초록 ▼

□ 연구개요
본 과제는 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 환경에서 전용 클라우드와 공용 클라우드간의 데이터 동기화를 위한 비용 효율적이면서도 고성능의 분산 스토리지를 실현하는 기술에 대한 연구이다. 핵심 기술인 리비전 인지 캐싱 기술은 전용 클라우드상에서 다수의 작업자에 의한 데이터의 빈번한 업데이트가 있더라도 공용 클라우드에 캐싱된 데이터의 유효성 검증을 회피하도록 리비전 개념을 창의적으로 도입하였다. 기존 클라우드 서비스에서 주로 사용되는 업로드 방식이나 전용 클라우드에 기존 분산/클러스터 파일시스템을 적용한 동기화 방식과 달리,

□ 연구개요
본 과제는 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 환경에서 전용 클라우드와 공용 클라우드간의 데이터 동기화를 위한 비용 효율적이면서도 고성능의 분산 스토리지를 실현하는 기술에 대한 연구이다. 핵심 기술인 리비전 인지 캐싱 기술은 전용 클라우드상에서 다수의 작업자에 의한 데이터의 빈번한 업데이트가 있더라도 공용 클라우드에 캐싱된 데이터의 유효성 검증을 회피하도록 리비전 개념을 창의적으로 도입하였다. 기존 클라우드 서비스에서 주로 사용되는 업로드 방식이나 전용 클라우드에 기존 분산/클러스터 파일시스템을 적용한 동기화 방식과 달리, 리비전 인지 캐싱은 변경된 데이터만 온디맨드 방식으로 동기화가 되며, 공용 클라우드상의 동료 노드간 협력 캐싱이 가능하다. 무엇보다 큰 특징은 파일 경로와 함께 리비전을 데이터 식별자로 사용하여 전용 클라우드와 공용 클라우드의 상이한 입출력들의 상호 간섭을 배제할 수 있다는 것이다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 과제의 연구목표는 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 데이터 동기화 기술을 연구하고 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 하이브리드 클라우드 기반 렌더링 서비스와 PC 실습실 서비스를 개발하여, 핵심기술인 리비전 인지 캐싱 기술을 검증하는 것이다. 리비전 인지 캐싱 기술은 기존 업로드 방식의 동기화 기술 대비 100%의 성능 향상을 가져왔으며, 전용 클라우드상의 역 NFS 파일서버 구조(이는 보안상 문제가 있는 구조)의 동기화 기술 대비 50% 이상의 성능 향상을 도출하였다. 리비전 인지 캐싱의 기술 검증을 위하여 개발된 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 클랜더(CLRender)와 클라보(CLABO)는 실험실 수준의 시뮬레이션이 아닌, 동작 가능한 프로토타입 수준의 구현물이며, CLABO의 경우는 실제 3학기 동안 실습 강의 플랫폼으로 활용되고 있다. 또한 하이브리드 클라우드 환경의 특성상 공용 클라우드의 비용을 최적화하기 위한 실시간 클라우드 인프라 비용 예측 모델을 개발하였고, 이를 CLABO에 적용하여 AWS의 실제 비용과의 오차가 5.8% 미만임을 확인하였다.

□ 연구개발결과의 중요성
본 과제의 리비전 인지 캐싱 기술과 같은 하이브리드 클라우드 요소 기술들은 취약한 국내 시스템 분야의 기술 경쟁력을 제고시킬 수 있다. 이론적 시뮬레이션 보다는 상용 수준에 근접한 프로토타입 기반의 검증된 연구 기술이며, 고가의 H/W 장비 없이 효율적인 클라우드 데이터 동기화를 제공할 수 있다. 또한 하이브리드 클라우드에서의 표준적인 협업 환경 제시하였다. 개발 결과물인 클랜더(CLRender)는 하이브리드 클라우드 렌더링 서비스로서 상용화 단계를 추진할 만큼 기존 클라우드 렌더링 서비스들의 문제점들을 획기적으로 개선하였다. 클라우드 기반 PC 실습실 플랫폼인 CLABO는 실제 3학기에 걸쳐서 강의 플랫폼이나 다양한 행사에 활용되었으며, USB 가상화 기술을 지원하는 오픈소스 프로젝트도 추진하여 현재 github상의 커뮤니티 활동이 활발하다.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1.1 연구 배경 및 필요성 ... 4
• 1.2 최종 목표 ... 4
• 1.3 연구 범위 ... 5
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• 2.1 리비전 인지 캐싱(Revision-Aware Caching) 기법 연구 ... 5
• 2.2 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 구현 ... 7
• 2.3 실시간 클라우드 인프라 비용 예측 기술 연구 ... 7
• 2.4 클라우드 기반의 USB 가상화 솔루션 ... 8
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 9
• 4. 참고문헌 ... 10
• 5. 연구성과 ... 10
• 끝페이지 ... 11