• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.29-36
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• 2012

클라우드 컴퓨팅은 자원을 사용자 스스로 관리하지 않고 클라우드 공간내에서 서비스 제공자에 의해 제공되고 이질적인 자원을 가상화하여 자원 사용의 효율성을 제공하여 최근 각광을 받고 있다. 한편 클라우드 컴퓨팅에서 다양한 워크플로우들이 실행되고 서버는 이질적인 특성을 가지므로 워크플로우 효율적인 스케줄링은 사용자 응답성과 자원 이용률에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 워크플로우의 중요도에 의해 스케줄링하여 비용대비 응답성을 향상시키고 자원 할당시 결정 테이블을 사용하여 워크플로우의 특성에 부합하도록 스케줄링하여 비용대비 가용성을 향상시키는 2단계 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법의 성능 검증을 위해 다양한 실험을 수행하였는데 비교 기법 대비 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.41-47
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• 2013

본 논문에서는 개방 시스템 기반 가상 자원 모니터링 시스템을 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 부분으로 세분화 하고 각각 모듈화하여 설계 및 구현하였다. 설계한 시스템을 구현하기 위해 Windows, Linux, Xen 운영체제를 이용하였고, 구현 언어로는 C++를 사용하였다. 그리고 시스템의 구조는 기능 업그레이드 및 추가 등의 확장성을 고려하여 가능한 기능별로 모듈화 하여 클라우드 컴퓨팅 환경에서 적용 가능한 클라우드 컴퓨팅 가상 자원 모니터링 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 클라우드 컴퓨팅 가상 자원 모니터링 시스템의 동작성 검사를 위해 테스트베드를 구축하여 Xen, ESX 하이퍼바이저 운영체제에서 테스트 한 결과 실시간으로 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 정보를 정상적으로 모니터링 함을 확인 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.205-208
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• 2002

본 논문에서는 기존의 그리드 컴퓨팅을 위한 미들웨어인 Globus의 정보 서비스 시스템인 MDS의 확장된 정보시스템 설계를 기술한다. 제안된 시스템은 자원 접근 및 발견을 위해 P2P 기반의 결함 포용을 갖는 강건하고 적응형 정보 서비스를 제공한다. MDS 는 가상 조직(Virtual Organization, VO) 으로 이루어진 네트워크 상에 자원의 위치 및 상태 정보를 제공하는 디렉토리 서비스이다. 그러나 현재 MDS 시스템은 결함의 기점(Single-point failure) 및 중복으로 등록된 자원에 대한 추가적인 트래픽을 발생시킨다. P2P 기반 정보 서비스 시스템은 기존의 클라이언트/서버 기반의 정보 서비스에 비해 정보의 가용성이 높고 수동적인 정보 서비스 수행 객체인 VO의 자치성을 보장함으로써 그리드 컴퓨팅 자원에 대한 유효한 실시간 접근을 제공한다. 또한 그리드 컴퓨팅의 확장으로 그리드 컴퓨팅에 참여하는 자원의 수가 증가함에 따라 정보 서비스 시스템의 확장성 및 정보 서비스의 개체인 VO간의 자기 조직화(self-organization)를 지원한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.75-82
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• 2011

클라우드 컴퓨팅은 인터넷 혹은 인트라넷 기반의 대규모 컴퓨팅 자원을 가상화하여 사용자가 원하는 서비스를 언제 어디서든 제공하도록 하는 컴퓨팅 패러다임이다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 시스템 환경 자체가 대규모의 데이터를 처리하며, 다중 사용자 접속 환경 기반이어서 시스템의 신뢰성이 중요한 요소이다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 발생하는 문제(사용자의 요구사항 변경, 자원 결함 발생 등)를 해결하기 위해 시스템 환경 내부의 자원 변화에 대처할 수 있고 결함 포용적인 신뢰성 기반 적응적 스케줄링 기법을 제안한다. 이 기법의 타당성을 검증하기 위해 CloudSim 시뮬레이션 환경에서 실험하였다.

• 정보화연구
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• 제11권4호
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• pp.449-462
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• 2014

빅 데이터 시대에서 데이터를 획득하고 저장하며 실시간으로 유입되거나 저장 된 데이터를 분석하는 처리 시스템은 다양한 부분을 고려해야 한다. 기존의 데이터 처리 시스템들과는 상이하게 빅 데이터 처리 시스템들에서는 시스템 내에서 처리될 데이터들의 포맷, 유입 속도, 크기 등의 특성을 고려해야한다. 이러한 상황에서, 가상화된 컴퓨팅 플랫폼은 가상화 기술로써 컴퓨팅 자원들을 동적이고 신축적으로 관리할 수 있음에 따라, 빅 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 급부상하고 있는 플랫폼 중 하나이다. 본 논문에서는 가상화 된 컴퓨팅 플랫폼 상에서 Apache Hadoop과 HBase 기반의 빅 데이터처리 미들웨어를 구동하기 위하여 적합한 배포 모델을 위한 가상 컴퓨팅 자원 이용률을 분석하였다. 본 연구 결과, Task Tracker 서비스는 처리 중 높은 CPU 자원 활용율과 중간 결과물 저장 시점에서는 비교적 높은 디스크 I/O 사용을 보였다. 또한 HRegion 서비스의 경우, DataNode와의 데이터 교환을 위한 네트워크 자원 활용 비율이 높았으며, DataNode 서비스는 I/O 집약적인 처리 패턴을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권11호
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• pp.831-835
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• 2009

자발적 컴퓨팅은 인터넷을 통해 연결된 컴퓨터의 유휴 자원을 활용해 큰 규모의 애플리케이션의 연산을 처리하는 컴퓨팅 패러다임이다. 자발적 컴퓨팅 환경에서 사용하는 중복 작업 분배기법은 동적인 자원과 작업의 특성에 대해 고려하지 않기 때문에 작업 시간 지연과 지속적인 작업재분배 요청으로 인해 작업 수행의 비효율성의 문제를 일으킨다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 작업과 자원의 특성을 고려하여 작업을 재분배 할 수 있는 P2P 기반 지역적 매치메이킹 기법을 제안한다. 제안하는 매치메이킹은 작업/자원에 대한 명세, 자원가용공간 모니터링 모듈, 매칭 요청/응답을 위한 프로토콜, 매치율 계산 모듈 등의 요소로 구성된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.77-79
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• 2018

최근 기초 과학 분야뿐만 아니라 빅데이터 분석, 인공 지능과 같은 컴퓨터 과학 분야에서도 대용량의 컴퓨팅 자원을 많이 활용함에 따라 슈퍼컴퓨터와 같은 고성능 컴퓨팅 자원에 대한 요구가 더욱 증가하고 있다. 이러한 대규모 컴퓨팅 자원을 안정적으로 운영하기 위해서는 실패 작업의 특성에 대한 상세한 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원에서 운영하고 있는 슈퍼컴퓨터(Tachyon)에서 1년 동안 수집된 작업 데이터를 기반으로 고성컴퓨팅 시스템을 활용하는 작업의 특성을 파악하기 위해 다음 3가지의 분석 결과를 제시한다. 첫째는 실패한 작업의 비율, 평균 사용한 procssor수, 전체 작업 시간 중 실패 작업이 차지한 비율과 같이 간단한 통계적 분석 결과를 제시한다. 둘째는 실패한 작업의 inter-arrival time 분포 모형을 제시한다. 마지막으로 시간에 따른 실패 작업 확률을 분석하기 위해 inter-arrival time 값을 이용하여 hazard rate 결과를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.148-151
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• 2013

가상화 기반 클라우드 컴퓨팅 환경은 비용 효율성과 자원 활용 측면에서 강점을 갖고 있으나 주어진 응용의 행태에 따른 적절한 자원할당 방법이 필요한 상황이다. 그러므로 클라우드 컴퓨팅 환경에서 다양하게 구성된 가상클러스터와 응용 특성을 서로 비교 분석해야 한다. 이를 위해 본 논문의 목적은 OpenStack 기반 가상화 자원을 사용하여 생성된 클러스터 환경을 상태분석 도구인 Ganglia를 이용하여 분석한다. 분석에 사용되는 Utility 함수의 결과는 각 응용에서 요구되는 성능을 클라우드 컴퓨팅 환경이 만족시키는지 판단할 수 있는 자료가 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1312-1315
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• 2010

본 논문은 클라우드 컴퓨팅 시스템의 필수적인 보안 요구사항에 대해 분석한다. 클라우드 컴퓨팅은 수 많은 자료와 방대한 자원을 다루는 시스템이다. 클라우드 컴퓨팅은 이와 같은 특징으로 인해 쉽게 해커의 공격 대상이 된다. 따라서 클라우드 컴퓨팅 산업에서는 무엇보다도 보안이 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 잠재적인 위협으로부터 클라우드 컴퓨팅이 보유한 자료와 자원을 보호하기 위한 필수적인 보안 요구사항에 대해 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.145-146
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• 2011

클라우드 컴퓨팅은 세계적인 시장조사기관인 가트너사의 10대전략기술에서 2년 연속 1위를 할 정도로 많은 각광을 받고 있다. 클라우드 컴퓨팅이란 인터넷 기술을 활용하여 가상화된 컴퓨팅 자원을 서비스로 제공하는 것으로, 사용자는 IT자원을 필요한 만큼 빌려서 사용하고 사용한 만큼 비용을 지불하는 컴퓨팅을 지칭한다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 상에서 폭발적으로 증가하고 있는 데이터를 효율적으로 병렬 처리할 수 있는 방법에 대하여 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 대용량 데이터 처리를 위한 대표적인 모델에는 MapReduce와 Dryad가 있으며, 서로간에 많은 공통점이 있지만 MapReduce는 범용 프로그래밍 언어를 기반으로 쉬운 병렬 프로그래밍을 가능하게 했다는 점에서 많이 사용되고 있으며 Dryad는 재사용이 쉽고 데이터 처리 흐름을 유연하게 작성할 수 있다는 점에서 장점을 가지고 있다.