가상 데스크탑 시스템은 단일 물리적 서버상에 가상화 기술을 사용하여 다수의 가상 머신을 실행하고, 이를 네트워크로 연결된 클라이언트에서 사용하는 기술이다. 가상 데스크탑에는 저장장치의 역할을 하는 가상 데스크탑 이미지가 연결되며, 본 이미지에는 운영체제 및 필요한 응용 프로그램이 설치되어 배포된다. 따라서, 새로운 가상 데스크탑을 생성할 때 가상 데스크탑 이미지를 함께 생성해야 하며, 이는 저장장치를 사용한 작업으로 시간이 많이 소요되는 작업이다. 본 논문에서는 이미지 풀을 사용한 빠른 가상 데스크탑 생성 방안을 제안한다. 이미지 풀은 일정 수의 가상 데스크탑 이미지를 포함하고 있으며, 이미지 준비기는 이미지 풀에 있는 이미지의 개수가 일정하게 유지되도록 골든 이미지에서 복사해오는 역할을 담당한다. 가상 데스크탑 생성시, 이미지 풀에서 필요한 이미지를 지연시간 없이 바로 가져옴으로써, 가상 데스크탑 생성에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있다.
기존의 스토리지 기반 가상 데스크탑 시스템은 디스크에 입출력이 집중될 경우 성능이 저하되는 문제가 발생하였다. 따라서, 부트 스톰과 같이 여러 대의 가상 데스크탑이 동시에 부팅할 경우, 시스템의 성능이 급격히 저하되었다. 본 논문에서는 가상 데스크탑 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 메인 메모리 기반 가상 데스크탑 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 가상 데스크탑 이미지를 메인 메모리에 저장함으로써 전체 시스템의 성능을 향상시키고, 중복 제거 기술을 적용하여 용량이 많은 가상 데스크탑 이미지를 한정된 크기의 메인 메모리에 저장하였다. 본 시스템의 구현 및 실험을 통하여 가상 데스크탑을 동시 부팅할 때, 스토리지 기반 가상 데스크탑 보다 부팅 속도가 4배 빠름을 확인하였다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 컴퓨팅 및 스토리지 자원에 대한 요구가 대규모로 증가하면서 스토리지 시스템에서는 스토리지 공간을 효율적으로 절감하고 활용할 수 있는 중복제거 기법을 적용하고 있다. 특히 가상 데스크탑 인프라 환경에서 가상 데스크탑 이미지들에 대해 동일한 데이터가 중복되어 저장되는 것을 방지함으로써 스토리지 공간을 절감하는데 큰 효과를 얻을 수 있다. 하지만 안정적인 가상 데스크탑 서비스를 제공하기 위해서는 중복제거로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드와 주기적으로 발생하는 데이터 입출력 폭증, 그리고 빈번한 랜덤 입출력 동작과 같은 가상 데스크탑이 가지고 있는 특이한 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있는 스토리지 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 데스크탑 및 스토리지 서비스를 지원하기 위해 개발된 클러스터 파일 시스템을 제시한다. 여기에서는 가상 데스크탑 이미지들에서 중복된 데이터가 스토리지에 저장되기 이전에 실시간으로 검출하고 제거하는 인라인 데이터 중복제거 기법을 통해 스토리지 공간을 절감한다. 또한 가상 데스크탑 이미지에 대한 중복제거 처리를 가상 호스트가 아니라 가상 데스크탑 이미지가 실제로 저장되는 데이터 서버에서 수행함으로써 중복제거 처리로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드를 줄인다.
최근들어 제품을 개발하는 과정 중, 디자이너와 개발자, 의사 결정권자들이 FEM, CFD 시뮬레이션 결과를 리뷰할 때에 가상현실기술을 도입하는 사례가 늘고 있다. 몰입감을 높여주는 가상현실환경은 모델에 대한 해석 결과물을 정확하고 효과적으로 분석할 수 있도록 돕는다. 데이터의 실제 크기와 같게 혹은 그보다 더 크고 자세한 이미지를 제공하는 가상현실 몰입환경은 사용자가 데스크탑 환경만을 사용할 때 경험할 수 없는 높은 사실감을 제공함으로써 사용자에게 시각적인 만족감을 줄 수 있다. 하지만 데스크탑 환경에 비해 해상도가 낮고, 어두운 곳에서 스테레오 안경이나 HMD(Head Mounted Display), Data glove등을 착용해야 하는 불편함과 멀미, 시각적인 피로, 방향감각 상실로 대표되는 가상멀미 등으로 인해 장시간 사용에 어려움이 있다. 데스트탑 환경에서의 데이터 리뷰는 고해상도 이미지 분석은 가능하지만, 입체감이 떨어지기 때문에 리뷰 데이터의 실제감이 떨어진다. 이와 같은 문제점들을 보완하기 위해서 본 논문에서는 데스크탑 환경과 가상현실 환경 간의 협업이 가능한 FEM/CFD 가시화 시스템을 제시한다. 본 시스템은 가상현실 몰입환경에서 해석 데이터를 단순히 가시화하는 것뿐만이 아니라, 데스크탑 시스템과 동일한 3D 인터페이스 구조를 제공한다. 따라서, 해석 결과 분석을 위한 동일한 post-processing 작업이 네트워크로 연결된 원격 공간의 사용자들이 사용하는 시스템들 사이에서 실시간으로 진행될 수 있다.
기존의 PC 기반의 데스크탑 환경은 보안, 이동성, 업그레이드 비용 감소 등의 장점으로 인하여 서버 기반의 가상데스크탑 환경으로 바뀌고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 하이퍼바이저를 이용한 데스크탑 가상화 시스템을 구축하여 이를 대학의 컴퓨터 실습실에 적용하였으며, 가상화 서비스 제공시간을 개선하기 위하여 HDFS를 이용한 해결 방법을 제안하였다. 또한, HDFS를 사용하여 데스크탑 가상화 서비스에 필요한 이미지 관리 구조를 설계하고 구현하였으며, 이를 실제 PC 30대를 운영하는 실습실에 적용하여 구축비용, 전원절약율, 라이센스 비용 절감율 및 관리 비용 등 네 가지 측면에서 기존시스템과 비교하였다. 실험 결과 HDFS를 이용하였을 경우 데스크탑 가상화를 서비스하기 위한 이미지 전송시간을 대폭 줄일 수 있었다.
컴퓨터 프로그래밍 실습을 위한 가상 데스크탑 서비스를 제공하기 위해서는 각 교과별로 사용자 그룹이 만들어져야 하며, 개발도구, 디스크 이미지, 사용자 계정 정보, 로그 데이터 등을 관리하기 위한 관리 프로그램이 필요하다. 본 논문에서는 대학에서 컴퓨터 프로그래밍 실습 교육에 활용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 기반의 가상 데스크탑 서비스 제공 방안과 효율적인 운영 관리 방안을 연구하였다. 구현된 가상 실습 환경 운영 관리 시스템을 이용하면 각 교과의 커리큘럼에 적합하게 커스토마이징 된 실습 환경을 사전에 미리 구축하여 교과별로 빠르게 프로비저닝 할 수 있다.
최근 데스크탑 가상화 서비스와 관련한 솔루션들이 많아지고 있다. 하지만, 이들 솔루션은 클라이언트의 수가 늘어날수록 서버의 부담이 커지며, 특히 3D 그래픽을 지원하는 고사양의 SW 를 지원하기 어려운 한계를 가지고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 서버에서 데이터 집중적인 작업을 실행하고, 클라이언트 PC 에서는 그래픽 처리와 같은 사용자 인터페이스 작업을 분담하여 실행하는 서버 기반 그래픽 분할 실행 기술[4]이 제안되었다. 본 논문에서는 그래픽 분할 실행 기술을 개발하는데 있어 이미지 비트맵 관련 함수가 실행되었을 때 나타나는 비트맵 불일치 현상을 해결하기 위해 백업 비트맵을 이용한 가상 비트맵 관리 기법을 제안하여 궁극적으로 분할 실행 기술 개발을 지원하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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