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하이브리드 클라우드 구축을 위한 IaC 기반 마이그레이션 기법

원문정보

IaC-based migration method for hybrid cloud construction

윤동규, 박준석, 염근혁

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초록

영어

Although cloud computing has recently become quite popular, but there are still challenges that complicates cloud adoption and management, one of which is the cloud migration problem. The current approaches for migration are either dependent on vendors or are slow and inflexible. We propose a method of cloud migration automation using the infrastructure-as-code(IaC) concept. IaC-based tools are used to collect information on the existing infrastructure and build new infrastructure using this collected information. In this paper, we present the migration model and the processes that are the foundations of this migration method, and show how migration proceeds in the proposed method. We also demonstrate the effectiveness of the migration, through time-comparison tests with the existing migration method. The proposed method is expected to solve the disadvantages of the existing slow and inflexible cloud migration methods. Combining the proposed method with the DevOps environment can facilitate more effective cloud infrastructure construction and management.

한국어

클라우드 컴퓨팅은 최근 대중화되었으나, 여전히 클라우드 도입 및 관리를 어렵게 하는 과제들이 남아있고 그 중 하 나는 클라우드 마이그레이션 문제이다. 현재 클라우드 벤더에서 제공하는 마이그레이션 서비스를 이용하거나 직접 머신 이미지를 추출하여 수동으로 마이그레이션하는 방법이 주로 사용되고 있으나, 이러한 방법들은 각각 벤더에 의 존적이거나 느리고 유연성이 떨어진다는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 IaC(Infrastructure-as- Code)의 개념을 차용한 클라우드 마이그레이션 자동화 방법을 제시한다. IaC를 지원하는 도구들을 이용하여 이미 존재하는 인프라의 정보를 수집하고, 수집한 정보를 사용하여 기존 인프라와 동일하게 동작하는 새로운 인프라를 클 라우드에 구축하는 방법이다. 본 논문에서는 이러한 마이그레이션 방법의 기반이 되는 마이그레이션 모델 및 프로세 스를 제시하며, 제시한 방법을 통해 실제로 마이그레이션이 이루어지는 사례를 보인다. 또한 기존의 마이그레이션 방법과의 마이그레이션 소요 시간 비교 실험을 통해 제시하는 방법의 효용성을 보인다. 제시하는 방법은 느리고 유 연성이 떨어지는 기존 클라우드 마이그레이션 방법의 단점을 해소하고 DevOps 환경과 결합하여 보다 효율적인 클 라우드 인프라 구축 및 관리를 가능케할 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
2.1 클라우드 마이그레이션 전략
2.2 클라우드 마이그레이션 방법, 프로세스와 아키텍처
3. IaC 도구 기반의 마이그레이션 방법
3.1 기본 구조와 도구
3.2 마이그레이션 모델 및 프로세스
4. 사례 연구
5. 실험 및 평가
6. 결론
참고문헌

저자정보

  • 윤동규 Donggyu Yun. 부산대학교 전기전자컴퓨터공학과
  • 박준석 Joonseok Park. 부산대학교 지능물류빅데이터연구소
  • 염근혁 Keunhyuk Yeom. 부산대학교 정보의생명공학대학 정보컴퓨터공학부

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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