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시스템 리소스

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목차

1. 개요

시스템 리소스는 컴퓨터 시스템의 작동에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 자원을 의미한다. 하드웨어 리소스에는 CPU, RAM, 하드 디스크, 캐시 등이 있으며, 소프트웨어 리소스에는 인터럽트 요청, DMA 채널, 락 등이 있다. 리소스는 할당 방식과 압축 가능성에 따라 분류될 수 있으며, 메모리 및 저장 공간은 인접/비인접 할당으로, CPU 및 네트워크 대역폭과 같은 처리량 관련 리소스는 압축 가능한 리소스로, 메모리와 같은 저장 관련 리소스는 압축 불가능한 리소스로 구분된다.

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시스템 리소스

2. 리소스의 주요 유형

시스템 리소스는 컴퓨터 시스템 작동에 필요한 여러 구성 요소를 뜻한다. 주요 유형은 다음과 같이 나눌 수 있다.

유형설명
하드웨어 리소스컴퓨터 시스템의 물리적 구성 요소
소프트웨어 리소스컴퓨터 시스템에서 실행되는 프로그램 및 데이터



각 리소스 유형에 대한 자세한 내용은 하위 섹션을 참고할 수 있다.

2. 1. 하드웨어 리소스

2. 2. 소프트웨어 리소스

3. 리소스 분류

시스템 리소스는 할당 방식과 압축 가능성에 따라 분류할 수 있다.

메모리, 저장 공간과 같이 "위치" 개념이 있는 리소스는 인접(contiguous) 할당과 비인접(non-contiguous) 할당으로 나뉜다. 1GB 메모리를 단일 블록으로 할당하는 것과 1,024개의 1MB 블록으로 나누어 할당하는 경우가 그 예시이다. 후자의 경우 프래그멘테이션이 발생한다.[2]

또한, 자원은 압축 가능한 자원과 압축 불가능한 자원으로 나눌 수 있다.[1] 이 구분은 항상 명확하지 않은데, 페이징 시스템은 주 메모리(기본 저장 장치)를 하드 드라이브(보조 저장 장치)로 페이징하여 압축할 수 있다. 일부 시스템은 캐시에 버려지는 메모리를 허용하여 성능 저하 없이 압축하기도 한다. 전력 역시 어느 정도 압축 가능한데, 전력이 부족하면 장치가 중지되거나 충돌하지만, 휴대폰과 같은 일부 장치는 전력 소비를 줄여 성능을 낮추거나 일시 중단하여 저전력 소비를 가능하게 한다.[2]

3. 1. 할당 방식에 따른 분류

일부 시스템 리소스, 특히 메모리 및 저장 공간에는 "위치"라는 개념이 있으며, ''연속'' 할당과 ''비연속'' 할당으로 구별할 수 있다. 예를 들어, 1GB의 메모리를 단일 블록으로 할당하는 것과 1,024개의 블록 각각 1MB 크기로 할당하는 것을 비교할 수 있다. 후자는 단편화로 알려져 있으며, 성능에 심각한 영향을 미치는 경우가 많으므로 ''연속적인'' 여유 공간은 일반적인 저장 공간 리소스의 하위 범주이다.[2]

또한 ''압축 가능한'' 리소스와 ''압축 불가능한'' 리소스를 구별할 수 있다.[1] 압축 가능한 리소스는 일반적으로 CPU 및 네트워크 대역폭과 같은 처리량 관련 리소스이며, 안전하게 제한할 수 있다. 사용자는 제한에 비례하여 속도가 느려지지만, 다른 방식으로 정상적으로 진행된다. 다른 리소스는 일반적으로 메모리와 같은 저장 관련 리소스이며, 실패를 유발하지 않고서는 (프로세스가 충분한 메모리를 할당할 수 없으면 일반적으로 실행할 수 없음) 또는 심각한 성능 저하 (예: 스래싱) 없이는 제한할 수 없다.

3. 2. 압축 가능성에 따른 분류

또한 자원은 ''압축 가능한'' 리소스와 ''압축 불가능한'' 리소스로 구별할 수 있다.[1] 압축 가능한 리소스는 일반적으로 CPU 및 네트워크 대역폭과 같은 처리량 관련 리소스이며, 안전하게 제한할 수 있다. 사용자는 제한에 비례하여 속도가 느려지지만, 다른 방식으로는 정상적으로 진행된다. 다른 리소스는 일반적으로 메모리와 같은 저장 관련 리소스이며, 실패를 유발하지 않고서는 (프로세스가 충분한 메모리를 할당할 수 없으면 일반적으로 실행할 수 없음) 또는 심각한 성능 저하 (예: 스래싱) 없이는 제한할 수 없다. 이 구별은 항상 명확하지는 않다. 언급했듯이 페이징 시스템은 주 메모리(기본 저장 장치)를 압축할 수 있으며(하드 드라이브(보조 저장 장치)로 페이징), 일부 시스템은 캐시에 버려지는 메모리를 허용하여 치명적인 성능 저하 없이 압축할 수 있다. 전력은 어느 정도 압축 가능하다. 전력이 없으면(또는 충분한 전압이 없으면) 전기 장치가 실행될 수 없고 중지되거나 충돌하지만, 일부 장치, 특히 휴대폰은 전력 소비를 줄여 성능을 저하시키거나, 장치를 종료하지 않고 일시 중단하여 훨씬 낮은 전력 소비를 허용할 수 있다.[2]

4. 대한민국 정보통신 환경과 리소스 관리

대한민국은 세계적으로 높은 수준의 정보통신(IT) 인프라를 갖추고 있지만, 급증하는 데이터 트래픽과 다양한 서비스 요구를 충족하기 위해 시스템 리소스 관리가 매우 중요해지고 있다.

과거에는 주로 하드웨어 증설을 통해 시스템 리소스를 확보했지만, 최근에는 클라우드 컴퓨팅, 가상화, 분산 처리 등 효율적인 리소스 관리 기술이 주목받고 있다. 이러한 기술들은 한정된 자원을 최대한 활용하고, 시스템 운영 비용을 절감하는 데 기여한다.

특히, 이동통신망, 인터넷 데이터 센터(IDC), 공공 와이파이 등 네트워크 리소스의 효율적인 관리는 통신 품질과 직결된다. 5G, 6G 등 차세대 통신 기술의 발전과 함께, 주파수 자원, 네트워크 슬라이싱, 트래픽 분산 기술 등이 중요하게 다루어지고 있다.

또한, 데이터 폭증 시대에 발맞춰 데이터를 효율적으로 저장, 처리, 분석하는 기술도 시스템 리소스 관리의 핵심 과제이다. 빅데이터, 인공지능(AI) 기술을 활용한 데이터 분석은 자원 효율성을 높이고, 새로운 가치를 창출하는 데 기여할 수 있다.

정부 차원에서도 시스템 리소스 관리의 중요성을 인식하고, 관련 정책 및 기술 개발을 지원하고 있다. 예를 들어, '디지털 뉴딜' 정책의 일환으로 데이터 센터 구축, 클라우드 컴퓨팅 확산, 5G 네트워크 투자 등을 추진하고 있다.

하지만, 시스템 리소스 관리는 기술적인 문제뿐만 아니라, 개인정보 보호, 보안, 망 중립성 등 다양한 사회적 이슈와도 연관되어 있다. 따라서, 기술 개발과 함께 이러한 문제들에 대한 균형 잡힌 접근이 필요하다.

참조

[1] 문서 The Kubernetes resource model https://github.com/k[...]
[2] 문서 The Kubernetes resource model https://github.com/G[...]


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