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클라우드 서버가 발전하면서 다양한 클라우드 서비스 플랫폼이 증가하고 있다. 클라우드 서비스를 통해 클라이언트는 하드웨어에 구애받지 않고 컴퓨팅 자원을 유동적으로 사용할 수 있게 되었고 기업에서는 클라이언트가 요청하는 데이터 처리를 위해 광범위하고 다양한 방식으로 클라우드 환경 및 포그 컴퓨팅 서비스 연구를 진행 중에 있다. 그러나 클라이언트의 요청에 따라 발생하는 데이터에 대한 저장은 웹 콘솔이나 API를 통해서 클라이언트의 테넌트를 통해 컴퓨팅 자원을 사용하고 실제 하드웨어 블록에서는 클라우드 구성에 따라 다르게 데이터 저장을 수행한다. 본 논문에서는 포그 컴퓨팅 클라우드 환경에서 포그 노드를 구성하는 플랫폼에 대한 환경을 구성하고 지역적 위치에 따라 능동적인 포그 클라우드 플랫폼 모델 환경을 구성하여 클라이언트의 대용량 데이터 생성 및 저장에 대한 실험을 진행하였으며, 기존 클라우드 컴퓨팅과 포그 컴퓨팅 사이의 비교 분석을 통하여 데이터 생성 및 저장에 대한 전반적인 성능 향상을 보였다.
As cloud servers evolve, various cloud service platforms are increasing. The cloud service enables clients to use computing resources flexibly regardless of hardware, and companies are conducting research on cloud environment and fog computing services in a wide variety of ways to process data requested by clients. However, the storage of data that occurs according to the client's request uses the computing resource through the client's tenant through the web console or the API, and the actual hardware block performs the data storage differently according to the cloud configuration. In this paper, we constructed an environment for the platform that constitutes the fog node in the fog computing cloud environment and experimented on the generation and storage of the large capacity data of the client by constructing the active fog cloud platform model environment according to the local location. Through comparison analysis between computing and fog computing, we show overall performance improvement for data generation and storage.
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Cloud Computing, Fog Computing, Storage method
