기존 네트워크의 문제점을 해결하기 위해 제안된 액티브 네트워크는 각 노드에 사용자들을 위한 가상의 노드 환경을 추가적으로 제공할 수 있다. 이런 노드 환경 상에서 사용자들은 액티브 노드를 이용하여 새로운 서비스를 생성할 수 있고, 생성한 서비스를 다른 사용자들에게 제공할 수 있다. 그러나 지금까지의 연구는 주로 노드 자체에만 국한되어 있기 때문에 이러한 가상 액티브 노드와 가상 액티브 네트워크를 위한 서비스 관리 구조에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 IETF의 표준안으로 정의되어 있는 Script MIB의 구조를 이용하여 효율적으로 가상 액티브 노드의 서비스를 관리할 수 있는 구조를 제안한다.
클라우드 컴퓨팅은 클라우드 서버에서 제공되는 자원을 이용하여 사용자에게 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공된다. 클라우드 서비스 환경 구축을 제공하는 유칼립투스에서 사용되는 라운드로빈, 그리디, 파워세이브 등의 가상머신 할당 기법은 자원들을 같은 성능으로 판단하고 사용여부만으로 가상머신을 할당할 노드를 선택하기 때문에 노드의 공정한 사용이 가능하다. 그러나 다른 성능의 자원을 고려하지 않아 자원 사용의 효율성이 결여되었다. 본 논문에서는 가상머신이 최적의 노드에 할당하기 위해 다양한 성능의 노드들을 미리 분석하고 조건에 가장 적합한 노드에 가상머신을 할당하여 사용자에게 제공하는 가상머신 할당 기법을 제안한다. 시스템이 시작되면 노드들의 성능이 분석되어 데이터베이스에 저장되고 이를 바탕으로 가상머신은 노드에 할당된다.
클라우드 컴퓨팅은 낭비되는 컴퓨팅 자원들을 클라우드 서버를 통해 처리 가능한 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공한다. 클라우드 컴퓨팅은 노드에 가상머신을 할당하여 사용자의 요구를 처리하는데, 노드의 공정한 사용과 사용자 요구사항 충족을 위해 FCFS, 라운드 로빈 등의 가상머신 할당 기법을 사용한다. 본 논문에서는 노드의 효율적인 사용을 위해 클라우드 서버에서 관리 중인 노드들의 성능을 미리 분석하고 가상머신을 할당 혹은 재할당시 분석된 결과를 바탕으로 할당할 노드를 선택하고 관리하는 시스템을 제안한다. 노드의 성능을 미리 분석함으로서 할당을 위한 가상머신 선택을 위한 연산을 줄여 신속하고 효율적인 가상머신 할당이 가능하다.
클라우드 컴퓨팅은 기존의 컴퓨팅 환경에 제약을 받지 않고 가상머신을 활용하여 고사양 컴퓨팅 환경을 제공해준다. 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공해주는 서버는 분산 파일 시스템을 통해 자원을 관리하고 매치메이킹, Haizea 등의 가상머신 스케줄러를 통해 노드에 가상머신을 할당한다. 본 논문은 노드가 가지는 CPU, 메모리, 스토리지 자원의 처리 속도를 반영하여 최적의 노드에 가상머신을 할당 할 수 있는 다중 자원의 성능을 고려한 가상머신 할당 기법을 제안한다. 노드 성능 분석 결과를 가진 데이터베이스에서 하드웨어 성능이 지원되는 노드들 중 성능 분석 결과가 좋은 노드에 가상머신을 할당해 주는 방법으로 자원의 단편화를 최소화하고 신속한 할당이 가능하다.
기존 운영체제는 가상메모리를 사용하기 위해 러컬 하드디스크를 사용한다. 그러나 메모리와 하드디스크간의 속도 차이로 인하여 성능이 저하될 수 있다는 문제가 발생한다. 네트워크메모리는 이러한 속도 저하 문제를 향상시키면서 가상메모리를 구현한 형태로 네트워크로 연결된 각 노드들 중에서 유휴상태에 있는 노드의 메모리를 작업 중인 다른 노드의 페이징 디바이스(paging device)로 제공한다. 즉 다른 노드의 메모리를 사용하여 가상메모리의 기능을 수행할 수 있게 되는 것이다. 네트워크메모리를 활용하는 기존 연구의 대부분은 하나나 그 이상의 관리 서버 노드를 두어 관리 서버가 페이징 디바이스의 역할을 하는 원격 노드들을 관리하게 한다. 그러나 만약 관리 서버에 문제가 발생할 경우 관리 서버와 관리서버에 연결된 모든 모드들에게도 그 영향이 파급될 수가 있다. 본 논문에서는 serverless하게 노드들의 관계를 설정함으로 관리 서버 노드의 문제로 발생하는 문제들을 최소화 할 수 있는 serveless 네트워크메모리를 개발한다.
MANET은 이동 노드들이 무선으로 연결되어 스스로 구성되는 네트워크로서 그룹 통신을 위한 분야에도 다양하게 적용되어 왔다. 하지만 노드들의 이동으로 인한 동적인 토폴로지는 그룹 통신에 참여하는 노드들에 대한 위치 정보 유지가 어려워 라우팅 실패가 빈번히 발생하고 있다. 그리고 멤버 노드들에 대한 정보를 관리하기 위한 높은 오버헤드로 인해 네트워크 성능이 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 멤버 노드들의 관리가 유연하고 신뢰성이 높은 위치기반 2-tier 가상그룹을 이용한 멀티캐스트 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 네트워크를 셀룰러 존으로 구성하여 노드들의 위치정보를 이용한 가상그룹을 구성하였다. 가상그룹내 멤버 노드들에 대한 위치정보 관리의 오버헤드를 최소화하기 위하여 가상그룹 관리 노드를 선정하였다. 가상그룹 관리 노드는 멤버 노드들의 관리와 멀티캐스트 데이터 전송시 신뢰성을 높이기 위하여 멤버 노드들의 패킷 전송률을 측정한 후 전송률이 낮은 게이트웨이 노드를 경로 설정시 배제하도록 하였다. 제안한 기법의 우수한 성능은 AMRoute 기법, PAST-DM 기법과 비교 실험을 통해 확인할 수 있었다.
분산시스템이 고성능의 네트워크로 연결되면서 네트워크 메모리(network memory)라는 새로운 메모리 계층이 등장하였다. 기존 운영체계가 가장 메모리를 위해 로컬 하드디스크를 사용하는 반면, 네트워크 메모리는 네트워크 연결된 각 노드들 중에서 유휴 상태에 있는 노드의 메모리를 가상 메모리로 사용한다. 네트워크 메모리를 활용하는 기존 연구의 대부분은 하나나 그 이상의 관리 서버 노드를 두어 관리 서버가 페이징 디바이스의 역할을 하는 원격 노드들을 관리하에 한다. 관리 서버 노드는 각 노드의 메모리 활용 상태을 점검하여 로컬 노드에게 페이지를 제공할 수 있는 원격 노드와의 중재 역할을 담당한다. 그러나 만약 관리 서버에 문제가 발생할 경우 관리 서버와 연결된 모든 노드들에게도 그 영향이 파급될 수가 있다. 본 논문에서는 serverless 하게 하는 노드들의 관계를 설정함으로 관리서버 노드의 문제가 야기되는 다른 노드들의 다운 현상을 최소화 할 수 있는 serverless 네트워크 가상 메모리를 제시한다.
현재의 인터넷은 경직성으로 인해 새로운 서비스 요구를 수용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안중 하나가 네트워크 가상화다. 본 논문에서는 네트워크 가상화를 위한 휴리스틱 가상 네트워크 대응 방안을 제안한다. 제안하는 방안에서는 가상 네트워크를 실제 네트워크에 대응시킬 때, 실제 노드가 가상 링크 조건을 만족시킬 수 있는 가능성이 있는 지 확인하고 가상 노드와 실제 노드에 우선순위를 부여하여 우선순위에 따라 대응 순서를 정한다. 또한 대응되는 실제 노드가 클러스터를 형성할 수 있도록 한다. 제안하는 방안의 성능을 시간 복잡도와 가상 네트워크 수락율로 평가한다.
본 연구는 무선 멀티홉 네트워크를 위한 포텐셜 필드 기반 라우팅 기법을 기초로 하며, 특히 네트워크 환경의 동적 변화에 대응할 수 있는 방법으로 네트워크 홀 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 가상노드 기법의 유효성을 탐구한다. 이전 연구들은 가상노드 기법을 적용한 해당 라우팅 기법이 네트워크 홀 문제 상황에서 우수한 성능을 보였음을 확인했지만, 동적인 네트워크 상황을 고려한 시도는 없었다. 본 연구는 링크 손실이나 노드 고장과 같은 동적 네트워크 변화를 직접 고려하며 가상노드 기법을 적용한 포텐셜 필드 라우팅 기법의 적응성을 검증하고자 한다. 이를 위해 NS-3 시뮬레이터를 활용하여 성능 평가를 수행하며, 기존 접근법들과 비교하여 해당기법의 동적 네트워크 변화 상황에 대한 향상된 적응성을 입증한다. 본 연구는 실제 네트워크에서 발생할 수 있는 동적인 네트워크 상황 변화에 대응할 수 있는 해법을 찾았다는 점과 그 해법으로 기존 가상노드 기법의 활용 범위를 확대하였다는 점에서 의의가 있다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 머신의 할당 기법인 매치메이킹, 라운드 로빈은 노드의 CPU 사용률을 고려하지 않고 CPU, RAM, HDD 등의 하드웨어 사양만으로 가상 머신을 할당한다. 이렇게 노드의 자원 할당 가능 여부만을 고려한 노드 선택 과정은 자원의 균등한 분배 측면에서 효율적이라 할 수 있지만 자원의 사용률 측면에서는 효율적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 과거 가상 머신 사용률을 기반으로 노드의 CPU 사용률을 계산해 가장 작은 CPU 사용률을 갖는 노드를 선택하여 가상 머신을 할당하는 기법을 제안한다. 제안한 할당 기법의 효율성을 검증하기 위해 매치메이킹, 라운드로빈 할당 기법과 비교 실험을 진행하였고, 실험 결과 제안하는 할당 기법을 적용한 노드들이 타 기법을 적용한 노드들보다 전체적인 CPU 사용률에 있어 고른 분포를 보여 제안하는 할당 기법이 노드의 부하 분산에 효율적임을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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