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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 1,081 - 1,095 (15page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.8.1081
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본 논문은 다수의 기업에서 도입·운영 중인 Cloud Infrastructure as a Service(IaaS) 환경에서 단일 cluster에 소속된 전용 고가용성 자원을 다수의 cluster에서 같이 사용할 수 있는 공유 고가용성 자원으로 활용할 수 있도록 하는 시스템 아키텍처 모델을 설계하고 성능 증명을 통해 유효성을 입증하였다.
본 연구에서는 스토리지 전용 파일시스템 문제를 해결하기 위해 국제 인터넷 표준화 기구(ITEF) 표준규약인 SSH기술 기반 파일시스템을 채용하여 운용중인 환경의 변화없이 적용토록 설계하였으며, 역할기반 Agent로 이기종 cluster 혼용 환경에서도 적용할 수 있는 호환성을 확보하여 특정 솔루션으로 인한 종속성 문제를 해결하였다.
또한 성능 검증을 통해 일반적인 상황에서 약 1시간 이내 서비스 복구 가능성을 증명하여 H/W 파트교체 상황과 대비하여 복구시간을 약 75% 단축할 수 있는 실용성도 입증하였다. 특히 서비스가 migration된 후 대상 cluster에서 동작중인 다른 서비스에 대한 영향 최소화와 migration 이후의 서비스 원복까지의 서비스 연속성을 보장할 수 있도록 Deep Learning 중 Recurrent Neural Network(RNN) 알고리즘으로 cluster의 향후 자원사용 상황을 예측할 수 있도록 하여 최적의 클러스터를 선정할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 스토리지 전용 파일시스템 문제를 해결하기 위해 국제 인터넷 표준화 기구(ITEF) 표준규약인 SSH기술 기반 파일시스템을 채용하여 운용중인 환경의 변화없이 적용토록 설계하였으며, 역할기반 Agent로 이기종 cluster 혼용 환경에서도 적용할 수 있는 호환성을 확보하여 특정 솔루션으로 인한 종속성 문제를 해결하였다.
또한 성능 검증을 통해 일반적인 상황에서 약 1시간 이내 서비스 복구 가능성을 증명하여 H/W 파트교체 상황과 대비하여 복구시간을 약 75% 단축할 수 있는 실용성도 입증하였다. 특히 서비스가 migration된 후 대상 cluster에서 동작중인 다른 서비스에 대한 영향 최소화와 migration 이후의 서비스 원복까지의 서비스 연속성을 보장할 수 있도록 Deep Learning 중 Recurrent Neural Network(RNN) 알고리즘으로 cluster의 향후 자원사용 상황을 예측할 수 있도록 하여 최적의 클러스터를 선정할 수 있도록 하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
M. C. Kim, Korea Cloud IT Infrastructure Market Forecast, 2021-2025: Accelerating Enterprise Digitization (Aug. 12, 2021), Retrieved Dec. 10, 2021, https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prAP48159621.
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Z. Pantić and M. A. Babar, Guidelines for Building a Private Cloud Infrastructure - Technical Report, IT University of Copenhagen, ISBN 978-87-7949-254-7, 2012.
K. H. Choi, Weelky Techincal Report 2011, NIPA, Jun. 10, 2011.
F. David, Private Cloud is more Cost Effective than Public Cloud for Organizations over $1B (2010), Retrieved Dec. 10, 2021, http://wikibon.org/wiki/v/Private_Cloud_is_more_Cost_Effective_than_Public_Cloud_for_Organizations_over_$1B.
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