최근 4차 산업혁명의 기술이 발전하며 인공지능과 클라우드 컴퓨팅의 융합에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 클라우드 컴퓨팅에 컨테이너 기술을 접목한 새로운 컴퓨팅 환경이 주목받고 있다. 그러나 현재 사용되고 있는 컨테이너 기반의 가상화 기술은 컨테이너 실행에 필요한 파일과 설정 값을 포함하고 있는 컨테이너 이미지를 통해 배포하는 방식을 사용하고 다수의 컨테이너가 하나의 커널을 공유하기 때문에 취약한 패키지를 사용하는 컨테이너 이미지가 다수의 사용자와 공유 되어 시스템 보안이 매우 취약하다 이에 본 논문에서는 자연어처리 기법을 활용한 취약점 분석 시스템을 통해 컨테이너를 실행에 필요한 파일과 설정 값을 포함하고 있는 컨테이너 이미지에서 취약점을 분석하는 시스템을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.1-3
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2021
서버 가상화 기술은 초기 하이퍼바이저 방식에서 비즈니스 민첩성을 높일 수 있는 컨테이너 기술로 진화하고 있다. 하지만, 컨테이너 기술은 운영체제를 공유하고 잦은 빌드와 배포로 보안과 안정성에 대한 문제가 제기되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 서버 가상화 기술인 하이퍼바이저와 컨테이너 기술을 비교분석하고 애플리케이션 특성을 분석한다. 하이퍼바이저 기술은 하드웨어 가상화를 통해 안정성이 높은 반면 복잡하고 무거우며 속도가 느린 단점이 있다. 컨테이너 기술은 하이퍼바이저에 비해 가볍고 성능이 향상되는 반면 보안 및 안정성에 문제가 발생할 수 있다는 단점이 있다. 이를 통해 미션 크리티컬 워크로드를 가진 애플리케이션은 안정성이 우수한 하이퍼바이저 기술이 적합하고, 자원 사용이 가변적인 애플리케이션은 서버 확장이 유연하고 성능이 우수한 컨테이너 기술이 적합하다고 제안한다.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.6
no.10
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pp.415-420
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2017
Virtualization technique of OS-level is a new paradigm for deploying applications, and is attracting attention as a technology to replace traditional virtualization technique, VM (Virtual Machine). Especially, docker containers are capable of distributing application images faster and more efficient than before by applying layered image structures and union mount point to existing linux container. These characteristics of containers can only be used in layered file systems that support snapshot functionality, so it is required to select appropriate layered file systems according to the characteristics of the containerized application. We examine the characteristics of representative layered file systems and conduct write performance evaluations of each layered file systems according to the operating principles of the layered file system, Allocate-on-Demand and Copy-up. We also suggest the method of determining a appropriate layered file system principle for unknown containerized application by learning block I/O usage history of each layered file system principles in artificial neural network. Finally we validate effectiveness of artificial neural network created from block I/O history of each layered file system principles.
운영 체제 수준 가상화 기술의 결과물인 컨테이너는 경량화된 가상화 환경의 특징과 도커 프로젝트를 통한 손쉬운 패키지 관리와 배포를 특징으로 급격히 성장하였다. 이로써 컨테이너를 기반으로 한 IoT 클라우드 구성에 관한 연구가 진행되고 있지만, 한정된 자원과 성능을 가진 IoT 장치에서는 컨테이너의 가용성을 보장하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 컨테이너의 서비스가 종료되고 다시 개시되기까지의 시간이 어떤 요인에 의하여 영향을 받는지 분석한다.
Kim, Jaehwan;Kim, Gyeonghoon;No, Jaechun;Park, Seongsoon
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.32-33
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2020
쿠버네티스는 컨테이너를 사용하는 분산 클라우드에서 컨테이너화를 쉽고 빠르게 배포/확장할 수 있어 유용한 플랫폼이다. 쿠버네티스에서 다양한 애플리케이션들이 동작하며 서비스를 제공하고 있다. 서비스의 원활한 제공을 위하여 고객과 서비스수준에 대한 약속인 SLA와 SLA의 기준이 되는 SLO에 필요한 지표를 확인하는 것은 중요하다. 본 논문은 쿠버네티스 클러스터로 구성된 분산 클라우드 DECENTER를 소개하고 DECENTER에서 분산 AI 애플리케이션의 효율적인 SLO를 지원하는 모니터링 시스템을 제안한다.
소프트웨어 애플리케이션의 가상화를 지원하는 컨테이너(container)는 일반적인 가상머신과 같은 운영체제의 격리된 인스턴스 형태이지만 VM과는 달리 호스트 OS자원을 공유하여 자원을 효율적으로 사용할 수 있고 이식성이 좋으며 배포를 쉽게 할 수 있는 등 장점이 있다. 컨테이너의 중요성과 활용도가 높아지면서 그것을 관리하고 통제하는 오케스트레이션 솔루션도 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 Docker에 내장된 오케스트레이션 기능 중 하나인 Docker Swarm이 과도하게 메모리를 사용하는 문제점을 해결하고자 한다. 먼저, Docker Swarm의 구조에서 Manager 노드와 Worker 노드의 서비스를 증가시켜 실행시킨 후 성능을 평가한 후 과점유의 원인을 파악한다. 실험 결과 메모리 과점유의 원인은 컨테이너가 작동을 멈춘 후에도 여전히 메모리를 점유하고 있어 컨테이너를 증가시킬수록 메모리 이용률이 줄어들지 않는 것이 증명되었다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.1
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pp.87-97
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2023
Containers are an emerging virtualization technology that can build an isolated environment more lightweight and faster than existing virtual machines. For that reason, many organizations have recently adopted them for their services. Yet, the container architecture has also exposed many security problems since all containers share the same OS kernel. In this work, we focus on the fact that an attacker can abuse host resources to make them unavailable to benign containers-also known as host resource exhaustion attacks. Then, we analyze the impact of host resource exhaustion attacks through real attack scenarios exhausting critical host resources, such as CPU, memory, disk space, process ID, and sockets in Docker, the most popular container platform. We propose five attack scenarios performed in several different host environments and container images. The result shows that three of them put other containers in denial of service.
2013년 도커가 등장한 이후, 컨테이너 기술을 기반으로 한 프로젝트 및 사업이 지속적으로 활성화되고 있는 추세이다. 도커 컨테이너는 커널을 포함하고 있지 않음에 따라 기존 가상머신에 비해 경량화된 형태로 애플리케이션을 프로비저닝하는데 활용될 수 있다. 또한, 도커에서는 퍼블릭 도커 이미지 레포지토리인 Docker Hub를 통해 개발된 도커 이미지가 공유 및 배포될 수 있도록 하여 개발자들이 자신의 목적에 부합하는 서비스를 구축하는데 많은 도움을 주고 있다. 최근에는 클라우드 네이티브 환경에 대한 수요가 증가하면서 컨테이너 기술이 더욱 각광받고 있는 실정이다. 이에 따라 도커 이미지 및 이를 기반으로 한 도커 컨테이너 환경에 대한 보안을 위한 연구/개발은 다수 이루어지고 있으나, 도커 이미지 라이선스 컴플라이언스 이슈에 대한 논의 및 민감 데이터 보호 방안에 대한 연구/개발은 부재한 상황이다. 이에 본 논문에서는 도커 이미지 라이선스 컴플라이언스 위반 방지 시스템을 제안하여 도커 이미지 업로드시, Docker Hub 내 도커 이미지와 유사도 검사를 수행할 수 있는 방안을 제시하고자 하며, 도커 이미지 내 민감 데이터를 식별하고 이를 보안할 수 있는 방안에 대해 제시하여 신뢰할 수 있는 도커 컨테이너 공급망을 구축할 수 있음을 보인다.
TensorFlow와 알파고의 등장으로 인공지능의 높은 성능과 다양한 활용 가능성을 보이면서, 폭 넓은 산업 분야에서 머신러닝 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 반면, 머신러닝 기술은 GPU 기반 고속 병렬처리 기술과 인프라 기술을 기반으로 하고 있기 때문에, 머신러닝 기반 서비스 개발 및 제공에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 개선하기 위해서 개발한 고성능 GPU 기반 컨테이너 클라우드 시스템을 소개한다. 해당 시스템은 GPU 기반 고속 병렬처리를 지원하고, Kubernetes 클러스터에서 컨테이너를 기반으로 TensorFlow Serving을 손쉽게 배포할 수 있는 기능을 제공한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.81-83
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2022
고성능 컴퓨팅 기술과 딥 러닝 기술이 충분한 발전을 거쳐 인공지능 기술은 다양한 분야에서 실제로 적용되고 있다. 인공지능 플랫폼 기술이 사용자에게 적절하게 활용되기 위해서 엣지 컴퓨팅 기반의 마이크로 서비스 아키텍처(MSA)가 주목받고 있다. 이와 관련된 기술을 통해 클라우드 기반의 여러 인공지능 애플리케이션들이 엣지 장치에서 직접 처리가 가능하다면 비용적인 측면뿐 아니라 여러 관점에서 효율적이므로 엣지 컨테이너의 운용 기술에 대한 수요가 높아지고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 엣지 디바이스에 간단한 딥 러닝 서비스를 배포하고 운용할 수 있는 컨테이너를 구현하였다. 또한, REST 통신 방법 이외에 RPC 방식을 사용하여 원격 제어를 가능하게 하도록 구성하였으며, 여러 제어 기능들이 동작함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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