가상화는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하기 위한 기반 기술로 서버, 스토리지, 네트워크 등과 같은 컴퓨팅 자원을 통합 관리하면서 필요에 따라 자원을 할당함으로써 자원 활용률을 높이고 운영 비용을 절감할 수 있도록 한다. 또한 가상화된 자원에 대한 높은 확장성과 안정성을 제공할 수 있다. 최근에 클라우드 컴퓨팅에서 제공하는 스토리지 서비스는 이러한 가상화 기술 중에서 스토리지 가상화 기술을 기반으로 한다. 본 고에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스에서 요구하는 스토리지 가상화 기술과 클라우드 스토리지 서비스에 대해 살펴본다.
클라우드 컴퓨팅 패러다임이 성행하면서 IaaS, PaaS, SaaS 유형의 클라우드 서비스가 나타나고 있다. 제공되는 클라우드 서비스의 다양화로 인해 클라우드 테넌트(사용자)의 요구사항에 적합한 클라우드 서비스를 중개하는 기술인 서비스 브로커 기술이 최근 들어 관심을 받고 있다. 클라우드 서비스를 중개하기 위해서 다양한 클라우드 서비스의 체계적인 등록, 분석, 검색을 지원할 수 있는 클라우드 서비스 명세 모델이 필요하다. 본 논문은 다양한 유형의 클라우드 서비스를 명세하기 위한 가변성 기반의 클라우드 서비스 분석 모델(SAM)을 제시한다. SAM은 소프트웨어 프로덕트 라인의 가변성 개념을 적용하여 클라우드 서비스를 명세할 때 기능, 품질, 가격 측면에서 나타날 수 있는 가변점에 가변값을 바인딩함으로써 클라우드 서비스의 공통성과 가변성을 나타낸다. 또한, SAM을 이용하여 테넌트에게 클라우드 서비스를 중개하는 브로커로서의 가상 클라우드 뱅크의 구조를 제안한다.
클라우드 서비스 공급자가 제공하는 클라우드 스토리지 시스템은 대량의 데이터 저장 및 클라우드 컴퓨팅 처리의 핵심구성요소이다. 구글, 유투브, 페이스북 등과 같은 대형 벤더에서도 클라우드 스토리지를 사용하여 태블릿, 스마트폰 등 이기종 장치에서 사진, 동영상, 문서등을 공유하며, 쉽고 빠르게 네트워크를 통해 데이터의 대량 전송과 접근이 가능하다. 이로 인해 전세계적으로 데이터 성장 발전과 함께 클라우드 스토리지가 비지니스모델로 새롭게 부각받고 있다. 클라우드 스토리지는 네트워크 스토리지의 새로운 서비스 개념이며 데이터 구성, 스토리지 가상화, 데이터 복제와 중복제거, 보안 등을 포함한 클라우드 컴퓨팅 핵심기술이다. 본 논문에서는 클라우드 스토리지에 대해 분석한다.
클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서 클라우드 자원의 구성과 설정을 자동화하는 클라우드 오케스트레이션 기술 역시 각광받고 있다. 클라우드 오케스트레이션 기술을 활용하면 다수의 클라우드 자원을 수동적으로 생성하고 설정할 필요 없이 스트립트를 실행함으로써 자동화할 수 있어 많은 클라우드 이용자에게 확산되고 있다. 그러나 현재 클라우드 플랫폼에서 제공하는 클라우드 오케스트레이션 서비스들은 템플릿 스트립트를 수동적으로 작성해야 하며, 가상 머신의 성능이나 배포해야 할 어플리케이션 등 스크립트의 구성 요소들을 사용자가 직접 매핑하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 사용자가 원하는 기능 및 비기능 요구사항을 반영하여 YAML 스크립트 파일을 자동으로 생성하고 이를 통해 클라우드 환경을 자동적으로 구축할 수 있는 오케스트레이션 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 아키텍처와 프로세스를 제시하며, 본 방법을 클라우드 기반 스마트 빌딩 환경 구축에 적용하는 사례 연구를 진행하였다.
클라우드 컴퓨팅 기술과 스마트 장치 기술의 발전은 다양한 분야에서 그 영향력을 확대하고 있다. 콘텐츠 서비스에 있어서 콘텐츠를 안전하게 보호하기 위한 DRM(digital rights management) 기술은 매우 중요한 요소로 다양한 스마트 장치에서 시간 및 장소의 제약 없이 서비스를 제공하기 위해서는 DRM 기술 간의 상호 운용성(interoperability)을 해결해야 한다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 DRM 기능들을 서비스로 제공하는 DRM 클라우드를 연구하여 서로 다른 DRM 기술들을 서비스로 제공함으로써 상호 운용성을 해결하고자 한다. 즉, 서로 다른 DRM이 적용된 콘텐츠를 스마트 장치에서 사용하고자 할 때 DRM 클라우드로부터 해당 DRM 모듈과 기능들을 SaaS와 같은 서비스로 콘텐츠의 사용을 제어한다. 이를 위해 DRM 클라우드 사용자와 DRM 클라우드 간의 원활한 서비스 호출과 제공을 수행하는 중개자인 DRM Proxy의 기능과 구조를 정의하고 구현 결과를 기술한다.
인프라스트럭처 상용 클라우드 서비스(IaaS)의 이용 시 클라우드 기반의 네트워크에 어떤 정보보호기술을 적용할 지에 대한 고려를 하는 것은 기존의 네트워크에 정보보호기술을 적용하는 것과 차이가 있다. 그 차이점은 클라우드 서비스 사업자가 서비스 형태로 제공하는 정보보호 기술들을 선택하여 적용할 수 밖에 없다는 것이다. 본 연구는 사업자가 제공하는 정보보호 서비스들이 어떠한 것이 있는지를 분석 종합하고, 기술의 특성을 고려해 재분류하고, 기업별로 제공되는 정보보호기술의 적용에 드는 비용을 함께 조사하여 각 사업자들의 정보보호기술의 과금 형태를 분석하였다. 또한, 이러한 분석을 기반으로 게임, 의료 및 소셜 커뮤니티 사이트 등의 기업 유형별 필요 기술을 선택하는 시나리오 분석을 시도 하였다. 본 연구의 기여점은 클라우드 환경에서의 정보보호 기술의 분석을 통해 해당 기술을 적용하고자 하는 사람들이 어떻게 기술을 선택 및 적용 할지에 대한 실질적인 방법을 제시한 것에 있다.
클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기술을 활용하여 IT자원을 필요한 만큼 빌려서 사용하고 서비스 부하에 따라서 실시간 확장성을 지원받으며 사용한 만큼 비용을 지불하는 컴퓨팅 기술을 말한다. 클라우드 컴퓨팅의 핵심기술인 가상화는 서버, 스토리지 및 하드웨어 등을 분리된 시스템이 아닌 하나의 영역으로 간주하여 자원을 필요에 따라 할당하는 기술이다. 그러나 가상화 환경에서 필요로 하는 보안 메커니즘은 하나의 서버 내부가 아닌 서버 간의 트래픽을 모니터링 하도록 설계되어 있고 기본 수준의 가시성, 통제성 및 감사 기능을 갖는 기존 보안 메카니즘으로는 대응하기 어려운 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상화 기술의 보안 취약점을 분석하고 이를 토대로 가상화 기술과 관련된 하이퍼바이저 보안 및 게스트 OS 보안 권고 사항을 제시하고자 한다.
정보통신 기술의 발전과 함께 우리는 현재 수많은 정보의 홍수 속에서 살고 있다. 이 수많은 정보를 저장하는 기술로 과거엔 플로피디스크가 있었다. 최근에는 기가바이트 이상의 데이터를 저장하면서 크기도 작은 USB와 하드디스크를 사용하고 있다. 하지만 이것도 이젠 과거의 일이 되어버렸다. 유형의 장비가 아닌 언제 어디서든 인터넷이 가능한 곳이라면 웹상에 원하는 정보를 저장하고 다운로드할 수 있게 되었기 때문이다. 이러한 대용량의 정보를 웹상에 저장하는 핵심기술의 집약체가 바로 클라우드 컴퓨팅 시스템(Cloud Computing System)이다. 기업과 국가의 경쟁력이 된 클라우드 컴퓨팅에도 취약점은 있다. 바로 보안이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 시스템을 소개하고, 클라우드 컴퓨팅의 보안 취약점에 대한 분석과 대응방안을 제시한다.
고용량 멀티미디어 및 대용량 콘텐츠와 같은 트래픽이 급속도로 증가하고 사용자들의 다양한 요구사항이 발생함에 따라 기존의 단일 클라우드 서비스 환경의 자원 부족 문제가 대두되고 있다. 이를 극복하기 위해 협업 클라우드 환경이 제안되었는데, 이는 이종의 클라우드 서비스 환경을 통합하여 부족한 자원 문제를 해결하고, 클라우드 서비스 제공자들의 이익을 최대화시키는 것에 목적을 두고 있다. 본 논문에서는 협업 클라우드 환경에서 각 데이터 센터내의 자원을 최적으로 분배하고 입력되는 사용자 요청 패턴을 반영할 수 있는 수익 함수 모델을 제안하고 이에 따라 각 서비스 제공자들의 이익이 증가함을 보인다.
분산되어 있는 컴퓨팅 자원을 가상화시킨 이후 접근하여 사용하는 클라우드 컴퓨팅은 인터넷의 발전과 대규모의 데이터센터를 지니는 IT 기업의 등장으로 그 모습을 드러내게 되었다. 복잡도가 높은 다중 클라우드 환경에서 클라우드 브로커(CSB)는 클라우드 사용자(CSC)와 클라우드 제공자(CSP)를 중개하여 최적의 가상 머신(VM) 배치를 할 수 있도록 한다. CSB의 과제는 가장 좋은 성능을 보이며 동시에 가장 경제적인 VM들을 다른 CSP들로부터 제공받아 CSC가 사용할 수 있도록 하는 것이다. 본 논문에서는 초기 VM 배치를 위해 CSC에서 요구하는 자원의 양을 예측하는 기법들을 소개하고, 관련된 미래 기술의 발전 방향에 대해 논의하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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