Automatic Disaster Recovery and Data Protection for Kubernetes and Multicloud
연구 내용
Kubernetes에서 재해를 감지하면 백업·복원 도구를 연동해 다른 클러스터로 애플리케이션을 자동 복구하고, LSTM 기반 자원 예측으로 복구 시 성능 저하를 줄이며, 멀티클라우드 데이터 보호 방안을 체계화하는 연구
Kubernetes 관리 플랫폼과 백업·복원 도구를 통합한 재해복구 구조를 제안하여, 장애 상황을 감지한 뒤 애플리케이션을 다른 Kubernetes 클러스터에서 자동으로 복원하도록 설계합니다. 복구 과정의 신속성과 사람 개입 최소화를 목표로 실험을 수행하고, 클러스터 CPU 활용을 LSTM으로 예측해 일정 계획을 보강함으로써 스케줄링 부재 대비 성능 저하를 줄이는 방향으로 개선합니다. 또한 Kubernetes 환경에서 백업·복원 도구와 멀티클러스터 관리 기반 복구 도구의 기능 차이와 암호화·권한 제어 지원을 비교·분석하고, 멀티클라우드 데이터 보호·관리 플랫폼(CDM-Cloud)과 연동되는 데이터 보호 요구사항을 정리합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
2편
관련 특허
1건
관련 프로젝트
1건
연구 흐름
초기에는 멀티클라우드에서 데이터 보호와 관리를 목표로 Kubernetes 클러스터와 OpenStack 클러스터를 함께 고려한 CDM-Cloud 연구를 진행했습니다. 이어서 2022년 전후로 Kubernetes 재해복구 도구를 조사·분석하며 암호화, RBAC, 자동 복구 지원 여부 등 구성 요소를 비교하는 기반 연구를 수행했습니다. 이후 2024년에는 LSTM 기반 CPU 활용 예측을 포함한 자동 재해복구 시스템을 구현하고, 복구 수행 시간과 성능 저하 방지 효과를 실험으로 검증했습니다. 마지막으로 동일 주제의 설계안을 발표 단위로 확장해 재현 가능한 복구 구조를 정리하는 흐름으로 이어졌습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Design and Implementation of an Automated Disaster-Recovery System for a Kubernetes Cluster Using LSTM
Survey on Backup and Recovery Tools and Multicluster Management Platforms in a Kubernetes
관련 특허
구분
제목
양자 컴퓨팅 기술을 적용한 AES 암복호화 시스템 및 그 방법
관련 프로젝트
구분
제목
CDM-Cloud: Multi-Cloud 데이터 보호 및 관리 플랫폼