클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기술을 활용하여 IT자원을 필요한 만큼 빌려서 사용하고 서비스 부하에 따라서 실시간 확장성을 지원받으며 사용한 만큼 비용을 지불하는 컴퓨팅 기술을 말한다. 클라우드 컴퓨팅의 핵심기술인 가상화는 서버, 스토리지 및 하드웨어 등을 분리된 시스템이 아닌 하나의 영역으로 간주하여 자원을 필요에 따라 할당하는 기술이다. 그러나 가상화 환경에서 필요로 하는 보안 메커니즘은 하나의 서버 내부가 아닌 서버 간의 트래픽을 모니터링 하도록 설계되어 있고 기본 수준의 가시성, 통제성 및 감사 기능을 갖는 기존 보안 메카니즘으로는 대응하기 어려운 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상화 기술의 보안 취약점을 분석하고 이를 토대로 가상화 기술과 관련된 하이퍼바이저 보안 및 게스트 OS 보안 권고 사항을 제시하고자 한다.
클라우드 컴퓨팅은 인터넷 혹은 인트라넷 기반의 대규모 컴퓨팅 자원을 가상화하여 사용자가 원하는 서비스를 언제 어디서든 제공하도록 하는 컴퓨팅 패러다임이다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 시스템 환경 자체가 대규모의 데이터를 처리하며, 다중 사용자 접속 환경 기반이어서 시스템의 신뢰성이 중요한 요소이다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 발생하는 문제(사용자의 요구사항 변경, 자원 결함 발생 등)를 해결하기 위해 시스템 환경 내부의 자원 변화에 대처할 수 있고 결함 포용적인 신뢰성 기반 적응적 스케줄링 기법을 제안한다. 이 기법의 타당성을 검증하기 위해 CloudSim 시뮬레이션 환경에서 실험하였다.
현재, 미래인터넷에 대한 연구가 해외 및 국내에서 활발하게 진행되고 있으며, 국내에서는 미래인터넷 연구를 위하여 한국 전자통신연구원과 국내 4개 대학을 중심으로 'FiRST(Future Internet Research for Sustainable Testbed)'라는 미래인터넷 테스트베드 구축 및 관련 핵심 기술 개발 프로젝트가 진행되고 있다. 'FiRST'프로젝트 중 국내 4개 대학이 공동으로 수행하고 있는 'FiRST@PC'의 경우 프로그래머블 플랫폼을 이용하여 오픈플로우 스위치 기반의 테스트베드를 KOREN과 KREONET에 구축하였다. 현재, 테스트베드 구축에 사용 된 프로그래머블 스위치의 가상화를 통하여 테스트베드를 이용하는 실험자들에게 독립적인 네트워크의 구축이 가능 하도록 하는 연구가 진행 중에 있다. 이때, 테스트베드의 가상화는 테스트베드를 이용하는 실험자들에게 슬라이스라는 단위로 독립적인 네트워크의 구성을 가능하도록 하며, 각 실험자에게 제공 된 슬라이스는 신뢰성 있고 안정적인 네트워크의 자원 사용 기회가 보장되어야 한다. 본 논문에서는 미래인터넷 테스트베드를 이용하는 실험자들에게 가상화된 네트워크인 슬라이스에 QoS를 제공하기 위하여 하드웨어 기반의 패킷 처리를 지원하는 프로그래머블 플랫폼인 NetFPGA 플랫폼을 이용하여 슬라이스의 트래픽을 스케쥴링하기 위한 스케쥴러를 구현하였고, 테스트베드를 구축하여 성능 실험을 하였으며, 실험을 통하여 미래인터넷 테스트베드의 가상화된 네트워크에 신뢰성있고 안정적으로 QoS를 제공할 수 있음을 확인하였다.
최근 시뮬레이션이 다양한 계산과학 및 산업 분야에서 널리 활용되면서, 컴퓨팅 자원에 대한 그 요구사항 또한 점점 다양해지고 있다. 특히 이러한 요구는 기존 슈퍼컴퓨터와 같은 CPU 중심의 자원에서 벗어나, 사용자 별 설정 및 활용이 쉬운 유연하고 효율적인 고성능 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅을 이용해 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 다수의 가상머신으로 이루어진 대규모의 가상 클러스터의 실시간 구축이 필연적이다. 이러한 대규모의 가상 클러스터 생성은 동시 다발적인 가상머신 요청을 야기시키고, 이 요청들에 의해 대기 시간이 매우 길어지는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제의 주요 원인은 각각의 가상머신에서 사용되는 가상 이미지를 생성, 복사하는 작업들간에 병목 현상 때문이다. 본 논문에서는 가상머신 이미지들의 생성 시간을 최소화하고, 가상 클러스터의 I/O 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 검증한다.
가상 네트워크 기술은 다양한 서비스의 요구조건을 반영한 네트워크를 제공할 수 있다. 다양한 서비스의 요구조건을 반영하기 위해 효율적인 리소스 분배 기술이 필요하다. 기존의 트래픽 대역폭 분배 기법들은 다운링크 트래픽만 제어하거나 네트워크의 트래픽 상황을 고려하지 않는다. 무선 네트워크에서 다운링크와 업링크는 같은 자원을 공유한다. 또한, 기존의 트래픽 대역폭 분배 기법들은 모든 스테이션이 포화된 트래픽을 발생시킨다고 가정한다. 그래서 기존의 트래픽 대역폭 분배 기법들은 가상 무선 네트워크에서 트래픽 제어를 할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 트래픽 기반 대역폭 제어 기법을 제안한다. 가상 네트워크에 SDN을 적용하고 각 스테이션의 트래픽을 모니터링하고 비포화 트래픽을 발생시키는 스테이션을 탐색한다. 또한, 모니터링 정보를 기반으로 업링크와 다운링크 트래픽을 동적으로 제어한다. 실제 테스트베드 구성 후, 기존의 기법과 비교 결과, 트래픽 대역폭 분배 성능이 최대 14% 개선되었다.
미래형 서비스 실증을 위해서 실험자들에게 소프트웨어-정의 네트워킹(Software-Defined Networking: SDN)과 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing: CC) 기반으로 융합된 컴퓨팅/네트워킹 자원들을 유연하게 제공하는 통합된 시험/실증 환경의 중요성이 확산되고 있다. 이러한 추세에 맞춰서 OF@TEIN(OpenFlow @ Trans Eurasian Information Network) 시험/실증 환경에서는 국내외 다수 지역들에 가상화를 지원하는 융합형 자원인 SmartX Rack들을 설치하고 이들을 오픈플로우(OpenFlow) 기반의 SDN에 의해 연동하여 활용한다. 본 논문에서는 다지점에 설치된 오픈플로우 사이트들을 2계층 이더넷(Ethernet) 차원에서 연동할 때 원하는 토폴로지에 부합하도록 NVGRE(network virtualized generic route encapsulation) 터널링을 자동으로 설정하고 관제하는 관리도구를 소개한다. 제안한 관리 도구를 활용하면 운용자는 다수의 오픈플로우 사이트들간의 네트워크 연동을 신속하고 효율적으로 관리할 수 있고, 이와 동시에 실험자들은 원하는 가상화된 사용자 네트워크(virtual tenant network)를 최대한 자율적으로 구성하고 활용할 수 있다.
CPU 자원이 다수의 가상머신에 의해 공유되는 Xen 가상화 환경에서는, CPU가 하나의 가상머신의 요청을 처리하는 동안 다른 가상머신은 CPU를 기다려야 하는 가상머신 스케줄링 지연이 존재한다. 가상화 환경에서 응용프로그램의 QoS 요구사항을 만족시키기 위하여 자원을 관리하는 대부분의 시스템은 가상머신의 자원 사용률과 가상머신에서 운영하는 응용프로그램의 성능을 모니터링하고 분석하여 자원을 재할당한다. 이 때 응용프로그램의 성능 분석을 위해 큐잉 모델 등과 같은 수학적인 모델링 기법이 사용되지만 비가상화 환경에서 사용되던 모델은 가상머신 스케줄링 지연을 고려하지 않으므로, 가상화 환경에서는 정확한 분석과 예측이 어렵고, 따라서 이를 기반으로 자원을 관리하는 시스템은 요구되는 응용프로그램의 성능을 제공하지 못할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Xen 가상화 환경에서 가상머신 스케줄링 지연을 반영하여 응용프로그램의 성능을 측정하고, 모든 가상머신이 일으킬 수 있는 스케줄링 지연을 최소화하는 방향으로 CPU 사용 우선순위를 설정하는 기법을 제안하고, 제안한 기법이 스케줄링을 고려하지 않은 방법에 비해 응용 프로그램의 성능을 향상시킴을 보인다.
가상화 환경에서는 여러 개의 게스트 운영체제가 자원을 공유하고 있는데 특히 CPU는 시간 분할 방식에 의해 분배 된다. 따라서 각 가상 머신은 모든 물리 시간을 점유하지 못하고, 이는 CPU를 점유하지 못한 시간에 동작해야 하는 태스크 실행이 보장되지 못하는 결과를 야기시킨다. 이와 같은 응답성의 저하는 기존의 서버 가상화에서 치명적인 문제가 되지 않으나 임베디드 시스템에서 동작하는 실시간 태스크 측면에서는 중요하게 다루어 져야 하는 요구사항이 된다. 본 논문에서 우리는 실시간성과 관련된 타이머를 가상 머신 모니터에 등록할 수 있는 하이퍼콜을 제안한다. 이 하이퍼콜을 통하여 등록된 타이머는 만료된 시점에 해당 가상 머신이 실행되게 한다. 따라서 실시간성을 요하는 태스크들이 의도된 시간에 실행 가능하게 하며 다른 가상 머신의 기아 현상을 완화시켜 준다. 이어지는 실험에서는 Xen-Arm에 이를 구현하여 게스트 운영체제인 리눅스에서의 실시간성을 평가한다. 특히 테스트 응용과 Mplayer의 응답성 및 초당 프레임 수를 측정하여 한 개의 게스트 운영체제만이 동작하는 환경에서와 비슷한 실시간성이 지원될 수 있음을 보인다.
클라우드 컴퓨팅 서비스 환경에서 가상화 기술은 클라우드 컴퓨팅을 위한 필수 요소로 자리잡고 있다. 가상화는 한정된 물리 자원을 공유하므로 가상 머신에 대한 자원 할당 관리는 중요하다. 일련의 작업은 하이퍼바이저에 존재하는 스케줄러에 의해 이루어지는데 특정 가상 머신에 I/O 요청이 집중되는 경우, 기존의 스케줄러는 이에 대한 처리가 미흡하다. 이는 특히, 가상 머신 상에서 소프트웨어 로드 밸런서를 구동시킬 때 두드러진다. 본 논문에서는, 이를 해결하기 위해 가상화 환경에서 동작하는 소프트웨어 로드 밸런서의 성능을 향상시킬 수 있는 구조를 제안한다. 가용 유휴 자원이 존재할 경우, 스케줄러와 소프트웨어 로드 밸런서 간의 통신을 통해 멀티 프로세스로 동작함으로써 유휴 자원을 활용할 수 있도록 한다. 이를 통해 가상 머신에서 할당하는 자원 변경에 의한 오버 헤드 없이 로드 밸런서의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 네트워크 환경이라는 구름 속에서 원하는 작업을 요청하여 실행한다는 데서 기원하였으며, 인터넷 기술을 활용하여 IT 자원을 서비스로 제공하는 컴퓨팅을 뜻하고 오늘날 IT 트렌드의 하나로 가장 주목 받고 있다. 클라우드 컴퓨팅 네트워크는 데이터 센터에 서버, 스토리지와 응용 프로그램들을 구성요소로 하여 네트워크를 통해 데이터 센터와 단말기가 연결되는 형태로 구성된다. 즉 클라우드 컴퓨팅에서는 물리적으로 서로 다른 위치에 있는 컴퓨터의 데이터들을 가상화 기술을 사용하여 통합하고 서비스를 제공한다. 따라서 클라우드 컴퓨팅 시스템은 핵심적인 정보자원이며, 이에 대한 표준화된 기술검증 방안 및 평가 체계가 요구되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 장비 평가체계 구축을 위하여 다양한 클라우드 컴퓨팅 장비들과 관련된 기술기준 연구와 안정성 평가방법을 위한 파라미터와 내용을 도출하는 것을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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