It has been more recent trends in container trade to make bogger ship from shipowners that many more parties concerned are getting involved. Well, it is natural to swift these situations if we have looked into container trade market in present time, which a lot of trade volumes has increased in world economy. Thus, supply side of shipping service needs to employ more capacity in the shipping market, then newbuilding may be compulsory options, that is deployment of larger ships. To cope with market situations as able shipowner, some alternatives can be also adopted, such as newbuilding, chartering and securing the space by strategic alliance. But whatever he does, shipowner has to keep in mind to prepare for the future. This is much more important factor considered to make investment decision in case of newbuilding and then he can make more efficient decision as well. However, there has been a little problems arisen due to larger ship employed on the trade route, which is linked with seaport, shipping companies and freight rates as well. Although shipowner decides to build new larger vessel as one of corporate strategic decision, there are many questions to be considered in advance. Therefore, in order to take more efficient decision, shipowner has to take into an account various situations surrounded, and then it can lead truly thoughtful decision making process.
애플리케이션의 개발 및 배포 방식이 모노리스에서 마이크로서비스로 전환되며 경량 가상화 기술인 컨테이너가 IT 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 그러나 컨테이너 기술은 기존 하이퍼바이저 기반의 가상머신과 달리 동일한 커널을 공유하는 방식으로 구체적인 보안 경계를 제공하지 못한다. 다양한 선행연구에 따르면 현재 공유되는 대부분의 컨테이너 이미지에는 다수의 보안 취약점이 존재한다. 이에, 공격자들은 보안 취약점을 이용하여 익스플로잇을 시도할 수 있으며 이는 시스템 환경에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 취약점이 존재하는 컨테이너 이미지가 배포되는 것을 방지하기 위한 효율적인 자동화 배포 파이프라인 설계 방안을 제시한다. 이를 통해 안전한 컨테이너 환경을 제공할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 고 가용성 및 신뢰성을 보장하는 클러스터드 EJB서버를 개발함에 있어 클러스터드 EJB서버환경에서 클러스터를 구성하는 각 노드에 어플리케이션(웹 컴포넌트와 EJB 컴포넌트)을 배포하는 기능, 각 노드에 배포된 어플리케이션들에 대한 동기화를 지원하는 기능 및 클러스터드 환경에서의 어플리케이션을 즉시 자동 배포하는 기능에 대해 논의한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.270-278
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2023
We propose a container orchestration system for process workloads that combines the potential of big data and machine learning technologies to integrate enterprise process-centric workloads. This proposed system analyzes big data generated from industrial automation to identify hidden patterns and build a machine learning prediction model. For each machine learning case, training data is loaded into a data store and preprocessed for model training. In the next step, you can use the training data to select and apply an appropriate model. Then evaluate the model using the following test data: This step is called model construction and can be performed in a deployment framework. Additionally, a visual hierarchy is constructed to display prediction results and facilitate big data analysis. In order to implement parallel computing of PCA in the proposed system, several virtual systems were implemented to build the cluster required for the big data cluster. The implementation for evaluation and analysis built the necessary clusters by creating multiple virtual machines in a big data cluster to implement parallel computation of PCA. The proposed system is modeled as layers of individual components that can be connected together. The advantage of a system is that components can be added, replaced, or reused without affecting the rest of the system.
컨테이너항만은 산업구조와 차별화된 고객의 요구에 따라서 점점 변화하고 있다. 이에 따라서 항만이 경쟁력을 가지기 위해서는 서비스 차별화 전략이 필요하다고 본다. 고객들의 요구사항을 객관적으로 평가하기 위하여 품질기능전개(QFD)를 사용하였으며 컨테이너항만의 서비스 프로세스와 서비스품질 척도를 연계하여 분석하였다. 본 연구에서는 부산항의 서비스 프로세스를 분석하고 동북아의 대표항만인 상해항과 도쿄항의 서비스품질성과를 비교하였다. 또한 서비스 품질 향상을 위하여 컨테이너항만의 서비스 품질 척도와 프로세스간의 관계를 나타내고 서비스 프로세스의 중요도 및 우선순위를 도출하여 품질의 집(HOQ)을 최종적으로 제시하였다.
최근 인터넷 기반 서비스는 데이터의 개인화 및 맞춤화로 인해 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 즉시 처리해야 하는 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같은 실시간 처리에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 실시간 작업은 각 작업이 시작되고 결과를 반환하기까지의 데드라인이 정해져 있으며, 데드라인의 보장은 서비스의 품질과 직접적으로 연결된다. 하지만, 기존 컨테이너 시스템에서는 컨테이너에서 실행되는 작업의 데드라인을 할당하고 관리하기 위한 기능이 제공되지 않기 때문에 실시간 작업을 운용하는데 제한적이다. 또한, AI 추론 및 데이터 분석과 같은 작업은 GPU(Graphic Processing Unit)를 기본적으로 사용하는데, 일반적으로 GPU 자원은 컨테이너 사이에 성능 격리가 제공되지 않기 때문에 서로 성능 영향을 미치며, 노드의 자원 사용량만으로는 각 컨테이너의 데드라인 보장률이나 새로운 실시간 컨테이너의 배치 여부를 결정할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너의 데드라인 및 실시간 GPU 작업의 실행 상태를 추적하고 관리하기 위한 모니터링 기법과 클러스터 환경에서 실시간 GPU 작업을 실행하는 컨테이너가 데드라인을 보장할 수 있도록 적절한 노드에 배치하기 위한 노드 리스트 관리기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안하는 기법이 시스템에 매우 작은 영향을 미친다는 것을 증명한다.
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.
본 논문에서는 컨테이너터미널의 운영사 난립으로 부산항의 경쟁력이 저하되는 것을 회복시키기 위해 컨테이너 터미널 운영사를 어떻게 통합하는 것이 효율적인 것인가를 실증분석하였다. 세계 중요항만에 비하여 부산항이 운영사가 난립되어 있으며 운영규모도 영세하여 규모의 경제효과가 떨어지는 것으로 나타나고 있다. 시장집중도를 분석하는 지표인 상위 K개사의 기업집중률($CR_K$)과 허쉬만-허핀달 지수(HHI)를 이용하여 분석한 결과 규모의 경제효과를 얻기에는 매우 미흡한 운영규모로 나타나고 있다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 터미널 운영사 통합방식을 대통합방식인 시나리오 Ⅰ과 소통합방식인 시나리오 Ⅱ에 대해서도$CR_K$와 허쉬만-허핀달 지수(HHI)를 도출한 결과 소통합방식인 시나리오 Ⅱ는 역시 규모경제효과를 얻기에는 미흡한 수준이고 대통합방식인 시나리오 Ⅰ는 적절한 규모로 평가되고 있다. 한편, 실제로 터미널을 운영 및 관리하는 운영사 임직원과 부산항만공사 임직원을 대상으로 정밀 설모조사에 의한 AHP분석한 결과에 의하면, 대통합방식인 시나리오 Ⅰ이 소통합방식인 시나리오 Ⅱ보다 가격경쟁력효과, 경영능력제고효과 그리고 생산성효과 모두 월등히 통합효과가 높은 것으로 나타나고 있다. 이러한 분석결과에 따르면, 부산항이 글로벌 항만으로서 동북아 물류네트워크의 허브가 되기 위해서는 하루속히 터미널운영사를 통합하여야 하는 것으로 나타나고 있다.
This paper considers a conformity testing problem on EJB(Enterprise JavaBeans). The EJB architecture is a component architecture for the development and deployment of component-based distributed business applications. The objective is to find an optimal test sequence for the conformity test between the EJB specification and an implemented one. For the test sequence, we formulate the problem as a rural Chinese postman tour one and use a linear programming formulation. Based upon the formulations, we suggest a conformance test procedure and show its efficiency by applying the procedure to the CMP(Container- Managed persistency) entity bean of the EJB.
TensorFlow와 알파고의 등장으로 인공지능의 높은 성능과 다양한 활용 가능성을 보이면서, 폭 넓은 산업 분야에서 머신러닝 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 반면, 머신러닝 기술은 GPU 기반 고속 병렬처리 기술과 인프라 기술을 기반으로 하고 있기 때문에, 머신러닝 기반 서비스 개발 및 제공에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 개선하기 위해서 개발한 고성능 GPU 기반 컨테이너 클라우드 시스템을 소개한다. 해당 시스템은 GPU 기반 고속 병렬처리를 지원하고, Kubernetes 클러스터에서 컨테이너를 기반으로 TensorFlow Serving을 손쉽게 배포할 수 있는 기능을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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