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Woohyun Kim woorung@gmail.com

2013-04-25

Next-Generation Cloud Data Center Technologies

Toward a High-Performance, and yet, Low Cost Cloud

Compact Version

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Physical Machine

Virtual Machine

PM VM ?

NASA originally had a cluster computing

infrastructure over physical machines for climate

modeling and simulation applications, named Discover

The cluster had guaranteed the applications’ rigorous

throughput and latency requirements

Discover is based entirely on non-virtualized

machines

Compute resources: 30,000 conventional Intel® Xeon®

processor cores and 64 GPUs

Inter-node backbone: DDR and QDR InfiniBand*

Management networking: Gigabit and 10 Gigabit Ethernet

(GbE and 10GbE)

Data store: ~4 petabyte RAID-based parallel file system

(GPFS), plus ~20 petabyte tape archive

NASA moved HPC to the cloud

Turing Test on the Cloud Background

But NASA determined to utilize the inherent

advantages of cloud infrastructure such as agility

and elasticity, called Nebula

NASA wanted to confirm whether the Nebula

cloud infrastructure can deliver throughput and

latency equivalent to that of the Discover cluster

refer to http://www.intelethernet-dell.com/nasa%E2%80%99s-flexible-cloud-fabric-moving-cluster-applications-to-the-cloud-network/

?

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Vendor-driven Cloud vs. Open Source-applied Cloud

Device-centric: CISCO, HP, DELL

Hypervisor-centric: Citrix, VMware(EMC)

Open Source Plugin-wise: Midokura, Bigswitch

Traditional DC (~2005) Virtualized DC (~2010) Cloud DC (2011~)

App

Physical Resource

App App

System Mgmt. S/W

□ CapEx/OpEx Increment

□ High Cost of Commercial S/W

□ High-End Storage(SAN/NAS) &

Network(L4/L7) Devices

□ Inefficient Server Utilization

(Average 80~90% Idle State)

Virtualized System Mgmt. S/W

Hypervisor Hypervisor

App

VM

App

VM

App

VM

App

VM

App

VM

App

VM

□ Server Consolidation => CapEx & TCO

Saving

□ Dynamic Resource Scheduling => Flexible

Data Center Mgmt.

□ Due to I/O bottleneck, mission-critical

services CAN NOT be applied

□ Mgmt. Automation(Monitoring,

Orchestration) => OpEx Saving

□ Service Automation(HA, DR, AS, LB) =>

24/7 Service Enabling

□ H/W & S/W enhancement to solve I/O

bottleneck => QoS & SLA guarantee

Hypervisor Hypervisor

App

VM

App

VM VM VM VM

App

VM

Cloud System Mgmt. S/W

Evolution of Datacenter & Key Issues

The Cloud Delusion Background

Physical Resource

Physical Resource

Physical Resource

Physical Resource

Physical Resource

Physical Resource

Approaches to I/O Bottleneck Problem

More connections: multi-ports, multi-interfaces

Fatter pipes: 40GbE, InfiniBand fabrics, network fabrics

I/O virtualizations: PCI express based I/O sharing

Better caching: SSD caching

Everyone is busy with IaaS implementations, but that is not “hot” anymore

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Background

• 인프라의 고장이나 보안사고 등의 이유로 클라우드 플랫폼내의 데이터가 유실되거나 손실되어서는 안됨

싞뢰성

• 클라우드 플랫폼내 가상화 계층의 침해는 호스팅된 모든 워크로드의 훼손이 가능하므로, 공유 기술의 취약점, 데이터 유실 및 유출, 계정/서비스/트래픽 하이재킹, 접근 권한에 대한 정보 규정의 준수, 데이터의 위치, 데이터의 붂리등의 보안 관리 정책 필요

보안성

• 주요 데이터는 실시간 백업 혹은 시점 백업이 이루어져야 하며 필요시 복구가 가능해야 함

• 백업 벤더별 백업방식의 차이로 인한 백업구조 변경 및 교육 필요 백업 및 복구

• 클라우드 플랫폼에 대한 서비스 요청 증감에 따라 클라우드 자원을 동적으로 할당 및 회수 필요 • 실시간으로 형상(APP 또는 데이터)이 변경되는 서버에 대해서도 지원되어야 함

확장성

• 기존 서비스에 대하여 클라우드 플랫폼으로 Migration이 용이해야 함 • Migration을 위한 표준 사용자 인터페이스 제공을 통한 APP 수정없는 Migration 필요

호홖성

In The Beginning of the Cloud

• 대부붂의 S/W나 IT 서비스는 RDBMS, NoSQL과 같은 스토리지 솔루션을 사용하기 때문에 클라우드 플랫폼 내에서 이러한 솔루션이 제공되어야 함

솔루션 지원

• 서비스의 응답속도 및 TPS가 물리적인 서버와 동일하게 보장되어야 함 성능

• 가상화 홖경에 대한 소프트웨어 기업들의 라이선스 정책이 모호함 • 마이그레이션시 사용 소프트웨어에 대한 확인 필요

라이선스

• 클라우드 컴퓨팅 서비스로 제공되는 자원들은 얶제나 사용이 가능하도록 보장되어야 함 • 고 가용성을 제공하는 인프라 기술과 일정한 수준을 유지할 수 있는 관리, 통제 기능이 필요

가용성

The Cloud Players Pursue A High Performance, and yet, Low Cost Cloud

□ 구글 빅데이터 처리 사례

- 리눅스 서버만으로 자체 제작한 고성능 클

러스터 컴퓨팅(GFS, MapReduce, BigTable)

홖경 구축

□ 아마존 클라우드 사례

- 라이선스비 걱정없는 Xen 하이퍼바이저를

이용한 프롞티어적 다양한 클라우드 기능 제

공

□ 페이스북 오픈 컴퓨트 프로젝트 사례

- 개방적이면서도 범용 H/W와 S/W를 이용

한 거대한 웹 스케일의 독자 인프라 구축

□ KT 유클라우드 사례

- 저가의 범용서버만으로 고집적, 고성능 랙

(서버, 스토리지, 네트워크) 구성

클라우드 표준 랙 설계 및 구축의 중요성

□ 상용 하이퍼바이저(VMware)의 고비용

- 100대 운영시 년간 라이선스비 = 6억원

□ 상용 클라우드플랫폼(enStratus)의 고비용

- 100대 운영시 년간 라이선스비 = 2.6억원

□ 상용 플랫폼 운영 관리의 어려움

- 내부 기능에 대한 이해도가 떨어져 유지보

수가 어렵다.

- 장애복구에 대한 싞속성, 적시성이 떨어짐

- 추가 기능 개발에 대한 요구사항을 반영하

기 어렵다.

독자 클라우드 플랫폼 도입의 중요성

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A cloud platform to dynamically configure, deploy, operate, and manage infrastructure

components, which guarantees enterprise-class performance, and yet reduces TCO(total cost of

ownership)

Return to the Original Goal of the Cloud Introduction

Toward A Feasible Cloud Data Center

System Storage

Primary Storage

Secondary Storage

SSD

SAS

SATA

VM VM VM VM VM VM VM VM VM

Bob

Alice Virtual Network 100

Virtual Network 101

Virtual Switch/Router (FW, LB, NAT, L2MP), VDI

QoS, IOV, SSD caching

Scale-out NAS, VM HA/DR,

V2V Migration

Low Price, and yet

High Performance

Blade Server

Xsigo(with InfiniBand)

Cisco UCS, Nexus, FabricPath

EMC iSillon NetApp NAS

SR-IOV PCI Express IOV

OpenFlow

Scale-out NAS(GlusterFS, ZFS)

VirtualGL GPU(Kepler)

SSD caching

Mission SAN/NAS

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The Cloud Technologies Architecture

A Bird’s Eye View of the Cloud Technologies

VM

VM

VM

VM

VM

VM

VM

VM

VM

VM

Bob VM

VM

VM

Alice VM

VM

VLAN 101

VLAN 100

1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

Virtual Block Pool

Virtual Server Pool

VM (HA/DR)

Original Replica Replica

Cluster Scheduler

VM Network Volume

M M M M M M

Image

API Account Capacity

Log DB

AMQP

Cloud Fabric & Managers

Cloud Agents

Cloud Mgmt.s

Host

Pod

Zone

Cluster

Pod

Cluster

Host

VM VM

Primary Storage

Secondary Storage

VM ISO

Template

Snapshot

Image L/C Mgmt.

Availability Zone Mgmt.

Virtual Appliance

Virtual Appliance Template

FW LB NAS DB

WebServer WAS

Android Apps

Transcoding Server

Streaming Server

Cloud Foundry

Orchestration

FW LB

Web

Web

WAS

WAS

DB

DB

Dynamic Infra Configuration

1 2 3

Intel I/O Adaptor (8 * 20Gbps)

1 2 3 1 2 3

5 6 7 8 9 1 2 3 4

PCIe I/O Adaptor (15 * 20Gbps)

VM

VM

VM

10G

20G

2G ~ 16G

1G~ 10G

1G ~

10G

10G

Network Traffic Mgmt.

Auto Scaling

Auto Scaling Group Management

Auto Scaling Group

AS Policy

Security Group

Template

LB Policy

Virtual Desktop

Server-side 3D Rendering Management

Server

screen

GPU

VirtualGL

3D Game

3D X Server

2D X Server

OpenGL

GPU Client

Unified/Tiered Storage

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PCIe IOV Technologies

I/O Virtualization

High VM density has inherently raised a huge I/O bottleneck problem

They require a large number of I/O connections per physical host to solve the bottleneck problem

SR-IOV achieves near native I/O performance without I/O bottleneck

SR-IOV enables a single physical I/O device to be partitioned into multiple virtual I/O ports called virtual

functions

Those virtual I/O ports can be mapped to individual virtual machines.

VF(Virtual Function)s have near-native performance (better performance than para-virtualized drivers)

VFs provide data protection between virtualized guests on the same physical server as the data is

managed and controlled by the hardware

Guest OS (VM)

PF

VF driver

physical driver

Hypervisor (VMM)

SR-IOV enabled NIC

TCP

IP

MAC

SR-IOV

VF VF VF

2 Translate guest addresses into host physical addresses

Transmit and receive I/O data 1

I/O command

Guest OS (VM)

VF driver

SR-PCIM

physical device

switching

- Complete the configuration model

- Translate VF into a full function

- Configure SR-IOV resources

Deliver VF’s PCI configuration info (Device ID, Vendor ID, …)

1 2 3 1 2 3 1 2 3

5 6 7 8 9 1 2 3 4

PCIe I/O Adaptor (15 * 20Gbps)

VM

VM

VM

10G

20G

2G ~ 16G

1G~10G

1G~10G

10G

Intel I/O Adaptor (8 * 20Gbps)

A Model of PCIe Adaptor with SR-IOV

L2 switch

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A Key Point Solution – IOV (with PCIe)

Performance Test of I/O Virtualization

receive in each VM

Technologies

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OFVR

OpenFlow-based Virtual Router for Scalability/Availability

A virtual router suffers from a severe I/O bottleneck because of storing its data locally

Both of OpenStack and CloudStack provide a virtual network architecture based on a virtual router

All the VMs in the same virtual network have to transfer the out-bound traffic to a specific virtual router

The in-bound traffic from the public network also has to be delivered to a specific virtual router

An almighty controller manages the data and each virtual switch globally

A virtual router is built on top of decentralized OpenFlow switches and controllers

The out-bound traffic from each VM just passes through its own local virtual router, not remote ones

The in-bound traffic to each VM is headed for the corresponding virtual router, not remote ones

eth0

eth0.100

cloudbr0

Virtual Router Physical Machine 1

vnbr100

eth0

vnet2 eth2

vnet1 dnsmasq

iptables

VM 1

vnet3 eth0

vlan 100 dhcp discover virtual network 100

eth0

eth0.100

cloudbr0

Physical Machine 2

vnbr100

VM 2

vnet1 eth0

vlan 100 dhcp discover virtual network 100

virtual network 100

public network

A Existing Virtual Router An OpenFlow-based Virtual Router

Controller

FW

NAT

LB

L2MP

Controller

FW

NAT

LB

L2MP

eth0

Physical Machine 1

OVS 1

vnet1

VM 1

eth0

Controller

eth0

Physical Machine 2

VM 2

vnet1 eth0 Distributed

Virtual Router

virtual network 100

public network

OVS 2

3

6

1

1

FW

NAT

LB

L2MP

H

H

Technologies

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VBP for HA/DR

Virtual Block Pool for High Availability of VM

The synchronous replicas of a VM image guarantee high availability against hardware failures

Live migration is supported in a specific hypervisor level, and yet a sudden hardware failure does not

guarantee high availability of VM

A VM image should be synchronously replicated to other places to provide a failover capability

A local disk is partitioned by logical block, and the virtual block registered to a global pool with copy-on-

write replication

VBP provides a hypervisor-agnostic live migration capability without a SAN, and even a complete failover

capability against a suddenly hardware failure

VBP(Virtual Block Pool) for HA & DR of VM

VM

VM

VM

VM

VM

VM

VM

VM

VM

1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

Virtual Block Pool

Virtual Server Pool

VM (HA/DR)

Original Replica Replica

Cloud OS Agents

Unified & Tiered Storage

Technologies

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GPU Virtualization

Client-side 3D rendering

X Server

X client

X client

Network

GPU

Keyboard Mouse Screen

User Workstation

Remote Machine

GLX

OpenGL Library

2D/3D geometry or textures

Direct Rendering

What is a hurdle to run 3D applications remotely?

3D rendering is still occurring on the user’s desktop machine

GPU could not be allocated to multiple VMs

Cloud OS tries to leverage GPU virtualization and provide server-side 3D rendering

Different 3D games can be running in multiple VMs, the rendered 2D images will be remotely forwarded

Server-side 3D rendering

2D X Server

X client

X client

Network

GPU

Keyboard Mouse Screen

User Workstation

Remote Machine

VirtualGL

OpenGL Library

2D rendered images

3D X Server

GPU

3D

GPUV Technologies

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Orchestration = Automation + Integration + Best Practices

Cloud capabilities to simplify, automate and optimize service deployment

Self-service portal for selection of cloud services, including storage and networking, from a predefined menu of offerings

Automated high-scale provisioning and de-provisioning of resources with policy-based tools

Workflow management to improve collaboration and reduce delays

Real-time monitoring of physical and virtual cloud resources, as well as usage and accounting chargeback capabilities to

track and optimize system usage

Prepackaged automation templates and workflows for most common resource types to ease adoption of best practices

and minimize transition time

Orchestration

CA AppLogic CloudFoundry

Technologies

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Public Cloud

Server Farm

CPU Scale Up Scale Down

LB

VM

Master

LB

VM VM

Slave

… VM VM VM … Public Internet

Private Cloud

cross-cloud auto-scaling

Public Cloud

ServerArray

CPU Scale Up Scale Down LB

App

Master

LB

App App

Slave

… App App App …

Private Cloud

Public Internet

Slave

sn

ap

sn

ap

sn

ap

sn

ap sn

ap

sn

ap

sn

ap

sn

ap sn

ap

sn

ap

sn

ap

sn

ap

• Global storage

• Live replication + rsync

• NoSQL

S3/Cloudfiles

cross-cloud disaster recovery

Hybrid Cloud

Hybrid Cloud Enablement Technologies

Image L/C Mgmt. & V2V Miration

• rPath rBuilder

• Glance

• RightScale ServerTemplate &

MCI(Multiple Cloud Image)

Cloud Bridge

• Rackspace RackConnect

• Vyatta-based SSL-VPN

• RightScale Point-To-Point

Technologies

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The Cloud Functionalities Conclusion

The Cloud Functionalities

Cloud Data Center

Web Portal

Dashboard 인스턴스 스토리지 네트워크 템플릿 계정 도메인 이벤트 시스템 구성

인증

로그인 관리 - 로그인/로그아웃 사용자 관리 - 사용자 생성/삭제 - 사용자 갱신 - 사용자 출력 - 사용자 불능화 - 사용자 가능화 계정 관리 - 계정 생성/삭제 - 계정 갱신 - 계정 불능화 - 계정 가능화 - 계정 출력 도메인 관리 - 도메인 생성/갱신 - 도메인 삭제 - 도메인 출력 - 하위 도메인 출력

이미지 관리

VM 관리 - VM 생성/삭제/복구 - VM 시작/중지/재시작 - VM 패스워드 리셋 - VM 패스워드 얻기 - VM 서비스 정보 변경 - VM 파라미터 갱신 - VM 출력 ISO 관리 - ISO 연결/분리 - ISO 출력 - ISO 등록/갱신 - ISO 삭제/복사 - ISO 퍼미션 갱신 - ISO 퍼미션 출력 - ISO 추출 템플릿 관리 - 템플릿 생성/삭제 - 템플릿 등록/갱신 - 템플릿 복사 - 템플릿 출력 - 템플릿 퍼미션 갱신 - 템플릿 퍼미션 출력 - 템플릿 추출 스냅샷 관리 - 스냅샷 생성/삭제 - 스냅샷 출력 - 스냅샷 정책 생성 - 스냅샷 정책 삭제 - 스냅샷 정책 출력

네트워크 관리

네트워크 관리 - 네트워크 생성/삭제 - 네트워크 출력 - 네트워크 재시작 - 네트워크 갱신 - PXE 서버 추가 - DHCP 서버 추가

스토리지 관리

볼륨 관리 - 볼륨 연결/분리 - 볼륨 생성/삭제 - 볼륨 출력 - 볼륨 추출 스토리지풀 관리 - 스토리지풀 생성 - 스토리지풀 삭제 - 스토리지풀 출력 - 스토리지풀 유지보수 - 스토리지풀 유지보수 취소

리소스 풀 관리

호스트 관리 - 호스트 추가/삭제 - 호스트 재연결/갱신 - 호스트 유지보수/취소 - 호스트 출력 - 2nd 스토리지 추가 클러스터 관리 - 클러스터 추가/삭제 - 클러스터 갱신 - 클러스터 출력 팟 관리 - 팟 생성/갱신/삭제 - 팟 출력 존 관리 - 존 생성/갱신/삭제 - 존 출력

가상네트워크 관리

DNS 관리 DHCP 관리 NAT 관리 - IP 포워딩 룰 생성 - IP 포워딩 룰 삭제 - IP 포워딩 룰 출력 - 정적 NAT 가능화 - 정적 NAT 불능화 방화벽 관리 - 포트 포워딩 룰 생성 - 포트 포워딩 룰 삭제 - 포트 포워딩 룰 출력 로드밸런서 관리 - 로드밸런서 룰 생성 - 로드밸런서 룰 삭제 - 로드밸런서 룰에 VM 할당/삭제 - 로드밸런서 룰 출력 - 로드밸런서 룰에 할당된 VM 출력 - 로드밸런서 알고리즘 갱신 라우터 관리 - 라우터 시작/정지 - 라우터 재시작 - 라우터 서비스 정보 갱신 - 라우터 출력

VM 그룹 관리

VM 그룹 관리 - VM 그룹 생성/삭제 - VM 그룹 갱신/출력

보안

보안그룹 관리 - 보안그룹 생성/삭제 - 보안그룹 룰 추가 - 보안그룹 룰 삭제 - 보안그룹 출력 자격 관리 - 맞춤형 자격 등록 키 등록 관리 - 사용자 키 등록 SSH Key 관리 - SSH 키 등록/생성 - SSH 키 삭제 - SSH 키 페어 출력

주소 할당 관리

IP 주소 관리 - 계정으로 IP 할당 - 계정에서 IP 회수 - IP 출력 VLAN IP 범위 관리 - VLAN IP 범위 생성 - VLAN IP 범위 삭제 - VLAN IP 범위 출력

VPN 관리

VPN 관리 - L2TP/IPSec 원격접속 생성/삭제/출력 - VPN 사용자 생성/삭제/출력

네트워크 통합 관리

외부 로드밸런서 관리

- 외부 로드밸런서 생성/삭제/출력

외부 로드밸런서 관리

- 외부 방화벽 생성/삭제/출력

마이그레이션

라이브 마이그레이션 - VM 마이그레이션

관리/서비스 자동화

서비스 자동화 - Orchestration - High Availability - Auto-Scaling - Disaster Recovery

시스템 관리

콘솔 관리

시스템 VM 관리

- 시스템 VM 시작/중지

- 시스템 VM 재시작

- 시스템 VM 삭제/출력

리포팅

모니터링

서비스 카탈로그 관리

서비스 오퍼링 관리 - 서비스 오퍼링 생성/삭제/갱신/출력 네트워크 오퍼링 관리 - 네트워크 오퍼링 갱신/출력 디스크 오퍼링 관리 - 디스크 오퍼링 생성/갱신/삭제/출력 게스트 OS 오퍼링 관리 - 게스트 OS 타입 출력 - 게스트 OS 분류 출력

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The Beginnings Will Seem Humble Conclusion

Gradually Evolving into the Cloud

• 클라우드 표준 랙 설계 및 구축 • 서버/스토리지/네트워크 설계 및 구성 • 랙간 HA/DR 설계 및 구성 • 스케일아웃 NAS 구축 • 가상 네트워크 기능(Router, Switch, LB, Firewall, VPN등) 구축

인프라 기반 기술

• 서버 가상화 구현 • 스토리지 가상화 구현 • 네트워크 가상화 구현 • 가상화 관리 플랫폼 설치 및 운영 관리

가상화 기술

• 붂산 플랫폼 및 붂산 프레임워크 개발 • 대규모 메시지 큐 및 이벤트 관리 시스템 개발 • 대용량 데이터 처리를 위한 붂산 컴퓨팅 플랫폼 개발 • 붂산 리소스풀 관리 및 클러스터링 구현

붂산 자원 관리 기술

• 클라우드 운영시스템 설치 및 소프트웨어 배포 자동화 개발 • 시스템/사용자 맞춤형 VM 그룹 설치 및 배포 자동화 개발 • 붂산 모니터링 시스템 및 리포팅 개발 • 리소스 통합 제어 및 관리 자동화를 위한 워크플로우 엔진 개발

운영 관리 자동화 기술

• V2V 및 P2V 마이그레이션 개발 • 가상 프라이빗 네트워킹 개발 • 가상 블록 풀 기반 VM 백업/스냅샷 및 복구 개발 • 무장애 서비스(HA, DR) 개발

서비스 자동화 기술

1단계: 소규모 클라우드 구축 및 운영 관리

• 15대의 물리서버만 구축하고도 150~300대 까지 안정적인 서버 호스팅 제공 • 고가의 상용 하이퍼바이저(VMware, XenServer)를 사용하지 않고, 오픈소스 하

이퍼바이저(Xen, KVM, QEMU)만으로 안정적인 가상화 서버를 구축 • 고가의 물리적 스토리지/네트워크 장비를 사용하지 않고, 저가의 소프트웨어 기

반 스토리지/네트워크 솔루션을 도입하여 고성능 클라우드 표준 랙 구축 • 인프라 구성, 운영, 관리 및 소프트웨어 패키지 설치, 구성, 배포 모두를 자동화하

여 무장애 서비스를 제공 • 최종적으로 설비투자비(CapEx)와 운용비(Opex) 모두를 대폭 절감

• 대규모 데이터 저장 및 처리(MapReduce, RDB, NoSQL, 블록스토리지)를 제공하여 SNS 및 모바일용 데이터 저장, 처리, 붂석 솔루션 및 서비스 지원

• 서비스 자동화(Auto Scaling, 로드밸런싱, 백업 및 장애 복구)를 제공하여 웹/앱의 무장애 서비스 지원

클라우드 솔루션 개발 및 서비

스화

• 소셜 게임 및 SNS용 데이터 저장, 처리, 붂석을 위한 솔루션 및 서비스 지원

• 다양한 기기간 미디어 컨텐츠 공유 및 젂송을 위한 솔루션(CDN, 트랚스코딩, 스트리밍) 지원

소셜 & 미디어

클라우드 기술

• 데스크탑OS(Windows, Linux)용 가상 서버 제공을 통한 N-Screen 서비스 지원

• 스마트워킹 및 기업의 보안을 위한 안젂한 소프트웨어만 배포 및 설치 지원

데스크탑 가상화 기술

• 모바일OS(iOS, Android)용 가상 서버 제공을 통한 N-Screen 서비스 지원

• Tizen 같은 모바일용 SDK 개발 홖경 지원을 통한 다양한 모바일용 웹/앱 개발 및 테스트 지원

모바일 클라우드

기술

• 웹 어플리케이션 개발을 위한 다양한 플랫폼 제공(Java, PHP, Ruby, Apache, Tomcat, MySQL등)

• 이슈관리, 형상관리, Wiki, CI 홖경 지원 • Eclipse 연동 클라우드 개발 및 테스트 지원

R&D 클라우드

기술

2단계: 상업용 클라우드 구축 및 운영 관리

• 기업의 특성과 목표에 적합한 클라우드 사업을 제시하고 사업의 타당성과 시장성을 함께 검토

• 기업의 S/W와 IT 서비스는 초기 설계 단계에서 대규모 쿼리나 대용량 데이터 처리를 고려하여 개발되어 있지 않았기 때문에 향후 추가적인 기능 개발과 유지 보수에 많은 비용 소모

• 설계 단계부터 확장성, 고가용성, 무장애 서비스의 개발을 지원하는 클라우드 솔루션을 제공하고 클라우드 기반 S/W 및 IT 서비스 개발의 표준 방법론을 컨설팅하고 기술 지원

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김우현(Woohyun Kim)

주요 경력

S-Core 클라우드플랫폼 팀장 (2011~2013) - 차세대 클라우드 운영시스템(Cloud OS) 개발 및 컨설팅

KTH 기술연구소 차장 (2010~2011) - KT 유클라우드 개발 및 구축

NHN 기술연구센터 차장 (2006~2010) - 빅데이터 플랫폼 개발 및 오픈소스화(http://www.coord.org)

오픈소스 Coord(http://www.coord.org) 창시자 및 개발자

2009 공개 SW 공모대젂 대상(지식경제부 장관상)

2008/2009 NHN DeView 발표

2010 동북아 공개 SW 홗성화 포럼 OSS 수상

빅데이터 및 클라우드 대외 주요활동

2009 웹월드 컨퍼런스 - 클라우드 컴퓨팅의 최싞기술 및 동향 강연

2010 Hadoop 완벽가이드 번역서 출간 (1~3판 출간)

2011 넥스컴 2011(아이뉴스24 주관) – Rethinking the Cloud 강연

2012 한국산업기술대 클라우드 특강 및 석사논문심사위원

2012 ICAT(제 17회 정보통싞응용기술워크숍) - Hybrid of MR and RDB 발표

2012 클라우드인스파이어 2012 – Hybrid Cloud Enablement 발표

2013 클라우드 인스파이어 2013 – Next-Generation Cloud Data Center Technologies 발표