[논문]대용량 VLBI 데이터 전송을 위한 초고속 네트워크 성능 모니터링 및 최적화 연구

송민규; 강용우; 김효령

doi:10.13067/jkiecs.2019.14.6.1097

[국내논문] 대용량 VLBI 데이터 전송을 위한 초고속 네트워크 성능 모니터링 및 최적화 연구
A Study on the Performance Monitoring and Optimization of a High Speed Network for the Transfer of Massive VLBI Data 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.14 no.6, 2019년, pp.1097 - 1108

송민규 (한국천문연구원 전파천문본부) , 강용우 (한국천문연구원 전파천문본부) , 김효령 (한국천문연구원 전파천문본부)

초록
AI-Helper

VLBI에서 서로 멀리 떨어진 각 관측소에서 생성된 관측 데이터는 데이터 처리 및 분석을 위해 상관센터에 수집되어야 한다. 전통적으로 관측 데이터는 배나 비행기 등의 교통 수단을 통해 전달되었다. 하지만 IT 기술의 급격한 발전 속에 네트워크를 이용한 데이터 전송으로 빠르게 대체되고 있고 이를 통해 국제 공동 협업 연구가 더욱 활발해지고 있다. 이러한 기술 간 융합을 통한 연구 환경의 변화를 고려하여 2010년 9월 KVN 각 관측소와 상관센터를 초고속 네트워크로 연결하는 e-KVN이 구축되었고 두번의 업그레이드 과정을 통해 최대 100GbE에 달하는 인터페이스를 갖추게 되었다. 이후 KVN의 VLBI 관측 수행과 데이터 처리에 있어서 네트워크 활용 비중은 기하급수적으로 증가하고 있다. 본 논문에서는 KVN VLBI 시스템의 구성에 대해 살펴보고 세 관측소와 상관센터를 KREONET으로 연결하는 e-KVN의 성능 최적화 기법 및 개선된 모니터링 방안에 대해 기술하기로 한다. 나아가 광대역 관측 구현을 위한 e-KVN의 향후 계획에 대해 조망해보고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In VLBI(Very Long Baseline Interferometry), the observed data created in many observatories which are far away from each other should be collected in correlation center for data analysis. Traditionally, observed data is moved by transportation such as car or airplane. But it is replaced with data transfer over the network rapidly as the advancement of information technology, and therefore, international cooperative research is also now more widely expanding. e-KVN(electronic Korean VLBI Network) has been upgraded two times so the network interface of KVN has been evolved to the highest specification of 100GbE. During this time period, the portion of network usage for VLBI observations and experiments in KVN has been increased exponentially. In this paper, we describe KVN VLBI system and network technology for the performance upgrade and advanced status monitoring between three radio astronomy observatories and Daejeon correlation center with KREONET(Korea Research Environment Open NETwork). Furthermore, future plan of e-KVN for the implementation of wide band VLBI observation will be also briefly discussed.

주제어

표/그림 (12)

그림 그림 1. KVN의 고속 VLBI 데이터 처리 시스템 Fig. 1 High speed VLBI data processing system of KVN
그림 그림 2. KVN 전파천문대 내부의 디지털 데이터 흐름 Fig. 2 Internal digital data flow of KVN’s radio observatory
그림 그림 3. KREONET의 네트워크 토폴로지 Fig. 3 Network topology of KREONET
표 표 1. KVN 세 관측소 및 상관센터의 네트워크 인터페이스 Table 1. Network Interfaces of three KVN stations and daejoen correlation center
그림 그림 4. e-KVN 구성을 위한 네트워크 스위치 및 지역망센터 Fig. 4 Network switches and regional network center for the configuration of e-KVN
그림 그림 5. e-KVN의 네트워크 성능 측정을 위한 데이터 흐름 Fig. 5 Data flow for the network performance measurement of e-KVN
그림 그림 6. 최적화 이전의 KVN 각 관측소와 상관센터 간 네트워크 성능 Fig. 6 Network performance between each of three KVN observatories and daejeon correlation center before tuning
표 표 2. 리눅스 서버 전송 성능 최적화를 위한 설정 내역 Table 2. Linux server configuration for the maximization of data transfer performance
그림 그림 7. 네트워크 대역폭 제한을 위한 트래픽 Policing, Shaping 메커니즘 Fig. 7 Traffic policing and shaping mechanism for the limitation of network bandwidth
그림 그림 8. KVN 세 관측소와 대전상관센터 간 네트워크 스위치 및 리눅스 서버 최적화를 통해 개선된 e-KVN 전송 성능 측정 결과(YS-9.85/US-9.39/TN-9.40Gbps) Fig. 8 Improved performance of e-KVN through the optimization of network switch and server systems(YS-9.85 / US-9.39 / TN-9.40Gbps)
그림 그림 9. KREONET을 경유한 KVN연세/울산/탐라전파천문대 – 대전상관센터 간 2048MHz x 4Channel UDP 프레임 전송 실험 결과 Fig. 9 The experimental results for the transfer of 2048MHz x 4Channel UDP frame between each of three KVN stations and daejeon correlation center
그림 그림 10. KVN 연세전파천문대 내의 SNMP, RRDtool 기반 실시간 네트워크 인터페이스 감시 및 성능 측정 Fig. 10 Real-Time monitoring and performance measurement for the network interface in KVN yonsei observatory

AI 본문요약
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문제 정의

이와 더불어 본 논문에서는 초고속 네트워크를 경 유한 관측 데이터 스트림 전송의 실효성을 검증하였 다.
개선된 사항이 실제 네트워크 성능에 얼마나 변화 를 주었는지 모의 실험을 통해 검증하고자 한다. 나아 가 각 사용자 간에 이뤄지고 있는 데이터 송수신 및 네트워크 성능에 미치는 영향을 최소화하며 실시간 상태 감시를 위한 방안과 한계점에 대해 기술하고자 한다.
개선된 사항이 실제 네트워크 성능에 얼마나 변화 를 주었는지 모의 실험을 통해 검증하고자 한다. 나아 가 각 사용자 간에 이뤄지고 있는 데이터 송수신 및 네트워크 성능에 미치는 영향을 최소화하며 실시간 상태 감시를 위한 방안과 한계점에 대해 기술하고자 한다.
방안에 대해 얼마나 현재 운용 중인 e-KVN 네트 워크의 성능 최적화 및 개선 방안에 대해 기술하고자 한다. 이를 위해 먼저 성능 평가를 수행하였고 이를 통해 찾아낸 특성을 기반으로 네트워크 스위치와 리 눅스 서버의 성능을 최적화를 진행할 수 있었다.
하지만 성능을 최적화시키더라도 지속적으 로 가변되고 저하되는 상황에서 효율적인 성능 개선 및 모니터링 체계 구축이 시급한 실정이다. 본 논문에 서는 이에 대한 해결 방안으로 사용자 엔드단에 위치 한 컴퓨터 시스템의 튜닝을 시작으로 백본망 수준에 서 대역폭 제어 기술의 중요성을 기술하였다. 이에 준 해 KVN 각 관측소의 서버 시스템을 최적화시키고 KISTI의 도움으로 전송장비의 대역폭 제한 정책을 수정한 결과 네트워크 전송 성능은 비약적으로 향상 될 수 있었다.
본 논문에서는 KVN 각 관측소의 전파망원경에서 대용량 관측 데이터의 분석 처리가 이뤄지는 대전상 관센터까지 안정적인 데이터 전달에 필요한 네트워크 성능 개선 및 평가 방안에 대해 논하고자 한다. VLBI 관측 데이터의 안정적인 송수신을 목표로 본 논문은 다음 순서에 따라 작성되었다.
본 논문에서는 초고속 네트워크 상에서 성능 최적 화를 위한 기술 및 최적화된 상태 유지를 위한 지속 성 있는 모니터링 방안에 대해 기술하였다. 대용량 VLBI 데이터 전송을 위해 운용되고 있는 e-KVN의백본은 국가과학기술연구망인 KREONET으로서 다수 의 대학, 연구원, 공공기관이 이를 이용한 연구를 활 발히 진행하고 있다.
본 논문에서는 최적화된 네트워크를 보다 안정적으 로 모니터링하고 성능을 측정할 수 있는 방안에 대해 서도 살펴 보았다. iperf3를 이용한 기존 방식은 정밀 한 성능 측정이 가능하지만 이를 위해 대량의 트래픽 발생을 수반하기에 부득이 수행 중인 작업을 중단하 고 성능 평가를 지속적으로 할 수 없다는 한계가 있 다.
각 관측소에서 획 득한 관측 데이터는 분석 처리를 위해 원격의 상관센 터로 전송되며 이를 위한 네트워크 장비가 필요하다. 본 장에서는 관측소 내의 데이터 흐름에 초점을 맞춰 KVN의 e-VLBI 시스템 내역을 기술하고자 한다.
본 장에서는 현재 운용 중인 e-KVN 네트워크의 성능 최적화 및 개선 방안에 대해 기술하고자 한다. 이를 위해 먼저 성능 평가를 수행하였고 이를 통해 찾아낸 특성을 기반으로 네트워크 스위치와 리눅스 서버의 성능을 최적화를 진행할 수 있었다.
VLBI에서 초고속 네트워크는 각 관측소에 저장된 관측 데이터를 상관센터에 가장 빠르고 효과적으로 전송할 수 있는 주요한 옵션이다. 본 절에서는 이를 위한 네트워크 구성 및 현황에 대해 기술하고자 한다.

제안 방법

성능 측정 과정에서 시스템 내부 의 외란을 최소화하기 위해 별도의 CPU를 전용 코어 로 할당하였다. 또한 Nagle 옵션을 비활성화시켜 송 신 호스트에 ACK가 반환될 때까지 패킷 전송이 억 제되는 현상이 방지되도록 하였다.
네트워크 성능 이슈는 크게 애플리케이션, 컴퓨터 시스템, 네트워크 범주로 분류 가능하다. 본 논문에서 는 이 중 컴퓨터 시스템과 네트워크에 초점을 맞춰 최적화 작업을 진행하였고 해당 사항을 세부적으로 기술하면 다음과 같다.
iperf3는 TCP/UDP, IPv4/IPv6 등 계 층별 TCP/IP 옵션 지정은 물론 혼잡회피 알고리즘, 병렬 스트림, Zero Copy 등 네트워크 환경에 관한 세 부 설정을 통해 사용자 환경에 최적화된 성능 측정을 지원한다[11]. 본 논문에서는 iperf3를 기반으로 e-KVN의 전송 성능을 측정하였으며 실험을 위한 시 스템 구성을 개략적으로 도시하면 그림 5와 같다.
하지만 클라 이언트 모드는 네트워크 환경 및 실험 목적에 따라 추가 옵션 지정이 요구된다. 본 성능 평가에서는 혼잡 제어 알고리즘으로 고속의 원거리 네트워크에 최적화 되어 있고 기존 TCP에 비해 향상된 성능을 제공하는 htcp를 지정하였다. 성능 측정 과정에서 시스템 내부 의 외란을 최소화하기 위해 별도의 CPU를 전용 코어 로 할당하였다.
상기 내역에 따라 네트워크 종단에 위치한 리눅스 서버는 물론 e-KVN 백본을 구성하는 각 네트워크 스위치 상의 원활한 트래픽 처리를 위해 대역폭 운용 에 관한 세부 설정을 최적화시켰다. 그림 8은 이러한 과정을 통해 개선된 네트워크의 성능을 측정한 결과 를 나타낸 것이다[5].
위 그림으로부터 알 수 있듯이 신속한 관측 데이터 전송을 위해 Mark5B, Mark5B+, Mark6 등의 기록 시 스템은 10GbE 이상의 사양을 지원하는 네트워크 스 위치에 연결되어 있다. 양 시스템 간 물리적 연결을 위해 네트워크 스위치와 서버에 10G SFP+ SR 모듈 을 장착하였고 10G 전용 멀티모드 광 점퍼 코드로 링크를 구성하였다. 이러한 인터페이스 설계를 통해 망원경동으로부터 관측동으로 광 네트워크 전송된 VLBI 데이터 스트림은 기록 시스템과 연결된 데이터 전송용 회선을 통해 외부의 대전상관센터로 전송된다.
이를 적절히 처리하기 위해서 는 보다 빠르게 데이터를 전송 처리할 수 있는 네트 워크가 구축되어야 한다. 이를 위해 KVN은 각 관측 소 내에서 광 네트워크 기술을 기반으로 데이터 시스 템을 개선하였고 원거리에 분산되어 있는 연세, 울산, 탐라 세 관측소와 대전상관센터 간 고성능 네트워크 를 구축하였다. 이를 위한 네트워크 인프라로는 KISTI(Korea Institute of Science and Technology Information: 한국과학기술정보연구원)에서 운영하는 KREONET(Korea REsearch Open NETwork: 국가과 학기술연구망)을 활용하였다[5].
이와 더불어 본 논문에서는 초고속 네트워크를 경 유한 관측 데이터 스트림 전송의 실효성을 검증하였 다. 이를 위해 vdiftimeUDP 프로그램을 이용하여 OCTAD로부터 출력되는 8,224 바이트 크기의 VDIF 프레임이 상관센터 내의 스토리지에 안정적으로 수신 되는지를 관찰하였다. vdiftimeUDP 프로그램은 VDIF 프레임 형태로 출력되는 VLBI 관측 데이터가 네트워 크를 경유하여 안정적으로 전송되는지를 검증하기 위 해 2014년 Jan Wagner에 의해 개발되었다[17].
본 장에서는 현재 운용 중인 e-KVN 네트워크의 성능 최적화 및 개선 방안에 대해 기술하고자 한다. 이를 위해 먼저 성능 평가를 수행하였고 이를 통해 찾아낸 특성을 기반으로 네트워크 스위치와 리눅스 서버의 성능을 최적화를 진행할 수 있었다.
본 장에서는 현재 운용 중인 e-KVN 네트워크의 성능 최적화 및 개선 방안에 대해 기술하고자 한다. 이를 위해 먼저 성능 평가를 수행하였고 이를 통해 찾아낸 특성을 기반으로 네트워크 스위치와 리눅스 서버의 성능을 최적화를 진행할 수 있었다.
iperf3를 이용한 기존 방식은 정밀 한 성능 측정이 가능하지만 이를 위해 대량의 트래픽 발생을 수반하기에 부득이 수행 중인 작업을 중단하 고 성능 평가를 지속적으로 할 수 없다는 한계가 있 다. 이에 따라 e-KVN에서 SNMP, RRDtool을 기반으 로 다수의 인터페이스를 감시하고 그곳에서 유발되는 트래픽을 감시할 수 있는 방안에 대해 살펴 보았고 그 유용성을 검증하기 위해 Cacti로부터 얻은 데이터 와 iperf3를 통해 얻은 데이터를 비교 검증하였다. 이 를 통해 다소 정밀도는 떨어지지만 Cacti를 이용한 방식을 통해 지속적인 네트워크 성능 모니터링이 가 능함을 검증할 수 있었다.
하지만 이러한 경우 관측 데이터 처리에 차질이 발생하고 충분한 시간을 두고 성능을 추적하 는 것이 불가능하다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 관측 데이터 전송, 네트워크 성능에 대한 영향을 최소 화한 상태에서 네트워크 상태를 실시간 감시할 수 있 도록 SNMP(Simple Network Management Protocol: 간이 네트워크 관리 프로토콜), RRDtool(Round Robin Database Tool: 라운드 로빈 데이터베이스 도 구) 기반의 Cacti 테스트베드를 구축하였다. 네트워크 상의 시스템 상태를 파악하기 위한 초기 방법으로 예 전에는 ICMP(Internet Control Message Protocol: 인 터넷 제어 메시지 프로토콜)을 이용하였다.
e-KVN을 구성하는 회선 사양이 최소 10GbE 이상 인데 3 스트림을 이용한 전송 실험에서 5Gbps 이하 의 성능이 나타난 것은 네트워크 또는 그에 연결된 서버 시스템에 최적화할 부분이 남아있다는 것을 의 미한다. 이에 따라 본 논문에서는 성능 저하가 발생하 는 부분을 찾아내기 위해 KVN 각 관측소의 KREONET 업링크를 일시 단절 후, 로컬 네트워크 상에서 스위치에 연결된 두 시스템 간 전송 실험을 실시하였다. 그 결과 4 ~ 7Gbps 성능이 검출되었고 이러한 성능 저하는 네트워크 스위치를 경유하지 않 고 광 패치 케이블로 직접 연결된 두 시스템 간에서 도 동일하게 반복되었다.

대상 데이터

기존 방식의 VLBI(: Very Long Baseline Interferometer: 초장기선 전파간섭계)에서 전파망원경 을 통해 얻어진 관측 데이터는 배나 비행기 등의 교 통수단을 통해 수백 ~ 수천 km 떨어진 상관센터로 운반되었다. 하지만 이는 기록 미디어 구매 및 관리에 따른 예산 낭비를 초래하였고, 관측 후 실제 데이터 처리까지 상당한 시간이 요구됨에 따라 관측의 효율 성을 기대하기 어려웠다.

이론/모형

이에 따라 본 논문에서는 기존의 관측 데이터 전송, 네트워크 성능에 대한 영향을 최소 화한 상태에서 네트워크 상태를 실시간 감시할 수 있 도록 SNMP(Simple Network Management Protocol: 간이 네트워크 관리 프로토콜), RRDtool(Round Robin Database Tool: 라운드 로빈 데이터베이스 도 구) 기반의 Cacti 테스트베드를 구축하였다. 네트워크 상의 시스템 상태를 파악하기 위한 초기 방법으로 예 전에는 ICMP(Internet Control Message Protocol: 인 터넷 제어 메시지 프로토콜)을 이용하였다. 하지만 네 트워크 시스템이 급증하고 복잡화됨에 따라 이를 효 율적으로 관리할 수 있는 프로토콜로 SNMP가 폭넓 게 활용되고 있는 추세이며 RRDtool은 SNMP 기반 의 통신으로 획득한 각종 네트워크 장비의 상태 정보 를 저장 및 시각화하는 산업 표준으로 자리잡았다 [18].
이를 위해 KVN은 각 관측 소 내에서 광 네트워크 기술을 기반으로 데이터 시스 템을 개선하였고 원거리에 분산되어 있는 연세, 울산, 탐라 세 관측소와 대전상관센터 간 고성능 네트워크 를 구축하였다. 이를 위한 네트워크 인프라로는 KISTI(Korea Institute of Science and Technology Information: 한국과학기술정보연구원)에서 운영하는 KREONET(Korea REsearch Open NETwork: 국가과 학기술연구망)을 활용하였다[5].

성능/효과

이에 따라 본 논문에서는 성능 저하가 발생하 는 부분을 찾아내기 위해 KVN 각 관측소의 KREONET 업링크를 일시 단절 후, 로컬 네트워크 상에서 스위치에 연결된 두 시스템 간 전송 실험을 실시하였다. 그 결과 4 ~ 7Gbps 성능이 검출되었고 이러한 성능 저하는 네트워크 스위치를 경유하지 않 고 광 패치 케이블로 직접 연결된 두 시스템 간에서 도 동일하게 반복되었다. 이를 통해 e-KVN 내의 전 송 성능 저하가 단순히 백본망만의 문제가 아닌 각 관측소 내의 시스템 설정 문제와도 연관되어 있음을 알 수 있었다.
7은 KVN 세 관측소에서 수행된 결 과를 보여주고 있다. 그림 9에서 확인할 수 있듯이 프로그램 기동 초기 단 한 번의 손실이 공통적으로 발생하였고 울산 관측 소의 경우 553-554초 구간에서 1초 동안 45개의 프레 임 손실이 검출되었다. 이를 제외하고 실험이 진행된 10분 동안 KVN 세 관측소의 OCTAD로부터 출력된 관측 데이터 스트림은 추가적인 손실없이 상관센터의 개별 스토리지로 안정적으로 전송되었다.
위 그래프는 상단부터 하단까지 각각 KVN 연세, 울산, 탐라 세 관측소와 상관센터 간 성능 측정 결과 를 보여주고 있다. 단일 스트림 기준으로 상관센터에 대한 연세, 울산, 탐라 관측소의 전송 성능 평균치는 각각 9.8, 5.2, 9.3Gbps로 나타났다. 울산과 탐라 관측소 모두 물리적으로 10G 스위치에 연결되어 있으나 전자의 경우 성능이 50% 수준이고 후자는 데이터 전 송 과정에서 2Gbps 이하로 성능이 급강하하는 현상 이 주기적으로 관찰되었다.
따 라서 상관센터를 기점으로 대전지역망센터 – 울산[탐 라]지역망센터 – 울산[탐라] 관측소로 나누어 각 구 간별로 네트워크 성능을 측정하였고 그 결과 두 관측 소 모두 인접 지역망센터에서 성능 저하가 발생하고 있음을 파악하였다.
매 1초마다 실시 간 성능 측정이 이뤄지도록 설정하였으나 실제 트래 픽 검출은 7~8초 간격으로 수행되었다. 따라서 실제 트래픽 전송 속도의 7.5배에 해당하는 70Gbps가 그래 프 상에 도시되었고 이를 초 단위로 환산한 결과가 하단의 그래프와 일치함을 검증하였다. 이는 SNMP, RRDtool을 활용하여 iperf3에 버금가는 성능 측정을 구현할 수 있음은 물론 기존의 데이터 전송에 대한 영향를 최소화시킨 상태에서 이와 병행한 성능 측정 이 가능함을 보여주고 있다.
그림 8은 이러한 과정을 통해 개선된 네트워크의 성능을 측정한 결과 를 나타낸 것이다[5]. 성능 측정은 iperf3를 이용해 KVN 연세, 울산, 탐라 관측소에서 대전상관센터 방 향으로 측정되었고 기존에 9.8, 5.2, 9.3Gbps 머무르던 KVN울산, 탐라 관측소의 네트워크 성능이 9Gbps 이 상으로 향상된 것을 알 수 있다.
이는 shaping 설정 최적화를 통해 패킷 손실을 최소화한 상태에서 네트워크 성능이 개선될 수 있음을 의미한 다. 실제 울산, 탐라 지역망센터의 전송 장비를 진단 한 결과 내부 버퍼링을 통해 패킷을 전송하는 CIR(Committed Information Rate: 허용정보율)이 최 적화되어 있지 않음이 확인되었다. 이에 따라 전송 장 비 내부에서 이를 기존 크기의 95% 내외로 조정하였 고, 이에 관한 성능 평가는 다음 절에 기술되어 있다.
3Gbps로 나타났다. 울산과 탐라 관측소 모두 물리적으로 10G 스위치에 연결되어 있으나 전자의 경우 성능이 50% 수준이고 후자는 데이터 전 송 과정에서 2Gbps 이하로 성능이 급강하하는 현상 이 주기적으로 관찰되었다. 이는 전송 스트림 개수를 증가시키는 병렬 스트림 적용을 통해 일정도 성능이 개선될 수 있었다.
이에 따라 e-KVN에서 SNMP, RRDtool을 기반으 로 다수의 인터페이스를 감시하고 그곳에서 유발되는 트래픽을 감시할 수 있는 방안에 대해 살펴 보았고 그 유용성을 검증하기 위해 Cacti로부터 얻은 데이터 와 iperf3를 통해 얻은 데이터를 비교 검증하였다. 이 를 통해 다소 정밀도는 떨어지지만 Cacti를 이용한 방식을 통해 지속적인 네트워크 성능 모니터링이 가 능함을 검증할 수 있었다.
그림 9에서 확인할 수 있듯이 프로그램 기동 초기 단 한 번의 손실이 공통적으로 발생하였고 울산 관측 소의 경우 553-554초 구간에서 1초 동안 45개의 프레 임 손실이 검출되었다. 이를 제외하고 실험이 진행된 10분 동안 KVN 세 관측소의 OCTAD로부터 출력된 관측 데이터 스트림은 추가적인 손실없이 상관센터의 개별 스토리지로 안정적으로 전송되었다. 이는 KREONET 기반 e-KVN이 VLBI 관측 데이터가 생 성되는 KVN연세전파천문대에서 분석 처리가 이뤄지 는 대전상관센터까지 실시간 관측 데이터 스트림 전 송 구현에 필요한 성능을 이미 확보하고 있음을 실증 적으로 보여준다.
그 결과 4 ~ 7Gbps 성능이 검출되었고 이러한 성능 저하는 네트워크 스위치를 경유하지 않 고 광 패치 케이블로 직접 연결된 두 시스템 간에서 도 동일하게 반복되었다. 이를 통해 e-KVN 내의 전 송 성능 저하가 단순히 백본망만의 문제가 아닌 각 관측소 내의 시스템 설정 문제와도 연관되어 있음을 알 수 있었다.
본 논문에 서는 이에 대한 해결 방안으로 사용자 엔드단에 위치 한 컴퓨터 시스템의 튜닝을 시작으로 백본망 수준에 서 대역폭 제어 기술의 중요성을 기술하였다. 이에 준 해 KVN 각 관측소의 서버 시스템을 최적화시키고 KISTI의 도움으로 전송장비의 대역폭 제한 정책을 수정한 결과 네트워크 전송 성능은 비약적으로 향상 될 수 있었다.
이는 전송 스트림 개수를 증가시키는 병렬 스트림 적용을 통해 일정도 성능이 개선될 수 있었다. 한 예로, 울산 관측소는 1스트림과 비교해서 2, 3스트림 적용 시 전송 성능이 500Mbps, 800Mbps 정도 더 상향되었고 편차가 개선되는 효과 가 있었다. 하지만 10GbE 네트워크가 정상적으로 운 영되고 아무런 문제가 없다면 1스트림 하에서도 최소 9Gbps 이상으로 안정적인 성능이 유지되어야 한다.

후속연구

224Gbps 인 것을 상기하였을 때 상기 네트워크 성능은 광대역 관측 데이터를 처리하는데 만족스러운 결과라고 할수 있다. 다만, 울산 관측소는 500초 경과 시 3번에 걸쳐 9Gbps 이하의 성능이 검출되었고 탐라 관측소 는 실험 시작 초기 8.7Gbps로 성능이 저하되었다는 점은 향후 네트워크 점검 및 최적화가 필요함을 의미 한다. 현재 KVN VLBI 시스템 상에서 데이터 송수신 을 위한 기본 네트워크 인터페이스는 10GbE이다.
연세 관측소는 이러한 방식으로 지역망센 터와 직접 회선이 연결되어 있기 때문에 송수신 단말 에 설치된 스위치 사양에 준해 원하는 성능을 손쉽게 구현할 수 있다. 따라서 울산과 탐라 관측소 역시 지 역망센터와의 연결을 단순화하고 장거리 회선의 경우 ZR, ER4 등의 모듈을 활용하는 것이 성능과 관리를 최적화시킬 수 있는 한 가지 방안이 될 수 있을 것으 로 사료된다. 이와 더불어 본 논문에서는 초고속 네트워크를 경 유한 관측 데이터 스트림 전송의 실효성을 검증하였 다.
본 논문에서 언급한 내용을 좀더 보완 발전시켜 e-KVN의 네트워크 최적화 및 성능 재고에 적용할 예정이며, 이를 통해 향후 늘어날 것으로 예측되는 광 대역 관측 데이터 처리에 능동적으로 대응할 수 있을 것으로 생각된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	KVN 시스템의 구성은?	VLBI 관측을 위한 KVN 시스템은 그 기능 및 역 할에 따라 크게 안테나, 수신기가 포함되는 프런트엔드와 샘플러, 광전송시스템, 기록시스템 등으로 구성 되는 벡엔드 시스템으로 분류된다. 각 관측소에서 획 득한 관측 데이터는 분석 처리를 위해 원격의 상관센 터로 전송되며 이를 위한 네트워크 장비가 필요하다.
	KREONET이란?	KREONET은 IT, BT, ST 등 과학 분야에서 보다 효율적인 연구 및 협업 증진이 가능하도록 구축된 국 가과학기술연구망으로 한국과학기술정보연구원에 의 해 운영되고 있다. KREONET은 서울, 대전 간 100Gbps 코어 두 가닥으로 구성된 백본을 근간으로 각 지역별로 17개의 지역망센터를 운영하고 있다.
	VLBI의 문제점은?	기존 방식의 VLBI(: Very Long Baseline Interferometer: 초장기선 전파간섭계)에서 전파망원경 을 통해 얻어진 관측 데이터는 배나 비행기 등의 교 통수단을 통해 수백 ~ 수천 km 떨어진 상관센터로 운반되었다. 하지만 이는 기록 미디어 구매 및 관리에 따른 예산 낭비를 초래하였고, 관측 후 실제 데이터 처리까지 상당한 시간이 요구됨에 따라 관측의 효율 성을 기대하기 어려웠다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 e-VLBI라 불리는 네트워크를 경유한 관측 데이 터 전송 기술이 출현하게 되었고, 수십 TB 이상의 관 측 데이터를 전송하기 위한 기술로 널리 활용되고 있 다[1].

참고문헌 (18)

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A. Whitney, M. Kettenis, C. Phillips, and M. Sekido, "VLBI data interchange format (VDIF)," 2010.
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About RRDtool - https://oss.oetiker.ch/rrdtool/

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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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