[논문]컨테이너 기반 가상화를 통한 교육 실습환경 구축

윤준원; 송의성

doi:10.9728/dcs.2018.19.3.453

컨테이너 기반 가상화를 통한 교육 실습환경 구축
Building Education Practice Environment through Container-based Virtualization 원문보기

디지털콘텐츠학회 논문지 = Journal of Digital Contents Society, v.19 no.3, 2018년, pp.453 - 460

윤준원 (한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅본부) , 송의성 (부산교육대학교 컴퓨터교육과)

초록
AI-Helper

가상화 기술의 대표적인 특징은 사용자의 시스템 환경을 격리시킬 수 있고 컴퓨팅 자원을 사용자가 요구에 따라 유연하고 확장성 있게 지원할 수 있다는 점이다. 하지만 이미 잘 알려진 클라우드 컴퓨팅의 가상화 기술은 게스트 OS와 이를 관리하기 위한 하이퍼바이저 부하를 감수해야 한다. 이런 OS 기반의 가상화 문제점을 해결하기 위해 최근 컨테이너 기술이 부각되고 있다. 이 기술은 어플리케이션이 수행되는 프로세스를 격리화 시킴으로써 부하를 최소화 하면서 가상화와 유사한 환경을 구성할 수 있다. 본 연구에서는 기존 구축했던 클라우드 기반의 교육 실습 테스트 환경을 컨테이너 기반의 도커를 통해 구성하고자 한다. 이를 위해 교육 실습환경 구축시에 필요한 요구 사항을 분석하였다. 또한 컨테이너의 기능들을 분석하여 요구사항을 충족하기 위한 방법을 연구하였다. 이는 실습환경에 맞게 유연하고 확장성 있는 기존의 클라우드의 장점을 살리고, 성능부하의 이슈를 최소화함으로써 한정된 자원의 활용성을 최대화 할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Virtualization technology is characterized by the ability to isolate the user's system environment and to support the computing resources flexibly and extensively on demand. However, virtualization technology of cloud computing, which is already well known, must overload the guest OS and the hypervisor to manage it. Container technology is emerging to solve such OS-based virtualization problems. This technology can isolate the processes under which the application is running, thus creating a virtualization-like environment with minimal overhead. In this work, we construct a container-based education practice system using Docker instead of the existing cloud-based environment. To do this, we analyze the requirements for the establishment of the training practice environment. We also analyze the functions of the container and study the method to meet the requirements. This can take advantage of the existing flexible and scalable cloud computing. Also, it maximizes the availability of limited resources by minimizing the performance load.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

컨테이너의 개념은 간단하다. 격리된 네트워크, CPU, 메모리, 디스크를 가진 공간을 만들고 이 공간에서 프로세스 실행해서 사용자 서비스를 하는 것이 목적이다[7]. 이 공간(컨테이너)을 여러개 만들어서 제공하는 것으로 멀티테넌시(Multitenancy) 환경을 만들 수 있다.
본 연구에서는 공용의 실습환경에 주안점을 두었다. 추후 보안이 요구되는 실습환경의 경우 독립적인 수행공간과 더불어 각 환경에 대한 보안이 중요시 된다.
본 연구에서는 컨테이너 기반의 가상화 기술인 도커를 활용한 교육 실습환경을 구축하고자 한다. 이 환경은 이미지 생성을 통해 다양한 실습환경 지원할 수 있으며 기존에 구축한 클라우드 컴퓨팅의 기반의 가상화 환경에 요구되는 부하를 최소화함으로써 자원의 활용성을 더욱 높일 수 있다[4].

제안 방법

Dockerfile이라는 이미지 빌드용 DSL(Domain Specific Language) 파일을 사용하여 (그림 4), 와 같이 CentOS 베이스 이미지에 GCC를 설치하여 edu_gcc라는 컨테이너 이미지를 생성하였다.
각 실습노드에서 수행되는 컨테이너에 이 공유 볼륨을 설정하기 위해 Dockerfile에 volume ["/mybackup"]을 설정한 후 컨테이너 수행시 –v 옵션을 사용하여 마운트 하도록 설정하고 read-only(:ro옵션)을 부여하여 실습 이미지가 사용자에 의해 변경되지 않도록 하였다.
기본 유저로 root 로 설정이 되어 있어서 sudo 를 이용하여하는데 이를 위해 실습 사용자 그룹을 설정하고 이를 도커 그룹을 생성하여 와 같이 추가하였다.
본 논문에서는 이런 컨테이너 기반의 가상화 솔루션인 도커를 활용하여 교육 실습환경을 구축하였다. 이를 위해 컨테이너 환경에서 요구사항을 분석하였고, 각 요구사항에 필요한 솔루션을 적용․설치하였다.
본 논문에서는 컨테이너 관리 도구인 Kubernetes를 설치하여 마스터노드(ut1)와 컨테이너가 수행되는 실습노드 2대(ut2, ut3)를 과 같이 구성하였다.
보통 컨테이너 이미지는 도커 허브(Docker Hub)와 같은 공식 레지스트리를 사용할 수 있으나 실습환경과 같은 프라이빗한 이미지를 업로드하여 서비스하기에는 보안 및 네트워크 부하 등과 같은 제한적인 요소들이 존재한다. 본 연구에서는 Docker Registry를 이용하여 호스트머신에 이미지 저장소를 직접 구축하였다.
본 연구에서는 과 같이 Weave Net을 설치하여 여러 호스트에서 도커 컨테이너를 연결하고 자동 검색을 가능하게 하는 가상 네트워크(Overlay Networks) 생성하였다.
보통 도커에서 제공하는 Docker Hub[11]를 많이 사용하나 실습환경과 같은 프라이빗한 환경에서는 로컬 저장소를 구축하여 저장하게 된다. 본 연구에서는 초기 베이스 이미지를 Docker Hub를 통해서 다운로드 받고 이 이미지 위에 실습환경 이미지를 생선한 후 로컬 저장소에 저장히게 된다.
실습환경이 수행될 컨테이너 이미지 관리를 위해서 로컬 레지스트리(Registry)를 구성하였다. 보통 컨테이너 이미지는 도커 허브(Docker Hub)와 같은 공식 레지스트리를 사용할 수 있으나 실습환경과 같은 프라이빗한 이미지를 업로드하여 서비스하기에는 보안 및 네트워크 부하 등과 같은 제한적인 요소들이 존재한다.
또한, root 권한으로 동작하기 때문에 컨테이너에서 root 권한으로 실행되는 프로세스는 호스트 환경에서 root 권한을 갖는다. 이 문제를 해결하기 위해 LXC 1.0 컨테이너에서는 root 사용자를 컨테이너 외부의 다른 사용자로 처리하는 방식으로 구현되었다.
가상화의 목적은 사용자의 어플리케이션을 저렴한 비용으로 빠르고, 안정적으로 제공하기 위한 기반 환경이다. 이를 위해 기존에는 호스트 머신에 별도의 독립적인 운영체제를 올리고 네트워크와 디스크 프로세스가 또한 격리시켜 서비스를 제공했다. 하지만 어플리케이션 몇 개를 수행하기 위해 이와 같이 별도의 OS를 구성해서 올리는 것은 엄청난 자원 소모일 수 있다.
본 논문에서는 이런 컨테이너 기반의 가상화 솔루션인 도커를 활용하여 교육 실습환경을 구축하였다. 이를 위해 컨테이너 환경에서 요구사항을 분석하였고, 각 요구사항에 필요한 솔루션을 적용․설치하였다. 컨테이너 가상화 기술은 앞서 언급했듯이 기존에 OS를 통한 클라우드 환경의 가상머신에 비해 Cgroups와 네임스페이스를 활용하여 프로세스를 격리화 함으로써 더욱 빠르고 유연하게 독립된 어플리케이션 환경을 제공할 수 있다.

대상 데이터

특히 여러 호스트에서 컨테이터가 구동되기 위해서는 네트워크 설정, 리소스의 분배, 장애 복구 등의 기능이 필수이다. 본 실험에서는 Kubernetes를 설치하여 구성하였다. 이는 Linux 컨테이너 작업을 자동화하는 오픈소스 플랫폼으로 Linux 컨테이너를 실행하는 호스트 그룹을 클러스터링 할 수 있으며 쉽고 효율적으로 관리할 수 있다.
컨테이너 기반의 교육 실습환경 구축을 위해 (그림 3)과 같이 시스템 환경을 설정하였다. 호스트머신에 3개의 가상머신을 설치하였다. 도커를 실행하기 위한 커널 버전은 3.

성능/효과

화물 컨테이너처럼 독립된 공간에 프로세스가 들어 있기 때문에 이 공간을 '컨테이너'라고 부른다. 결론적으로 Linux Container는 KVM, Xen,VMware 등의 가상화 기술과는 다르게 가상머신을 생성하는 것이 아니라 OS가 사용하는 자원을 분리하여 여러 환경을 만들 수 있도록 하는 것이다. 따라서 가상화 오버 헤드는 거의 존재하지 않으며, 또한 가상 머신 부팅 및 종료라는 개념이 존재하지 않기 때문에 가상 환경의 시작과 종료를 빠르게 실행할 수 있는 장점을 가진다[6].

후속연구

이런 장점을 교육 실습환경에 접목함으로써 다양한 실습환경을 쉽게 개발, 구축하고 배포할 수 있어 시간과 비용의 절감을 기대할 수 있다. 현재 구축된 환경은 기능적인 부분을 고려하여 구성한 실습 환경으로 향후, 실제 컨테이너의 보안 및 배포 확장성 등의 취약점을 고려하여 기능을 보완해야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	컨테이너형 가상화 기술의 특징은 무엇인가?	최근에는 도커로 대표되는 LXC(Linux Containers)와 같은 컨테이너형 가상화 쪽으로 이슈가 높아져가고 있다. 컨테이너형 가상화 기술은 기존의 가상화 기술보다 가벼워지고, 이식성이 뛰어난 특징을 가지고 있다[3].
	컨테이너 기반의 도커를 활용하여 얻을 수 있는 이점은 무엇인가?	또한 컨테이너의 기능들을 분석하여 요구사항을 충족하기 위한 방법을 연구하였다. 이는 실습환경에 맞게 유연하고 확장성 있는 기존의 클라우드의 장점을 살리고, 성능부하의 이슈를 최소화함으로써 한정된 자원의 활용성을 최대화 할 수 있다.
	도커(Docker)는 무엇인가?	가상머신을 구현하기 위하여 KVM,Xen, VMware 등의 기술들을 사용하였으나 개수가 많아지고 가상머신에서의 자원 사용량이 많은 작업을 수행할 경우 하이퍼바이저의 부하가 높아져 전체적인 성능 저하를 야기할 수 있다[2]. 이러한 OS 기반의 가상화 문제점을 해결하고자 필수자원에 대해서는 독립적으로 사용하고 그렇지 않은 경우는 공유를 통해 자원의 효율성을 높일 수 있는 컨테이너 기술이 개발되었다. 그 기반은 Linux Container 기술로 보통 LXC 라고 부르며 Linux Kernel을 독립적인 환경에서 사용하기 위한 API를 제공하며, 이 API를 잘 활용해서 만든 것이 도커(Docker)이다. 최근에는 도커로 대표되는 LXC(Linux Containers)와 같은 컨테이너형 가상화 쪽으로 이슈가 높아져가고 있다.

참고문헌 (15)

Zhang, Y., Zhang, G., Liu, Y., & Hu, D, "Research on services encapsulation and virtualization access model of machine for cloud manufacturing" Journal of Intelligent Manufacturing, 28(5), pp.1109-1123, 2017.

상세보기
Daniel J. Abadi, "Data Management in the Cloud: Limitations and Opportunities", In IEEE DE Bulletin, vol 32(1), pp.3-12, Feb 2009.
Merkel, Dirk. "Docker: lightweight linux containers for consistent development and deployment." Linux Journal 2014.239.2, 2014.
Y JunWeon, P ChanYeol, S Ui-Sung, "Building the Educational Practice System based on Open Source Cloud Computing." Journal of Digital Contents Society 14.4, pp. 505-511, 2013.

원문보기 상세보기
Celesti, A., Mulfari, D., Fazio, M., Villari, M., & Puliafito, A, "Exploring container virtualization in IoT clouds", In Smart Computing(SMARTCOMP), IEEE International Conference, IEEE, pp.1-6, May 2016.
Babu, A., Hareesh, M. J., Martin, J. P., Cherian, S., & Sastri, Y, "System performance evaluation of para virtualization, container virtualization, and full virtualization using xen, openvz, and xenserver", In Advances in Computing and Communications(ICACC), IEEE, pp.247-250, August 2014.
Fink, J., " Docker: a software as a service, operating system-level virtualization framework", Code4Lib Journal, 25, 29, 2014.
Dua, R., Raja, A. R., & Kakadia, D, "Virtualization vs containerization to support paas", In Cloud Engineering(IC2E), 2014 IEEE International Conference, pp.610-614, March 2014.
Bui,T,"Analysis of docker security" arXiv preprint arXiv:1501.02967, 2015.
Combe, T., Martin, A., & Di Pietro, R., "To Docker or not to Docker: A security perspective. IEEE Cloud Computing, 3(5), pp.54-62, 2016.

상세보기
Docker Hub [Internet]. Available: https://hub.docker.com/.
Weave Net [Internet]. Available: https://www.weave.works/oss/net/.
Manvi, Sunilkumar S., and Gopal Krishna Shyam, "Resource management for Infrastructure as a Service (IaaS) in cloud computing: A survey." Journal of Network and Computer Applications, 41, pp.424-440, 2014.

상세보기
Kubernetes [Internet]. Available: https://kubernetes.io/.
Bass, L., Weber, I., Zhu, L. DevOps: A Software Architect's Perspective. Addison-Wesley Professional,2015.

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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