초록 ▼

□ 연구개요
가상화 기술의 지속적인 발전에도 불구하고 Massive 가상머신 환경 기반의 가상화 시스템에 대한 연구는 아직까지 한계점을 가진다. 그 이유 중 하나는 기존의 가상화 기술이 멀티코어 (Multi-core) CPU와 전통적인 I/O 구조를 기반으로 발전해 왔기 때문이다. 이에 본 연구팀에서는 Massive 가상머신 기반의 가상화 환경에서 (1) 매니코어 (Many-core) CPU 및 차세대 스토리지를 기반으로 가상화 기술에 대한 전반적인 연구를 진행하고, 이를 확장하여 (2) 게스트-호스트 간의 시맨틱 갭(Sema

□ 연구개요
가상화 기술의 지속적인 발전에도 불구하고 Massive 가상머신 환경 기반의 가상화 시스템에 대한 연구는 아직까지 한계점을 가진다. 그 이유 중 하나는 기존의 가상화 기술이 멀티코어 (Multi-core) CPU와 전통적인 I/O 구조를 기반으로 발전해 왔기 때문이다. 이에 본 연구팀에서는 Massive 가상머신 기반의 가상화 환경에서 (1) 매니코어 (Many-core) CPU 및 차세대 스토리지를 기반으로 가상화 기술에 대한 전반적인 연구를 진행하고, 이를 확장하여 (2) 게스트-호스트 간의 시맨틱 갭(Semantic-gap)을 최소화시키기 위한 SW 원천기술을 확보한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구의 1차년도에는 Massive 가상머신 환경에서 반가상화 시스템의 Scalability 기술 및 성능 분석을 위해 (1) 게스트 파일시스템의 데이터 일관성 유지 동작으로 인한 가상머신의 I/O 성능 오버헤드를 실험적으로 분석하였으며, (2) Multi-queue 기반 차세대 스토리지 관점에서 가상머신 간 I/O 성능 간섭 원인을 분석하여 가상머신 QoS 보장을 위한 I/O 패턴 기반의 차세대 스토리지 내부 버퍼 관리 기법을 개발하였다. 2차년도에는 가상머신/vCPU Scalability를 위한 게스트 커널 최적화 기술 개발을 위해 (3) 다중 가상머신 환경에서 I/O 완료 처리 방식의 차이에서 오는 I/O 성능 및 CPU 사용량의 상관관계에 대해 분석하였으며 이를 기반으로 가상머신 간 성능 간섭을 완화하는 Scalable I/O 가상화 프레임워크를 설계 및 개발하였다. 또한, (4) QCOW2 기반 가상 디스크의 I/O 성능을 향상시키기 위한 데이터 클러스터 관리 기술을 연구하였다. 3차년도에는 가상머신의 I/O 가속화를 위한 가상화 프레임워크 기술 개발을 위해 (5) 게스트-호스트-스토리지 간 시맨틱 갭 완화를 통한 가상머신 단위의 데이터 영속성 보장 기술 및 Latency-critical Task를 수행하는 가상머신을 우선 실행하는 스케줄러를 개발하였고, (6) 차세대 스토리지의 높은 I/O 성능을 충분히 활용하기 위해 Hybrid Polling/Interrupt I/O 완료 처리 기술을 설계 및 개발하였다. 해당 기술들을 통해 CPU 사용량의 효과적인 감소와 더불어 높은 I/O 성능, 낮은 응답시간 제공을 가능하게 하였다. 4차년도에는 데이터 일관성 관점에서의 Lightweight I/O 가상화 프레임워크 기술 연구를 위해 (7) 게스트-호스트 간의 시맨틱 갭에 의한 I/O 성능 오버헤드를 분석하고, 과도한 동기화 동작을 해소하는 Group-sync 기술을 개발하였다. 또한, Massive 가상머신 환경을 고려한 페이지 캐시 관리 기법을 개발하여 가상머신의 I/O 성능 측면에서의 QoS 보장을 가능하게 하였다. 그리고 (8) 고성능 데이터 일관성 유지 기법으로 인한 파일 단편화 오버헤드를 분석 후, 이를 해결하기 위한 클리닝 기법을 개발하였으며 차세대 메모리 기반 환경에서 발생하는 인-메모리 자료구조 재구성 성능에 대해 연구를 수행하였다.
본 연구팀은 전체 연구기간 동안 차세대 스토리지 및 차세대 메모리를 포함하여 파일시스템, 하이퍼바이저, CPU 등 컴퓨터 시스템의 다양한 계층에서 Massive 가상머신 환경을 위한 기술들을 연구 및 개발하였으며, 이를 통해 소프트웨어 기반의 확장형 고성능 가상화 프레임워크에 대한 원천 기술을 확보하였다.

□ 연구발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
본 연구팀은 스토리지 및 파일시스템, 메모리, 하이퍼바이저, CPU 등 컴퓨터 시스템의 다양한 계층에 걸쳐 연구를 수행하였기 때문에 본 연구결과는 수직적/수평적 최적화가 필요한 클라우드 서버부터 개별 자원에 대한 최적화가 필요한 소형 모바일 디바이스까지 다양한 분야에 활용될 수 있다. 또한, 클라우드 시장의 성장으로 대규모 클라우드 컴퓨팅에 대한 원천 기술 확보가 중요해진 만큼 본 연구팀이 개발한 가상화 프레임워크 기술들을 기반으로 가상머신 확장성 측면에 초점을 맞추어 차세대 클라우드 환경에 필요한 연구 및 기술 개발을 지속적으로 수행할 예정이다.
본 연구팀은 SCI(E)급 전문학술지 6건을 포함한 총 9건의 국내·외 전문학술지 논문 게재, 41건의 국내·외 학술대회 발표, 4건의 지적재산권 확보를 통해 개발 기술에 대한 경쟁력을 입증받았으며 가상화 프레임워크 기술 관련 고급 전문 인력을 총 9명(박사 3명, 석사 6명) 양성함으로써 국산 소프트웨어 산업의 클라우드 컴퓨팅 분야 경쟁력 제고에 기여하였다. 산업적 측면에서도 클라우드 컴퓨팅 분야를 비롯한 가상화 기술이 적용될 수 있는 모든 컴퓨터 시스템 분야에서 고성능 가상화 프레임워크를 적용할 수 있는 기반을 마련하였으며, 본 연구개발성과들이 국내 산업체의 클라우드 환경 구축, 차세대 메모리 및 스토리지 관련 기술 활용에 기여할 것으로 기대된다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• [1] 연구 목표 ... 4
• [2] 연구 내용 및 범위 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• (1) 1차년도 연구내용 ... 5
• (2) 2차년도 연구내용 ... 6
• (3) 3차년도 연구내용 ... 7
• (4) 4차년도 연구내용 ... 8
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 10
• 3-1. 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 10
• 3-2. 세부 정량적 연구개발성과 ... 14
• 3-3. 목표 달성 수준 ... 15
• 3-4. 목표 미달 시 원인 분석 ... 16
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 16
• [1] 연구개발의 필요성 ... 16
• [2] 연구개발결과의 중요성 ... 16
• [3] 기여성과 ... 17
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
• [1] 연구개발성과의 활용분야 ... 18
• [2] 연구개발성과의 활용방안 ... 18
• [3] 기대효과 ... 18
• 6. 참고문헌 ... 19
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 20
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 26
• 끝페이지 ... 37