구글, 아마존 및 GoGrid 와 같은 클라우드 서비스 제공자(Cloud Service Providers)들은 서비스 사용자의 자원 사용 특성을 고려하여, 다양한 클라우드 서비스 가격 정책을 제공한다. 서비스 가격 정책은 할당되는 가상자원을 크게 온디맨드(On-demand), 예약형(Reserved) 및 스팟(Spot) 인스턴스로 구분하여 가격을 결정한다. 즉 클라우드 서비스 사용자는 자신의 응용을 고려하여 할당 받고자 하는 자원의 예상 사용 시간 및 허용 예산을 기반으로 최적화된 자원 할당을 요청해야 한다. 본 논문에서는 최적화 계산 시간 최소화 및 자원 할당 비용의 절감을 달성하면서도 사용자의 SLA를 보장할 수 있는 적응적 가상 자원 인스턴스 할당 요청 기법을 소개하고자 한다. 본 기법은 서비스 디맨드에 효율적으로 대응하면서도 응용에 따른 적절한 자원 할당을 수행할 수 있다.
멀티 클라우드 서비스 제공자가 연동된 환경에서 각 데이터 센터에 위치하고 있는 물리 노드들의 위치에 따라서 클라우드 서비스 사용자와 연결된 네트워크 속도에 차이가 발생하고 이에 의해서 각 물리 노드에서 생성되는 가상 자원 인스턴스의 작업 처리 성능에도 영향을 미치게 된다. 특히 웹 어플리케이션과 같은 네트워크 성능에 의존도가 높은 응용의 경우 이에 대한 성능 영향의 정도가 매우 크게 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 클라우드 서비스 사용자와 가상 자원 인스턴스간의 물리적인 거리 및 동적인 네트워크 상황을 고려한 적응적 가상 자원 할당 기법을 소개한다.
SLA(Service Level Agreement)는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 사업자가 이용자에게 신뢰성 있고 일관된 품질을 제공하기 위해서 반드시 보장해야 하는 요소이며 특히 클라우드 서비스 브로커리지를 이용해서 서비스를 중개하는 환경에서는 SLA를 통한 서비스 사업자와 고객 간의 계약이 중요하다. 클라우드 컴퓨팅은 다양한 클라우드 서비스의 IT 자원에 따라 IaaS, PaaS, SaaS 등으로 구분되는데 기존의 SLA는 물리적인 네트워크 환경에 대한 요소만 고려하거나 명세에 대한 방법론적인 접근이 없어서 SaaS를 기반으로 제공되는 소프트웨어 서비스의 품질 요소를 반영하기 어렵다. 본 연구를 통해 SaaS 환경에 적합한 SLA 제공을 위해 소프트웨어적인 품질 특성을 명세할 수 있는 방법을 제시하고 SLA 명세를 서비스 제공자와 소비자 간에 교환할 수 있는 메커니즘과 구조를 제안하였다. SaaS 레벨에서의 SLA 명세를 위한 메타모델을 정의하였고 SaaS의 품질 요구사항은 제안한 명세 언어로 기술될 수 있으며, 사례연구를 통해 다양한 소프트웨어적인 품질 요소가 제안한 명세 언어로 표현됨을 검증하였다. SLA 명세는 이를 교환하기 위한 UDDI 기반의 중개 프로세스 및 아키텍처를 이용하여 품질 명세 저장소에 저장되며 교환 아키텍처를 기반으로 서비스 바인딩 시 교환된다.
클라우드 컴퓨팅 환경은 가상화 기술을 이용하여 네트워크에 기반한 컴퓨터 자원, 소프트웨어, 인프라 등을 서로 공유하는 기능을 제공한다. 가상화는 기업의 서버 운영효율과 비용절감을 위해 매우 유용한 기술이지만 보안을 고려하지 않고 수행할 경우 새로운 보안 위협의 대상이 될 수 있다. 본 논문에서는 클라우드 시스템 환경에서 발생할 수 있는 다양한 문제점을 해결하는 클라우드 융합을 위한 MAC 기반 접근통제 메커니즘을 제안한다. 이 메커니즘은 접근통제 시스템 모니터의 상태규칙 집합, 보안특성 그리고 알고리즘으로 구성된다. 본 논문에서는 제안된 접근통제 메커니즘을 갖는 제어 시스템과 초기 보안 상태가 안전한 시스템임을 증명하였다. 본 메커니즘은 정책 모듈을 통해 접근통제 시스템들 간의 통제된 자원들이 서로 안전하게 공유되며 유지 관리되어질 수 있는 장점을 제공한다.
클라우드의 원하는 자원을 필요한 만큼만 사용하고 지불하는(Pay-per-use) 방식을 이용하여 과학 응용을 수행하고자 하는 과학자들이 늘어나는 추세이다. 그러나 다양한 특성으로 구성된 클라우드 자원으로 과학자들은 적절한 자원을 선택하는데 어려움을 겪는다. 이에 따라 자원의 효율적인 활용을 위하여 과학자가 실험하고자하는 응용의 특성에 따라 동적으로 자원을 분류하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 하이브리드 클라우드 환경에서 응용의 특성을 반영한 자원 군집 분석 기법을 제안한다. 자원 군집 분석은 자기조직화지도 및 K-평균 알고리즘을 적용하여 유사한 자원을 군집화한다. 제안한 알고리즘을 통해 과학응용의 특성을 반영한 유사 자원 군집을 형성하였음을 증명한다.
클라우드 기술의 발전과 더불어 다가올 데이터 경제 시대에 글로벌 비즈니스 지형을 뒤바꿀 기술 핵심인 빅데이터에 대한 관심이 급증하고 있으나 그 특성상 고비용의 처리 시스템을 요구하며 기업 솔루션 위주로 기술 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 광대역 네트워크와 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 저사양 단말 및 저품질 네트워크에서도 개인에게 빅데이터 서비스를 제공할 수 있도록 하는 시스템 구조를 제안하고자 한다.
데이터 중복 제거 기술은 클라우드 스토리지에 저장되어 있는 중복된 데이터들 중에 하나의 데이터만 저장하는 기술로, 클라우드 스토리지 서비스에서 저장효율을 높이기 위한 핵심적인 기술 중 하나이다. 하지만 아웃소싱된 데이터가 암호화가 되지 않으면 기밀성을 유지하지 못해 프라이버시에 큰 영향을 끼치게 된다. 데이터를 암호화하여 아웃소싱하는 경우에는 암호문의 특성으로 인해 중복 제거 기술이 적용하기 힘든 단점을 가지고 있으며 이를 위해 수렴 암호화를 사용한다. 본 논문에서는 수렴 암호화로 암호화된 데이터에 대해 중복제거 기술을 적용하는 여러 제안모델을 분석하고, 개선방안을 제시한다.
합의는 분산 시스템 환경에서 해결해야 할 근본적인 문제 중 하나이다. 특히 노드 또는 프로세스의 임의적인 실패 즉, 비잔틴 실패가 발생하였을 때 합의 문제는 더 복잡해진다. 본 연구에서는 동적인 노드의 가입과 탈퇴가 자유로운 클라우드 환경에서 비잔틴 합의 문제를 해결하기 위한 가쉽 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서 확장성과 결함 포용의 특성을 내재한 가쉽 알고리즘을 적용함으로써 클라우드 환경에서의 비잔틴 합의 문제를 확장적이고 결함 포용적으로 해결할 수 있다. 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 성능 평가를 수행하였다.
신뢰 실행 환경(TEE, Trusted Execution Environment) 기술의 발전과 함께 신뢰성을 보장하지 못하는 클라우드 환경에서도 어플리케이션의 코드 및 데이터를 보호할 수 있는 컨피덴셜 컴퓨팅(confidential computing)이 차세대 클라우드 핵심 기술로 떠올랐다. 학계뿐만 아니라 산업계에서도 Intel SGX 기술을 중심으로 컨피덴셜 컴퓨팅 솔루션 상용화가 활발히 이루어졌다. 하지만 TEE 기술 기반 어플리케이션을 구현하고자 할 때, 다양한 선택지 중 어떠한 컨피덴셜 컴퓨팅 프레임워크를 활용하는 것이 효과적인지에 대한 명확한 기준이 존재하지 않는다. 본 논문에서는 현존하는 상용 컨피덴셜 컴퓨팅 프레임워크 기술들의 특성에 대한 심층적인 비교 분석을 수행하고, 각 프레임워크의 장단점을 파악할 수 있는 기준 지표들을 도출한다. 이를 바탕으로, 설계 및 운용 목적에 따라 어떠한 프레임워크를 선택하여 활용하는 것이 효과적인지에 대한 선택 기준을 제안한다.
최근에 클라우드 컴퓨팅 패러다임은 다양한 응용에서 받아들여지고 있다. 클라우드 환경의 데이터 관리 시스템은 대용량의 데이터와 확장성을 지원하는 능력이 요구된다. 대용량의 데이터를 다루기 위해 일관성과 트랜잭션의 제약을 완화하는 것이 필요하고, 확장성을 지원하기 위해 구성 요소의 가감을 허용해야 한다. 이 논문에서는 클라우드 환경에서 트랜잭션을 처리할 때 필요한 시스템 모델과 확장가능한 모듈 관리 알고리즘에 대하여 제안한다. 시스템 모델은 트랜잭션 관리 모듈과 데이터 관리 모듈로 구성된다. 모듈 관리 알고리즘은 불필요한 재분배가 발생하지 않고, 기존 모듈의 부하를 덜어줄 수 있다. 성능 분석 결과, 모듈의 확장으로 응답 시간을 향상시키고 트랜잭션 철회율을 감소시킬 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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