을 소개한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.470-475
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• 2015

오픈스택은 개발자가 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 플랫폼을 구축할 수 있게 하는 오픈소스 소프트웨어이다. 오픈스택은 서버, 네트워크, 스토리지 자원들을 가상화하고, 사용자들에게 이를 제공한다. 본 논문에서는 입출력 연산 시 서버와 스토리지 노드 간에 발생할 수 있는 병목현상을 해결하기 위해 고속 통신을 지원하는 인피니밴드 스토리지 네트워크를 적용한 오픈스택 클라우드 스토리지 시스템의 구조를 제안한다. 또한 모든 SSD들에 분산 RAID-60 구조를 적용하여 Nova의 가상머신에서 사용 가능한 All Flash Array 기반의 고성능 Cinder 스토리지 볼륨을 구현하며, 오픈스택에 적용한 인피니밴드 스토리지 네트워크가 고성능 스토리지 가상화에 적합함을 보인다.

• International Journal of Contents
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• 제16권4호
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• pp.16-25
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• 2020

The size of observation data in astronomy has been increasing exponentially with the advents of wide-field optical telescopes. This means the needs of changes to the way used for large-scale astronomy data analysis. The complexity of analysis tools and the lack of extensibility of computing environments, however, lead to the difficulty and inefficiency of dealing with the huge observation data. To address this problem, this paper proposes a workflow execution system for analyzing large-scale astronomy data efficiently. The proposed system is composed of two parts: 1) a workflow execution manager and its RESTful endpoints that can automate and control data analysis tasks based on workflow templates and 2) an elastic resource manager as an underlying mechanism that can dynamically add/remove virtualized computing resources (i.e., virtual machines) according to the analysis requests. To realize our workflow execution system, we implement it on a testbed using OpenStack IaaS (Infrastructure as a Service) toolkit and HTCondor workload manager. We also exhaustively perform a broad range of experiments with different resource allocation patterns, system loads, etc. to show the effectiveness of the proposed system. The results show that the resource allocation mechanism works properly according to the number of queued and running tasks, resulting in improving resource utilization, and the workflow execution manager can handle more than 1,000 concurrent requests within a second with reasonable average response times. We finally describe a case study of data reduction system as an example application of our workflow execution system.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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• pp.366-367
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• 2016

과거 활용되던 재난관련 정보는 재난 발생을 신속하게 전파하거나, 피해규모, 복구자원 현황을 파악하는 등 재난피해 복구에 초점이 맞춰져 있었다. 그러나 최근에는 IT 기반이 확충되고 컴퓨팅 성능이 향상됨에 따라 그 양상이 변화하고 있다. 정형 및 비정형 데이터를 활용한 빅데이터 분석 기술은 재난의 예방과 대비를 위한 기술에 활용되고 있으며, 재난현장의 실시간 정보획득을 위해 IoT 기술이 도입되고 있다. 이처럼 재난정보의 수집, 관리, 분석 제공에 관한 중요성이 증대됨에 따라서 재난의 양상에 능동적으로 대처하고 정보의 효율적인 관리 및 이용을 위해 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 재난관련 정보 활용 양상 변화에 대처하기 위해 재난관리시스템에 클라우드 컴퓨팅 서비스의 적용 방안을 검토하고자 한다. 사회가 복잡해짐에 따라 재난은 이제 사회 전반의 모든 정보를 다뤄야 하기 때문에, 과거 빅데이터의 3대 요소인 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Varsity)을 넘어 정확성(Veracity)과 가치(Value)를 뽑아낼 수 있는 방안에 대해 설명한다. 나아가 재난정보시스템의 효율적인 활용을 위한 클라우드 컴퓨팅 서비스의 활용방안에 대해 논의한다.