본 논문에서는 인터넷/인트라넷 환경에 사용할 수 있으며 인터넷 방송 기능을 제공하는 푸시 시스템을 개발하면서 다수 사용자를 수용하기 위한 방안을 연구하였다. 특히 사용자 접속에 따른 푸시서버의 부하량 증가와 접속빈도에 의한 푸시서버의 분산효과를 분석하였다. 분산된 상태에서 채널을 공유하기 위한 방법으로 공통채널과 지역채널로 구분하여 푸시서버마다 공통채널을 복제하는 방식으로 대규모 사용자를 분산 수용하면서 정보 취득에 어려움이 없도록 하였으며 분산 푸시서버에서 채널연동을 효과적으로 수행하기 위한 알고리즘을 고안하게 되었다.
다중 지역으로 구성된 이동 에이전트 컴퓨팅 환경에서 공간적 복제 기반 기법(SRBA: Spatial Replication-Based Approach)은 에이전트의 고장발생 시에도 그 에이전트의 수행이 대기 없이 계속적으로 진행될 수 있도록 하기 때문에, 대표적인 이동 에이전트 결함 포용 기법으로 사용될 수 있다. 그러나 이 기법을 실제의 이동 에이전트 기반 컴퓨팅 시스템에 적용하는데 있어서, 단계별로 복제된 이동 에이전트들에 대한 위치추적 및 관리비용을 최소화시키는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하는 새로운 이동 에이전트 위치 관리 프로토콜인 SRLM(Location Management protocol for Spatial Replication)을 제안한다. 제안된 프로토콜은 단계군 내의 복제된 이동 에이전트들 중 대표 작업자만이 자신의 지역서버에게 위치등록하게 함으로써 기존 프로토콜에 비해 위치갱신 및 메시지 전달 비용을 매우 줄인다. 또한, 이 프로토콜은 한 단계 군에서의 대표 작업자 결함 발생시 새로운 대표 작업자의 선출로 인한 위치 관리 문제를 해결한다.
클라우드 컴퓨팅 및 서비스의 확산으로 인터넷 트래픽과 서비스 품질 향상에 대한 요구가 증가하면서 데이터 센터 내부 서버의 리소스를 보다 효율적으로 사용하는 서버 가상화와 네트워크 가상화 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 트래픽 모니터링을 위해 패킷을 복제하는 기존의 하드웨어 TAP (Test Access Port) 장비는 서버 가상화 환경에서 구성된 가상 데이터 경로 (datapath)에 적합하지 않기 때문에 하드웨어 TAP 장비를 소프트웨어로 구현한 Virtual TAP (vTAP)을 통해 가상 스위치에서 패킷을 복제한다. 그러나 가상 스위치에서 vTAP을 구현하면 호스트 머신의 컴퓨팅 리소스를 가상 스위치 및 가상 머신과 공유하기 때문에 성능 저하 문제가 발생한다. 이 문제를 극복하기 위해 고속 패킷 처리 기술인 eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) 기반의 vTAP 구현 기술을 제안하고 기존 방법과 성능을 비교한다.
최근 모바일 장치의 발전으로 인하여 이동 객체의 위치를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(LBS:Location Based Service)가 발전되고 있다. 위치 기반 서비스에서는 이동객체의 위치 정보가 시간의 흐름에 따라 그 변화량이 방대하게 증가되기 때문에 대용량 데이터를 관리하기 위한 데이터베이스의 필요성이 요구되고 있다. 기존의 데이터베이스 시스템은 하나의 서버가 모든 처리를 담당하므로 동시 사용자 수가 제한되고, 사용자의 수가 증가할수록 성능이 저하된다. 특히, 사용자 질의의 급증에 대해 유연하게 대처하지 못해 시스템이 정지하여 서비스를 제공하지 못하게 된다. 본 논문에서는 대량의 데이터를 관리하고, 사용자 질의가 급증하여도 서비스가 계속되는 GMS/Cluster를 제안한다. 제안한 GMS/Cluster는 비공유 데이터베이스 클러스터로 독립적으로 질의를 처리할 수 있는 노드와 노드들의 묶음인 그룹으로 구성된다. GMS/Cluster는 분할 정책의 사용으로 대량의 데이터를 효율적으로 관리하여 성능이 향상되고, 복제 정책의 사용으로 서비스를 하던 노드가 정지되어도 복제본을 가진 노드가 대신 서비스를 하여 가용성이 높아지며, 서비스를 중지하지 않고 실시간으로 온라인 확장을 하여 급증하거나 접근 패턴이 변경하는 사용자 질의에 대처할 수 있다.
클라우드 컴퓨팅이란 인터넷 기술을 활용하여 모든 인프라 자원(소프트웨어, 서버, 스토리지, 네트워크 등)을 서비스화(as a Service)하여, 언제, 어디서든, 장치에 독립적으로 네트워크를 통해 사용하고, 사용한 만큼 비용을 지불하는 컴퓨팅으로써, 대표적인 서비스 업체로는 구글과 아마존이 있다. 최근 아파치 재단에서는 구글의 GFS와 동일 또는 유사한 시스템을 만들기 위해 HDFS 오픈소스 프로젝트를 진행하고 있다. HDFS는 빈번한 하드웨어 고장에도 원본 데이터를 복구할 수 있는 가용성을 보장하기 위해 파일 데이터를 블록 단위로 나누어, 다시 datanode에 복제하여 저장한다. 이 기법은 복제가 많아 질수록 가용성은 높아지나 스토리지가 증가한다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 행렬의 특성을 이용한 새로운 분산 저장 기법을 제안한다.
가상환경에서의 실시간 상호작용을 지원하기 위해 가상세계의 데이터를 서버에서 클라이언트로 복제 해놓는 방법이 쓰여지고 있다. 효과적인 복제를 위해서는 두 가지 기법 - 우선 순위기반의 객체 전송과 캐싱 및 프리패칭 기법이 쓰이고 있다. 기존의 캐시와 프리패칭 기법들은 사용자와 객체간의 지역적 관계를 이용하고 있지만, 이는 어떤 종류의 객체가 사용자에게 더 중요한 지를 결정할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 지역적 관계 뿐 아니라 개별 사용자의 객체에 대한 관심도로부터 발생하는 객체에 대한 우선 순위를 이용하여 사용자 기반의 캐싱과 프리패칭을 사용하는 분산 가상환경 하에서의 확장성 있는 데이터 관리 기법을 제안한다. 또한 이 기법에서는 사용자의 행동 모드를 구분함으로써 더욱 높은 캐시 적중 비율을 얻을 수 있다.
인터넷의 확산과 컴퓨터 간 상호연결성의 증대로 디지털 자원에 대한 유통 환경이 급속히 변화함에 따라 디지털 형태의 음악, 화상, 영상물, 출판물 등 멀티미디어 자료에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 하지만 디지털 저작물은 품질에 대한 손상이 없이 복제가 가능하기 때문에 불법복제 방지를 위한 디지털 저작권 보호문제가 중요한 이슈로 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존의 암호화 방법보다 다양한 키를 생성하는 알고리즘을 제안하며, 키 생성 알고리즘을 통해 각각 생성된 랜덤 대칭키를 서버에 저장하지 않는 기존의 시스템보다 보안성이 높은 암호화 방법을 제안한다.
분산 파일시스템은 네트워크를 통해 여러 대의 서버들이 하나의 파일 시스템을 구성하여 높은 확장성과 고 가용성을 지원한다. 분산 파일 시스템에서는 신뢰성과 고성능이 중요하며 대부분의 분산 파일시스템은 이를 위해 데이터 복제에 의존한다. 그러나 이 방법은 저장 공간의 오버헤드를 증가시키는 단점을 가진다. 이 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 대표적인 분산 파일 시스템인 HDFS에 분산 RAID에서의 erasure code로 데이터 복제본을 대체하는 방법으로 가용성과 신뢰성을 유지하면서 저장 공간을 절약하는 방법을 제안한다.
스마트폰이 일반화되면서 앱 시장의 활성화와 함께 불법 앱 배포 및 사용으로 인한 많은 문제들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 불법 앱의 배포를 막고 저작권을 강화하기 위한 하나의 방법으로써 네트워크에서 전송 중인 불법 앱을 탐지하고 신고하는 불법 앱 전송 탐지 시스템을 제안한다. HTTP와 FTP 같이 파일 전송에 많이 사용되는 통신 프로토콜을 대상으로 패킷 스니핑, 분석, 조합 과정을 통해 네트워크로 전송중인 앱 파일을 복원하며, 내부에 삽입된 워터마크를 추출하여 저작권 정보를 확인함으로써 불법 앱 전송 여부를 판단한다. 본 논문에서 제안하는 불법 복제 앱 전송 탐지 시스템은 네트워크 디바이스 수준에서 패킷 스니핑을 수행하여, 불법 앱엽 전송 탐지를 위한 시스템의 성능 저하를 최소화한다. 또한 스니핑한 패킷들을 효율적으로 조합하고 앱 파일 여부를 식별할 수 있는 기준을 제안하며, 중앙 신고 서버를 통한 탐지 결과 확인을 위한 서비스를 제공한다.
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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