지금까지 구축 된 공간 데이터들을 각 서버끼리 공유하여 유사한 내용의 공간정보구축을 위만 중복투자를 막고 공간데이터의 활용도를 높이는 방안이 시급하다. 멀티서버 환경에서의 공간데이터의 공유는 데이터의 보안과 사용자 편의성을 고려하여 뷰로 제공되고 관리되어질 수 있다. 분산 된 대용량의 공간데이터에 대해 복잡한 공간연산 처리를 감안한다면 멀티서버 환경에서는 공간 뷰의 실체화가 필수적이다. 본 논문에서는 멀티서버 환경에서의 공간데이터의 유통을 지원하고 공유 된 공간데이터에 대한 사용자 편의성과 네트웍 부하를 고려한 공간 뷰 실체화 기법을 제안한다. 확장 된 공간데이터 디렉토리 서비스(Extended Spatial Data Diretory Service)를 이용하여 각 서버가 공유하는 공간테이블에 대란 정보를 검색하고, 검색 된 징보를 바탕으로 로컬서버는 각 서버에에 직접 접속하여 필요한 영역의 데이터를 얻어 뷰를 생성한다. 이때 공유 공간데이터가 대용량 데이터임을 고려하여 로컬서버는 공간 뷰 성의에 대한 술어를 분리하여 뷰 질의 처리를 각각의 원격서버로 분산시켜 네트웍 부하와 서버의 질의처리 비용을 줄이고 공간 뷰 서버에 실제화 시킴으로써 뷰에 대한 질의처리시 각 서버로의 접근을 데비터의 접근을 줄여 사용자 응-답시간을 최소화한다.
분산 가상 환경(Distributed Virtual Environment, DVE)시스템의 규모가 커지면서 확장성(scalability)이 중요한 이슈가 되고 있다. 시스템의 확장성을 높이기 위해 제안된 다중 서버 DVE 시스템에서 사용자들의 집단적인 움직임 특성은 서버간 작업부하의 불균형을 초래한다. 이는 전체 시스템의 효용을 떨어뜨리고 다중 서버의 효과를 감소시킨다. 결과적으로 시스템의 확장성이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 로드 밸런싱 기법은 크게 로컬 기법과 글로벌 기법으로 구분할 수 있다. 로컬 기법은 적은 비용을 갖지만 작업부하의 분포가 한쪽으로 치우쳐 있을 경우 성능이 낮다. 글로벌 기법은 좋은 성능을 보여주는 반면, 서버의 수가 증가하면 비용이 크게 증가한다. 본 논문은 서버들의 작업부하분포에 동적으로 적응(adaptation)하는, 대규모 다중 서버 DVE 시스템을 위한 확장성 있는 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서 과부하된 서버는 그 주변 서버들의 작업부하가 적을 경우 로컬 확산 (Local Diffusion) 로드 밸런싱을 수행하고, 그렇지 않을 경우 제한적 글로벌 (Limited Scope Global)로드 밸런싱을 수행한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 기법이 효율(efficiency)의 측면에서 기존의 로컬 기법과 글로벌 기법보다 각각 14%, 3%가 우수함을 보인다. 또한, 제안하는 기법은 서버의 수가 증가함에 따라 효율이 감소하는 추세가 기존 기법들보다 완만함을 보인다.
전자상거래 사용자와 대용량 멀티미디어 데이터의 증가로 인한 전자상거래 시스템의 급격한 부하 증가와 네트워크 트래픽의 증가는 클라이언트의 요청에 대한 서비스의 지연을 가져와 고객에 대한 고객만족도 감소와 기업의 경쟁력을 떨어뜨리는 요인이 되고 있다. 따라서 전자상거래 시스템의 효율적인 관리와 응답속도를 고려한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 전자상거래 시스템의 부하 분산을 위해 캐시 기능을 가진 로컬서버 기반의 계층적 구조의 전자상거래 시스템을 설계하고 로컬 웹서버를 위한 분할된 웹캐시 알고리즘을 제안하며 실험을 통해 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 기존의 유선 인터넷 환경에 모바일을 이용한 무선 인터넷 환경을 접목하여 작업자가 언제 어디서든지 자신의 모바일 기기를 이용하여 자신이 관리하는 장비에 대한 이상 유ㆍ무를 파악하고 고장 발생시 개인의 모바일을 이용하여 응급조처를 취할 수 있는 기능을 제공하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 각 단위공장의 설비로부터 출력되는 고장신호를 RF 무선전송 방식을 이용해 각 단위공장에 설치된 로컬서버의 시리얼 포트를 통해 전송한다. 또한 각각의 로컬서버에 수집된 고장정보는 TCP/IP 통신 프로토콜을 이용해 메인 호스트 서버로 전송되게 했다. 또한 현장에 설치된 네트웍 카메라를 통해서 현장 장비에 대한 영상을 메인서버의 웹 화면상으로 전송되도록 하여 원격 모니터링이 가능하게 했다. 메인서버는 모바일 기기를 이용해 외부와 인터페이스가 가능하다.
기존 클라우드 환경에서는 어플리케이션의 수행이 원격지 클라우드 서버에서 이루어지며, 해당 어플리케이션이 사용하는 물리 메모리, CPU 등 컴퓨팅 자원 역시 원격지 클라우드 서버에 존재한다. 따라서 원격지 서버가 보안 위협에 노출될 경우, 해당 환경에서 실행되는 모든 어플리케이션들이 보안 위협에 의해 영향 받을 수 있다. 특히, 악의적인 클라우드 서버 관리자에 의한 보안 위협으로 인하여, 비즈니스 모델로 많은 이점이 있음에도 불구하고 개인 및 기업 환경에서 클라우드 서비스를 도입하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 기존 클라우드 컴퓨팅 환경의 취약점을 근본적으로 해결할 수 있는 로컬 프로세스 실행 기술을 제안한다. 이를 통해, 기밀 데이터를 클라우드 서버가 아닌 로컬에 둘 수 있게 되어, 클라우드 서버에서 발생 가능한 보안 위협으로부터 기밀 데이터를 보호할 수 있게 된다. 즉, 보안 데이터를 사용하는 어플리케이션의 경우, 로컬 프로세스 실행 기술을 이용하여 원격지 서버가 아닌 로컬의 컴퓨팅 자원을 사용하여 실행할 수 있도록 설계한다. 이에 따라 보안 프로세스가 사용하는 자원들이 물리적으로 로컬에 존재하므로 원격지 서버의 취약성 문제를 해결할 수 있다.
FEC (Fog/Edge Computing) 환경에서 지연시간 최소화는 로컬과 에지 서버 간의 효율적인 협력을 보장하기 위한 최적의 계산 오프로딩 방법 결정을 통해 실현될 수 있다. 본 논문은 임의의 응용 서비스 실행모듈에 대한 부분 오프로딩 기반의 로컬(모바일 장치)과 에지 서버 간의 협업 경로를 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다중 분기구조를 포함하는 응용 서비스 실행모듈에 대한 부분 오프로딩 기반의 최적 협업 실행경로 추출 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 부분 모듈들의 실행위치에 따라 변화되는 지연시간 측정 및 분석에 적용가능하다.
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.
P2P 웹 캐싱 기술은 자신의 로컬 캐시에서 원하는 웹 객체를 찾지 못한 경우, 중앙 서버나 프락시 서버로부터 웹 객체를 받기 전에 P2P 네트워크에 참여하는 이웃으로부터 웹 객체를 받음으로써 기존의 서버-클라이언트 방식을 탈피하여 중앙 서버의 고장에 영향을 적게 받고, 중앙 서버로의 과도한 부하를 막아준다. 기존의 많은 P2P 웹 캐싱 시스템은 피어의 로컬 캐시 교체 정책으로 LRU기법을 사용한다. 하지만 이는 P2P 환경을 고려하지 않는 단순한 정책이다. 따라서 본 논문에서는 P2P 환경을 고려한 디렉토리 기반의 웹 캐싱 시스템을 통해서 P2P 협력적인 캐시 교체 정책을 제시하고 실제 웹 로그 트레이스로 시뮬레이션을 하여, 제안하는 교체 정책이 효과가 있음을 기술한다.
본 논문에서는 MIT에서 개발한 앱인벤터 2 서버를 자체적으로 구축하여 서비스를 제공하고, 자체 서버에서 안드로이드 앱을 개발하는 과정을 분석한다. 앱인벤터 2는 프로그래밍 언어를 배우지 않은 사람도 원하는 기능의 스마트폰의 앱을 개발할 수 있는 공개 소프트웨어로 초증등 학생들의 창의 및 논리적 사고 형성에 많은 도움을 주고 있는 교육적이면서 기능적으로 확장성이 뛰어난 전 세계적인 도구이다. 하지만 지금 사용되고 있는 앱 인벤터 2 는 MIT 사이트에 접속하여야 하며, 구글 크롬 브라우저에서 작동이 되고, 구글 메일 ID를 생성해 로그인을 해야 함으로, 만 14세 미만은 사용할 수가 없다. 이러한 앱인벤터 2를 자체적인 서버로 구축하여 로컬 서비스를 함으로써 이러한 단점을 보완한다.
빅데이터 분석을 위한 Hadoop 환경에서 고성능 저장장치인 SSD에 대한 중요성이 증가하면서 일반적으로 사용되는 저장장치인 HDD와 혼합하여 사용하는 연구들이 주목 받고 있다. 특히 SSD를 HDD의 캐시로 사용했을 때 저장장치에 대한 I/O 성능을 향상할 수 있다는 연구 결과들이 있다. 본 연구는 이를 바탕으로 SSD를 HDD의 캐시로 사용한다. HDFS는 저장장치에 접근하여 I/O를 수행하는데 기존에는 로컬 서버에서 캐시 미스가 발생한 경우 로컬 HDD로 접근한다. 이러한 방식은 접근하는 데이터에 따라 SSD의 높은 Bandwidth를 활용하지 못하게 되는 경우를 발생시키고 그 결과 특정 서버의 I/O 지연으로 전체 분산 처리의 성능을 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 HDFS 레벨에서 로컬 서버의 HDD와 데이터 복제본들이 저장된 원격 서버의 SSD에서 I/O를 수행하는 경우에 대해 수식을 통해 비용을 비교한다. 그 결과 항상 기대 성능이 높은 저장 장치를 선택하여 데이터를 읽어오게 함으로써 기존 방식보다 성능이 개선될 수 있음을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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