ICT 분야의 메가 트렌드는 IoT, Bigdata, 그리고 Cloud Computing 으로 집약된다. 이러한 메가 트렌드들은 독립적으로 운영되지 않으며, 이를 지원하기 위한 백그라운드에는 대용량 컴퓨팅 기술이 필요하듯 대용량 스토리지 기술이 필수적이다. 오픈소스 Ceph 기반의 대용량 스토리지의 성능 평가를 위하여 교육망인 KOREN 네트워크를 이용한 국내 및 해외 사이트와의 Abyss Storage의 실증 테스트를 수행한다. 또한, 스토리지 자체의 성능 평가를 위하여 스토리지 매체와 네트워크 본딩의 성능 테스트를 수행한다. 스토리지 매체별로 실질적인 속도 차이는 크지만 수행된 스토리지 매체 테스트에서는 크게 성능 차이를 보이지 않았다. 이를 해결하기 위한 방안으로 네트워크 가속화를 통한 성능 향상을 얻을 수 있었다. 또한 KOREN 망을 이용한 국내 및 해외 사이트를 연결하여 Abyss Storage의 내부 및 외부 네트워크의 실질적인 성능 테스트를 수행하였다.
혁신적인 아키텍처와 서비스를 검증하기 위해 대규모의 실험 설비를 갖춘 미래인터넷 테스트베드가 요구되고 있으며 이러한 연구의 일환으로, FiRST 프로젝트에서는 엄격한 자원 격리를 지원하는 네트워크 가상화 기술과 사용자가 원하는 네트워크를 쉽게 구성하도록 하는 네트워크 프로그램화 기술을 개발하고 있다. 한편, 미래인터넷 생태계 조성을 통한 국가기술 경쟁력 확보 차원에서 KOREN 기반 미래인터넷 테스트베드 구축 사업을 진행하고 있다. 이에 따라, 본 고에서는 KOREN 연구개발망에서 FiRST 프로젝트의 중간 결과물인 FiRST 플랫폼의 구축 과정을 기술하고자 한다.
본 논문은 이동 환경 위주의 미래 인터넷 환경을 위해 제안된 Mobile Oriented Future Internet (MOFI) 구조에 대하여 OpenFlow 기반 구현 이슈와 KOREN 실험망을 이용한 성능 분석을 논의한다. MOFI 구조는 호스트 식별자(host identifier)와 지역 위치자(local locator) 사용, 데이터 전달을 위한 Query 우선의 데이터 전달(Query-First Data Delivery), 식별자와 위치자간 분산형 매핑 시스템(Distributed Mapping System)을 특징으로 한다. 기존 MOFI 연구에서는 intra-domain 이동성 지원을 위해 6-to-4 터널링 기법 및 리눅스 플랫폼을 활용한 구현 방식을 제안하고 실험실 테스트베드에서 성능분석을 수행하였다. 한편, 본 논문에서는 inter-domain 이동성 지원을 위한 세부 절차를 논의하고 Click Modular Router와 OpenFlow 플랫폼을 활용한 MOFI 구현 방식을 제안한다. 나아가, 실제 KOREN 실험망을 활용한 성능 실험을 통해 MOFI 구조와 기존 이동성 제어 방식인 Proxy Mobile IP (PMIP) 기법을 비교한다. 실험 결과, 이동성 제어를 위한 시그널링 지연 시간 및 처리되는 메시지 수 측면에서 MOFI 구조가 기존 PMIP 이동성 제어 기법에 비하여 더 좋은 성능을 보이고 있음을 확인하였다.
기존의 인터넷 환경은 늘어나고 있는 사용자의 요구와 더불어 트래픽폭증, 보안 등의 여러 가지 문제점들이 나타나고 있다. 세계 각국에서는 이를 해결하기 위한 다양한 프로그램을 만들고 관련된 연구개발에 힘쏟고 있다. 우리나라에서도 미래인터넷과 관련된 많은 연구개발이 진행되고 있으며 이를 실험하고 검증하기 위한 미래인터넷테스트베드 구축을 진행하고 있다. 본 논문에서는 현재 연구중인 차세대전달망 전달 장치인 패킷-광 스위치와 제어를 위한 통합제어시스템, 미래인터넷연구를 위한 프로그래머블가상라우터플랫폼을 KOREN망에 설치, 미래인터넷 시험망을 만들고 장비들을 실증하기 위한 구축 진행현황에 대하여 고찰한다.
미래인터넷 연구를 위해 대규모의 테스트 베드를 구축하는 일은 새로운 프로토콜을 테스트하고 clean-slate 기법을 적용한 새로운 네트워크 아키텍쳐를 테스트하기 위해 꼭 필요하다. 우리나라의 경우 현재 'FIRST'(Future Internet Research for Sustainable Testbed)라는 프로젝트 이름으로 미래인터넷 테스트 베드를 구축하는 연구가 금년 3월부터 추진되어 ETRI와 5개의 대학들이 공동으로 연구를 진행하고 있다. 이 중 5개 대학교를 중심으로 진행되는 FIRST@PC의 경우 NetFPGA의 하드웨어 가속 기능을 이용하여 오픈플로우 스위치기반의 미래인터넷 테스트베드를 KOREN과 KRONET에 구현하는 것을 목표로 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 FIRST@PC 프로젝트에 대한 간략한 소개와 지역별로 구축된 오픈플로우 스위치 테스트베드 간 연동을 위해 구현된 소프트웨어 기반의 MAC in IP 갭슐레이터를 설명하고 이를 이용한 연구실 내의 로컬 테스트와 충남대와 광주과학기술원 간 연동 테스트한 결과를 제시한다. 실험 결과 소프트웨어 기반의 캡슐레이터를 사용하면 현재 많은 어플리케이션이 요구하는 대역폭에 대해서는 지원 가능할 것으로 예상된다.
The 6Bone is an environment supporting experimentation with the IPv6 protocols and products implementing it. Several functions of IPv6 remain loosely defined or undefined but the protocols related on IPv6 are being developed continuously. It is clear that ATM(Asynchronous Transfer Mode) technology is playing a important role in the evolution of the Internet as a transmission medium. In this paper, we suggest a design plan for the 6Bone overlayed on the existing ATM network, KOREN(Korea Research and Education Network). The planed 6Bone will become a good testbed to develop new networking technology and new services related on IPv6.
Akbar, Waleed;Rivera, Javier J.D.;Ahmed, Khan T.;Muhammad, Afaq;Song, Wang-Cheol
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2801-2815
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2022
With the advent and realization of Software Defined Network (SDN) architecture, many organizations are now shifting towards this paradigm. SDN brings more control, higher scalability, and serene elasticity. The SDN spontaneously changes the network configuration according to the dynamic network requirements inside the constrained environments. Therefore, a monitoring system that can monitor the physical and virtual entities is needed to operate this type of network technology with high efficiency and proficiency. In this manuscript, we propose a real-time monitoring system for data collection and visualization that includes the Prometheus, node exporter, and Grafana. A node exporter is configured on the physical devices to collect the physical and virtual entities resources utilization logs. A real-time Prometheus database is configured to collect and store the data from all the exporters. Furthermore, the Grafana is affixed with Prometheus to visualize the current network status and device provisioning. A monitoring system is deployed on the physical infrastructure of the KOREN topology. Data collected by the monitoring system is further pre-processed and restructured into a dataset. A monitoring system is further enhanced by including machine learning techniques applied on the formatted datasets to identify the elephant flows. Additionally, a Random Forest is trained on our generated labeled datasets, and the classification models' performance are verified using accuracy metrics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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