미래지향적 네트워크 및 서비스 인프라의 구축을 위해 네트워크의 개방화와 가상화에 대한 관심이 높아졌다. 이를 지원하는 기술로서 SDN (Software-defined Networking) 및 NFV(Network Function Virtualisation) 기술이 소개되었다. 특히 트래픽에 따라 필요한 네트워크 기능들을 선택적으로 조합 및 실행하여 하나의 네트워크 서비스를 구현하는 서비스 체이닝(Service Chaining 혹은 Service Function Chaining) 기술이 높은 관심을 받고 있다. 이를 통해 컴포넌트 서비스들로 이루어진 경로를 정의함으로써 네트워크 서비스를 적시에 구성 및 능동적으로 제어할 수 있다. 본 고에서는 서비스 체이닝 기술의 기본 개념및 기능에 대해 간략히 소개하고, 주요 기능의 표준화를 담당하는 IETF SFC WG 의 주요 표준화 이슈에 대한 분석 및 향후 전망을 기술한다.
기존 동적 라우팅은 최소 링크 비용을 기준으로 최적의 라우팅 경로를 설정하고 이에 따라 유입 혹은 유출 되는 플로우를 단말로 전송한다. 하지만 이 경우에는 보안 기능을 담당하는 미들 박스를 우회하게 되고 이에 따라 해당 네트워크는 보안 위협을 직면하게 되는 문제가 발생한다. 따라서 최적의 라우팅 경로 설정 시 각 플로우의 서비스 유형을 고려하여 해당 플로우를 보안 미들 박스를 거쳐 단말로 전송하기 위한 라우팅 방안인 동적 서비스 체이닝이 필요하다. 본 논문에서는 SDN의 동적 플로우 트래픽 제어 기능과 보안 서비스 기능을 동시에 고려한 동적 라우팅 방안에 대해 제안한다.
서비스 기능 체이닝(SFC: Service function chaining)은 다수의 서비스 기능들을 순차적으로 구성하는 기술이다. 서비스 기능 체이닝에서는 확장성과 fault-tolerant를 위해 다수의 서비스 기능 인스턴스가 필요하며, 네트워크에 인입된 플로우는 다수의 서비스 기능 인스턴스로 적절하게 분배되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 각 서비스 기능인스턴스들의 자원을 고려하면서 종단 간 지연시간(latency)을 최소화 할 수 있는 플로우 분배 문제를 정의한다. 또한 GT-ITM 토폴로지 생성 툴을 사용하여 보다 현실적인 네트워크 토폴로지 상에서 시뮬레이션을 수행하고, 그 결과 최적의 플로우 분배 기법이 전체 지연시간을 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 대규모 트래픽을 처리하는 NFV환경의 서비스 기능 체이닝 영역에서 sFlow 기반의 트래픽 분류기를 이용한 트래픽 관리 기법을 제안하고 있다. sFlow의 실시간 트래픽 샘플링을 사용하여 실시간으로 변화하는 트래픽의 효과적인 관리를 기대할 수 있으며, 제안한 트래픽 관리 기법은 대규모 트래픽의 네트워크 안정성과 보안을 향상시킨다.
안드로이드 마켓을 보면 서드 파티 어플리케이션이 상당한 비중을 차지하는 것을 볼 수 있다. 하지만 이런 서드 파티 어플리케이션의 보안 측면에 대한 연구는 많이 이루어지지 않고 있는 실정이다. 그 중에서도 서드 파티 어플리케이션이 많이 사용되는 것 중 하나가 모바일 VoIP(Voice Over IP) 어플리케이션이다. 모바일 VoIP 어플리케이션 중에서 본 논문은 구글 보이스 서비스를 연동시켜주는 대표적인 3가지 서드 파티 어플리케이션의 사용자 인증 구조에 대해 알아본다. 그리고 안드로이드 파일 시스템 구조 속에서 사용자 계정 정보를 저장하고 있는 파일을 통해 계정 정보를 전달하는 흐름을 파악하고 현재 쓰이고 있는 방법에 대한 취약점을 통해 일어날 수 있는 위험 요소를 알아보고 타원 곡선 디피-헬만 키 교환과 해시 체이닝을 사용해 개선된 인증 메커니즘 방안을 제안한다.
사물인터넷(IoT: Internet of Things)과 클라우드(Cloud) 컴퓨팅의 융합에 기반한 소위 IoT-Cloud 서비스들이 ICT 기반의 창의적이고 다양한 미래지향적인 응용 서비스를 구현하는 핵심 모델로 부상하고 있다. IoT 부분의 기기에서 부족한 컴퓨팅 능력을 공유형 클라우드로 보완하는 IoT-Cloud 서비스의 실증은 컨테이너(container)를 활용한 마이크로서비스(microservice) 기반 구현이 효율적이다. 마이크로서비스로 구현된 응용 서비스의 품질은 서비스 기능(function)들을 서로 연결(inter-connect)하는 서비스기능체이닝(SFC: service function chaining) 과정에서 발생하는 특정 기능 또는 이들의 연결에 따른 병목(bottleneck) 등에 영향 받는다. 전체 서비스의 정상작동을 보장하기 위해 서비스 환경 변동을 감안한 다양한 테스트 과정이 필요하며, 이를 통한 지속적인 개선 노력이 필요하다. 본 논문에서는 Node.js 기반의 IoT-Cloud 서비스를 대상으로 DevOps(개발운영병행체제) 기반 지속적인 통합 도구와 응용 성능 모니터링(application performance monitoring) 기법을 활용하여 지속적인 통합을 실험적으로 실증하고 그 효과를 논하고자 한다.
제 4차 산업혁명의 등장으로 다양한 기술들이 다양한 기술들이 주목받고 있으며, 이 중에서 가장 주목 받고 있는 기술은 빅 데이터 기술이다. 이에 따라 최근 빅 데이터를 이용하기 위한 기업들이 크게 증가하고 있고, 해당 기업들을 위해서 방대한 데이터를 빠르게 전송 및 처리할 수 있는 고성능 네트워킹의 필요성이 증가하고 있다. 데이터의 전송과 처리 속도를 향상시키는 직접적인 방안으로 물리적인 네트워크 장비를 증설할 수 있지만 이는 상당한 비용의 증가를 초래하므로, 이를 해결하기 위해 네트워크 가상화 기술이 대두되었다. 하지만 네트워크 가상화 기술은 네트워크의 성능을 보장할 수 없다는 문제점을 가진다. 이러한 문제가 발생하는 주된 이유는 서버의 운영체제 커널 단에서 패킷을 처리하는 과정에서 성능을 저하시키는 요소들이 다수 존재하기 때문이며, 이를 해결하기 위해 나타난 기술이 패킷가속화기술이다. 본 논문에서는 개방형가상스위치 기반의 패킷가속화기술을 적용한 실험환경을 구성한 후, 이를 통해 가상 스위치 기반의 성능 시험과 패킷가속화기술을 이용한 서비스 체이닝 기술에 대한 성능 시험을 수행했다. 그리고 두 가지 시험을 통해 패킷가속화기술의 안정성과 성능을 검증하였다.
5G 네트워크의 핵심 기술 중 하나인 네트워크 기능 가상화 (NFV, Network Function Virtualization)는 유연하고 민첩한 네트워크 구축 및 운용을 가능하게 만드는 장점이 있다. 하지만, 한편으로는 수 많은 가상 자원을 생성하기 때문에 네트워크 관리를 복잡하게 만드는 원인이 된다. 일반적으로, NFV 환경에서는 가상 네트워크 기능(VNF, Virtual Network Function)들로 구성된 서비스 펑션 체이닝 (SFC, Service Function Chaining)을 통해 일련의 네트워크 기능들을 트래픽에 적용한다. 따라서 서비스 요구사항을 만족시킬 수 있도록 동적으로 SFC에 알맞은 양의 컴퓨팅 자원 또는 인스턴스를 할당하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 SFC에서 적절한 수의 VNF 인스턴스를 운용하기 위해 강화학습 알고리즘의 하나인 Deep Q-Networks (DQN)을 이용한 Auto-scaling 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 SFC로 유입되는 트래픽의 증감에 따라 SFC를 구성하는 다계층 (Multi-tier) 구조에서 스케일링(Scaling)이 필요한 계층을 선택하고, 스케일링을 통해 효과적으로 VNF 인스턴스들 개수를 조절한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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