최근 클라우드 컴퓨팅이 학계나 실무계에서 많은 주목을 받고 있으며, 공공기관에서도 클라우드 컴퓨팅을 도입하고 있는 추세에 있다. 클라우드 컴퓨팅은 장 단점을 모두 가지고 있지만 지속적으로 발전하고 있으며, 기업들은 클라우드 기반의 정보시스템을 도입하기 위한 다양한 솔루션들을 활용하고 있다. 따라서 기업에서 클라우드 컴퓨팅 도입을 위해 고려해야 할 요소들은 무엇이며, 어떻게 계획을 수립할 것인지는 시급한 과제라고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 기업이 클라우드 컴퓨팅 채택 전략을 수립하기 위한 프레임 워크를 제시하는 것이다. 구체적으로, SWOT-AHP는 클라우드 컴퓨팅을 실행하는 과정에서 강점-약점-기회-위협 요인을 파악하고, 전략 계획을 보다 효율적으로 수립 하는데 사용된다. 경영전략 이론에서 널리 알려져 있는 SWOT과 다기준의사결정기법 중 실무에서 가장 활발하게 사용되고 있는 AHP는 복잡하지 않고 적용이 쉽기 때문에 본 연구에서 제안하는 방법을 이용한다면 실무에서도 큰 어려움 없이 SWOT-AHP 프레임워크를 클라우드 컴퓨팅 전략수립에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 모바일 시대의 진입, 글로벌 경쟁격화, 및 의료서비스 요구사항의 확대 등, 의료경영환경의 급격한 변화에 부응하기 위해 새로운 IT 기반 의료서비스가 필수적임에도 불구하고 이를 실현하고 있지 못한 중소형 규모 병원에 클라우드 기반 의료서비스를 제공할 수 있는 '중소형 병원의 클라우드 병원정보시스템(CHISSMH, Cloud Hospital Information System for Small Medium Hospitals)'의 아키텍처와 서비스 모델을 제시하였다. 스마트폰 시대에 진입하면서 개인단위의 클라우드 서비스는 일반화되었지만 비즈니스 단위의 서비스, 특히 병원정보시스템에 대한 클라우드 서비스의 도입은 초기단계이기에 이를 활성화하고자하는 차원에서 CHISSMH의 아키텍처를 개발하여 제시하였다. 특히 본 연구는 병원산업계에 클라우딩 서비스 도입 활성화를 위해 사용자관점이 아닌 서비스 제공자 관점에서 이에 대한 해결책을 제시하였다. 즉, 서비스 제공자가 고품질 및 합리적 가격의 클라우드 의료 서비스를 제공한다면 비록 일부 저해요인이 존재하더라도 도입이 활성화될 것으로 기대한다. 이를 위해 CHISSMH는 하드웨어뿐만 아니라 애플리케이션까지 가상화를 시도하여 자원공용화(Resource Pooling)를 추구함으로써 운영비용의 최소화를 통해 합리적 가격의 서비스를 제공할 수 있는 기술 기반 아키텍처와 서비스 모델을 제시하였다. 또한 CHISSMH이 15개 중소병원을 대상으로 서비스한 자료를 분석하여 CHISSMH의 합리성과 유용성을 제시하였으며, 전통적 소유형 HIS와 비교하여 44.5%의 IT 서비스 비용이 절감되는 것으로 나타났다.
가상화는 다중의 온라인 서비스를 소규모의 컴퓨팅 자원에 배치하는 혁신적인 접근방식이다. 가상화된 서버 환경은 가상머신 (virtual machine: VM)으로 불리는 플랫폼의 다중 성능사이에 공유되는 컴퓨팅 자원들을 허용한다. 서버 가상화를 통해 응용 서버는 가상머신 으로 인캡슐 되었으며 CPU나 메모리 자원 풀에 API와 함께 재배치되었다. 네트워킹과 보안은 네트워크 가상화라는 새로운 소프트웨어 추상화 계층으로 이동하기 시작했으며, 가상 네트워크를 생성함으로써 여러 응용에 대하여 네트워킹과 보안을 빠르게 배치할 수 있게 되었다. SRN은 추계적 페트리 네트의 확장형으로 시스템 분석을 위한 함축된 모델링 기능을 제공한다. 본 논문에서는, 가상 스위치를 기반으로 한 네트워크 가상화 SRN 모델을 개발하고 모델에서 관심 있는 성능지표인 스위칭 지연과 처리율에 대한 수치결과를 가상 스위치 용량과 실행 중인 가상머신 수에 따라 구한다. 이들 성능지표는 SRN 모델에서 적절한 보상율을 제공하는 함수의 기댓값으로 표현되어 그 해가 구해진다.
최근 사회 관계망 서비스, 클라우드 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅, 기업용 스토리지 시스템 등의 분야에서 고성능 플래시 메모리 기반 저장 장치(플래시 SSD)에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 이러한 환경에서 최근 산업계 및 학계에서는 고성능 플래시 SSD를 위한 NVMe 규약을 만들었고, NVMe 규약을 따르는 고성능 플래시 SSD는 현재 시장에서 구할 수 있다. 본 논문에서는 NVMe 플래시 SSD를 이용하여 클라우드 컴퓨팅, 사회 관계망 서비스 등에서 많이 활용되고 있는 NoSQL 데이터베이스의 성능을 평가하고 분석하고자 한다. 성능 평가에 사용된 저장 장치는 삼성전자가 최근에 개발한 NVMe 기반 플래시 SSD이며 이 장치의 연속 읽기/쓰기 성능은 3.5GB/s 이다. NoSQL 데이터베이스는 MongoDB의 기본 스토리지 엔진으로 채택된 WiredTiger를 사용하였다. 실험 결과는 고성능 NVMe 플래시 SSD 환경에서 NoSQL 데이터베이스의 로그 처리 부분이 성능상의 가장 큰 오버헤드임을 보여준다. 이 결과를 바탕으로 로그 처리 부분을 최적화하였고 최적화된 WiredTiger는 기존 대비 최대 15배의 성능 향상을 보여준다.
클라우드 환경에서 비즈니스 인텔리전스를 위한 DW(Data Warehouse)는 기업 내에 데이터를 의사결정, 기업 정책을 결정하는데 사용하고 있다. 그러나 클라우드 환경에서 새로운 시스템이 추가되면 데이터 통합 측면에서 시스템간의 여러 가지 이질적인 특성으로 인해 많은 비용과 시간이 필요로 하게 된다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 환경에서 비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터 정제 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 XMDR-DAI를 이용하여 분산된 시스템을 통합할 때 로컬 시스템의 영향을 최소화하고, DW의 정보를 실시간으로 생성하기 위해 데이터 통합을 위한 표준화된 정보를 제공한다. 또한 기존 시스템의 변경 없이 데이터를 통합하여 비용과 시간을 절감하고, 실시간 데이터 추출 및 정제 작업을 통한 일관성 있는 실시간 정보를 생성하여 정보의 품질의 향상시킬 수 있도록 한다.
The primary objective of this research is to explain how to implement the Service Oriented Architecture (hereafter SOA) enabled Enterprise Resource Planning (hereafter ERP) system successfully for service industries. An implementation of the ERP system help many organizations to alleviate the difficult job of supporting inflexible or legacy systems that in most cases result in cost increases, data redundancy and inaccuracy, and various inefficiencies. However, the ERP system is losing its market share rapidly to the cloud computing system which utilizes the Software-as-a-service (hereafter SaaS) and SOA. The SOA is an approach to integrate various types of IT resources to leverage existing ERP system, while at the same time building an infrastructure that can readily respond to new business environment and offer new dynamic applications. The companies that implement this system have less of a need for the kinds of all-in-one ERP system that have dominated the back office for decades and can move freely to best-of-breed applications. This research will identify the benefits and costs of the SOA enabled ERP system through case studies and its impact on competitive priorities such as cost, quality, delivery, and flexibility.
최근 새로운 트렌드를 형성하고 있는 클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기술을 활용하여 다수의 사용자들에게 IT 자원을 서비스하는 시스템이다. 이러한 서비스들이 많이 나타나고 있지만 아직은 많은 보안 문제점이 있다. 기업의 입장에서는 기업 정보나 고객 정보 등의 유출 및 훼 손에 대한 보안문제로 클라우드 컴퓨팅을 기피하는 사례도 발생한다. 따라서 본 논문에서는 기업에서 클라우드 컴퓨팅 사용을 위한 기본적인 사용자 인증은 클라우드 컴퓨팅을 제공하는 업체에서 하며, 보안과 접근통제가 필요한 서비스에 대해서는 기업 자체에서 인증을 한다. 즉, 온전한 클라우드 컴퓨팅 서비스를 받기 위해서 총 2 번의 인증을 거쳐 필요한 서비스에 접근이 가능하도록 하는 안전하고 정확한 인증기법을 제안하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권9호
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pp.2529-2549
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2023
For effectively lowering down the risk of cyber threating, the zero-trust architecture (ZTA) has been gradually deployed to the fields of smart city, Internet of Things, and cloud computing. The main concept of ZTA is to maintain a distrustful attitude towards all devices, identities, and communication requests, which only offering the minimum access and validity. Unfortunately, adopting the most secure and complex multifactor authentication has brought enterprise and employee a troublesome and unfriendly burden. Thus, authors aim to incorporate machine learning technology to build an employee behavior analysis ZTA. The new framework is characterized by the ability of adjusting the difficulty of identity verification through the user behavioral patterns and the risk degree of the resource. In particular, three key factors, including one-time password, face feature, and authorization code, have been applied to design the adaptive multifactor continuous authentication system. Simulations have demonstrated that the new work can eliminate the necessity of maintaining a heavy authentication and ensure an employee-friendly experience.
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.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.270-278
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2023
We propose a container orchestration system for process workloads that combines the potential of big data and machine learning technologies to integrate enterprise process-centric workloads. This proposed system analyzes big data generated from industrial automation to identify hidden patterns and build a machine learning prediction model. For each machine learning case, training data is loaded into a data store and preprocessed for model training. In the next step, you can use the training data to select and apply an appropriate model. Then evaluate the model using the following test data: This step is called model construction and can be performed in a deployment framework. Additionally, a visual hierarchy is constructed to display prediction results and facilitate big data analysis. In order to implement parallel computing of PCA in the proposed system, several virtual systems were implemented to build the cluster required for the big data cluster. The implementation for evaluation and analysis built the necessary clusters by creating multiple virtual machines in a big data cluster to implement parallel computation of PCA. The proposed system is modeled as layers of individual components that can be connected together. The advantage of a system is that components can be added, replaced, or reused without affecting the rest of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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