계산과학분야에서 컴퓨팅자원을 사용하는 사용자들은 수천 개의 CPU 규모의 클러스터단위로 컴퓨팅 자원을 사용한다. 자원의 크기에 따라 작업 실행 시간이 줄어들기 때문에 사용자들이 정확하고 빠른 연구결과를 얻기 위해서는 많은 컴퓨팅자원이 필요하다. 하지만 컴퓨팅자원의 한계와 비용의 문제로 모든 사용자들이 원하는 자원을 할당 받지 못한다. 본 논문에서는 컴퓨팅자원을 가상머신 클러스터 단위로 제공하는 방법과 자원의 낭비를 줄이기 위한 가상머신 동적 할당방법을 구현하였다.
본 논문에서는 클러스터 기반 엣지 모델에서 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 지능형 엣지 자원 할당 정책 모델을 제안한다. 최근 쿠버네틱스 기반 클러스터 엣지 시스템 개발 연구 다양한 방향에서 진행 중이다. 따라서, 본 논문에서는 클러스터-엣지 모델 구조를 소개하고 이 모델에서 컴퓨팅 자원을 가진 워커에 컴퓨팅 오프로딩 서비스를 효율적으로 사용할 수 있는 최적의 지능형 클러스터-엣지 컴퓨팅 자원 정책을 생성하는 구조 및 알고리즘을 제안한다.
그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 이기종의 자원들을 상호 연결하여 대용량의 컴퓨팅 문제들을 해하기 위해 개발되었다. 그리드 컴퓨팅은 다양한 자원들로 구성되어 있기 때문에 효율적이고 안정적인 작업 처리를 위해서는 자원 스케줄링 모델이 필요하다. 그래서 우리는 각 자원들의 성능을 측정하여 작업을 할당하는 자원 성능 측정 스케줄링 모델을 제안하였다. 우리는 자원 성능 측정 수식을 이용하여 자원들을 평가하였고, DEVS 시뮬레이션 모델링 환경에서 자원 성능 측정 스케줄링 모델을 실험하였다. 그리고 우리는 자원 성능 측정 스케줄링 모델의 효율성을 증명하기 위해 자원 성능 측정 스케줄링 모델의 실험 결과들을 기존 스케줄링 모델들과 비교하였다. 이 실험 결과들은 자원 성능 측정 스케줄링 모델이 자원 관리를 개선하고 안정적인 작업 처리를 보장해 줄 수 있음을 증명해 줄 수 있었다.
데스크톱 그리드 컴퓨팅은 이질성과 휘발성을 갖는 데스크톱 자원을 활용하여 대용량의 컴퓨팅 작업을 수행한다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서는 서로 다른 성능을 갖는 데스크톱 자원의 연산 참여와 이탈이 자유롭기 때문에 연산 수행의 안정성과 신뢰성을 보장하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 데스크톱 그리드 컴퓨팅에 연산 수행의 안정성과 신뢰성을 제공하기 위한 방안으로 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용한 자원 그룹핑 기법을 설계한다. 아울러, 실제 데스크톱 그리드 시스템의 연산 수행 로그 데이터에 기반하여 자원 그룹핑을 수행하고, 데스크톱 자원 그룹에 대한 결함포용으로의 적용 방안을 제시한다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 발전과 상업적인 성공과 함께 클라우드 자원의 이용률을 최대로 유지하면서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 연구에 대한 관심이 커지고 있다. 자원의 사용률이 최대로 높아지게 되면 에너지 소비량이 급격하게 증가하여 많은 에너지를 사용하게 되므로 자원의 사용율과 에너지 사용은 트레이드오프 관계를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 자원의 최대 사용 및 효율적인 에너지 사용을 위해 에너지 소비가 최적이 되는 자원 이용률의 임계값을 찾기 위한 연구를 수행하였다. 실험을 위해 자원 중 가장 많은 에너지를 소비하는 CPU를 이용하였고, 전력 측정을 위해 KEM2500 전력계와 ThrottleStop_500 프로그램을 사용하였다. 실험 결과 CPU 사용률이 약 90%일 때 에너지 사용량이 급격하게 증가하였으며, 기존의 평균 자원 이용률과 비교했을 때 12.3% 정도의 전기량이 더 소모됨을 확인하였다. 따라서 클라우드 컴퓨팅에서 CPU 자원의 이용률이 90%일 때 에너지가 최적이라고 할 수 있다.
자원제공자 컴퓨팅(Volunteer Computing) 환경에서 자원제공자의 연산에 대한 참여(join) 및 이탈(leave), 결함 등의 동적인 연산 수행 특성을 고려한 스케줄링 기법은 안정적인 연산 수행을 지원하는 시스템의 설계에 있어서 중요한 고려사항이다. 기존의 자원제공자 컴퓨팅 연구에서는 자원제공자의 자유로운 연산 참여와 이탈 및 연산 수행 중 일시적인 연산 중단 등의 휘발성(volatility)을 고려한 결함 포용적 스케줄링 기법이 없어 연산 수행 중에 빈번한 중단이 발생하고, 연산 수행 시간이 지연된다. 본 논문에서는 이러한 자원제공자의 휘발성으로 인해 발생되는 문제를 해결하기 위해 자원제공자 컴퓨팅 환경에 부합하는 다양한 가용성(availability)을 정의, 분류하고, 공헌도(Contribution Rate) 기반 차별화 스케줄링 기법을 제안한다. 공헌도 기반 차별화 스케즐링 기밥은 헌신도(Dedication Rate)와 능력도(Faculty Rate)를 이용하여 주어진 작업량에 적합한 연산 수행 능력을 가지는 자원제공자를 선출하여 작업을 할당하고, 결함이 발생할 경우에는 결함의 종류에 따라 유연하게 대처하여 불안정한 자원 제공과 연산 중단 현상을 완화시킨다 이로써, 연산 수행에 대한 완료성과 신뢰성을 향상시켜 연산 지연 및 전체 연산 수행 시간을 단축시킨다.
모바일, IoT, 데스크탑의 컴퓨팅 자원을 통합한 환경에서 다중 작업을 처리하는 연구가 진행되고 있다. 통합된 컴퓨팅 자원(Integrated Computing Resources)에서 다중 작업(Multi-Job)을 처리할 경우에는 실시간으로 발생하는 작업 부하 및 대규모의 컴퓨팅 능력이 요구된다. 또한 사용자에게는 단일 작업 처리 시간과 유사한 작업 처리 속도를 제공해야한다. 기존 클라우드 컴퓨팅의 작업 처리 연구에서는 고성능의 컴퓨팅 자원을 이용하여 단일 작업 처리 속도를 향상시키는 연구는 진행되었으나 다중 작업 처리에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 통합된 컴퓨팅 자원에서 두 개 이상의 작업을 수행하여 작업 처리량을 향상 시키는 다중 작업 스케줄링(MJS-MM)을 제안한다. MJS-MM은 서브미션된 작업을 분할(Decomposition)하고 가용 컴퓨팅의 성능기반 작업을 수행하여 총소요시간(Makespan)을 최소화 할 수 있도록 한다.
모바일 컴퓨팅의 발전은 모바일 디바이스에게 클라우드 컴퓨팅 기술 도입을 가져왔다. 모바일 클라우드 컴퓨팅은 워크스테이션 및 클러스터로 구축된 클라우드 컴퓨팅과 다르게 모바일 디바이스만을 가지고 자원 서비스를 제공한다. 모바일 클라우드는 모바일 디바이스의 저조한 하드웨어 성능과 산발적인 네트워크 연결을 가진다. 모바일 클라우드의 인프라 구성을 위해서는 모바일 디바이스의 연결 및 자원 통합이 매우 중요시 된다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅의 인프라 구축을 위해 연결된 모바일 디바이스의 자원 통합 및 지속적인 자원 서비스 관리를 제공하는 M-RIM(Mobile device - Resource Integration Management)을 제안한다. M-RIM은 모바일 디바이스의 성능 정보 메타데이터 기반 분산 자원을 통합하고 사용자에게 자원 서비스를 제공한다.
IT,BT,NT,ST 등 슈퍼컴퓨팅 자원을 요구하는 첨단 응용 연구가 전 세계적으로 활성화되면서 이 기종간의 슈퍼컴퓨팅 자원들의 공동 활용 등 첨단 응용 연구를 위한 그리드(Grid)가 출현하게 되었다. 그리드 환경에서 메타 슈퍼컴퓨팅을 구현하기 위해서는 슈퍼컴퓨팅 서비스 관련 기능들의 표준화가 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 그리드와 슈퍼컴퓨팅의 관계, 그리드 기반 슈퍼컴퓨팅 표준 요구 기능들, GCF에서의 과련 표준화 동향을 조사.소개한 후 그리드 환경에서의 메타 슈퍼컴퓨팅 표준화 연구 방향을 제시하고자 한다.
2006년 아마존에서 컴퓨터 하드웨어 자원을 온라인으로 대여하는 사업을 시작한 이래, 현재까지 많은 클라우드 컴퓨팅의 개념 및 정의가 소개되고는 있다. 이러한 정의를 종합해보면, 클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기술을 활용하여 'IT 자원을 서비스'로 제공하는 컴퓨팅으로 IT 자원(소프트웨어, 스토리지, 서버, 네트워크)을 필요한 만큼 빌려서 사용하고, 서비스 부하에 따라서 실시간 확장성을 지원받으며, 사용한 만큼의 비용을 지불하는 컴퓨팅을 의미한다. 그러나, 클라우드 컴퓨팅 의 장점과 함께 문제점인 기업의 기술/서비스 독점 및 종속성에 대한 이슈가 제기되고 있고, 클라우드 컴퓨팅의 보안 문제도 대두되고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 기술과 서비스의 표준 마련이 시급하기 때문에 2009년 상반기 현재, 클라우드 컴퓨팅 표준화 기구가 다수 설립되어 작업중에 있다. 본 고는 클라우드 컴퓨팅의 국내외 표준화 동향과 함께 대응 전략을 모색하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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