[한국기술뉴스]

경희대학교 컴퓨터공학과 허의남 교수 연구팀은 네트워크 트래픽을 신속하고 정확하게 예측해 대규모 사용자가 접속하는 서비스 품질을 향상시킬 수 있는 컨테이너 오토 스케일링 장치를 개발했다. 경희대학교 산학협력단을 통해 2018년 12월 20일 특허를 출원(출원번호 제1020180166297호)했다. 특허 명칭은 '네트워크 트래픽 예측 기반의 효율적인 컨테이너 오토 스케일링 방법 및 장치’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다.

[기자]

언택트 비대면 업무의 증가로 클라우드 기반의 작업이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 온라인 서비스를 사용하는 사람들이 증가하면서 특정 사이트에 다수의 사용자가 몰려 서버가 마비되는 일이 발생하고 있습니다. 최근 네트워킹 기술이 발전하면서 서버의 폭주 문제를 해결하기 위해 서버의 규모를 자동으로 확대 및 축소하는 오토 스케일링 기술이 주목받고 있습니다. 특히 애플리케이션 실행에 필요한 환경을 하나의 이미지로 모은 컨테이너 오토 스케일링 기술이 주로 사용되고 있습니다. 그러나 기존의 컨테이너 오토 스케일링 기술은 급격하게 요동치는 네트워크 트래픽을 감당하지 못하여 접속 트래픽의 양보다 더 많은 리소스 자원이 낭비되는 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 네트워크 트래픽을 예측하여 변화하는 다양한 조건에 따라 지능적으로 인스턴스를 늘리는 기술들이 개발되고 있습니다. 하지만 기존의 기술은 트래픽의 실제 값보다 예측이 느려 트래픽 병목 현상이 발생할 수 있다는 문제가 있습니다.

경희대학교 허의남 교수 연구팀은 불필요한 컨테이너 스케일링 수행 과정을 감소 시켜 신속하고 정확하게 트래픽 흐름을 파악할 수 있는 컨테이너 오토 스케일링 장치를 발명했습니다.

유입된 트래픽에 대해 단기지수이동평균과 장기지수이동평균을 계산합니다. 두 이동평균 차이 값을 정규화하여 Parabolic SAR의 고정된 가속 변수를 상황에 맞도록 동적으로 변경하는 기술을 개발하였습니다. 이후 동적으로 계산된 Dynamic SAR값에 기반하여 에지 클라우드의 트래픽이 스케일 아웃 지점에 도달하였는지 판단합니다. 스케일 아웃 지점에 근접하게 도달하면 컨테이너 수와 네트워크 트래픽 수를 증가시킵니다. 반면 트래픽 양이 많지 않아 장시간 동안 스케일 아웃 지점에 도달하지 않으면 기존의 컨테이너를 줄입니다. 기존의 기술보다 훨씬 향상된 기술로 자원을 보다 효율적으로 관리하게 되어 비용을 절감하게 하는 기술로 평가됩니다.

연구팀은 현재 본 기술에 대해 개발을 완료했으며 소스코드와 함께 기술이전이 가능합니다. 개발된 장치는 컨테이너 기반 가상화 환경에서 작동하며 쿠버네티스 등 클라우드 플랫폼과 연계도 가능합니다. 이를 통해 네트워크 트래픽이 갑자기 증가하는 쇼핑몰 사이트와 수강신청 사이트 등에 적용해 서비스의 성능을 개선할 수 있습니다.

대규모 사용자가 접속하는 서비스에 적용하여 불필요한 컨테이너 스케일링 과정을 감소시키고 리소스 자원의 낭비를 줄여 사용한 만큼 지불하는 클라우드 서비스에서 사용자의 비용을 낮추는데 기여할 것으로 기대됩니다.