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클라우드 서비스 브로커를 위한 소프트웨어의 서비스 수준 합의 명세 모델과 중개 방법
SLA(Service Level Agreement)는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 사업자가 이용자에게 신뢰성 있고 일관된 품질을 제공하기 위해서 반드시 보장해야 하는 요소이며 특히 클라우드 서비스 브로커리지를 이용해서 서비스를 중개하는 환경에서는 SLA를 통한 서비스 사업자와 고객 간의 계약이 중요하다. 클라우드 컴퓨팅은 다양한 클라우드 서비스의 IT 자원에 따라 IaaS, PaaS, SaaS 등으로 구분되는데 기존의 SLA는 물리적인 네트워크 환경에 대한 요소만 고려하거나 명세에 대한 방법론적인 접근이 없어서 SaaS를 기반으로 제공되는 소프트웨어 서비스의 품질 요소를 반영하기 어렵다. 본 연구를 통해 SaaS 환경에 적합한 SLA 제공을 위해 소프트웨어적인 품질 특성을 명세할 수 있는 방법을 제시하고 SLA 명세를 서비스 제공자와 소비자 간에 교환할 수 있는 메커니즘과 구조를 제안하였다. SaaS 레벨에서의 SLA 명세를 위한 메타모델을 정의하였고 SaaS의 품질 요구사항은 제안한 명세 언어로 기술될 수 있으며, 사례연구를 통해 다양한 소프트웨어적인 품질 요소가 제안한 명세 언어로 표현됨을 검증하였다. SLA 명세는 이를 교환하기 위한 UDDI 기반의 중개 프로세스 및 아키텍처를 이용하여 품질 명세 저장소에 저장되며 교환 아키텍처를 기반으로 서비스 바인딩 시 교환된다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서의 대용량 RDFS 추론을 위한 분산 테이블 조인 기법
지식 서비스 시스템이 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는, 명시된 지식을 바탕으로 새로운 지식을 추론 할 수 있어야 한다. 대부분 지식 서비스 시스템은 온톨로지로 지식을 표현한다. 실 세계의 지식 정보의 양은 점점 방대해지고 있으며, 따라서 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 기법이 요구되고 있다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 대용량 온톨로지를 RDFS수준으로 추론하기 위한 분산테이블 조인 방법을 제안하고, 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안하는 RDFS 추론은 분산 파일 시스템 환경에서 RDFS 메타 테이블을 기반으로 맵-리듀스를 적용한 방식과, 맵-리듀스를 사용하지 않고 클라우드 컴퓨터의 메모리만 사용한 방식에 초점을 맞추었다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 각 기법에 대한 추론 시스템 구조와 RDFS 추론 규칙에 따른 메타 테이블 설계 및 추론 전략 알고리즘에 대해서 중점적으로 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM1000부터 LUBM6000을 대상으로 실험을 수행 하였다. 가장 큰 LUBM6000(8억 6천만 트리플)의 경우, 메타 테이블 기반의 RDFS 추론 기법은 전체 추론 시간이 13.75분(초당 1,042 트리플 추론)소요된 반면, 클라우드 컴퓨터의 메모리를 적용한 방식은 7.24분(초당 1,979 트리플 추론)이 소모되어 약 2배정도 빠른 추론 속도를 보였다.
