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자율 컴퓨팅

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목차

1. 개요

자율 컴퓨팅은 인간의 자율 신경계에서 유래된 용어로, 시스템 스스로를 관리하는 것을 목표로 한다. 2001년 IBM에 의해 개념이 제창되었으며, 자기 구성, 자기 복구, 자기 최적화, 자기 방어의 4가지 요소를 특징으로 한다. 자율 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅 및 네트워크 컴퓨팅을 지원하는 기술이며, 자기 조절, 자기 학습, 자기 인식 등 다양한 특징을 가질 수 있다. 자율 시스템은 감지 기능을 통해 외부 환경을 관찰하고, 목적과 노하우를 내재하며, 제어 루프를 기반으로 작동한다. 설계 패턴을 활용하여 시스템의 복잡성을 줄이고, 자율 배포 모델을 통해 진화 단계를 정의한다. 현대 분산 컴퓨팅 시스템의 복잡성과 관리의 어려움, 숙련된 IT 인력 부족 등의 문제점을 해결하기 위해 자율 컴퓨팅 기술이 필요하다.

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자율 컴퓨팅
개요
이름자율 컴퓨팅
영어 이름Autonomic Computing (AC)
정의분산 컴퓨팅 자원의 자체 관리 특성
특징
자체 인식 (Self-Aware)시스템 자체의 상태와 능력을 이해하고 모니터링함
자체 구성 (Self-Configuring)변화하는 환경에 맞춰 자동으로 시스템 설정을 조정함
자체 치유 (Self-Healing)시스템 오류를 스스로 감지하고 복구함
자체 보호 (Self-Protecting)보안 위협을 스스로 감지하고 방어함
자체 최적화 (Self-Optimizing)시스템 성능을 지속적으로 최적화함
목표
복잡성 감소IT 시스템 관리의 복잡성을 줄이고 자동화 수준을 높임
효율성 향상자원 활용률을 높이고 운영 비용을 절감함
안정성 강화시스템 오류 발생 가능성을 줄이고 가용성을 높임
주요 기술 요소
모니터링시스템 상태 정보를 수집하고 분석하는 기술
분석수집된 정보를 기반으로 시스템의 문제점을 진단하고 예측하는 기술
계획문제 해결 및 최적화를 위한 계획을 수립하는 기술
실행계획에 따라 시스템을 구성하고 관리하는 기술
지식 기반시스템 운영 및 관리 경험을 축적하고 활용하는 기술
활용 분야
클라우드 컴퓨팅클라우드 자원 관리 자동화
데이터 센터 관리데이터 센터 운영 효율성 향상
네트워크 관리네트워크 트래픽 관리 및 장애 대응 자동화
사물 인터넷 (IoT)IoT 기기 관리 및 제어 자동화
관련 연구
주요 연구 분야자율 컴퓨팅 아키텍처 설계
자체 학습 및 적응 기술 개발
보안 및 개인 정보 보호 기술 강화
참고 자료
관련 논문The vision of autonomic computing

2. 명칭

자율 컴퓨팅(Autonomic Computing)은 인간의 자율 신경계(Autonomic nerves)에서 유래된 용어이다.[2] "자율 컴퓨팅", "자율형-", "자율적-" 등으로 번역되기도 한다.

3. 역사

2001년 3월 IBM은 자율 컴퓨팅 개념을 처음 제창했으며, 원래 프로젝트명은 프로젝트 엘리자(Project eLiza)였다. 자율 컴퓨팅은 다음 4가지 요소로 구성된다고 여겨진다.


  • 자기 구성(Self-configuring)
  • 자기 복구(Self-Healing)
  • 자기 최적화(Self-optimizing)
  • 자기 방어(Self-protecting)


IBM은 2005년 일본 야마토 연구소에, 2007년 인도 방갈로르에 오토노믹 컴퓨팅 기술 센터(ACTC)를 개설했다.

2003년 4월, IBM은 "자율 컴퓨팅 아키텍처에 관한 블루프린트"와 Eclipse 기반의 "자율 컴퓨팅(AC) 툴킷"을 발표하며 표준화를 주도했다. 2004년 11월, 후지쯔와 자율형 시스템 기술 표준화 협력을 발표했다.

4. 특징

자율 컴퓨팅은 시스템 스스로 관리하는 것을 목표로 하며, 다음과 같은 네 가지 주요 특징을 가진다.[7]


  • 자기 구성: 구성 요소의 자동 구성.
  • 자기 치유: 결함의 자동 감지 및 수정.[8]
  • 자기 최적화: 정의된 요구 사항에 따라 최적의 기능을 보장하기 위한 리소스의 자동 모니터링 및 제어.
  • 자기 보호: 임의의 공격으로부터의 사전 식별 및 보호.


다른 연구자들은 자기 스타(self-star, self-*, self-x 또는 auto-*) 속성을 확장하여 다음과 같은 특징들을 추가했다.[7]

  • 자기 조절: 외부 제어 없이 재설정 범위 내에서 일부 매개변수(예: 서비스 품질)를 유지하기 위해 작동하는 시스템.
  • 자기 학습: 시스템은 외부 제어가 필요하지 않은 비지도 학습과 같은 머신 러닝 기술을 사용.
  • 자기 인식(자기 검사 및 자기 결정이라고도 함): 시스템은 자체를 인식. 자체 리소스의 범위와 연결된 리소스를 파악. 시스템은 내부 구성 요소와 외부 링크를 제어하고 관리하기 위해 이를 인식.
  • 자기 조직화: 명시적인 압력이나 시스템 외부의 참여 없이 물리학적 유형의 모델에 의해 구동되는 시스템 구조.
  • 자기 생성(자기 조립, 자기 복제라고도 함): 명시적인 압력이나 시스템 외부의 참여 없이 생태학적 및 사회적 유형의 모델에 의해 구동되는 시스템. 시스템의 구성원은 자기 동기 부여 및 자기 주도적이며, 지속적으로 변화하는 전략적 요구에 대한 창의적인 반응으로 복잡성과 질서를 생성.
  • 자기 관리(자율 관리라고도 함): 외부 개입 없이 자체를 관리하는 시스템. 관리되는 내용은 시스템 및 응용 프로그램에 따라 다를 수 있음. 자기 관리는 단일 자기 스타 프로세스가 아닌 자율 컴퓨팅과 같은 일련의 자기 스타 프로세스를 의미하기도 함.
  • 자기 설명(자기 설명 또는 자기 표현이라고도 함): 시스템이 자체를 설명. 추가 설명 없이 (사람에 의해) 이해 가능.


IBM은 자율 시스템을 정의하는 여덟 가지 조건을 제시했다.[10][11]

1. 접근할 수 있는 리소스, 기능 및 제한 사항, 다른 시스템에 연결되는 방법과 이유 측면에서 자체를 인식.

2. 변화하는 컴퓨팅 환경에 따라 자동으로 자체를 구성하고 재구성.

3. 가장 효율적인 컴퓨팅 프로세스를 보장하기 위해 성능을 최적화.

4. 문제를 해결하거나 문제로부터 기능을 라우팅하여 발생한 문제를 해결.

5. 전반적인 시스템 보안 및 무결성을 유지하기 위해 다양한 유형의 공격을 감지, 식별 및 자체적으로 보호.

6. 환경이 변경됨에 따라 이에 적응하고, 인접 시스템과 상호 작용하며 통신 프로토콜을 설정.

7. 개방형 표준에 의존하며 독점 환경에서는 존재 불가.

8. 사용자에게 투명성을 유지하면서 리소스에 대한 수요를 예측.

5. 개념 모델

자율 시스템 모델


자율 시스템은 외부 운영 환경을 관찰하는 센서(Si)를 가지고 있다. 또한 자체적으로 작동하기 위한 목적(의도)과 노하우(부트스트래핑, 구성 지식 등)를 포함하고 있다.[2] 자율 시스템의 실제 작동은 논리에 의해 결정되는데, 이 논리는 목적을 달성하기 위한 올바른 결정을 내리고 운영 환경의 관찰 결과(센서 입력)에 영향을 받는다.[2]

이 모델은 자율 시스템의 작동이 목적 지향적이라는 점을 강조한다. 여기에는 시스템의 임무(예: 제공해야 하는 서비스), 정책(예: 기본 동작 정의), 그리고 "생존 본능"이 포함된다. 이를 제어 시스템으로 보면, 피드백 오류 함수로 인코딩되거나, 휴리스틱이 적용된 시스템의 경우 작동 공간을 제한하는 휴리스틱 집합과 결합된 알고리즘으로 인코딩된다.[2]

6. 제어 루프

자율 시스템에 적용되는 기본적인 개념은 폐쇄 제어 루프이다. 이 개념은 공정 제어 이론에서 비롯된 것으로 잘 알려져 있다. 자율 관리 시스템의 폐쇄 제어 루프는 일부 리소스(소프트웨어 또는 하드웨어 구성 요소)를 모니터링하고, 해당 매개변수를 자율적으로 원하는 범위 내로 유지하려고 시도한다.[2]

IBM에 따르면, 대규모 자율 관리 컴퓨터 시스템에서는 수백 개 또는 수천 개의 이러한 제어 루프가 작동할 것으로 예상된다.

7. 설계 패턴

자율 시스템의 설계 복잡성은 디자인 패턴과 같은 패턴을 활용하여 단순화할 수 있다. 예를 들어, 모델-뷰-컨트롤러 (MVC) 패턴은 기능적 관심사를 캡슐화하여 관심사 분리를 개선한다.[13]

8. 진화 단계

IBM은 자율 시스템 배치를 위해 5단계의 진화 수준, 즉 '자율 배포 모델'을 정의했다.[12]


  • 1단계는 시스템이 본질적으로 수동으로 관리되는 현재 상황을 나타내는 기본 수준이다.
  • 2~4단계는 점차 자동화된 관리 기능을 도입하는 반면,
  • 5단계는 자율적이고 자체 관리되는 시스템의 궁극적인 목표를 나타낸다.[12]

9. 관련 기술 및 동향

자율 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 네트워크 컴퓨팅을 인프라 측면에서 지원하는 기술이다.[2] 휴렛 팩커드(HP)의 유틸리티 데이터 센터, 썬 마이크로시스템즈의 N1 등이 자율 컴퓨팅 개념을 적용한 사례로 꼽힌다.

자율 지향 컴퓨팅(Autonomic-Oriented Computing)은 2001년 Jiming Liu가 제안한 패러다임으로, 어려운 계산 문제를 해결하기 위해 사회적 동물의 집단적 행동을 모방하는 인공 시스템을 연구한다. 이 패러다임에서는 개미집단 최적화 등을 연구할 수 있다.[3]

10. 문제점 및 과제

현대 분산 컴퓨팅 시스템의 복잡성, 특히 관리 복잡성은 추가 개발의 중요한 제한 요소이다. 대기업 및 기관은 통신 및 계산을 위해 대규모 컴퓨터 네트워크를 사용하는데, 이러한 네트워크에서 실행되는 분산 애플리케이션은 다양하며 내부 제어 프로세스부터 고객 지원을 위한 웹 콘텐츠 제공에 이르기까지 많은 작업을 처리한다. 인프라 문제의 80%는 클라이언트 특정 애플리케이션 및 데이터베이스 계층에서 발생한다. 숙련된 IT 인력 부족과 인건비 상승은 시스템 관리 비용을 증가시킨다.[5]

참조

[1] 논문 The vision of autonomic computing
[2] 서적 14th International Workshop on Database and Expert Systems Applications, 2003. Proceedings. http://www.computer.[...]
[3] 논문 Agents and Computational Autonomy
[4] 웹사이트 Autonomic Computing:IBM's Perspective on the State of Information Technology https://web.archive.[...]
[5] 간행물 Trends in technology Berkeley University of California, USA 2002-03
[6] 웹사이트 What is Ubiquitous Computing (Pervasive Computing)? http://whatis.techta[...]
[7] 서적 Autonomous systems and Artificial Life, In: Ubiquitous Computing Smart Devices, Smart Environments and Smart Interaction https://web.archive.[...] Wiley 2015-03-17
[8] 웹사이트 Self-Healing System http://www.s-cube-ne[...]
[9] 간행물 Intelligent Information Processing III
[10] 웹사이트 IBM Research | Autonomic Computing | Overview | The 8 Elements https://web.archive.[...] 2021-12-27
[11] 웹사이트 What is Autonomic Computing? Webopedia Definition http://www.webopedia[...] 2004-06-22
[12] 웹사이트 IBM Unveils New Autonomic Computing Deployment Model http://www.ibm.com/p[...] 2002-10-21
[13] 논문 Flexible Self-Management Using the Model–View–Controller Pattern
[14] 서적 Management Information Systems 12/E: Managing the Digital Firm, CHAPTER 5, 215P Pearson Education Asia


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