클라우드 컴퓨팅 모델 및 지질 데이터 클러스터화, 산업화 서비스에서의 응용 검토

장조대 왕 성결 유경붕송웅

(청도 해양지질연구소)

요약 클라우드 컴퓨팅은 가상화 기술, 대용량 데이터 스토리지, 분산 병렬 컴퓨팅 프레임워크, 인텔리전스 및 자동 관리 등 다양한 핵심 기술을 계승하고 통합하여 고성능, 확장성, 저비용 및 현재 학계와 산업계는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구와 논의가 빠른 성장세를 보이고 있으며, 대량의 논문이 컴퓨터류와 도서정보류 저널에 발표돼 있으며, 이 연구는 클라우드 컴퓨팅의 기본 이론, 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술, 클라우드 서비스의 응용 분야, 클라우드 컴퓨팅 및 정보 자원 관리 등에 초점을 맞추고 있습니다. 이 글은 2 ~ 212 년 국내 핵심 저널에 발표된 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구 문헌을 통계 샘플로 클라우드 컴퓨팅의 연구 핫스팟과 진화 방향을 분석하고 우리나라 지질자료 클러스터화 산업화 서비스의 발전 상황을 결합해 클라우드 컴퓨팅 응용 전략을 검토했다.

키워드 클라우드 컴퓨팅 모델 지질 자료 정보 * * * 향유 및 서비스

1 머리말

' 클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing)' 이라는 단어가 26 년에 등장했고 구글 사장 에릭 슈미트 (Eric Schmidt) 가 검색했다 구글 검색 뒤의 핵심 기술에 대한 베일을 벗었을 뿐만 아니라, 단 몇 년 만에 그리드 컴퓨팅 (Grid Computing) 을 빠르게 제치고 새로운 트렌드로 떠올랐다 (그림 1). < P > 그림 1 그리드 컴퓨팅 및 클라우드 컴퓨팅 검색량 변화 추세 차트

26 년 이후 구글, 아마존, IBM 등의 기업에 의해' 클라우드 컴퓨팅' 이 새로운 컴퓨팅 모델로 널리 사용되고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 인프라 및 서비스의 제공 및 사용 모델로 인터넷의 발전에 큰 영향을 미치고 있습니다. 최근 몇 년 동안 국내외에서 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구 열풍이 일면서 수많은 연구 문헌과 응용 사례가 쏟아져 나왔고, 클라우드 컴퓨팅은 학계와 산업계 * * * 가 함께 주목하는 핫스팟이 되었다. 이 글은 먼저 클라우드 컴퓨팅의 기본 개념과 핵심 기술을 소개하고, 기존 클라우드 컴퓨팅 연구 문헌에 대한 종합적인 분석을 통해 우리나라 지질자료 클러스터화 산업화 서비스의 발전 상황을 결합해 클라우드 컴퓨팅 응용에서 주의해야 할 문제를 제기했다.

2 클라우드 컴퓨팅 및 핵심 기술

2.1 클라우드 컴퓨팅의 기본 개념

클라우드 컴퓨팅의 개념은 여전히 다른 정의를 가지고 있습니다. 일반적으로 클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기반 컴퓨팅 방식으로 인식되며, * * * 즐기는 하드웨어 및 소프트웨어 리소스와 정보를 필요에 따라 컴퓨터 및 기타 장치에 제공할 수 있습니다 [1]. NIST (national institute of standards and technology) 도 클라우드 컴퓨팅을 * * * * 에서 제공하는 인터넷을 통해 편리한 주문형 방식으로 컴퓨팅 리소스를 확보하고 가용성을 크게 향상시킬 수 있는 방법으로 정의했습니다 < P > 중국 전자학회 클라우드 컴퓨팅 전문가 위원회에 따르면 클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 리소스 (컴퓨팅 용량, 스토리지 용량, 상호 작용 기능) 가 동적이고 확장 가능하며 가상화되어 서비스로 제공되는 인터넷 기반의 대중 참여 컴퓨팅 모델입니다. 이 새로운 컴퓨팅 자원 조직, 할당 및 사용 모델은 컴퓨팅 자원을 합리적으로 할당하고 활용도를 높여 에너지 절약 감소를 촉진하고 친환경 컴퓨팅 [3] 을 실현하는 데 도움이 됩니다.

클라우드 컴퓨팅의 정의는 다르지만 클라우드 컴퓨팅의 특징에 대한 심층적인 논의가 많이 있었습니다. 다음 다섯 가지 기본 기능을 사용하여 컴퓨팅 서비스가 클라우드 컴퓨팅인지 여부를 확인할 수 있습니다.

(1) 서비스는 요청 시 바로 이용할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 정보 기술을 서비스로 제공하는 한 가지 방법입니다. 이러한 서비스는 사용자의 관점에서 볼 때 주문형 셀프 서비스가 가장 중요한 특징 중 하나입니다. 사용자는 서버 사용 및 네트워크 스토리지 사용을 포함한 컴퓨팅 기능을 스스로 얻을 수 있으며, 일반적으로 전체 프로세스는 자동으로 수행됩니다.

(2) 편리한 네트워크 액세스. 클라우드 컴퓨팅은 광범위하고 편리한 네트워크 액세스를 지원하며 사용자는 휴대폰, 모바일 컴퓨터 또는 워크스테이션과 같은 다양한 장치를 사용하여 클라우드 서비스를 이용할 수 있습니다.

(3) 자원 * * * 공유 풀. 클라우드 컴퓨팅의 장점 중 하나는 자원 활용도를 높일 수 있다는 것입니다. 자원을 하나의 공공 * * * 자원 * * * 에 집중함으로써 대규모 사용자 기반에 * * * 서비스를 제공할 수 있습니다. 리소스 풀은 모든 물리적 및 가상 리소스를 동적으로 할당할 수 있기 때문에 * * * 향유를 통해 리소스 활용도를 높일 수 있습니다.

(4) 뛰어난 확장성과 유연한 서비스. 클라우드 컴퓨팅은 빠르고 확장 가능한 서비스 제공 기능을 갖추고 있습니다. 요구 사항의 변화에 따라 클라우드 컴퓨팅에서 제공하는 서비스를 자동으로 빠르게 확장하거나 축소할 수 있습니다.

(5) 서비스는 측정 가능합니다. 클라우드 시스템은 리소스 사용을 자동으로 모니터링함으로써 클라우드 서비스가 적절한 수준에 있도록 정량적인 운영 보고서를 제공할 수 있습니다.

2.2 클라우드 컴퓨팅 아키텍처 < P > 컴퓨터 기술의 발전은 기존 호스트 컴퓨팅 모델에서 개인 보급 컴퓨팅 모델 및 분산 네트워크 컴퓨팅 모델로의 전환을 경험했습니다 [4]. 클라우드 컴퓨팅은 분산 컴퓨팅, 병렬 컴퓨팅 및 그리드 컴퓨팅과 같은 기술의 급속한 진화의 결과이자 정보 사회의 정보 요구 사항에 대한 필연적인 선택입니다. 사회화, 집약화, 전문화된 정보 서비스는 인터넷을 통해 사용자에게 제공되는 다양한 인터넷 애플리케이션, 소프트웨어 또는 컴퓨팅 자원 서비스와 이러한 서비스의 안정적이고 효율적인 운영을 지원하는 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼을 포함한 다양한 클라우드 컴퓨팅을 통해 구현됩니다. < P > 미국 국립표준기술연구원의 기술보고서는 클라우드 컴퓨팅 모델의 역할 (Actors), 동작 (Activities) 및 기능 (Functions)[5] 을 정의하는 클라우드 컴퓨팅 아키텍처에 대한 완전한 모델을 제공합니다 (그림 2). 클라우드 컴퓨팅의 핵심 역할은 클라우드 사용자 (Cloud Consumer), 클라우드 공급자 (Cloud Provider), 클라우드 감사자 (CloudAuditor), 클라우드 브로커 (CloudBroker) 및 클라우드 운영자 (cloud communications) 입니다 이 모델에서 클라우드 사용자는 ERP, CRM, HR 과 같은 비즈니스 인텔리전스 또는 정보, 통신, 공동 작업, 스토리지, 백업 및 소프트웨어, 하드웨어 호스팅과 같은 다양한 서비스를 이용할 수 있으며 클라우드 서비스 업체는 클라우드 컴퓨팅 센터의 구축, 운영 및 관리를 통해 온라인 소프트웨어 서비스 (SaaS), 플랫폼 서비스 (PP) 를 제공합니다.

그림 2 NIST 에서 가져온 클라우드 컴퓨팅 아키텍처 참조 모델

표 1 클라우드 컴퓨팅 모델의 주요 역할 및

2.3 클라우드 컴퓨팅을 정의하는 핵심 기술

클라우드 컴퓨팅은 가상화 기술, 대용량 데이터 스토리지, 분산 병렬 컴퓨팅 프레임워크, 인텔리전스 및 자동 관리가 구현으로 간주되는 컴퓨터 기술 개발의 산물입니다

2.3.1 가상화 기술

가상화 기술은 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 자원을 완전히 통합하고 효율적으로 활용하는 열쇠입니다. 가상화 기술은 물리적 리소스 풀링과 리소스 풀 관리의 두 가지 측면으로 구성됩니다. 물리적 자원 풀링은 물리적 장치를 크게 줄이고 하나의 물리적 장치를 여러 성능 구성 가능한 최소 자원 단위로 가상화하는 것입니다. 리소스 풀 관리는 클러스터에서 가상화된 후 가장 작은 리소스 단위를 관리하는 것으로, 리소스 사용에 따라 리소스를 유연하게 할당하고 예약하여 필요에 따라 리소스를 할당할 수 있습니다. 가상화 기술은 주로 서버 가상화, 스토리지 가상화 및 네트워크 가상화의 세 가지 측면에 적용됩니다.

2.3.2 대용량 데이터 저장소

대용량 데이터 저장소는 클라우드 컴퓨팅의 주요 작업입니다. 가용성, 신뢰성 및 경제성을 보장하기 위해 클라우드 컴퓨팅은 분산 스토리지를 사용하여 데이터를 저장합니다. 분산 중복 스토리지를 사용하므로 데이터는 신뢰성이 높고 대규모 사용자에게 동시에 서비스를 제공할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅의 데이터 스토리지 기술은 주로 구글의 분산 파일 시스템 (GFS, Google File System) 과 Hadoop 의 HDFS (Hadoop Distributed File System) 입니다.

2.3.3 분산 병렬 컴퓨팅 프레임워크

병렬 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅의 핵심입니다. 클라우드 컴퓨팅은 Map-Reduce 의 프로그래밍 모드를 사용하여 분산 병렬 컴퓨팅을 구현합니다. Map-Reduce 는 "Map" 과 "Reduce" 와 같은 두 가지 프로세스를 통해 병렬 컴퓨팅을 단순화합니다. 모든 응용 프로그램은 Map 함수와 Reduce 함수만 제공하면 클러스터에서 대규모 분산 데이터 처리를 수행할 수 있습니다. Map-Reduce 는 프로그래밍 모델일 뿐만 아니라 컴퓨팅 작업의 높은 병렬 및 분산 구현을 가능하게 하는 효율적인 작업 스케줄링 모델입니다.

2.3.4 지능형 및 자동 관리 기술

클라우드 컴퓨팅은 고도의 자율성을 갖추고 있으며, 지능형 및 자동 관리는 클라우드 컴퓨팅 모델의 중요한 기술 지원입니다. 클러스터 시스템의 각 노드에 대한 종합적인 모니터링, 자동 피드백, 지능형 프로비저닝을 통해 장치, 가상 자원, 통신 및 서비스 등의 동적 관리 및 자동 마이그레이션을 수행할 수 있습니다. 4 세대 대규모 데이터 센터를 기반으로 한 클라우드 컴퓨팅은 배포를 유연하게 확장하고 서비스 컴퓨팅 및 다중 입도 컴퓨팅 요구 사항을 충족합니다.

3 우리나라 클라우드 컴퓨팅 연구 핫스팟 분석

3.1 국내외 클라우드 컴퓨팅 검색량 변화 추세 비교 < P > 검색량의 크기는 보통 관심도의 높낮이를 반영하며 구글 Trends 도구를 사용하여 장기적인 추세와 변화를 분석할 수 있습니다. 여기서' Cloud Computing' 과' 클라우드 컴퓨팅' 을 각각 세계와 우리나라 클라우드 컴퓨팅 분야의 지표 키워드로 선택하면 분석 결과에서 다음과 같은 몇 가지 특징을 알 수 있다 (그림 3). ① 세계 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심은 27 년에 시작되었고, 우리나라는 28 년부터 이 분야에 주목하기 시작했다. 따라서 우리나라는 여전히 학습-추종 연구 모델에 속한다. ② 27 년 이후 세계에서' 클라우드 컴퓨팅' 에 대한 검색량이 급속히 증가하고 있으며, 현재' Cloud Computing' 을 제치고 새로운 정보기술 핫스팟이 되고 있으며, 이에 대한 우리나라의 관심은 비교적 평온하고 뒤처져 있다. ③ 검색량 대표의 관심도를' 바다의 빙산' 으로 본다면, 그' 수중의 부분' 은 기초이론, 핵심 기술, 응용실천 등을 포함해 국내외에서 더 큰 차이가 있다. < P > 그림 3 국내외 클라우드 컴퓨팅 검색량 변화 추세 비교

3.2 국내 클라우드 컴퓨팅 연구 문헌의 계량 분석 < P > 이 글은 중국 지식망 CNKI 학술지 데이터베이스를 이용하여 2 년 1 월부터 212 년 3 월까지 발표된 클라우드 컴퓨팅 연구에 관한 핵심 저널 문헌 852 편을 검색했다 (표 2). 우리나라의 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구는 27 년에 시작되었는데, 이전에는 보기 드문 관련 연구였다. 28 ~ 211 년 클라우드 컴퓨팅 연구가 주목을 받기 시작하면서 논문 수가 급격히 증가하면서 클라우드 컴퓨팅 논문을 발표하는 정기 간행물 수도 동시에 빠르게 늘어 클라우드 컴퓨팅 연구 분야의 광범위함을 보여 주고 있다. 212 년 4 월까지만 집계된 일부 데이터로 표면적으로 검색된 212 년의 성과가 많지 않아 논문 수가 빠르게 증가하는 추세를 실제로 바꾸지 않았다. < P > 표 2 클라우드 컴퓨팅 논문 발표 시간 분포 표 < P > 는 검색된 852 편의 논문에 대해 키워드 1376 개, 누적 발생 빈도 32 회를 포함한 키워드를 계량 분석했다. 큰 것부터 작은 것까지 1 위 안에 드는 키워드는 클라우드 컴퓨팅 (645), 가상화 (115), 도서 정보 (115), 클라우드 서비스 (94), 보안 (65), 스토리지 (42), 입니다 키워드 분석을 통해 클라우드 컴퓨팅의 연구는 기본 이론, 핵심 기술, 응용 분야, 정보 자원 관리 등 여러 가지 측면을 다루고 있으며 가상화, 스토리지, MapReduce 등의 핵심 기술에 대해 더 많은 논의를 하고 있음을 알 수 있습니다. 그러나 전반적으로, 대다수는 여전히 종합적이고 전망적인 논문이다. 응용 분야로서는 도서 정보계가 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구와 차용 추세가 뚜렷한데 [7], 지질자료계는 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심과 응용 연구가 여전히 적다.

4 클라우드 컴퓨팅 및 지질 데이터 서비스

4.1 지질 데이터 및 서비스 현황

지질 자료는 국가의 중요한 기초 자료입니다. 신중국이 설립된 이래 지질자료 통일교배 제도를 실시하여 대량의 지질자료를 축적하였다. 중국의 기존 국가 기본 지질학 및 전략적 광물 지질 데이터 자원 12 대 5 여종의 데이터베이스, 데이터 양이 1TB 이상이며 지역 지질, 광물 지질, 수문 공학-환경 지질, 농업 지질, 해양 지질, 기초 지질, 지구 화학, 지구 물리학, 지질 과학 연구, 지질 자료, 원격 탐사 등의 분야를 포함한다 < P > 우리나라는 현재 2 급 감독, 3 급 보존의 지질자료 관리 프레임워크를 실시하고 있다. 블록 분할 등으로 인해 지질 자료의 * * * 향유와 서비스는 여전히 큰 차이가 있으며, 디지털화 수준이 낮고, 정보 섬 현상이 심각하며, 지질 자료는 국가 건설과 사회적 요구를 적시에 효과적으로 충족시킬 수 없다.

22 년 국무원은' 지질자료 관리조례' 를 반포했고, 23 년 국토자원부는' 지질자료 관리조례 시행 방법' 을 발표했고 지질자료 관리와 * * * 서비스 향유는 전례 없는 중시를 받았다. 국토자원부는 또 지질자료 송금, 지질자료 위탁 보관, 지질자료 클러스터화, 산업화 서비스 등을 잇따라 추진하면서 지질자료 관리와 서비스가 새로운 국면으로 접어들기 시작했다. 관리와 서비스 모델의 변화는 비교적 장기적인 과정이기 때문에 지질 자료 작업의 중요성은 여전히 완전히 드러나지 않고 있으며, 지질 광물 등에 대한 사회의 관심도는 여전히' 토지',' 해양',' 기상' 에 비해' 측량' 보다 약간 뒤처져 있다 (그림 4).

4.2 클라우드 컴퓨팅은 지질 데이터 서비스 모델을 바꿀 수 있는 기회입니다. < P > 클라우드 컴퓨팅의 생성 및 개발 과정에서 클라우드 컴퓨팅은 가상화 기술, 대용량 데이터 스토리지, 분산 병렬 컴퓨팅 프레임워크, 인텔리전스 및 자동 관리와 같은 여러 핵심 기술을 계승하고 통합하는 새로운 고성능, 확장성, 저비용 및 서비스 지향 컴퓨팅 모델입니다. 클라우드 컴퓨팅은 정보 산업의 사회화, 집약화, 전문화의 큰 변화를 추진하고 있다.

사회화: 인터넷 컴퓨팅이 사회기반시설로 자리잡고 있으며, 중앙 집중화되고 다양한 클라우드 컴퓨팅 센터를 구축하여 규모화된 사회를 이루고 있다