• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.219-228
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• 2014

분산 환경에 존재하는 다양한 이기종의 계산 자원은 가상화 기술을 통해 통합된 고성능 컴퓨팅 환경을 구축한다. 최근, 사용자 수준의 향상으로 인해 복잡한 응용 작업의 처리에 대한 요구가 증가하고 있으며, 이는 고성능 컴퓨팅에 대한 수요로 이어지고 있다. 사용자가 요구하는 각각의 작업에는 데이터가 포함되어 있고, 각각의 데이터는 고유의 특성을 가지고 있으므로, 작업의 분류와 처리는 데이터의 특성이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 분산 환경에서 계산 자원의 효율 증대를 위한 데이터 특성 기반의 작업 분류방법(JCDT : Job Classifying method based on Data Traits for Increased Efficiency of Computational Resources in Distributed Environment) 을 제안한다. 제안하는 JCDT 는 사용자가 요구하는 작업이 지닌 데이터의 특성을 기반으로 작업을 분류하여, 계산 자원의 효율 증대와 작업 처리속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.11-21
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• 2015

클라우드 컴퓨팅 환경은 다수의 가상서버 처리요청으로 인해 필요 자원을 충분히 제공하지 못한 경우, 특정 서버에 부하가 걸리는 문제가 발생할 수 있다. 이주관리자는 물리서버 내에 존재하는 가상서버들의 이주 효율성 향상을 위해 각 물리서버의 자원 정보를 모니터링 시스템으로부터 전달받고, 시뮬레이션 결과 값을 토대로 이주 목적지 물리서버를 결정한다. 하지만 모든 물리서버의 미래 자원 사용량을 예측하여 시뮬레이션 과정을 거쳐 이주 목적지 물리서버를 결정하는 것은 소수의 서버 네트워크 컴퓨팅 환경보다 거대하고 복잡한 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 오버헤드가 크다. 본 논문에서는 퍼지로직 기반 이주 결정 모델(FPLM)을 제안하고 DEVS 형식론을 적용하여 이주 발생 횟수 및 성능을 비교 측정하였다. FPLM은 이주 발생 횟수 및 이주 목적지 결정 오버헤드를 감소시킴으로써 이주 발생으로 인한 물리서버 자원 사용 효율성을 증가시킨다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.1081-1094
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• 2016

KREONET은 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 관리 운영하는 국가 R&D 연구망이다. 이는 고성능 네트워크 인프라를 기반으로 산 학 연 등 약 200여 기관을 대상으로 첨단 응용 네트워크 서비스를 지원하고 있다. 하지만 KREONET은 하드웨어 기반의 폐쇄적인 환경에 의하여 제약을 받고 있어 최근 네트워크 환경의 변화에 따른 새로운 네트워크 서비스에 대한 첨단 응용 사용자들의 다양한 요구사항을 반영하는데 한계점을 지닌다. 이에 따라, KISTI는 첨단연구 및 협업의 적시성 환경 및 프로그래머블 네트워크 인프라를 구축하고 이에 기반한 새로운 첨단응용 서비스를 지원하기 위하여 KREONET-S 프로젝트를 출범하였다. 본 논문에서는 KREONET-S 시스템 구조 및 이의 데이터/제어 평면의 네트워크 인프라 구축 현황을 제시하고, 이에 기반하여 첨단 응용 연구자들이 필요로 하는 가상 전용 네트워크를 동적 구축하는 VDN (Virtual Dedicate Network) 서비스에 관하여 설명한다. 또한 KREONET-S 환경에 VDN 애플리케이션을 구현하고 이의 성능 분석을 수행함으로써 KREONET-S 시스템이 새로운 네트워크 패러다임의 변화에 대응하는 훌륭한 방안임을 검증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.280-283
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• 2014

클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원을 물리적인 자원과 분리하여 가상화한 다음 이를 사용자에게 동적으로 제공하기 때문에, 컴퓨팅 자원의 활용도를 높일 수 있고, 사용자의 입장에서 실시간으로 컴퓨팅 자원을 이용할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 장점들 때문에 세계적으로도 아마존의 AWS, 구글의 Google Cloud, 애플의 iCloud 등과 같이 클라우드 컴퓨팅에 기반한 서비스가 많이 제공되고 있다. 한편, 이처럼 클라우드 컴퓨팅이 활성화되면서 레거시 시스템을 클라우드 컴퓨팅 환경으로 마이그레이션에 대한 시도들도 증가하고 있다. 레거시 시스템에서 클라우드로 서버를 전환하기 위해서는 Source 서버와 Target 서버 상호간의 아키텍쳐가 호환성이 보장되어야 한다. 그러나 아직까지 이러한 아키텍쳐 간의 호환성을 지원해 주지 못하고 있기 때문에 현장에서는 레거시 시스템과 버추얼 머신간의 전환에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스를 기반으로 이러한 클라우드 전환을 효율적으로 수행할 수 있는 기술과 절차를 제시한다.

• 정보화정책
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• 제27권4호
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• pp.3-23
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• 2020

그린 정보 시스템 컨셉이 등장한지 20여년이 되어 가고 있다.지속가능성에 대한 관심은 정보시스템 연구자들 또한 정보시스템이 지구의 지속가능성에 기여할 수 있는 방안에 대하여 그린 정보 시스템이라는 주제하에 연구하는 계기를 마련하였다.이 연구는 지난 10여년간 이루어진 그린 정보 시스템 관련 연구들을 리뷰하고 향후 연구 과제들을 제시하는데 목적을 둔다.시스템적인 관련 연구 기법을 적용하여 2010년에서 2020년까지 정보시스템 및 경영학 분야 저널에 게재된 그린 시스템 논문들을 탐색하고 이들의 연구주제들을 6가지 분야(그린 정보 시스템도입,효과,역량,설계,의견, 리뷰) 로 구분하여 분석한다.각 분야별 사용된 이론적인 프레임워크 및 주된 연구분야들을 정리하고 이에 따라 앞으로 더 연구가 이루어져야 하는 주제들을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.67-71
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• 2023

최근 SW 실습 교육을 위해 수강생 별로 PC를 구비하는 대신 클라우드 상의 가상 PC를 할당해서 운영하는 사례가 늘고 있다. 본 논문에서는 클라우드를 이용해서 각 수강생의 SW 실습 환경을 효율적으로 구축할 수 있는 리눅스 기반 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 본 논문의 플랫폼에서는 강사가 모든 수강생의 가상머신 템플릿을 일괄적으로 생성 및 통제할 수 있으며, 수강생들은 한 학기 동안 관리자 권한으로 본인의 머신을 관리하고 실습을 수행할 수 있다. 이때, 개별 머신에 발생하는 문제를 강사가 해결하거나 복원하는 효율적인 기능 또한 제공된다. 한편, 이러한 방식을 클라우드에서 실현하기 위한 가장 큰 어려움은 소요 비용을 미리 예측하기 어렵다는 데에 있다. 본 논문에서는 클라우드 이용 요금을 실시간으로 예측할 수 있는 모델을 설계하고, 사용자별 가상머신에 데몬을 두어 자원의 사용량 및 요금을 실시간으로 예측한다. 본 논문의 방식이 오버헤드가 거의 없음에도 실제 클라우드 사업자가 측정한 자원 사용량을 정확하게 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 제안한 모델의 검증을 위해 리눅스 실습 강좌에서 한 학기 동안 클라우드를 활용한 결과 실제 청구 요금과 제안한 모델의 결과가 매우 유사한 것으로 확인되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.87-97
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• 2023

컨테이너는 최근 주목받고 있는 서버 가상화 기술로, 기존 가상머신과 달리 더 가볍고 빠르게 독립 환경의 구축을 가능하게 한다. 이러한 장점으로 많은 기업들이 컨테이너를 활용하여 다양한 서비스들을 구축 및 배포하기 시작하였다. 하지만, 컨테이너가 도입 될수록 새로운 문제점 또한 노출하고 있는데, 특히 컨테이너 간 같은 커널을 공유하는 구조 때문에 발생하는 보안 취약점들이 지속적으로 발견되고 있다. 본 논문에서는 공격자가 컨테이너 환경의 구조적 취약점을 악용하여 할 수 있는 위협 중 호스트의 자원을 고갈시키는 공격, 이른바 호스트 자원 고갈 공격의 영향을 분석해 보고자 한다. 특히, 가장 널리 사용되는 컨테이너 플랫폼인 도커를 이용해 구축한 컨테이너 환경에서 공격자가 CPU, 메모리, 디스크 공간, 프로세스 ID, 소켓 등의 주요 호스트 자원을 고갈 시켰을 때 발생하는 영향에 대해 분석하였다. 총 5가지 종류의 자원 고갈 공격 시나리오를 서로 다른 호스트 환경과 컨테이너 이미지에서 재현하였으며, 결과적으로 그 중 3가지의 공격이 효과적으로 다른 컨테이너를 서비스 불능을 만드는 것을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.13-18
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• 2015

최근 시뮬레이션이 다양한 계산과학 및 산업 분야에서 널리 활용되면서, 컴퓨팅 자원에 대한 그 요구사항 또한 점점 다양해지고 있다. 특히 이러한 요구는 기존 슈퍼컴퓨터와 같은 CPU 중심의 자원에서 벗어나, 사용자 별 설정 및 활용이 쉬운 유연하고 효율적인 고성능 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅을 이용해 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 다수의 가상머신으로 이루어진 대규모의 가상 클러스터의 실시간 구축이 필연적이다. 이러한 대규모의 가상 클러스터 생성은 동시 다발적인 가상머신 요청을 야기시키고, 이 요청들에 의해 대기 시간이 매우 길어지는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제의 주요 원인은 각각의 가상머신에서 사용되는 가상 이미지를 생성, 복사하는 작업들간에 병목 현상 때문이다. 본 논문에서는 가상머신 이미지들의 생성 시간을 최소화하고, 가상 클러스터의 I/O 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 검증한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.91-101
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• 2024

데이터 집약적이고 메모리 변동성이 높은 워크플로의 이식성 보장을 위해 컨테이너 가상화 기술이 사용되고 있다. 그리고 쿠버네티스는 이러한 컨테이너 애플리케이션들을 관리하기 위한 오케스트레이션 도구로써 사실상 표준으로 사용되고 있다. 클라우드 사용자는 리소스 부족으로 인한 컨테이너 재시작을 방지하기 위해 컨테이너 애플리케이션을 오버프로비저닝하는 경향이 있다. 그러나 과도한 오버프로비저닝은 CPU, 메모리 등 시스템 리소스의 사용량을 낮아지게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 컨테이너 리소스를 초과 사용하는 방식이 널리 사용되고 있으나, 지나친 메모리 리소스 초과 사용은 노드의 메모리 부족으로 인해 연쇄적인 컨테이너 재시작을 유발할 수 있다. 컨테이너 재시작 발생 시 작업을 처음부터 다시 시작해야 하므로 많은 상태저장 애플리케이션이 포함된 메모리 변동성이 높은 컨테이너에 큰 오버헤드를 유발할 수 있다. 본 논문은 쿠버네티스 환경에서 메모리 초과 사용 시 컨테이너 재시작을 완화하는 기법을 제안한다. 메모리 사용량이 많은 노드에서 메모리 할당을 요청할 가능성이 큰 컨테이너를 식별하고 이러한 컨테이너를 일시정지한다. 컨테이너의 CPU 사용량을 크게 줄이면 컨테이너가 일시정지하는 상태와 유사한 효과를 얻을 수 있다. 해당 노드의 메모리 사용량이 개선된 것으로 판단되면 컨테이너의 일시정지를 해제한다. 제안기법을 적용하여 쿠버네티스 환경에서 메모리 변동성이 높은 워크플로를 구동한 경우 제안기법을 사용하지 않았을 때에 비해 컨테이너의 재시작 횟수가 평균 40%, 최대 58% 감소하였다. 그리고 컨테이너 재시작 횟수 감소로 인해 컨테이너 워크플로의 총 실행 시간이 평균 7%, 최대 13% 단축되었다.