The future of Internet of Things ecosystem seems to be worth it, however by using a monolithic approach we might end up by dealing with complexity of the system as long as the statistics show that by 2020 IoT devices will reach around 50 billion. The microservice architecture approach utilizes the service-oriented architecture together with best practices and latest developments in software virtualization to overcome complexity issues, allow reusability of services or microservices instead of creating new ones. The microservice architecture provides secure platforms if it is developed and deployed in a container. Thus, this paper surveys on the microservices, microservices architecture and containers, microservices based Internet of Things.
기술이 급속도로 발전하고 제품 수명주기가 짧아짐에 따라 연구 성과의 도출과 제품 개발 및 출시 과정을 가속화할 필요성이 점차 증대되고 있다. 이에 따라 개발자의 연구 결과를 빠르게 확인하고 적용하기 위한 모의실험을 위한 컴퓨팅 환경이 필요하게 되었다. 모의실험을 위한 컴퓨팅 환경은 가용한 컴퓨팅 자원을 최대한 활용할 수 있어야 하며 실험하고자 하는 다수의 시나리오에 대해서 모의실험을 관리하고 실험 결과 취합을 용이하게 진행해야 한다. 이와 같은 모의실험 환경을 구축하기 위해서 본 연구는 마이크로서비스 아키텍처 기반의 모의실험 환경을 설계하고 구현하였다. 제안하는 모의실험 환경은 모의실험을 수행하고자 하는 사용자가 손쉽게 실험을 수행할 수 있도록 스크립트 기반으로 가용 컴퓨팅 자원을 활용하여 실험 환경을 구성하고 자동으로 시나리오가 배포될 수 있도록 실험 틀을 설계하였으며 사용자가 제공하는 시나리오와 실험 대상 소프트웨어를 활용하여 컴퓨팅 환경과 실험이 자동으로 구성되어 모의실험을 수행할 수 있도록 하였다.
소프트웨어 산업은 새로운 비즈니스 모델의 등장으로 빠르고 유연하게 대처할 수 있는 기술로의 변화가 요구되고 있다. 이와 관련하여 차세대 기록관리시스템의 아키텍처로 거론되고 있는 마이크로서비스는 민첩성과 편리성을 지니는 아키텍처로 급부상했다. 마이크로서비스를 적용한 기록관리시스템을 개발한다면 혁신의 기반과 함께 민첩성과 확장성을 확보할 수 있다. 본 연구의 목적은 마이크로서비스를 적용한 기록관리시스템 구축 시 효율적인 방안을 제시하는 데 있다. 이를 위해 먼저 전통적 방식의 아키텍처를 살펴보고, 마이크로서비스의 주요 특징을 설명하였다. 또한 마이크로서비스 아키텍처를 적용한 시스템 구축 시 '마이크로서비스의 짧은 역사', '기술의 성숙도', '프로젝트팀의 기술 수준' 등 세 가지 측면을 검토해야 함을 정리하였다. 그리고 국내 환경에 맞춰 마이크로서비스를 적용한 기록관리시스템 구축 시 고려사항을 제시하였다.
사물인터넷(IoT: Internet of Things)과 클라우드(Cloud) 컴퓨팅의 융합에 기반한 소위 IoT-Cloud 서비스들이 ICT 기반의 창의적이고 다양한 미래지향적인 응용 서비스를 구현하는 핵심 모델로 부상하고 있다. IoT 부분의 기기에서 부족한 컴퓨팅 능력을 공유형 클라우드로 보완하는 IoT-Cloud 서비스의 실증은 컨테이너(container)를 활용한 마이크로서비스(microservice) 기반 구현이 효율적이다. 마이크로서비스로 구현된 응용 서비스의 품질은 서비스 기능(function)들을 서로 연결(inter-connect)하는 서비스기능체이닝(SFC: service function chaining) 과정에서 발생하는 특정 기능 또는 이들의 연결에 따른 병목(bottleneck) 등에 영향 받는다. 전체 서비스의 정상작동을 보장하기 위해 서비스 환경 변동을 감안한 다양한 테스트 과정이 필요하며, 이를 통한 지속적인 개선 노력이 필요하다. 본 논문에서는 Node.js 기반의 IoT-Cloud 서비스를 대상으로 DevOps(개발운영병행체제) 기반 지속적인 통합 도구와 응용 성능 모니터링(application performance monitoring) 기법을 활용하여 지속적인 통합을 실험적으로 실증하고 그 효과를 논하고자 한다.
최근 빅데이터 산업의 확대로 고품질의 데이터를 확보하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 고품질의 데이터를 확보하기 위해서는 데이터에 품질에 대한 정확한 평가가 선행되어야 한다. 데이터의 품질은 데이터에 대한 통계와 같은 메타정보를 통해 평가할 수 있는데 이러한 메타정보를 자동으로 추출하는 기능을 데이터 프로파일링이라고 하다. 지금까지 데이터 프로파일링 소프트웨어는 기존의 데이터 품질 또는 시각화 관련 소프트웨어의 부품이나 추가적인 서비스로 제공되는 것이 일반적이었다. 따라서 프로파일링이 요구되는 다양한 환경에서 직접적으로 사용하기에는 적합하지 않았다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 마이크로 서비스 아키텍처를 적용하여 다양한 환경에서 서비스가 가능한 데이터 프로파일링 소프트웨어의 개발 결과를 제시한다. 개발된 데이터 프로파일러는 restful API를 통해 데이터의 메타정보에 대한 요청과 응답을 제공하여 사용하기 쉬운 서비스를 제공한다. 또한, 특정 환경에 종속되지 않고 다양한 빅데이터 플랫폼이나 데이터 분석 도구들과 원활한 연계가 가능하다는 장점이 있다.
차세대 기록관리시스템은 어떻게 만들어야 할까? 급변하는 시스템 개발 환경하에 공공기관의 기록관리시스템은 지난 10여 년간 답보 상태로 머물러 있었다. 이런 이유에는 사용자 요구사항 수용, 기록관리 신기술 적용을 하기 어렵게 만들어진 기록관리시스템 구조적 문제가 핵심 원인이라고 본다. 본 연구의 목적은 전자기록관리 현황 분석을 통한 차세대 기록관리시스템 재설계 모형을 제시하는 것에 있다. 본 연구의 선행연구격인 '차세대 전자기록관리 프로세스 재설계 연구(주현미, 임진희, 2017)' 결과와 선진 기록관리시스템의 기록관리 기술과 해외 시스템 사례를 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 기록관리시스템 개선방향을 기능적 측면, 소프트웨어 설계 측면, 소프트웨어 배포 측면으로 분석하였고, 이 결과를 기록관리기관 유형에 적용하였다. 본 연구를 통해 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 기반, 오픈소스 소프트웨어(OSS) 지향의 기록관리시스템을 만드는 것이 차세대 기록관리의 지향점이라고 제안한다.
사물인터넷과 자유주행 차량의 급속한 기술 발전과 함께, 그 시스템의 복잡성의 수준도 증가하고 있다. 따라서 관련 기업들은 기존의 부피가 큰 단일 서비스 아키텍처를 마이크로서비스 기반 아키텍처로 변경함으로써 증가하는 복잡성을 관리해오고 있다. 그러나 이러한 마이크로서비스의 활용과 배포를 위한 기본 통신 메커니즘은 간헐적이고 연결상태의 문제와 함께 짧은 지연 시간 요건 때문에 미래형 자율주행차량의 요건을 충족하기 어려웠다. 본 논문에서는 정보 중심 네트워킹(ICN) 패러다임을 기본 통신 아키텍처로 채택하여 기존의 문제점들을 해결할 것을 제안한다. 본 연구에서는 자율 차량 시스템을 구축하기 위한 마이크로서비스 접근방식이 ICN을 활용하여 좀 더 효과적인 서비스 제공 및 효율적인 서비스 분배와 균일한 서비스 발견을 달성할 수 있다는 부분에 대하여 조사, 분석 하였다. 본 논문에서 제시하는 방향성은 정보 중심의 마이크로서비스 접근 방식의 비전이 더 효과적이고 가벼운 자율 차량 서비스와 통신 프로토콜 연구에 초점을 맞추는 데 도움이 될 것이다.
최근 마이크로서비스를 기반으로 애플리케이션 개발을 지원하는 서버리스 컴퓨팅이 각광 받고 있다. 마이크로서비스란 독립적으로 동작 가능한 작은 규모의 서비스를 의미한다. 마이크로서비스 단위로 구성된 애플리케이션은 개별적인 업데이트와 쉽고 빠른 배포가 가능하다는 장점이 있다. 그리고 각 서비스마다 다양한 언어와 플랫폼 등을 지원할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 많은 기업들이 모놀리식 구조에서 마이크로서비스 구조로 전환을 시도하고 있지만 마이크로서비스 구성에 대한 방법 및 기준과 이에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 모놀리식 애플리케이션의 UML 설계 자료를 분석하여 마이크로서비스 단위로 구성하는 방법을 제시한다. 구성된 마이크로서비스를 실제 서버리스 플랫폼 환경에서 구현함으로서 제시한 방법이 모놀리식 애플리케이션을 마이크로서비스 단위로 재구성할 수 있음을 보이며 기존 관련 연구와 비교 평가를 수행한 결과를 제시한다.
해상교통관제센터에는 RADAR, AIS(Automatic Identification System), 기상센서, VHF(Very High Frequency) 등이 설치되어 운영되고 있으며, 해상교통관제사는 이를 활용하여 관제구역을 통항하는 선박의 동정을 관찰하고 정보를 제공하는 관제 업무를 수행한다. 이들 장비에서 생성되는 각종 관제 데이터는 해상교통 상황을 분석하기 위한 자료로 그 활용 가치가 매우 높지만, 시스템 제조사간 호환성 부족 또는 정책상의 문제로 인해 체계적으로 관리되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집되는 관제 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 관리할 수 있는 관제 빅데이터 체계를 개발하였다. 개발된 관제 빅데이터 체계는 체계 개발의 중요한 이슈 중 하나였던 운영 안정성을 확보하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 적용하였으며, 효율적인 실시간 운항 정보의 탐색을 위해 저장소를 이원화하여 체계 성능을 향상시킬 수 있었다. 구현된 체계는 실해역 데이터를 적용한 시범 운영을 통해 성능을 확인하고 추가적인 개선 사항을 파악하였으며, 실제 관제 환경에서의 활용 가능성을 검토하였다.
API 게이트웨이에서 API 조합은 클라이언트의 호출 횟수를 줄이고 오버페칭과 언더페칭을 방지할 수 있는 필수적인 기능이다. IMJ(In-Memory Join)로 동작하는 API 조합은 많은 자원을 소모하여 API 게이트웨이의 성능에 부담을 준다. 본 연구에서는 IMJ 방식의 API 조합의 문제를 개선하기 위해 조합할 데이터를 스트리밍으로 클라이언트에 전달하는 SAPIC(Stream-based API Composition)를 제안한다. SAPIC는 클라이언트 응답 메시지를 구성하는 각각의 MSA API를 호출하여 받은 응답 메시지를 즉시 클라이언트로 스트리밍하여 IMJ에 비해 API 게이트웨이의 자원 소모를 줄이고 빠른 응답시간을 제공할 수 있다. 대표적인 API 조합 기술인 GraphQL 비교실험결과 SAPIC는 GraphQL에 비해 약 21 ~ 70 % 낮은 최대 CPU 점유율과 약 16 ~ 74 % 낮은 최대 Heap 사용량 그리고 1 ~ 2.3 배의 높은 처리량을 기록하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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