최근 분산시스템은 사용자들에게 데이터센터의 컴퓨팅 자원 및 서비스를 온라인 상에서 효율적으로 제공하는 개념의 클라우드 컴퓨팅으로 진화하고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 그리드 컴퓨팅에서 지역적으로 분산되어 있는 컴퓨팅 시스템 자원의 공유로 인하여 발생하는 잠재적 위험성을 중앙집중화 된 형태의 데이터센터를 구축하여 줄이고, 거대한 데이터 세트를 분산 처리할 수 있게 하는 서비스 플랫폼이다. 본 논문에서는 대표적인 클라우드 컴퓨팅 미들웨어인 하둡에서 데이터 복제 시 사용하는 1:1 전송 방식을 1:N 방식으로 수정하여 성능을 개선하는 메커니즘을 제안하였다. 제안한 1:N 데이터 복제 방식은 기존의 방식에 비하여 데이터 전송 시간을 현저히 개선하였다.
본 연구에서는 분산된 시스템 안에서 네트워크를 이용하여 다량의 자료와 데이터를 동시에 공유할 수 있을 뿐만 아니라 원격지에서도 실시간으로 실험이 가능한 건설실험시설의 분산공유에 따른 실질적인 연구현황과 이에 따른 문제점을 그리드컴퓨팅을 이용하여 분석하였다. 이로써, 향후 건설실험시설의 인프라 구축에 있어 분산공유에 대한 데이터의 처리와 공유를 가능하게 하는 시스템구축의 실질적인 방향을 제시하고자 하며, 분산된 다양한 데이터를 다수의 사용자에게 동시에 공유할 수 있는 건설실험시설의 인프라를 구축하는데 기여하고자 한다.
그리드(Grid)는 WWW 컴퓨팅 모델을 계승할 차세대 분산 처리 모델이며, 자바 언어는 그리드 시스템을 설계하고 구현하는 훌륭한 개발 언어이다. 자바언어는 분산 처리를 위해 개발되었으며, 현재 WWW 응용 개발에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 그리드의 기본 개념을 소개하고, 자바 언어를 사용한 컴퓨팅 그리드를 설계하고 구현하였다. 구현된 컴퓨팅 그리드에 알맞은 분산 응용 프로그램의 실행 결과를 분석하였다. 본 논문에서 구현된 그리드에 사용된 분산 멀티미디어 응용의 실행 결과는 기존의 시스템에 비하여 매우 향상된 성능을 보여주고 있다.
최근 클라우드 서비스 공급자들은 세계적으로 증가하는 고객의 수요에 대응하기 위하여, 다양한 지역에 데이터센터들을 구축하고 시스템의 규모를 확장시키고 있다. 클라우드는 통합된 자원을 이용하기 때문에 부하 분산(load balancing)을 통해서 시스템의 성능 및 안정성을 향상시킬 수 있다. 하지만 지역적으로 분산된 데이터센터들을 운영하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 자원 부하의 분산과 서비스 응답 속도(service response time) 사이의 상관 관계를 고려할 필요가 있다. 그럼에도 불구하고 대부분의 클라우드 서비스 공급자들은 고정된 최소 서비스 응답 속도를 서비스 수준 협약(SLA: Service-Level Agreements)을 제시하고 있는 현실이다. 이와 같이 SLA에 최소 서비스 응답 속도를 임의로 고정할 경우, 거리차이가 있는 데이터센터(SLA에 명시된 응답 속도 보다 느린 데이터센터)에는 부하가 분산되기 어렵다. 따라서 지역적으로 분산된 데이터센터 환경에서는 응답 속도에 대한 가변 SLA를 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 지역적으로 분산된 데이터센터를 운영하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가변 응답 속도를 적용하기 위한 방법으로써 서비스 응답 속도와 가격을 고려한 자동화된 SLA 협상 메커니즘을 적용하고 그 유효성을 평가하였다. 시뮬레이션을 이용한 실험 결과를 통해서 SLA 협상을 통한 가변 SLA를 이용하는 방법이 고정된 SLA를 이용하는 방법에 비해서 더 높은 SLA 보장률을 지원하고 클라우드 공급자에게 더 높은 수익을 제공함을 확인하였다.
최근 빅데이터 및 인공지능의 중요성이 커짐에 따라 클라우드 시스템을 효율적으로 설계하고 관리하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 기술 발전으로 각 개인은 고성능의 컴퓨팅 자원을 소유하고 있지만, 이 자원이 대부분 잉여 자원으로써 낭비되고 있다는 점을 착안하여, 잉여 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하기 위해 엣지 클라우드 환경에서 분산된 자원의 가용성을 확보하기 위한 방법을 제안한다.
선출 프로토콜은 프로세스들의 그룹 통신, 데이터베이스의 원자성 완료와 복제된 데이터의 관리 등의 조정자(coordinator)가 이용 될 수 있는 많은 실질적인 문제를 해결하는데 하나의 기본적인 구성 요소로 이용 될 수 있다. 이 문제는 여러 연구단체에서 포괄적으로 연구 되어왔던 바, 이렇게 주된 연구 관심 영역이 된 하나의 이유는 많은 분산 프로토콜들이 하나의 선출 프로토콜을 필요로 하기 때문이다. 그러나 이러한 유용성에도 불구하고, 우리가 알기에는 이동 분산 컴퓨팅 환경에서 이러한 문제를 다룬 연구는 아직 없었다. 이동 분산 시스템은 기존의 분산 시스템 보다 훨씬 더 실패(failure)의 가능성이 높다. 그러한 환경에서 다수의 움직이는 노드들(nodes)로부터 선출의 문제를 해결하는 것은 움직이는 노드의 많은 실패(failure)에도 불구하고 하나의 모바일 노드가 우선순위에 의하여 리더로 선출 될 수 있도록 하는 것이다. 본 논문에서는 이동 분산 컴퓨팅 시스템에서 선출 문제에 대한 하나의 해결 방안을 제시 한다. 이 해결 방안은 Group Membership Detection 알고리즘에 바탕을 두고 있다.
최근 높은 컴퓨팅 파워를 요구하는 응용문제 처리를 위해 고 비용의 슈퍼컴퓨터 대신 인터넷상에 분산된 다수의 일반 컴퓨터들을 이용하는 병렬처리에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 다중 에이전트 시스템을 기반으로 하여 이질적인 성능을 갖는 컴퓨터들을 병렬 컴퓨팅 환경으로 구성하고 각 호스트의 성능측정 결과에 따라 효율적으로 작업을 분산하는 기법을 제안한다. 또한 본 연구에서 제안한 방법을 다중 에이전트 시스템인 IBM의 AgletsTM을 사용하여 실험적으로 성능을 평가하고, 기존 연구와 비교한다.
최근 들어 이질적인 컴퓨팅 자원들을 이용하는 GRID같은 연구가 진행 중에 있다. 이는 여러 지역에 분산되어있는 고성능의 시스템들을 네트워크로 연결하여 작업을 좀더 빠르게 수행시키는데 목적을 두고 있다. 이러한 시스템에서 작업을 수행하면 수행시간을 단축시킬 수 있다는 장점을 가지고 있으나 컴퓨팅 자원들이 여러 지역에 분산되어 있고 각 자원들의 성능이 모두 다르다는 단점 또한 가지고 있다. 따라서 이러한 시스템에서 스케줄링 정책은 자원의 특성을 고려해야 한다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 GRID 환경에서 기존의 스케줄링 알고리즘을 적용가능한지, 그리고 기존의 성능과 유사한 결과를 보이는지를 시뮬레이션을 통해 살펴보았다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터를 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 암호화하여 저장한다. 구글, 야후 등 글로벌 인터넷 서비스 업체들은 인터넷 서비스 플랫폼의 중요성을 인식하고 자체 연구 개발을 수행, 저가 상용 노드를 기반으로 한 대규모 클러스터 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 기술을 개발 활용하고 있다. 이와 같이 분산 컴퓨팅 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 대용량 데이터의 분산관리가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 한편, 대용량 데이터의 다양한 이용 형태로부터 악의적인 공격자나 내부 사용자에 의한 보안 취약성 및 프라이버시 침해가 발생할 수 있다. 특히, 하둡에서 데이터 블록의 권한 제어를 위해 사용하는 블록 접근 토큰에도 다양한 보안 취약점이 발생한다. 이러한 보안 취약점을 보완하기 위해 본 논문에서는 비밀분산 기반의 블록 접근 토큰 관리 기법을 제안한다.
본 논문에서는 분산된 자원 관리를 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 새로운 특징들을 가진다. 첫째로, 자원 관리 시스템은 시스템 속성에 의해 특징지어지는 자원 컨텐츠 정보를 사용하여 분산되어진다. 자원 컨텐츠에 의거하는 분산 시스템은 그리드를 통해 워크로드 균형을 고려한다. 또한 Quality of Service(QoS)를 위한 특수한 스케줄링 요청을 만족시킨다. 두 번째로. 분산 시스템은 계층적 peer-to-peer 네트워크를 구성한다. 이러한 peered 네트워크는 효과적인 메시지 라우팅 메커니즘을 제공한다. 제안된 프레임워크가 시뮬레이션을 통하여 분산 환경에서 QoS를 만족한다는 것을 증명하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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