최근 중앙 집중화된 대규모 클라우드 시스템의 증가로 인해 가상화 환경에서 수행되는 성능 최적화 작업에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 자원 분배의 공정성을 위해 가상머신 단위로 컴퓨팅 자원을 격리한 정책 내에서 이루어지고 있어 유연한 자원관리에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 워크로드의 특징을 기반으로 과학적 연산을 수행하는 가상머신과 일반적인 서비스를 수행하는 가상머신을 분류하여 성능 최적화 작업을 수행하는 동적 자원 관리자를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 동적 자원 관리자가 KVM 기본 스케줄링에 비해 49%의 성능 향상을 보였다.
현재 개발된 GPU 가상화 기술은 모두 미세한 시분할 기법에 의한 스케줄링을 사용하기 때문에 어플리케이션 실행을 위한 오버헤드를 필요 이상으로 유발한다. 또한 이들은 가상 머신 모니터에 GPU 컴퓨팅 API를 포함하고 있어서, 가상 머신 모니터의 이식성이 약하다. 본 논문에서는 이질적 컴퓨팅 시스템에서 바이오 어플리케이션에 최적화된 GPU 가상화 기술을 제안하며, 공개 소스 Xen을 사용하여 개발하였다. 우리가 제안하는 방법은 가상 머신 간의 GPU 공유를 시분할에 의존하지 않는다. 대신에 하나의 가상 머신이 GPU를 할당 받으면 그 가상 머신이 어플리케이션을 종료할 때까지 GPU를 사용하도록 허용한다. 이렇게 하여 바이오 어플리케이션의 성능을 향상시키고 GPU의 활용률을 높인다. GPU 가상화의 이식성을 높이기 위해 하드웨어가 지원하는 IOMMU 가상화를 이용하여 GPU에 대한 직접 접근 통로를 제공한다. 미생물 유전체 분석 어플리케이션을 대상으로 성능을 분석한 결과, 본 연구에서 제안하는 직접 통로 방식에 의한 GPU 가상화는 Domain0를 통한 접근에 비해 오버헤드가 적었다. 또한 직접 접근 방식에 의한 가상 머신의 GPU 접근은, 비가상화된 머신과 거의 성능의 차이가 없었다.
본 논문에서는 사용자 및 서비스 제공자의 신원을 공개하지 않는 토르 네트워크상에서 불법적으로 콘텐츠를 공유하는 행위의 저작권 침해를 탐지하기 위하여 트래픽을 효율적으로 수집하고 분석하고자, 다수의 가상머신을 이용한 토르 트래픽 수집 시스템 설계 및 구현을 진행하였다. 토르 네트워크에 접속할 수 있는 클라이언트로 다수의 가상머신과 Mini PC를 이용하였으며, 스크립트 기반의 테스트 클라이언트 소프트웨어를 통해 트래픽 수집 서버에서 수집과 정제 과정을 모두 자동화하였다. 이 시스템을 통해 토르 네트워크 트래픽만을 저장하고 필요한 필드 데이터만을 데이터베이스에 저장할 수 있으며, 한 번의 수집 과정 당 평균적으로 약 10,000개 이상의 패킷을 데이터베이스에 저장하고 토르 트래픽만을 인식하여 정제하는 성능을 95% 이상 달성하였다.
가상화는 논리적인 가상환경으로 하드웨어의 물리적인 한계를 극복하기 위한 기술이다. 최근 비용 절감 및 그린 IT정책의 일환으로 가상화 환경을 도입하는 기업들이 증가하는 추세이다. 특히 데스크톱 가상화는 한 대의 물리적 컴퓨터에서 다양한 운영체제를 효율적으로 사용할 수 있기 때문에 가장 활발하게 사용되는 기술유형 중 하나이다. 가상화 기술의 핵심 요소인 가상 머신 이미지는 하드디스크 이미지와 구조적으로 다르기 때문에 조사에 어려움이 있다. 따라서 가상 머신에 대한 기술적 이해를 바탕으로 가상 머신 이미지에 적합한 조사 절차 및 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 가장 많은 사용자를 가지고 있는 VMware Workstation 가상 머신 이미지에 대한 디지털 증거 조사 절차와 손상된 이미지에 대한 조사 방안을 제안한다.
임베디드 시스템 가상화는 PDA, 스마트 폰과 같은 장비에서 다양한 운영체제 및 응용프로그램이 동작하도록 컴퓨팅 자원에 대한 추상화를 제공한다. 반면 한정된 자원을 여러 가상 머신이 분할하여 사용함으로써 자원량의 제한이 더욱 심화된다. 특히, 메모리의 부족은 프로세스 실행에 반드시 필요한 자원으로 반드시 해결되어야 하는 문제이다. 본 논문은 메모리의 부족을 해결하기 위해 불필요한 메모리 공간에 대한 압축을 제안한다. 이는 가상화로 인한 메모리 분할과 프로세스의 메모리 상주 등의 이유로 인한임베디드 시스템 가상화 환경에서의 메모리 부족을 해결할 수 있다. 본 논문은 이 메모리 압축 기법을 기술하고, 실제 가상화된 임베디드 시스템에서 경험한 메모리 부족 문제를 보인다. 이를 통해 메모리 절약 기법의 당위성을 증명하고, 향후 가상 머신 모니터에서의 메모리 압축 기법의 구현과 성능 평가의 기초를 다진다.
도커는 하드웨어 가상화를 지원하는 KVM과 달리 호스트의 커닐을 공유하기 때문에 보안적인 문제가 생길 수 있다. 또한, 도커는 호스트 OS에 종속적이기 때문에 다른 OS에 종속적인 컨테이너를 실행할 수 없다는 단점도 있다. 이를 보완하기 위해 KVM을 이용해 가상머신을 실행하고 가상머신에서 도커를 이용하면 도커와 KVM의 장점을 살린 시스템을 구성할 수 있다. 실제 이 시스템의 실효성과 안정성을 평가하기 위해 실험을 진행하였고, 호스트의 메모리만 충분하다면 실효성과 안정성이 보장됨을 확인하였다.
최근 많은 인터넷 서버들은 하나의 물리적인 컴퓨터에서 동작하는 여러 가상머신 상에서 구현 및 운영되고 있다. 미래 인터넷은 더욱 여러 가지 종류의 운영체제나 서로 다른 용도의 컴퓨터 시스템이 가상의 네트워크에 연결되어 대량의 데이터를 처리하는 가상 호스트 머신들로 이루어진다. 이러한 가상의 호스트 머신들은 VM(Virtual Machine) 상에서 구동되는 가상 서버로 이루어지고 각 가상 서버들은 하나의 물리적 컴퓨터 자원을 공유하고 서로 다른 서버로써 각각의 서비스를 원활하게 지원하는 인터넷 환경에서 동작하게 된다. 본 논문에서는 원활한 클라우드 서비스를 위한 고성능 가상 네트워크에서 필수적인 구성요소인 가상스위치들 중 OpenvSwitch 가상스위치와 DPDKvSwitch 고속화 가상스위치를 구현하고 그 특성을 비교 분석하였다.
자바프로그램의 실행속도를 빠르게 하는데 있어서 가장 좋은 방법은 빠른 자바가상머신(JVM : Java Virtual Machine)을 사용하는 것이다. 자바가상머신의 성능은 구현 차이에 따라 성능차이가 많이 난다. 자바가상머신을 구현하는데 있어서 가장 중요한 성능 향상의 기술은 JIT(Just-in-Time) 코드 생성기(Code Generator)이다. JIT 코드 생성기는 자바 바이트 코드를 플랫폼에 맞는 native machine code로 변환해 준다. 이 native code들은 자바가상머신에서 각 바이트 코드를 분석하는데 걸리는 시간을 단축할 수 있기 때문에 기존의 방식보다 빠르게 동작한다. 그러나 JIT 코드 생성기는 많은 레지스터를 사용하기 때문에 스택과 레지스터간의 traffic이 가중되는 문제가 있다. 그러므로 본 논문에서는 자바가상머신의 성능 향상을 위한 방안으로 효율적인 stack allocation 정책을 JIT 코드 생성기에 적용하여 레지스터와의 traffic을 감소시킬 수 있는 방안을 제시하였다.
Drive-by download와 같은 클라이언트 측 공격은, 악의적인 서버와 상호작용하거나 악의적인 데이터를 처리하는 클라이언트 애플리케이션의 취약점을 대상으로 이루어진다. 전형적인 공격은 특정 브라우저 취약점을 악용하는 악성 웹 페이지와 관련된 웰 기반 공격으로, 클라이언트 시스템에 멀웨어를 실행하거나 클라이언트의 제어를 악의적인 서버에게 완전히 넘겨주기도 한다. 이러한 공격을 방어하기 위해, 본 논문에서는 Capture-HPC를 이용하여 가상 머신에서 실행기반으로 악성 웹 페이지를 탐지하는 고 상호작용(high interaction) 클라이언트 허니팟을 구축하였다. 이 실행기반 탐지 시스템을 이용하여 악성 웰 페이지를 탐지하고 분류하였다. 또한 가상머신의 이미지 개수 및 한 가상머신에서 동시 수행하는 브라우저 수에 따른 시스템 성능을 분석하였다. 실험 결과, 가상머신의 이미지 수는 하나이고 동시 수행하는 브라우저의 수가 50개일 때 시스템이 적은 리버팅 오버헤드를 유발하여 더 나은 성능을 보였다.
자바는 프로그램의 신뢰성을 높인 언어의 특성상, 객체에 접근하는 명령어 마다 객체가 실제로 할당되었는지 되지 않았는지 확인하기 위하여 해당 객체가 널인지 아닌지 확인하는 널 포인터 검사를 수행한다. 모든 객체 접근마다 널 여부를 검사하는 것은 프로그램 상으로도 많은 overhead가 된다. 이 논문에서는 안드로이드의 자바 가상 머신인 달빅 가상 머신 상에서 필요 없는 널 포인터 검사를 제거함으로써 가상 머신의 성능 향상을 꾀하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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