프로젝트 소개
본 과제는 컨테이너 기반 서버리스 환경에서 대규모 데이터를 빠르고 안정적으로 처리하기 위한 자율적 자원 관리 기술을 개발하는 연구임. 서버리스는 필요한 만큼 컴퓨팅 자원을 자동으로 사용하고 관리하는 방식이며, 본 연구는 센서 데이터와 같은 데이터 집약적 작업의 처리 속도와 서비스 품질을 높이는 데 초점을 둠.
연구 목표는 대규모 데이터 집약적 작업의 실시간 QoS를 보장하는 컨테이너 기반 서버리스 환경 구축과 효율적 자원 관리 기반 마련임. 핵심 연구 내용은 3차년도에 걸쳐 컨테이너 파일 시스템의 메모리 캐싱 및 RDMA 기반 데이터 공유를 통한 I/O 성능 개선, 센서 데이터 워크로드 예측 기반 수평적 컨테이너 오토스케일링, DeepAR 기반 부하 균등, 동시 작업 간 병목 최소화를 위한 자원 스케줄링 개발임. 또한 오픈소스 기반 테스트베드 구축과 IoT 공개 데이터를 활용한 성능 평가를 수행함. 기대 효과는 실시간 QoS를 보장하는 고품질 클라우드 서비스 제공, 빅데이터 처리·인공지능·로보틱스·스마트팩토리 분야의 활용 확대, 서버리스 원천기술 확보와 클라우드 컴퓨팅 산업 경쟁력 강화임.