기밀성 및 무결성은 안전한 통신을 위해 필수적이다. 그러나 RDMA 기반 시스템에서는 보안 메커니즘이 상당한 성능 오버헤드를 유발한다는 이유로 이러한 요소들이 종종 간과된다. 본 연구에서는 전송 중 데이터 및 원격 측에서 데이터에 대해 암호화와 체크섬을 적용함으로써 기밀성과 무결성을 보장하는, 안전한 RDMA 데이터 경로를 설계한다. 보안 오버헤드를 줄이기 위해, 본 시스템은 암호화 연산을 RDMA NIC(RNIC)에 오프로딩한다. 하지만 RNIC의 하드웨어 한계와 상대적으로 느린 암호화 성능 때문에 안전하면서도 효율적인 설계는 어렵다. 본 연구는 이 문제를 다음 세 가지 핵심 기법으로 해결한다: 동적 키 재구성, 설정 데이터 배칭(configuration-data batching), 그리고 컨텍스트 풀링(context pooling). 또한 오프로딩이 유익한 시점을 평가하기 위해 RDMA 메모리 디스어그리게이션 시스템을 대상으로 사례 연구를 수행한다. 그 결과, 단순한 오프로딩은 성능을 저하시킬 수 있으며, 그 이점을 실현하기 위해서는 CPU의 연산을 RNIC의 암호화와 중첩(overlapping)하는 것이 필수적임을 확인한다. 평가 결과, 중첩을 적용하면 RocksDB에서 CPU 기반의 안전한 RDMA 데이터 경로에 비해 P99.9 지연이 최대 9.63배까지 낮아짐을 보인다.

높은 성능과 효율성 덕분에 RDMA는 오늘날 데이터센터에서 필수적인 네트워킹 기본 요소가 되었다. 그러나 기존의 RDMA 기반 시스템은 주로 수십 또는 수백 마이크로초의 RTT 범위에서 서로 떨어진 엔드포인트 간 데이터 통신을 가속하는 데 초점을 맞추고 있다. 본 논문은 다음의 질문에 답하고자 한다. RDMA의 성능과 효율성이라는 장점을 잃지 않으면서 RDMA를 어디까지 활용할 수 있는가? 우리는 밀리초 단위 RTT 경로에서의 RDMA 네트워킹 가능성을 연구하기 위한 방법론과 분석을 제시한다.

호스트 자원과 네트워크 속도의 증가는 동기화되어 있지 않으며, 네트워크 속도 100~Gbps로부터의 이러한 불균형 현상은 현행 상태를 유지함으로써 호스트 자원이 병목이 된다. 우리는 호스트 부담을 줄이기 위한 기존 연구를 다음 세 가지 접근으로 분류한다: (1) 페이로드 복사를 제거하는 것(제로-카피), (2) 페이로드 복사에 특수 목적 하드웨어를 활용하는 것, (3) 프로토콜을 NIC(Network Interface Card)에 오프로딩하는 것. 그러나 각 접근법에는 단점이 있다. (1) 대부분의 제로-카피 방법은 애플리케이션의 수정이 필요하다. 또한 애플리케이션은 네트워크 I/O가 완료될 때까지 자신의 버퍼가 수정되지 않음을 보장해야 한다. (2) 특수 목적 하드웨어를 통한 복사 제거는 여전히 호스트 메모리를 사용하며, 상당한 메모리 대역폭을 소모한다. (3) NIC로 오프로딩된 프로토콜은 제한된 유연성을 가진다.

기밀성 및 무결성은 안전한 통신을 위해 필수적이다. 그러나 RDMA 기반 시스템에서는 보안 메커니즘이 상당한 성능 오버헤드를 유발한다는 이유로 이러한 요소들이 종종 간과된다. 본 연구에서는 전송 중 데이터 및 원격 측에서 데이터에 대해 암호화와 체크섬을 적용함으로써 기밀성과 무결성을 보장하는, 안전한 RDMA 데이터 경로를 설계한다. 보안 오버헤드를 줄이기 위해, 본 시스템은 암호화 연산을 RDMA NIC(RNIC)에 오프로딩한다. 하지만 RNIC의 하드웨어 한계와 상대적으로 느린 암호화 성능 때문에 안전하면서도 효율적인 설계는 어렵다. 본 연구는 이 문제를 다음 세 가지 핵심 기법으로 해결한다: 동적 키 재구성, 설정 데이터 배칭(configuration-data batching), 그리고 컨텍스트 풀링(context pooling). 또한 오프로딩이 유익한 시점을 평가하기 위해 RDMA 메모리 디스어그리게이션 시스템을 대상으로 사례 연구를 수행한다. 그 결과, 단순한 오프로딩은 성능을 저하시킬 수 있으며, 그 이점을 실현하기 위해서는 CPU의 연산을 RNIC의 암호화와 중첩(overlapping)하는 것이 필수적임을 확인한다. 평가 결과, 중첩을 적용하면 RocksDB에서 CPU 기반의 안전한 RDMA 데이터 경로에 비해 P99.9 지연이 최대 9.63배까지 낮아짐을 보인다.

높은 성능과 효율성 덕분에 RDMA는 오늘날 데이터센터에서 필수적인 네트워킹 기본 요소가 되었다. 그러나 기존의 RDMA 기반 시스템은 주로 수십 또는 수백 마이크로초의 RTT 범위에서 서로 떨어진 엔드포인트 간 데이터 통신을 가속하는 데 초점을 맞추고 있다. 본 논문은 다음의 질문에 답하고자 한다. RDMA의 성능과 효율성이라는 장점을 잃지 않으면서 RDMA를 어디까지 활용할 수 있는가? 우리는 밀리초 단위 RTT 경로에서의 RDMA 네트워킹 가능성을 연구하기 위한 방법론과 분석을 제시한다.

호스트 자원과 네트워크 속도의 증가는 동기화되어 있지 않으며, 네트워크 속도 100~Gbps로부터의 이러한 불균형 현상은 현행 상태를 유지함으로써 호스트 자원이 병목이 된다. 우리는 호스트 부담을 줄이기 위한 기존 연구를 다음 세 가지 접근으로 분류한다: (1) 페이로드 복사를 제거하는 것(제로-카피), (2) 페이로드 복사에 특수 목적 하드웨어를 활용하는 것, (3) 프로토콜을 NIC(Network Interface Card)에 오프로딩하는 것. 그러나 각 접근법에는 단점이 있다. (1) 대부분의 제로-카피 방법은 애플리케이션의 수정이 필요하다. 또한 애플리케이션은 네트워크 I/O가 완료될 때까지 자신의 버퍼가 수정되지 않음을 보장해야 한다. (2) 특수 목적 하드웨어를 통한 복사 제거는 여전히 호스트 메모리를 사용하며, 상당한 메모리 대역폭을 소모한다. (3) NIC로 오프로딩된 프로토콜은 제한된 유연성을 가진다.

온라인 모바일 게임 운영에 있어서 이상 유저를 모니터링하는 것은 건전한 게임 생태계와 유저의 게임 이용 경험 향상을 위해 매우 중요하다. 그러나 이상 유저 탐지와 모니터링은 인적 자원의 직접적 투입을 필요로 하는 작업이므로, 이상 유저의 후보군을 좁히는 기법이 필요하다. 본 연구진은 모바일 게임 로그를 활용해, 한 국가에서 다른 국가로 짧은 시간 내에 이동한 것으로 나타나는 유저를 발견하고 이러한 현상에 대해 분석하였다. 유저의 갑작스런 이동을 설명할 수 있는 가장 유력한 시나리오는 VPN의 사용이다. VPN은 유저의 실제 IP 주소가 콘텐츠 제공자 서버와 같은 상대 종단 측에 드러나지 않게 해주며, 그렇기에 서버 측에서는 VPN 이용자와 그렇지 않은 이용자를 구분할 수 없다. 본 논문에서는 유저의 접근 기록과 위치 정보를 활용하여 이상 유저의 후보군 범위를 좁히는 기법을 제시하며, 로그 데이터 분석을 통해 약 2.01%의 유저가 모바일 게임에 VPN을 활용한 것으로 추론하였다.

주의경제(attention economy)에서 미디어 수사학이 청중의 참여를 어떻게 형성하는지 이해하는 것은 중요하다. 본 연구는 YouTube에서 주요 뉴스 채널이 제공하는 도덕-정서적(moral-emotional) 틀짓기가 한국과 미국에서 사용자 행동에 미치는 영향을 살펴본다. 플랫폼의 멀티모달 특성을 포착하기 위해 썸네일 이미지와 비디오 제목을 결합하여 비전–언어 모델을 미세조정(fine-tuning)하는 방식의 멀티모달 도덕 감정 분류기(multimodal moral emotion classifier)를 개발한다. 이 모델은 양 언어의 인간 주석 멀티모달 데이터셋에서 학습되며, 주요 뉴스 매체의 약 400,000개 비디오에 적용된다. 우리는 참여의 세 가지 수준(조회수, 좋아요, 댓글)을 분석하며, 이는 헌신(commitment)이 증가하는 정도를 나타낸다. 결과는 타인비난(other-condemning) 수사—타인의 도덕성을 비판하는 도덕적 분노(moral outrage) 표현—가 문화 전반에서 모든 형태의 참여를 일관되게 증가시키며, 효과 크기는 수동적 시청에서 능동적 댓글 작성으로 갈수록 강화됨을 보여준다. 이러한 결과는 도덕적 분노가 특히 효과적인 정서 전략이며, 단지 주목을 끄는 데 그치지 않고 적극적 참여를 유도한다는 점을 시사한다. 또한 타인비난 수사의 잠재적 오용에 대한 우려를 논의하는데, 이러한 관행은 집단 내/집단 외(in-group/out-group) 구분을 강화함으로써 양극화를 심화시킬 수 있다. 향후 연구를 촉진하고 재현성(reproducibility)을 보장하기 위해, 우리는 한국어 및 영어 멀티모달 도덕 감정 분류기를 공개적으로 배포한다.

페이지 폴트가 얼마나 빠르고 효율적으로 처리되는지가 페이징 기반 메모리 디스어그리게이션(memory disaggregation, MD) 시스템의 성능을 좌우한다. 최근의 MD 시스템은 비용이 큰 인터럽트 처리와 컨텍스트 스위칭을 피하기 위해 페이지 폴트 처리에서 바쁜 대기(busy-waiting)를 사용한다. 페이지 폴트가 발생하면, 다른 작업에 실행을 양보(yield)하는 대신 원격 페치 요청을 발행하고 해당 요청의 완료까지 바쁜 대기를 수행한다. 이러한 시도는 MD 시스템의 지연 시간을 마이크로초 단위로 줄이는 데에는 성공하지만, 헤드-오브-라인(head-of-line, HOL) 차단이 발생하여 높은 꼬리 지연(high tail latency)을 초래하고 RDMA 네트워크의 활용률을 저하시킨다.

메모리 분해(disaggregation)는 컴퓨트 노드와 메모리 노드를 물리적으로 분리함으로써 dat-센터의 환경을 변화시켜, 활용률을 향상시켰다. 초기의 노력으로서 커널 페이징(kernel paging) 기반 접근법은 페이징 체계를 갖춘 원격 메모리에 대해 투명한 가상 메모리 추상화를 제공하지만, 값비싼 페이지 폴트(page fault) 처리의 문제를 겪는다. 본 논문은 페이징 기반 접근법을 다시 검토하고, 페이징 체계에서의 성능 한계 문제를 다룬다. 우리는 페이징 기반 접근법의 오버헤드가 근본적인 제한이 아니라고 가정한다. 우리는 페이징 기반 메모리 분해를 전문으로 하는 새로운 라이브러리 운영체제(library operating system, LibOS)인 DiLOS를 제안한다. 우리는 스왑 캐시(swap cache)를 사용하지 않도록 페이지 폴트 핸들러를 재구성하였고, 성능 최적화를 위해 프리패처(prefetcher), 페이지 관리자(page manager), 통신 모듈(communication module)에 알려진 기법들을 통합하였다. 또한 앱의 의미를 반영하도록 LibOS를 보강하기 위한 API를 제공한다. DiLOS에서는 앱 인지(app-aware) 가이드 2가지를 제시하는데, 앱 인지 프리패칭(app-aware prefetching)과 대역폭을 줄이는 메모리 할당기(memory allocator)이다. 마이크로벤치마크와 응용프로그램에 대한 광범위한 평가를 통해 DiLOS가 실제 데이터 분석 워크로드에서 기존의 최신 커널 페이징 기반 시스템(Fastswap) 대비 최대 2.24×, 최근의 사용자 수준 시스템(AIFM) 대비 1.54× 더 우수함을 보인다.

메모리 해체(memory disaggregation)는 컴퓨트 노드와 메모리 노드를 분리하는 새로운 데이터센터 패러다임이다. 메모리 해체는 메모리 활용도와 확장성을 향상시키지만, 특히 높은 꼬리 지연(tail latency)과 관련하여 클라우드 애플리케이션에 어려움을 제기한다. 기존의 메모리 해체 시스템은 해체 스택을 최적화하는 데 초점을 맞추고 있으나, 이는 항상 우수한 애플리케이션 성능을 보장하지는 않는다. 본 연구에서는 기존의 메모리 해체 및 꼬리 지연 최적화 시스템을 검토하고, 이러한 맥락에서의 한계를 설명한다. 또한 두 가지의 예비적 해결책을 제안한다: 비동기 페이지 폴트 처리(asynchronous page fault handling)와 결함 있는 요청 분류기(faulty request classifier)이다. 에뮬레이션 결과, 비동기 페이지 폴트 처리는 동기 처리(synchronous handling)에 비해 꼬리 지연을 50% 감소시키는 것으로 나타났다.