2016

한국컴퓨터종합학술대회

한국정보과학회

2016 한국컴퓨터종합학술대회Korea Computer Congress 2016

▶ 빅데이터 플랫폼 기술(6.29)

▶ 인공지능 최근 동향 워크샵(6.29)

▶ 가상현실 핫 이슈와 전망(6.29)

▶ 정보통신 소사이어티 기술워크샵(6.29)

▶ 인공지능 소사이어티 워크샵(6.30)

대한민국의 힘, 지능정보기술!

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2016. 6. 29(수)~7. 1(금), 제주ICC&부영호텔

|후 원|

플래티넘

골 드

Poster Session

90 한국정보과학회 KCC 2016❚Poster Session

S .M Ahsan Kazmi･Tai Manh Ho･Choong Seon Hong(경희대)P5.6-12 에너지 수집형 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 적응형 데이터 압축 및 전송 범위 조절 기법

이준민･오엄지･노동건･윤익준(숭실대)P5.6-13 사용자 맞춤형 가상 데스크톱 서비스 제공을 위한 컨테이너 기반 실시간 웹 VDI 시스템

백현지･허의남(경희대)P5.6-14 데이터 집중형(Data-Intensive Science) 과학을 위한 ScienceDMZ 기반 빅데이터 전송 연구

문정훈･이민선(KISTI)P5.6-15 스마트홈 서비스를 위한 공공데이터 및 센서데이터 기반 통합 분석 플랫폼 구조 설계

변준영･공병국･유영빈･허의남(경희대)P5.6-16 웹 환경에서의 선박운항 시뮬레이터 시스템 구현

오재용･김혜진･박세길(한국해양과학기술원)P5.6-17 동적 HTTP 비디오 스트리밍의 전송률 적응을 위한 상태 기계 모델

박지우･정광수(광운대)P5.6-18 Outband D2D Communication for Layered Video Delivery in ICN Enabled Cellular

Network

Saeed Ullah･Choong Seon Hong(경희대)P5.6-19 자원 효율적인 네트워크 가상화를 위한 스케쥴링 전략

Seung-yoon Choi･Md Abu Layek･Le Pham Tuyen･Cheoljin Jeong･Jinseok Kim･Marlith Nguyen Duc･박준현･조건륜･김종권(서울대)

P5.6-20 오픈플로우 무선메쉬네트워크 환경에서 디바이스와 토폴로지 디스커버리 방법

Syed Muhammad Raza･염상길･추현승(성균관대)P5.6-21 CCNx 환경에서 동적 메모리 기반 효율적 콘텐츠 제공 기법

이진원･홍충선(경희대)

P5.7 컴퓨터시스템 II 7월 1일(금) 10:00-11:20 제주ICC 3층 로비

▷ 평가위원A: 박희민(상명대) ▷ 평가위원B:

P5.7-01 가상머신 기반의 영상처리 기술을 위한 시뮬레이션 환경

전중배･박근영･김두현(건국대)P5.7-02 병렬화 옵션을 사용하는 Global EDF의 응답시간 분석 기반 스케줄가능성 테스트

조영은･이창건(서울대)P5.7-03 다양한 OpenCL 디바이스에서의 OpenCL 2.0 SVM의 성능 검증

김정욱･정우근･이재진(서울대)P5.7-04 분산 파일 시스템 Ceph의 메신저 성능 분석

정보돈･송의석･한윤정･박성용(서강대)P5.7-05 가상화 환경에서의 메모리 경합도 측정과 모델 평가

강민규･엄현상(서울대)P5.7-06 천리안해양관측위성을 위한 자료 처리 시스템

양현･한희정･허재무･박영제(한국해양과학기술원)P5.7-07 비휘발성 메모리의 영속 객체를 위한 효율적인 메타데이터 관리 및 영속화 기법

이성수･이성진･원유집(한양대학교)

rdgwrwHighlight

사용자 맞춤형 가상 데스크톱 서비스 제공을 위한

컨테이너 기반 실시간 웹 VDI 시스템

백현지, 허의남

경희대학교 컴퓨터공학과

elenahj@khu.ac.kr, johnhuh@khu.ac.kr

Container-based Real-Time Web VDI System

for Personalized Virtual Desktop Service

Hyeon-Ji Baek, Eui-Nam Huh

Dept. Computer Science and Engineering, KyungHee University

요 약

클라우드 기반의 가상화가 인기를 얻게 되면서 세계적인 VDI 시장은 꾸준한 성장률을 보일 것이며

의료, 금융 서비스, 판매 등의 폭넓은 분야에서 VDI 서비스가 활용될 전망이다. 하지만 기존 VDI 기술은

VM의 실행 속도 저하로 다수의 사용자들에게 개인 맞춤형 VDI 서비스를 제공하기에는 한계가 있다.

따라서 본 논문에서는 실행 속도 개선을 위해 웹 기반 VDI를 컨테이너화 하고, 사용자 맞춤형 VDI

서비스 제공을 위한 모니터링 및 로그 수집 방법을 제시한다.

1. 서 론

세계적 마케팅 리서치 전문업체 Research And

Markets 의 보고서에 따르면 클라우드 기반의 가상화가

인기를 얻게 되면서 세계적인 VDI 시장은 2016년부터

2020년까지 27.35%의 연평균 성장률을 보일 것으로

전망했다. 이와 더불어 VDI 는 의료, 금융 서비스, 판매

등의 여러 분야에서 사용되고 있다 [1, 2].

기존 VDI 기술은 대부분 하이퍼바이저를 기반으로

개발되어 VM 의 별도 Guest OS 구동에 따른 성능

저하와 VM 생성 시간에 따른 실행 속도 저하 문제가

있다 [3, 4, 5]. 따라서 본 논문에서는 신속한 실행 속도

제공을 위한 컨테이너 기반 가상 데스크톱 시스템의

구조를 제시한다. 또한, 사용자 맞춤형 웹 VDI 서비스

제공을 위한 자원 모니터링 및 로그 수집 방법을

제시한다.

본 논문은 2장에서 관련 연구를 통해 VM 과 컨테이너

환경을 비교분석하고 3장에서 제안하는 컨테이너 기반

웹 VDI 구조와 모니터링을 위한 로그 수집 방법을

소개하며, 마지막으로 4장에서 결론 및 향후 연구

계획을 제시한다.

2. 관련 연구

2.1 가상화에 따른 성능 비교

CPU, Disk I/O, Memory, Network I/O 성능 실험 결과

Docker 는 Native(가상화 되지 않은 OS)와 하드웨어

자원에 영향을 미치지 않을 만큼의 작은 성능 차이를

보이지만, KVM 의 경우 Disk I/O 성능 실험에서

가상화된 OS 와 Native 에 비해 성능이 현저히 떨어진다.

따라서 Morabito 외 3명의 연구와 같이 KVM 기반의

VDI 환경에 비해 컨테이너 기반 환경에서 비교적 높은

성능의 VDI 서비스가 가능하다 [6].

2.2 VM 의 자원 사용량 분석을 위한 모니터링 시스템

김태훈 외 2명은 VDI 기술의 성능 최적화를 위한

VM 과 물리 머신 간의 성능 차이를 줄이기 위해

모니터링 시스템을 통해 서버와 VM 의 정보를 수집하여

하드웨어 자원 사용량을 측정하고 분석하였다 [5]. 이를

참조하여 본 논문에서는 기본적 하드웨어 자원들 외에

FPS 와 Resolution 과 같은 VDI 에 특화된 정보를 추가로

고려한다.

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2016년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

3. 사용자 맞춤형 VDI 서비스 제공을 위한 컨테이너

기반 웹 VDI 시스템

3.1 컨테이너 기반 웹 VDI 구조

본 논문에서는 웹 VDI 기술 중 하나인 Web-based

Adaptive Remote-Desktop Protocol for VDI (WARP)[7]를

기반으로 시스템을 구성하였으며, 제안하는 컨테이너

기반 웹 VDI 시스템의 구조는 [그림 1]과 같다.

[그림 1] 컨테이너 기반 웹 VDI 시스템 구조

제안하는 시스템은 컨테이너 관리 기술의 대표적인

Docker 를 기반으로 WARP VDI 컨테이너, WARP

Monitoring 컨테이너로 구성된다. WARP VDI

컨테이너는 KVM 의 가상화 모듈인 QEMU 와 WARP 의

웹 VDI 라이브러리를 포함하며 QEMU 를 통해 웹 VDI

서비스 제공을 위한 Windows VM 을 생성한다. WARP

Monitoring 컨테이너는 Apache Web Server 를 통해

WARP VDI 컨테이너를 관리하고 모니터링을 수행하며,

WARP Monitoring 컨테이너는 이벤트 탐지, 로그

데이터 수집 및 저장, 사용자 맞춤형 웹 VDI 서비스를

위한 자원 사용량 분석 기능을 수행한다.

3.2 사용자 맞춤형 웹 VDI 서비스를 위한 로그 수집

방법

제시하는 컨테이너 기반의 웹 VDI 시스템에서

사용자의 라이프 사이클은 [그림 2]와 같이 구성된다.

[그림 2] 개인 맞춤형 VDI 서비스를 위한 로그 수집방법

각각에 대한 설명은 [표 1]과 같으며, 사용자의

접속에 따라 축적되는 사용자 패턴 관련 로그 데이터를

통해 사용자 맞춤형 가상 데스크톱 서비스를 제공한다.

[표 1] 사용자 라이프 사이클에 따른 설명

사용자

라이프 사이클 설명

User Access 사용자가 VDI 서비스에 접속

Service

Production

기존 컨테이너 현황 정보에 따른

신규 컨테이너 생성

Service

Utilization

생성된 컨테이너를 이용하면서 사용

패턴 로그 (CPU, Memory, Disk,

Network, FPS, Resolution) 수집

Service End

사용한 컨테이너의 정보 로그

(이용시간, CPU, Memory, Disk,

Network, FPS, Resolution) 저장

Service Reuse

기존 이용 내역 분석을 통해

사용자에게 최적화된 컨테이너 생성

- 재 접속 사용자에 대한 컨테이너

생성 방법: 기존 이용 정보 분석을

통한 사용자에게 최적화된 컨테이너

자원 배치

이와 같은 사용자 라이프 사이클을 통해 컨테이너

기반 웹 VDI 시스템에서 각 라이프 사이클 단계에 따른

로그 데이터 수집으로 사용자 맞춤형 가상 데스크톱

서비스를 제공한다. 제시하는 컨테이너 기반 웹 VDI

시스템에서 사용자들에 대한 실시간 자원 사용량

분석으로 사용자들에게 사용 패턴을 고려한 최적화된

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2016년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

웹 VDI 서비스를 제공할 수 있다. 이에 따라 클라우드

자원 낭비를 최소화하여 사용자들이 보다 나은

서비스를 제공받을 수 있다.

4. 결론 및 향후 계획

본 논문에서는 사용자 맞춤형 가상 데스크톱

서비스를 위한 컨테이너 기반 웹 VDI 시스템의 구조와

로그 수집 방법을 제시하였다. 제시하는 구조를 통해

사용자의 작업 환경에 최적화된 웹 VDI 컨테이너를

제공하여, 기존 하이퍼바이저 기반의 VDI 서비스보다

신속한 웹 VDI 서비스를 제공받을 수 있다. 또한, 기존

모니터링과 달리 사용자 맞춤형 가상 데스크톱

서비스를 위해 VDI 에 특화된 모니터링으로 FPS 와

Resolution 을 추가로 고려하였다.

하지만 본 논문에서 제시하는 모니터링 방법에 대한

평가가 필요하며 수많은 사용자들이 VDI 서비스를

이용하는 환경에 대한 성능적 시뮬레이션이 필요하다.

따라서 향후에는 컨테이너 기반 웹 VDI 시스템의

개발과 WARP Monitoring 컨테이너를 통한 자원 사용량

분석을 수행하고, 사용자들의 작업 환경에 따른 사용자

맞춤형 가상 데스크톱 서비스 제공을 위한 동적

컨테이너 구성 방법을 연구한다.

Acknowledgement

“이 논문은 2016년도 정부(미래창조과학부)의 재원으로

정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구임

(B0101-16-0535, 고속 클라우드 서비스를 위한 인-

메모리 기반 모듈형 가상 데스크탑 시스템 기술 개발)”

(교신저자: 허의남)

참 고 문 헌

[1] Research and Markets, “Global Virtual Desktop

Infrastructure Market 2016-2020”, 2016.

[2] DIZZON, “2016 Cloud-Based VDI GROWTH

STATISTICS”, 2016

[3] Wongyu Hong, Jihyeong Song, et al., “Future

Direction for Virtual Desktop Infrastructure (VDI).” OSIA

Standards & Technology Review, Vol. 25, no. 2, pp. 8-21,

July 2012.

[4] 정혜진, et al. "가상화 클러스터 환경에서

하이퍼바이저와 도커의 맵리듀스 성능 비교",

한국정보과학회 학술발표논문집 (2015): 271-273.

[5] 김태훈, 김현지, and 노재춘. "KVM 기반의 가상머신

자원 사용량 분석을 위한 VDI 실시간 모니터링 시스템

설계 및 구현.", 전자공학회논문지, 52.1 (2015): 69-78.

[6] Morabito, Roberto, Jimmy Kjallman, and Miika Komu.

"Hypervisors vs. Lightweight Virtualization: a

Performance Comparison." Cloud Engineering (IC2E),

2015 IEEE International Conference on. IEEE, 2015.

[7] Ku, Jahun, et al. "WARP: Web-Based Adaptive

Remote-Desktop Protocol for VDI." Information Science

and Applications (ICISA) 2016. Springer Singapore, 2016.

189-194.

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2016년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집