대용량 데이터, 높은 전송율, 실시간 제한의 특성을 가진 연속미디어 데이터 서비스를 지원하는 시스템은 집중적인 I/O 발생으로 인해 서비스 가능 사용자 수는 활용할 수 있는 여유자원에 의해 제한된다. 그러므로 본 논문은 인접한 요구간의 시간 간격(interval)을 버퍼에 캐슁하여 공유하는 기법을 기반으로, 동적으로 버퍼 공유 크기를 결정하고 요구들을 그룹핑함으로써 인접한 블록들의 버퍼 점유를 막고, 디스크 억세스를 감소시킨다. 또한 그룹 반환을 통해 버퍼 사용 효율을 높이고 여유 자원을 확보함으로써 승인제어에서 자원 활용 효율이 향상됨을 시뮬레이션을 통해 보인다.
최근 데이터 분석을 위한 연구 환경은 고성능 컴퓨팅자원, 대용량 스토리지, 초고속 네트워크 시스템등 IT 기술이 융합된 사이버 인프라 연구 환경을 기반으로 하고 있다. 또한, 실험의 규모가 커지면서 다수의 연구자들이 협업을 통해 공동의 연구결과를 도출하는 집단연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 연구자들이 대용량 실험데이터를 공유·분석할 수 있는 효율적인 스토리지 작업 공간 모델을 제안한다.
본 논문에서는 대용량 공유 파일시스템의 자원을 효율적으로 관리할 수 있는 볼륨 관리기에 대해서 제안하고 리눅스 상에 구현을 해 보았다. SANfs[5]는 Storage Area Network(SAN)의 대용량 저장장치를 지원할 수 있도록 제안하고 구현된 확장성 있는 공유 파일 시스템이다. SANfs의 자원을 효율적으로 이용하기 위해서 저장장치들을 효율적으로 관리할 수 있는 도구가 필요하게 되었고, 이 논문에서 SANfs의 구조에 적합한 볼륨 관리기인 SANfs-VM을 새롭게 제안하고 구현하였다. SANfs-VM은 SANfs의 엔터프라이즈 컴퓨팅을 위해서 다양한 레벨의 RAID, online /resizing/reconfiguration 등의 기능을 제공함으로써 SANfs 저장장치의 확장성, 가용성을 향상시켰다. 또한 SANfs-VM은 저장 장치 시스템의 관리를 쉽게 함으로써 easy management 기능을 증진시켰다.
GLOVE(GLObal Virtual reality visualization Environment for scientific simulation)는 컴퓨팅 자원의 성능 향상으로 데이터 양이 급속히 증가한 응용 과학과 전산 시뮬레이션 분야의 대용량 과학 데이터를 효율적으로 가시화하여 분석하기 위한 도구이다. GLOVE의 데이터 관리자인 GDM(GLOVE Data Manager)은 대용량 데이터의 분산 병렬 가시화를 위해 분산 공유 메모리를 제공하는 GA(Global Array)를 이용해 테라 바이트 단위의 데이터를 실시간으로 처리한다. 그러나 대용량 과학 데이터를 가시화 하는 과정에서 기존의 Data Locality를 고려하지 않은 데이터 접근 방식으로 인한 성능 저하를 확인했다. 본 논문은 기존 GLOVE에서 발견한 성능 저하 현상을 밝히고, 이에 대한 해결 방법을 제시한다.
그리드 환경에서 OGSA(Open Grid Service Architecture)는 분산된 서비스의 이용 편의를 위한 시스템 독립적인 인터페이스를 제공한다. 하지만 OGSA 에서 사용자가 작업 수행시 필요로 하는 QoS 와 서비스의 신뢰성을 보장하기 위해, 동일한 그리드 정보 제공자를 이용하는 여러 서비스간의 공유 자원에 대한 경쟁 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 OCSA 에서 여러 서비스의 효율적인 자원 할당을 보장하는 다이나믹 Data Replication 관리를 위한 의사결정 알고리즘을 제안한다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자는 중앙처리장치, 메모리, 네트워크, 저장 장치 등과 같은 인프라를 IaaS(Infrastructure as a Service) 서비스로 제공받을 수 있다. 저장 장치의 경우 서비스 제공자가 제공하는 물리적인 자원들의 인스턴스가 제공하는 저장 용량이 제한되어 있으므로, SQL 서버가 사용할 수 있는 최대 저장 용량을 지원할 수 없다. 본 논문에서는 한정된 용량을 가진 인스턴스들의 네트워크 디스크를 공유하여 SQL 서버에서 사용할 수 있는 대용량의 저장소를 확보하기 위한 방법을 제안한다. 실험을 통해 아마존 EC2 윈도우즈 환경에서 아마존 EBS 볼륨을 사용하는 하나의 인스턴스가 사용할 수 있는 최대 저장 용량을 초과하는 대용량 저장 공간을 확보할 수 있으며, SQL Server를 운영하는 아마존 클라우드 환경에서 디스크 용량 및 성능을 증가시켜 전체적인 SQL Server의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
지난 수십 년간, 컴퓨터 기술의 발전은 응용연구의 데이터집약형 연구라는 새로운 패러다임으로 변화를 가져왔다. 지리적으로 떨어진 연구자들에게 대용량 실험 데이터를 저장, 공유, 분석하는 환경이 요구되고, 우리나라는 연구 경쟁력 강화를 위해 국가과학기술연구망(KREONET)과 대용량데이터센터 등 국가 차원의 인프라를 서비스하고 있다. 특히, KREONET는 2016년부터 세계 주요 연구지까지 최대 100Gbps의 속도로 연결하는 네트워크를 제공하고 있다. 본 논문에서는 국제간 협업을 지원하는 초고속 장거리 전송의 연구 환경으로서, 고성능 전송 노드와 계산 자원을 고속의 네트워크에 연동한 대용량 데이터전용의 전송플랫폼 시연 결과를 소개하고자 한다.
본 논문에서는 대용량 WDM 광통신망에서 장애가 발생하였을 경우 이를 효율적으로 복구할 수 있는 기법에 대해 연구하며, 특히 보다 적은 통신망 자원을 이용해 높은 복구율을 얻을 수 있도록 복구 기술의 효율성을 극대화하는 것을 연구의 중점 목표로 한다. 복구 방법의 효율성은 목표로 하는 복구율을 얻기위해 필요한 예비 자원의 양에 의해 결정되며, 효율성을 높이기 위한 기본적인 방법은 예비 자원의 공유이다. 이를 위해서 복구용 대역폭의 공유뿐만 아니라 복구 경로의 공유를 통해 자원 이응의 효율성을 증가시킬 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 논리적인 다중 링 구조에 의한 통신망 복구 기법으로 링 토폴로지의 특성을 이용해 빠르고 간단한 복구 동작을 제공하며, 동시에 다중 링 구성을 통하여 대체 경로의 분산과 공유 정도를 높이고 단위 링크당 예약되어야 하는 예비 광파장의 수를 줄임으로써 전체 통신망 자원 이용의 효율성을 높일 수 있다. 성능 분석 결과 제안된 기법은 목표로 하는 복구율을 보장하는 동시에 통신망 자원 이용의 효율성을 크게 증가시킴을 확인할 수 있었다.
현재 SNS는 일반적인 소셜 커뮤니케이션 기능과 더불어 회사나 교육기관 등의 다양한 분야에서 빠른 의사결정이나 효율적인 업무처리 등에 널리 활용되고 있다. 하지만 기존의 일반적인 SNS 플랫폼들은 사용자 그룹을 위한 계층적인 협업 워크스페이스 환경이나 마이그레이션을 위한 워크스페이스 백업 기능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 협업 미들웨어인 C3ware를 이용하여 Elgg SNS 플랫폼을 확장한 협업 워크스페이스 환경인 ElggSpace에 대해서 설명한다. ElggSpace는 클라우드 스토리지 기반의 C3ware와 연동하여 사용자 그룹의 대용량 자원 공유를 위한 협업 워크스페이스를 체계적으로 지원한다. 이와 더불어 ElggSpace는 자원 관리를 위한 고수준의 접근제어와 워크스페이스 백업기능을 제공하여 효과적인 협업을 가능하게 한다.
P2P 환경에서의 파일 공유 방식은 클라이언트/서버 방식과는 다르게 값비싼 서버를 사용하지 않고 클라이언트 컴퓨터들만을 사용하여 자료의 공유 및 관리를 분산시킨다. 이러한 이유로 대용량의 서버를 사용하는 클라이언트/서버 방식에서 발생하는 인적, 물적 자원의 낭비를 최소화 할 수 있다. 또한 사용자의 수가 늘어날수록 연산, 협업의 성과가 높아지는 등의 혜택을 제공한다. 이와 같은 이유로 인해 많은 사람들이 P2P에 관심을 갖고, 또한 현재 각광받고 있는 모바일 관련 분야에도 P2P를 이용한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 P2P 서비스란 서버의 중개 없이, 서버에 접속해 있는 한 모바일 클라이언트에서 다른 모바일 클라이언트로 다양한 정보 및 데이터를 전송하는 방식으로, 종래의 P2P 개념을 모바일 기반으로 확장한 것이다. 본 연구에서는 모바일 P2P 서비스를 영농정보 공유, 재해 정보의 통계 및 분석을 위한 프로그램에 응용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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