We develop Framework architecture of Online Shopping Services based on M2M and IoT for Handheld Devices in Cloud Computing. MapReduce model will be used as a method to simplify large scale data processing when user search for purchasing products online which provide efficient, and fast respond time. Therefore, providing user with a enhanced Quality of Experience (QoE) as well as Quality of Service (QoS) when purchasing/searching products Online from big data.
클라우드 컴퓨팅 기술은 이용자로 하여금 자원을 편리하게 이용할 수 있게 하며 낮은 TCO(Total Cost of Ownership)를 보장하는 기술로 널리 사용되고 있다. 특히 IaaS에서 많은 기대를 할 수 있는데, 이 기술 중에 하나가 서버 가상화 기술이다. 가상화된 서버를 관리하기 위해서 쓰이는 기술 중 하나가 바로 라이브 가상 머신 마이그레이션으로 이는 서비스를 제공하고 있는 서버의 구동 중지 시간을 줄여 이용자의 불편함을 최소로 하는 기술이다. 그러나 라이브 가상 머신 마이그레이션은 기존의 방법보다 마이그레이션 시간이 길어 네트워크 자원을 오래 쓰는 단점이 있다. 이런 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 pre-copy 예측을 통한 마이그레이션 시간 감축 기법을 제안한다. pre-copy를 예측하는 기법을 소개하고 이를 이용한 통제 알고리즘을 보이며 이를 Xen에 적용했을 때의 결과를 보인다. 적용해본 결과 기존의 방법보다 마이그레이션 시간이 최대 17% 향상됨을 볼 수 있었다.
클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 환경에서 최근 데이터의 유동량은 폭발적으로 증가하였다. 그에 따라 대규모 IT자원 및 서비스 제공을 위한 핵심 인프라 역할을 맡고 있는 데이터센터의 수요가 급증하고 있는 추세이다. 하지만, 데이터센터의 빠른 확장 속도에 비하여 데이터센터를 통합적, 효율적으로 관리하고 모니터링 할 수 있는 시스템의 부재로 데이터센터의 빠른 유지보수, 효율적 자원관리와 고신뢰 시스템 구축이 어려운 실정이다. 또한 국내 여건상 외국의 사례와 같이 넓은 부지를 사용하여 데이터센터를 구축할 수가 없기 때문에 모듈 형태의 데이터센터 구축 연구가 절실한 상황이다. 본 논문에서는 이러한 폭발적 데이터 환경과 국내 여건을 고려한 효율적인 인프라 지원을 위한 모듈러 데이터 센터의 스마트 모니터링 관리 시스템 구조를 설계한다.
클라우드 컴퓨팅에서 IaaS(Infrastructure-as-a-service)는 서버, 스토리지, 네트워크 등을 가상화 환경으로 만들어 활용할 수 있도록 하는 서비스이다. 이러한 서비스를 통해 기업들은 초기 인프라 비용을 절약하는 등의 장점을 얻을 수 있기 때문에 많은 관심을 가지고 사용하고 있다. 이러한 사용자들의 증가로 물리적인 자원을 바로 증가시키는 대신 가상머신을 통한 자원의 할당을 좀 더 효율적으로 하는 것에 중점을 두게 되었다. 본 논문에서는 기본적으로 사용되는 자원 할당 기법들과 발전되어 제안된 기법 등 5가지 스케줄링 기법을 비교 및 분석한다. 여러 상황에서 각각의 기법은 장점과 단점을 가진다. 분석 결과를 바탕으로, IaaS를 제공하는 기업에서는 사용자들의 편의와 자신들의 상황에 맞는 자원 할당 스케줄링 기법을 선택할 수 있다.
네트워크 및 컴퓨팅 기술의 발달로 데이터를 위탁 저장하고 이를 언제어디서든 다양한 단말로 처리할 수 있는 클라우드 스토리지 서비스가 활성화되고 있다. 하지만, 위탁 저장된 민감한 정보가 암호화 없이 저장된다면 서버에 저장된 데이터를 데이터 소유주의 동의 없이 공격자 및 비윤리적인 서버관리자가 열람할 수 있어 저장된 데이터의 암호화 및 이를 검색하는 검색 가능한 암호시스템(Searchable Encryption System)이 등장하게 되었다. 기존의 검색가능 암호 시스템은 같은 키워드를 검색하기 위해 생성된 트랩도어가 동일한 형태를 가지게 되어 공격자가 검색 쿼리를 통해 사용자가 어떤 데이터를 저장하고 검색하는지 학습이 가능하다. 본 논문은 사용자가 같은 키워드를 검색하더라도 매번 다른 트랩도어가 생성되도록 하여 비윤리적인 서버관리자가 검색 쿼리를 통해 검색 내용 및 데이터를 유추할 수 없도록 하는 일회용 트랩도어를 이용한 검색가능 암호 시스템을 제안한다.
Recently, as indoor activities increase due to the spread of infectious diseases, the metaverse is attracting attention. Metaverse refers to content in which the virtual world and the real world are closely related, and its representative platform technology is VR(Virtual Reality). However, since VR hardware is difficult to access in terms of cost, the concept of streaming-based cloud VR has emerged. This study proposes a server configuration and deployment method in an edge network when metaverse content involving multiple users operates based on cloud VR. The proposed algorithm deploys the edge server in consideration of the network and computing resources and client location for cloud VR, which requires a high level of computing resources while at the same time is very sensitive to latency. Based on simulation, it is confirmed that the proposed algorithm can effectively reduce the total network traffic load regardless of the number of applications or the number of users through comparison with the existing deployment method.
본 논문은 그리드 혹은 클라우드 컴퓨팅환경과 같은 인터넷 기반의 대규모 분산 환경에서 데이터집약적인 작업의 실행에 있어서 확장성을 위해 필수적으로 고려되는 데이터 전송 부하를 분산시키는 기법을 논하고 있다. 우리는 다수의 메모리기반의 데이터 노드를 활용하여 분할기법(Partitioning)을 기반으로 데이터 전송 부하를 줄이고자 하며 다수의 데이터 노드에 실시간으로 최적의 데이터의 양을 공급하는 기법에 대한 이론적인 분석과 시뮬레이션을 통한 성능 검증을 포함하고 있다.
최근 코로나로 인하여 원격 근무의 증대와 디지털 트랜스포메이션(DX)으로 인한 클라우드 사용의 증가, 그리고 사이버 보안에 있어서의 끊임없는 새로운 공격의 등장과 공격 면(Attack Surface)의 확대가 증가 일로에 있다. 특히 기존 네트워크 중심의 보안 방식인 경계 보안(Perimeter Security) 방식은 새로운 네트워크 환경, 새로운 형태의 근무 형태로 인한 컴퓨팅 환경의 변화, 새로운 형태의 사이버 공격 등의 다양한 공격에 대한 방어 한계 등으로 인하여 새로운 전기를 맞이하고 있다. 즉, 기존 경계 보안의 한계를 보완하기 위한 차세대 보안 개념의 하나인 제로 트러스트 보안 방식이 최근 많은 관심을 끌고 있다. 본 고에서는 제로 트러스트 보안에 대하여, 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 발표한 제로 트러스트 아키텍처SP 800-207을 중심으로 제로 트러스트 보안 개념, 등장 배경, 제로 트러스트 기본 구성, 제로 트러스트 도입과 성숙도 모델, 제로 트러스트 아키텍처 접근 방식 등에 대하여 살펴보고자 한다.
최근 IT 분야의 키워드 중 하나인 클라우드 컴퓨팅에서, 분산 파일 시스템의 선택은 대용량의 데이터를 관리하기 위해 매우 중요하다. 오픈소스 분산 파일 시스템 중 하나인 HDFS는 데이터의 효율적인 저장과 검색의 장점을 통해 최근 널리 사용되고 있다. HDFS는 데이터를 3단계 중복저장을 통해 신뢰성을 보장한다. 그러나 이러한 중복저장은 데이터 저장의 효율성 저하의 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 MD5 해쉬 기술을 적용한 중복 데이터 제거 기법을 제안한다. 본 기법은 시뮬레이션을 통해 저장 공간의 효율성을 향상의 결과를 확인하였다.
Park, Kyu-Tae;Ji, Jeong-Hoon;Kim, Won-Young;Woo, Gyun
Annual Conference of KIPS
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2009.11a
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pp.431-432
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2009
근래에 클라우드 컴퓨팅 개념이 도입되면서 수많은 데스크톱 어플리케이션들이 웹기반 어플리케이션으로 옮겨가거나 비슷한 기능의 웹-어플리케이션으로 재차 제작 되고 있는 추세이다[1]. 이에 Ruby on Rails 프레임워크는 웹-플랫폼을 쉽게 개발하고, 유지 보수가 편리한 장점으로 인하여 많은 웹 어플리케이션 개발에서 사용된다[2]. 따라서 Ruby on Rails 기반의 이동형 서버 어플리케이션 형태를 배포하기 위해서는 Ruby 언어를 탑재해야 한다. 하지만 Ruby 전체의 용량은 개발하는 어플리케이션의 절반 이상이거나 상당부분을 차지한다. 이러한 Ruby의 용량을 줄이고, 해당 어플리케이션의 설치 속도를 줄이고자한다. 이는 Ruby 언어의 필수 사용 라이브러리와 개발하려는 어플리케이션에서 참조하는 라이브러리를 찾아낸 다음 불필요한 부분들을 제거해 나가는 방법으로 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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