클라우드 컴퓨팅은 정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고 데스크탑이나 테이블 컴퓨터, 노트북, 벽걸이 컴퓨터, 휴대용 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로 보관되는 패러다임을 뜻한다. 가용성과 사용상의 편의에 대한 요구의 증가로 최근들어 빠른 속도로 발전하는 모습을 보이고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 제공하는 서비스의 유형에 따라 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service)로 나뉜다. 이 중 IaaS는 인프라를 서비스로 제공하는 모델이다. 이를 구현한 오픈소스 클라우드 플랫폼으로 오픈스택과 클라우드 스택이 대표적이다. 시트릭스는 자사가 개발중인 클라우드 플랫폼인 클라우드스택을 아파치 라이센스로 전환하겠다고 발표했다. 이전까지 같은 종류의 클라우드 플랫폼인 오픈스택의 회원사로 참여하고 있던 시트릭스가 오픈스택 그룹에서 탈퇴하고 클라우드스택을 지원한다는 발표는 큰 관심을 받았다. 본 논문에서는 여러 오픈소스 클라우드 플랫폼 중 오픈스택과 클라우드스택을 비교해보고, 이를 통해 향후 오픈소스 클라우드 플랫폼의 발전가능성에 대해 고찰해보고자 한다.
클라우드 서비스(아마존 웹서비스 등)를 활용하여 글로벌 경쟁력을 갖춘 중소업체의 온라인 서비스(예. Zynga, 파프리카랩)가 등장하거나 금융시장 분석서비스가 클라우드를 활용하는 등 클라우드의 활용도가 높아지고 있으나, 국내 중소기업의 클라우드 이용은 아직 낮은 수준에 머물고 있다. 특히, PaaS(플랫폼 클라우드)가 성장하면서 모듈화된 인터넷 도구를 손쉽게 활용하여 비즈니스를 개발하는 행태가 증가할 것으로 전망되는 만큼, 국내기업의 IT부문 경쟁력 제고를 위하여 국내외 도입 성공사례를 연구하였다.
컴퓨팅 자원을 빌려 쓰는 시대를 여는 클라우드 컴퓨팅은 북미, 유럽뿐만 아니라 아시아 전 세계적으로 확산되고 있는 추세이다. 더구나 SW 기술개발의 새로운 방식으로 부상한 공개SW도 클라우드 컴퓨팅의 빠른 확산에 역할을 하며, 여러 분야의 클라우드 요소 기술 발전에도 기여하고 있다. 따라서 본 고에서는 오픈 프로젝트로 진화되고 있는 클라우드 기술을 살펴본다. 먼저, 클라우드 인프라스트럭처 서비스(IaaS: Infrastructure as a Service)를 제공하기 위한 클라우드 컴퓨팅 구조와 구성요소 기술을 분석하고, 관련 공개SW 기술들을 분석한다. 여기서 IaaS 클라우드를 운영, 관리하는 기술을 보다 자세히 분석하고 비교한다. 마지막으로 클라우드 간 호환성 문제를 해결하는 공개SW 기술도 살펴본다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 Infrastructure as a Services (IaaS), Platform as a Services (PaaS), Software as a Services (SaaS), Desktop as a Services (DaaS) 등 다양한 솔루션들이 지속적으로 제공되고 있다. 현재는 사용자 단말이 클라우드 서비스를 제공받으면서 이동성을 보장하기 위한 솔루션으로 Mobile as a Services(MaaS)가 가장 많은 주목을 받고 있다. 사용자는 이동을 하면서도 클라우드에 있는 데이터 및 어플리케이션에 대한 접근과 이용이 가능해야 한다. 다시 말해 모바일 Thin-Client 환경에서 클라우드와 통신, 이동성 지원은 필수 요소이다. 모바일 단말의 이동성을 지원하기 위해 MobileIPv6 (MIPv6) 및 Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6)가 소개되면서 많은 연구가 진행되고 있다. 또한, PMIPv6에 대한 연구는 도메인 내에 패킷 손실을 우려한 최적 경로 설정, 빠른 핸드 오버 등의 개선방안이 많이 제시된 바 있다. 본 논문은 모바일 Thin-Client 지원을 위해 PMIPv6 및 클라우드 연동 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서 모바일 Thin-Client가 서비스를 지원받기 위해 Replica서버를 이용하여 원활한 서비스를 제공하는 기법을 제안하며 성능평가를 통하여 기존 PMIPv6에서 핸드오버에 대한 데이터 비용을 비교 분석할 것이다.
클라우드 컴퓨팅은 가정과 비즈니스 컴퓨팅에 있어 빠르게 확산되고 있다. 이러한 변화에 따라 수년 내에 다양한 클라우드 서비스를 제공하는 클라우드 서비스 공급자의 수가 폭발적으로 증가할 것으로 예측된다. 하지만 클라우드는 하나의 독립체가 아니고 서로 단절되어 있는 많은 응용 프로그램(SaaS)과 기반시설(IaaS), 상이한 플렛폼 서비스(PaaS)들의 집합으로 볼 수 있다. 클라우드 중개방법(brokering mechanism)은 산재되어 있는 서비스들의 집합을 통합하고 편리하게 유용한 서비스를 다양한 사용자에게 제공할 수 있게 하기 때문에 서로 상이한 클라우드 시장을 하나의 통상적 서비스로 변환시키는데 있어 필수적이다. 따라서 CSBs(클라우드 서비스 중개자들)는 사용자와 CSP(클라우드 서비스 제공자)사이의 거리를 최소화하고 예약과 on-demand 서비스의 비용을 최소화하는 운영전략을 찾을 필요가 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 클라우드 서비스의 비용과 품질을 최적화하기 위해 예약 접근법을 고려한 수리적 모형을 제안한다.
Youngjong, Kim;Sungil, Jang;Myung Ho, Kim;Jinho, Park
Journal of Information Processing Systems
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제18권6호
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pp.741-754
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2022
Openstack is widely used as a representative open-source infrastructure of the service (IaaS) platform. The Openstack Identity Service is a centralized approach component based on the token including the Memcached for cache, which is the in-memory key-value store. Token validation requests are concentrated on the centralized server as the number of differently encrypted tokens increases. This paper proposes the practical Byzantine fault tolerance (PBFT) blockchain-based Openstack Identity Service, which can improve the performance efficiency and reduce security vulnerabilities through a PBFT blockchain framework-based decentralized approach. The experiment conducted by using the Apache JMeter demonstrated that latency was improved by more than 33.99% and 72.57% in the PBFT blockchain-based Openstack Identity Service, compared to the Openstack Identity Service, for 500 and 1,000 differently encrypted tokens, respectively.
초연결, 지능화로 대표되는 4차 산업혁명에서 클라우드컴퓨팅은 빅데이터와 인공지능 기술을 실현하기 위한 기술로 주목받고 있다. 클라우드컴퓨팅이 확산됨에 따라 이에 대한 다양한 위협 또한 증가하고 있다. 클라우드컴퓨팅 환경의 위협에 대응하기 위한 하나의 방법으로 본 논문에서는 IaaS 서비스 제공자가 클라이언트에게 할당한 자원에 대해 효과적인 모니터링 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 할당된 클라우드 자원의 사용량을 ARIMA 알고리즘으로 모델링 하고, 평시 사용량과 추이 분석을 통해 비정상 상황을 식별할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안한 방법을 이용하여 클라우드 서비스 제공자가 클라이언트 시스템에 대한 최소한의 권한으로 효과적으로 모니터링 할 수 있음을 보였다.
오픈스택은 개발자가 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 플랫폼을 구축할 수 있게 하는 오픈소스 소프트웨어이다. 오픈스택은 서버, 네트워크, 스토리지 자원들을 가상화하고, 사용자들에게 이를 제공한다. 본 논문에서는 입출력 연산 시 서버와 스토리지 노드 간에 발생할 수 있는 병목현상을 해결하기 위해 고속 통신을 지원하는 인피니밴드 스토리지 네트워크를 적용한 오픈스택 클라우드 스토리지 시스템의 구조를 제안한다. 또한 모든 SSD들에 분산 RAID-60 구조를 적용하여 Nova의 가상머신에서 사용 가능한 All Flash Array 기반의 고성능 Cinder 스토리지 볼륨을 구현하며, 오픈스택에 적용한 인피니밴드 스토리지 네트워크가 고성능 스토리지 가상화에 적합함을 보인다.
클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기술을 기반으로 하드웨어, 소프트웨어 등의 가상화된 컴퓨팅 자원을 제공하는 기술로 제공되는 서비스의 수준에 따라 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service), 세 가지 유형으로 분류된다. 최근에는 기업이나 조직에서 이들 유형 중 SaaS 도입에 대한 관심이 증가하고 있다. 이는 SaaS를 이용하면 기업이나 조직 간의 협업 시스템을 구축하기가 쉬워 업무 효율을 증진시킬 수 있기 때문이다. 하지만 SaaS는 서비스 제공자가 접근 권한을 가지고 있기 때문에 문서에 포함된 정보가 노출될 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 VPC(Virtual Private Cloud)를 기반으로 하는 SaaS 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 VPC 내부에서 SaaS를 운영하기 때문에 서비스 제공자의 개입을 최소화할 수 있으며, 독자적인 인증 관리 시스템과 모니터링 기능을 두어 SaaS에 대한 모든 접근을 관리할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5269-5286
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2018
Task scheduling is one of the key issues in improving system performance and optimizing resource management in cloud computing environment. In order to provide appropriate services for heterogeneous users, we propose a novel task scheduling strategy with service differentiation, in which the delay sensitive tasks are assigned to the rapid cloud with high-speed processing, whereas the fault sensitive tasks are assigned to the reliable cloud with service restoration. Considering that a user can receive service from either local SaaS (Software as a Service) servers or public IaaS (Infrastructure as a Service) cloud, we establish a hybrid queueing network based system model. With the assumption of Poisson arriving process, we analyze the system model in steady state. Moreover, we derive the performance measures in terms of average response time of the delay sensitive tasks and utilization of VMs (Virtual Machines) in reliable cloud. We provide experimental results to validate the proposed strategy and the system model. Furthermore, we investigate the Nash equilibrium behavior and the social optimization behavior of the delay sensitive tasks. Finally, we carry out an improved intelligent searching algorithm to obtain the optimal arrival rate of total tasks and present a pricing policy for the delay sensitive tasks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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