제 3 절 소프트웨어 정의 인프라(SDI)

1. 융합형 소프트웨어-정의 인프라 (SDI) 참조모델에 따른 uCloud 대응 공용 개발 동향

SDx(Software-Defined x)의 X는 모든 것, 즉 경제, 인프라, 네트워킹, 스토리지 등을 모두 의미한다. 이러한 소프트웨어-정의 개념을 ICT 인프라에 집중하는 소프트웨어-정의 인프라(Software-Defined Infrastructure: SDI)를 정확하게 이해하기 위해서는 <그림 1>과 같은 전체적인 ICT 인프라/플랫폼/서비스를 망라하는 개방형 생태계의 차원에서 역할을 살펴보는 것이 필요하다. 즉 융합형(converged 에서 hyper-converged로 발전하는, 계산/저장/네트워킹을 밀접하게 결합한, 융합형 Box 형태로 scale-out/scale-up에 대응하는) SDI를 맨 아래에 두면서 미래 ICT 생태계를 주도하게 될 최상위에 위치한 사용자의 의도와 요구에 따라서 개방된 데이터를 활용하면서 다양한 사용자-정의(Human-Defined) 서비스들을 컨테이너-기반의 효율성을 활용하며 창출하게 된다. <그림 3-1>을 간략하게 다시 정리하면, 모바일과 클라우드가 통합된 SDN/NFV를 연계하는 융합형 SDI를 기반으로 최상층의 오픈 데이터(Open Data)를 활용하는 클라우드, 빅데이터, 산업 IoT(Industrial Internet of Things)에 대응하는 개방형 서비스 및 플랫폼 도구들이 차례로 위치하게 된다 [1-6]. 즉 구축되고 운영될 SDI는 융합의 장점을 활용하도록 견고하고 단순하게 개방된 인프라로서 역할을 하게 되며, 융합형 SDI를 바탕으로 유연한 자원집합을 제공함을 통해서 이에 기반한 개방형 플랫폼을 준비하고 이를 다시 활용하여 사용자들이 필요한 도구들로 제공하도록 지원하는 것이다. 최종적으로는 개방형으로 제공되는, 유연하고 경제적인 인프라/플랫폼을 Open API(Application Programming Interface)를 통해 개방된 방식으로, 사용자들이 원하는 대로 활용하면서 다양한 사용자-정의 서비스들을 자유롭게 창출하는 것이다.

[그림 3-] 융합형 SDI에 기반한 개방형 인프라/플랫폼/서비스 구도

가. SDN/NFV/Cloud 통합을 통한 SDI 구축 기술

초연결 시대를 대비한 네트워킹/컴퓨팅 인프라스트럭처의 요구사항으로서 파괴적인 수준의 급속한 변화를 수용할 수 있는 혁신적인 소프트웨어 지향형 인프라, 즉 소프트웨어 정의 인프라(SDI)를 들 수 있다. 즉 미래 사회와 산업이 요구하는 동적인 자원 공급과 이에 근간한 서비스 제공을 감당할 수 있는 유연하면서도 경제적인 인프라의 필요성이 대두되고 있으며, 이에 대응하여 거대규모의 클라우드 데이터센터들을 중심으로 ICT 인프라의 하드웨어 적인 모습이 <그림 3-2>와 같은 형태로 나타날 것이다. 즉 세계적인 공공(public) 클라우드 사업자들의 거대규모 클라우드 데이터센터들이 통신 사업자나 대형 서비스 회사의 클라우드 데이터센터들과 점차적으로 연계되면서 미래 ICT 인프라의 중심으로 자리를 잡을 것으로 예상된다. 또한 종단-에지 영역에서 사용자들은 점차적으로 모바일화 되면서 가벼운 스마트 단말을 활용하면서 이와 연결하고, 또한 각종 스마트한 사물들도 비슷한 형태로 엮어질 것으로 예상된다. 또한 이를 전체적으로 바라보면, 자원과 서비스의 효율적인 결합 구도에 따라 사용자에게 할당된 융합형 자원들을 편리하게 연동하여 필요한 서비스들을 적절하게 창출하면서 활용할 것으로 전망된다.

[그림 3-] Cloud 중심의 연결과 융합형 자원집합으로 이뤄진 미래형 인프라

나. 소프트웨어-정의 인프라에 대응하는 융합형 SDI 참조모델

2015년도 FIF 테스트베드 WG 활동을 통해 SDN/NFV/Cloud가 통합된 융합형 SDI 개념에 따른 참조모델을 <그림 3-3>의 모습으로 제안한 바 있다. 제안된 SDI 는 그림의 중앙 부분에 제시한 바와 같이 코어(Core), 에지(Edge), 그리고 종단(End) 영역들로 구분된다. 코어 영역에는 클라우드 데이터센터들이 연합(Federation) 되어 중심에 자리잡고 있으며, 종단 영역에는 메쉬 형태로 서로 엮어진 다양한 사물들이 넓게 분포하게 된다. 이를 세부적으로 살펴보면, SDN이 제공하는 유연한 네트워킹의 적용 범위를 액세스-WAN-Cloud 에 걸치는 종단간(end-to-end)으로 확장하는 모습도 보인다. 즉 유/무선으로 연결된 스마트한 사물에서 시작한 가상화 된 네트워킹이 SDN의 플로우 기반 유연성을 활용하면서 서비스 제공을 위한 핵심 자원이 위치한 클라우드로 연결되는 추세도 관찰된다. 또한 융합형 박스 형태의 자원집합의 입장에서는 코어 영역에서 멀어짐에 따라 계산/저장/네트워킹 자원의 배합이 달라지면서 박스의 규모가 점차 축소되는 소위 S-Box, M-Box, 그리고 μ-Box 의 구성이 나타나게 된다. 즉 필요로 하는 자원의 유연성/경제성에 대한 요구가 증대됨에 따라 목적에 맞춰 선택적으로 대응하는 각종 융합형 박스들로 만들어내는 자원집합의 부상이 예상되고 있다.

[그림 3-] 융합형(Hyper-converged) SDI 참조모델

또한 <그림 3-3>에 제시한 바와 같이 클라우드 중심의 인프라에 대응하는 S-Box, SDN/NFV 에 대응하는 미들박스(MiddleBox)에 대응하면서 모바일한 네트워킹도 지원하는 M-Box, 그리고 각종 스마트한 사물과 네트워크 연동기기에 대응할 수 있는 μ-Box 로 자원집합을 대표할 수 있다. 이러한 박스형 자원들은 소프트웨어 기반으로 사용자들이 마음대로 변화시킬 수 있는 화이트박스의 속성을 지닌다. 또한 이러한 영역별로 분산된 융합형 박스 자원들 간의 연결(inter-connect) 수준은 느슨한 결합에서 시간이 흐르면서 점차적으로 강한 결합으로 변화하고 DevOps 도구에 의한 자동화를 통해서 점차 통합될 것이다. 융합형 SDI의 종단 영역에 위치한 IoT를 위한 다양한 센서와 액츄에이터들은 실시간을 지향하는 데이터를 생성하고 주변 환경에 적응적으로 상호작용해야 한다. 융합형 SDI의 에지 영역에는 위치한 자원집합은 분산된 소규모 클라우드인 μCloud의 역할을 담당할 것으로 보이며, 이를 위해 SDN, NFV, FastData (실시간 데이터 처리 및 해석) 등을 사용자에 근접하면서 지원할 것이다. 또한 융합형 SDI의 코어 영역에는 연합된 클라우드 데이터센터들이 위치하여 전체적인 연결을 총괄하는 관제센터의 역할에 더불어 대규모의 자원이 소요되는 빅데이터 처리와 고성능 계산(High Performance Computing: HPC) 기능들을 담당하게 된다. 이러한 종단 영역, 에지 영역, 그리고 코어 영역에 이르기까지의 분담되는 (부분적으로는 중첩되면서) 기능들은 모두 DevOps 패러다임에 따라 자동화되어 통합적으로 운영될 것이다.

2. 미래인터넷 보안 테스트베드 구축 동향

최근 컴퓨팅과 네트워크 분야의 기술 혁명은 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷, 그리고 모바일 장치 등의 폭발적인 수요, 기가비트 데이터 속도 네트워크와 고속 대용량 서버 기술, 네트워크 복잡성의 증가와 다양한 서비스에 대한 보안의 증가 등의 다양한 요소들이 결합된 결과이다 [7]. 초연결을 위한 네트워킹 연결의 복잡성의 증가로 인하여 다양한 서비스에 대한 보안성을 확보하는 것이 지속적으로 어려워지고 있는 상황이다. 따라서 본 이슈분석서는 먼저 다양한 영역에서의 보안 이슈들을 간단하게 요약하고 최근의 클라우드를 활용한 보안 서비스 제공 추세를 제시한다. 또한 점차 복잡해지는 보안 문제들에 체계적으로 대처하기 위해서 부상하고 있는 보안 솔루션인 SIEM(Security Information & Event Management)의 기본 개념과 솔루션 동향, 그리고 SIEM 솔루션의 사례 연구를 살펴본다. 더불어, 미래인터넷 보안 테스트베드의 사례들의 연구 조사를 진행하고자 한다.

가. 각 기술별 고려사항

(1) SDN 보안의 고려 사항

SDN은 전통적인 네트워크 구조와 상당히 다르기 때문에 기존 네트워크 보안에서 사용하던 접근 방식을 SDN에 적용하기에는 적합하지 않다. SDN은 애플리케이션, 제어, 데이터라는 세 개의 계층 구조로 구성돼 있으며, 네트워크 제어를 위한 새로운 기술을 사용한다. 이러한 요소들은 모두 잠재적인 공격의 대상이 될 수 있다. 특히, 데이터 평면에서는 사우스바운드 API이며, 애플리케이션 평면에서는 노스바운드 API와 애플리케이션 프로토콜이 공격의 대상이 될 수 있다. 제어 평면에서는 SDN 컨트롤러가 가장 높은 수준으로 보호되어야 할 대상이며, 컨트롤러를 보호하기 위항 보안 기술로는 분산 서비스 거부 공격, 접근 제어 기법, 안티바이러스/안티윔 기법, 그리고 방화벽, IDS/IPS 등의 기술들이다.

(2) NFV 보안의 고려 사항

NFV는 특정한 하드웨어를 중심으로 구축하던 네트워크 관련 기능을 서버의 VM 형태로 변환해 필요한 시점에 물리적인 네트워크 환경에서 원하는 곳으로 배치할 수 있게 해주는 기술이다. NFV에서도 공격 표면의 증가와 복잡도의 증가라는 보안 문제가 부각되고 있다.

NFV 표준은 ESTI(European Telecommunications Standards Institute)[8]에서 주도하고 있으며, NFV 표준 중에서 4개의 보안 관련 문서가 발표됐다.

NFC 보안; 문제 정의(NFV-SEC 001)

NFC 보안; NFV에 관련된 관리 소프트웨어의 보안 특성 분류(NFV-SEC 002)

NFC 보안; 보안 및 신뢰 가이드(NFV-SEC 003)

NFC 보안; 프라이버시 및 규제; 합법적인 감청에 미치는 영향에 대한 보고서(NFV-SEC 004)

ESTI 문서에서 NFV를 구성하는 네트워크에 대한 모든 보안 위협은 크게 가상화 전반에 대한 위협, 네트워킹 전반에 대한 위협, 그리고 NFV 관련 위협으로 분류된다[7].

(3) 클라우드 보안의 고려 사항

클라우드 보안은 NIST, ENISA, CSA 등에서 가이드라인 등의 정보를 제공하고 있다. NIST(National Institute of Standards and Technology)에서 제시한 클라우드 보안 가이드라인(Sp-800-144, Guidelines on Security and Privacy in Public Cloud Computing[9])을 보면 클라우드 보안과 관련된 이슈들로는 클라우드 컴퓨팅의 남용과 악용, 안전하지 않은 인터페이스와 API, 악의적인 내부자, 공유 기술 이슈, 데이터 손실 및 유출, 계정 및 서비스 탈취, 알려지지 않은 위험에 대한 프로파일 등이다. NIST는 SP-800-144 외에도 SP-800-146을 발간하였으며, 이 권고안에는 기업에서 활용하는 주요 클라우드 서비스에 대해 SaaS (Software as a Service), PaaS (Platform as a Service), IaaS (Infrastructure as a Service)에 대해 별도로 분석하고 있으며, 클라우드 컴퓨팅 환경에 관련된 다양한 클라우드 참여자에 대해 반드시 적용돼야 할 전반적인 보안 제어 기능을 <표 3-1>과 같이 나열하였다[10]. 또한, ENISA(European Union Agency for Network and Information Security)[11]와 NIST는 비슷한 리스트를 작성하였다.

[표 3-] NIST SP-200-146문서의 보안 제어 기능의 종류

기술	운영	관리
∙ 접근제어 ∙ 감사 및 책임성 ∙ 신원 확인 및 인증 ∙ 시스템 및 통신 보안	∙ 인지 및 훈련 ∙ 설정 및 관리 ∙ 위기 대응 계획 ∙ 사고 대응 ∙ 유지보수 ∙ 매체보호 ∙ 물리 및 환경 보호 ∙ 직원보안 ∙ 시스템 및 정보 무결성	∙ 인증, 승인, 보안 평가 ∙ 위험 평가 계획 ∙ 시스템 및 서비스 구입

(4) IoT 보안의 고려사항

IoT는 네트워크 보안 분야 중에서 가장 복잡하면서 가장 덜 개척된 분야이며, 2014년 보안 전문가 브루스 슈나이어 (Bruce Schneier)가 발표한 글에 따르면 IoT 장치를 비롯한 임베디드 시스템의 보안에 대해 심각한 위협에 처했다고 말했다. ITU-T 권고안인 Y.2066에서는 IoT에 대한 여러 가지 보안 요구 사항을 제시하고 있다[12]. IoT 배치 환경에서 보안 기능을 제공하는 핵심 구성 요소는 게이트웨이이며, Y.2067에서는 게이트웨이(Gateway)에서 구현해야 할 구체적인 보안 기능을 상세히 설명하고 있다[13].

IoT 월드 포럼(Internet of Things World Forum) 의 참조 모델 개발에 주도적인 역할을 하고 있는 시스코는 IoT 참조 모델을 보완하는 IoT 보안 프레임워크를 개발하였다[14]. <그림 3-4>은 IoT의 논리적 구조에 관련된 보안 환경을 보여준다. IoT 보안 환경은 4 단계로 스마트 오브젝트/임베디드 시스템, 포그/에지 네트워크, 코어 네트워크, 데이터센터/클라우드로 구분되며, 범용 보안 기능으로 역할 기반 보안(Role-based Access Security), 안티탬퍼 및 감지, 데이터 보호 및 기밀, 인터넷 프로토콜 보호 등이다.

[그림 3-] IoT 보안 환경

[그림 3-] 시스코의 보안 IoT 프레임워크

2015년 시스코에서 IoT 보안에 대한 발간한 백서에서도 안전한 IoT 프레임워크를 제시하였으며, 모든 단계에 걸쳐있는 IoT를 위한 보안 기능의 여러 가지 구성 요소로 인증(authentication), 권한 검사(authorization), 네트워크에 적용된 정책, 그리고 보안 분석(가시성 및 제어)를 <그림 3-5>와 같이 제안하였다.

(5) 클라우드를 활용하는 보안 서비스 동향

클라우드에서 일반화된 XaaS (X as a Service) 방식을 보안 주제로 확장하는 'Security as a Service'이란 서비스 공급자가 제공하는 일련의 클라우드 기반 보안 서비스를 가리키는 용어이다. 즉 보안 서비스 공급자가 책임을 지면서, 인증(authentication), 안티바이러스, 안티멜웨어/스파이웨어, 침입탐지(intrusion detection), 보안 이벤트 관리 등에 대해 서비스하는 형태이다.

클라우드 컴퓨팅 차원에서는 CP(cloud provider)가 SaaS 형태로 보안을 제공하는 서비스형 클라우드 보안(Cloud Security as a Service 또는 SECaaS)이라는 분야가 있다. 클라우드 보안 협회(Cloud Security Alliance)에서는 SECaaS 형태의 클라우드를 이용한 보안 응용 및 서비스를 클라우드 기반 인프라를 통하거나 사용자의 자체 인프라를 통해 제공하는 방식을 정의하고 있다[15]. 클라우드 보안 협회에서는 다양한 SECaaS 서비스들을 <그림 3-6>와 같이 분류하고 있다:

신원 및 접근 관리

데이터 손실 방지

웹 보안

이메일 보안

보안 평가

침입 관리

보안 정보 및 이벤트 관리

암호화

비즈니스 지속성 및 재난 복구

네트워크 보안

[그림 3-] SEA의 SECaaS 서비스

나. 보안 정보/이벤트 관리 (SIEM) 솔루션 기술 동향

(1) SIEM 솔루션 개념

최근의 고도화/대규모화되는 네트워크 인프라를 통한 다양한 보안 위협을 조기에 탐지하여 대처하기 위해서는 체계적인 수단이 필수적이다. 이를 위하여 각종 보안 장비, 네트워크 인프라, 서버/스토리지 장비 및 서비스 응용들로부터 생성되는 로그, 패킷 등 대량의 이벤트 데이터를 수집하고, 이에 대하여 BigData(빅데이터) 솔루션을 활용한 보안 분석을 수행하는 보안 관제 체계가 필요하다. 이러한 역할을 담당하는 상용(commercial) 중심의 솔루션이 보안 정보 및 이벤트 관리(Security Information and Event Management: SIEM)으로 널리 호칭된다. <그림 3-7> 에 제시한 바와 같이 SIEM은 가상/실제 네트워크들, 서비스 응용들, 시스템 로그들과 이벤트 데이터를 수집한 후에 이를 분류하고 분석해서 빠른 리포팅을 제공하고, 추가 개입이나 변경된 대응이 필요한 경우는 경고를 수행한다[16]. 또한 SIEM 솔루션이 제공하는 보안 도구들은 기관/기업의 IT 조직에서 보안 관련한 중심 역할을 하는 보안운영센터(security operations center: SOC)의 핵심적인 역할을 담당하고 있다. SIEM 솔루션들은 소프트웨어, 장비(appliances) 또는 관리 서비스 형태로 판매하며, 이들은 보안 데이터(security log)를 기록하고 규정 준수(compliance)를 위한 보고서를 생성에도 사용된다. 정리해보면 SIEM의 핵심 기능들은 사용자 및 서비스 권한, 디렉토리 서비스 및 기타 시스템 구성 변경을 모니터링하고 도움을 제공하는 것이며, 추가로 로그 감사/검토 및 사건(incident)별 응답 등을 제공하기도 한다.

[그림 3-] 대표적인 SIEM 솔루션의 구조

(2) SIEM 솔루션 동향 및 사례 연구

체계적인 정보 수집/분석을 통한 보안 관제를 담당하는 솔루션인 SIEM은 보안 정보 관리(Security Information Management: SIM)와 보안 이벤트 관리(Security Event Management: SEM)를 결합하면서 발전해왔다. 또한 SIEM 솔루션들은 많은 점진적 진화를 거치면서 유사한 범주로 파생되는 추세를 지속적으로 형성하고 있다. 예를 들면 SIEM 기능을 보완하기 위해 Cloudera 등에서는 데이터 저장 용량 및 분석 유연성을 확장하여 Apache Hadoop, Apache Spark 과 같은 빅데이터 플랫폼을 접목하고 있다[5]. 또한 음성 중심 가시성(voice-centric visibility) 또는 vSIEM(voice SIEM)의 필요성은 이러한 진화의 사례이다.

최근에는 보다 많은 기관과 기업들이 표적 공격과 데이터 유출을 조기에 탐지할 필요성을 인식하고 있으며, 사전/사후 이벤트 데이터에서 노이즈 성격의 신호들을 정렬하면 SIEM 기능을 통한 고급 프로파일링 및 분석에 새로운 파급력을 추가할 수 있을 것이다. 이러한 상황에 대해서 2014년에 발간된 Mosaic Security Research 자료는 60여개의 SIEM 및 로그 관리 제품을 확인하고 있다[17]. 또한 2016년 8월에 가트너는 "2016 Magic Quadrant for SIEM"문서를 공개하였다[18]. Gartner 자료에 따르면 <그림 5>와 같이 새로운 SIEM 솔루션 업체들이 보안 정보 및 이벤트 관리를 위해 특별히 설계된 다양한 종류의 기법들을 제공하면서 경쟁하고 있음을 보여준다. 또한 상위 13개 SIEM 벤더들(IBM Security, Hewlett Packard Enterprise, Splunk, Intel Security, LogRhythm, EMC(RSA), AlienVaul, TrustWave, MicroFocus(NetIQ), AccelOps, EventTracker, SolarWinds, BlackStratus)의 솔루션이 가지는 장단점들을 구분하면서 세부적으로 설명하고 있다.

또한 가트너의 보고서에 따르면 SIEM 시장은 이미 성숙 단계에 있으며 주요 SIEM 벤더의 60%가 2017년까지 사용자 및 엔티티 행동 분석(User & Entity Behavior Analytics: UEBA) 기반 보안 솔루션을 통합할 것으로 예상하고 있다[6]. UEBA란 사용자, 장비, 소프트웨어 등의 이상 행동을 문맥 분석(context analysis) 수준에서 파악함으로써 보안 위협을 탐지하는 것이다. 가트너의 보고서에서 언급한 주요 기업 중 이러한 문맥 분석을 통한 보안을 제공하는 사례로는 HPE, IBM, Intel Security, Splunk, LogRhythm 등이 있다.

Cybrary.IT

Cybrary.IT는 <그림 3-8>과 같이 SIEM 개념도를 나타내고 있다. 모든 응용 프로그램 또는 네트워크 방화벽 등은 이벤트 발생에 대한 로그를 생성하게 되며, 각 애플리케이션에서 생성 된 로그를 <그림 6>과 같이 중앙화된 SIEM으로 푸시하게 된다. 또는 모니터해야하는 다른 응용 프로그램에 수집기를 설치 및 구성하여 응용 프로그램의 로그를 SIEM 도구로 푸시(push)하게 된다. 수집된 원시 로그를 분석하고 필요한 정보만을 추출하게 된다. 또한 일반적으로 로그의 크기는 회사의 네트워크 트래픽 속도를 기반으로 한다. 따라서 빅데이터 분석은 또한 SIEM에서 중요한 역할을 하게 된다.

[그림 3-] Cybrary.IT의SIEM 개념도

LogRhythm

LogRhythm는 “침입이 발생했을 때 빠른 대응이 중요하다”는 모토로 위협 관리 워크플로우를 <그림 3-9>과 같이 표현하고 있으며, 데이터 운영(data-driven) 및 기계학습(machine learning) 분석 방법을 통하여 고급 위협 요소를 탐지한다[19]. 또한 위협의 탐지 절차(Forensic Data, Discover, Qualify)와 대응 절차(Investigate, Neutralize)를 통한 양극단간 보안 지능 플랫폼을 지원하며, 위험 기반 우선순위 알고리즘(risk-based-priority algorithm)은 위험 요소와 위협 요소를 적용하여 자동으로 경보의 특성에 따라 위험도가 가장 높은 문제를 해결하는 데 시간을 할애 할 수 있게 하고 있다.

[그림 3-] LogRhythm의 위협관리 워크플로우의 가속화

ManageEngine

ManageEngine의 SIEM 개념도를 <그림 3-10>과 같이 나타낼 수 있으며, ManageEngine의 SIEM 솔루션은 네트워크 장치, 시스템 및 응용 프로그램에 대한 네트워크 보안 인텔리전스 및 실시간 모니터링을 제공할 수 있다. IT 관리자는 SIEM 솔루션을 통한 정교한 사이버 공격을 완화시키고 보안 사고의 근본 원인을 확인, 사용자 활동을 모니터링 및 데이터 침해를 방지하므로써 가장 중요한 것은 규정 준수 요구 사항을 충족 할 수 있다.

[그림 3-] ManageEnine의SIEM 개념도

특히, IT 보안을 위해 테라 바이트의 로그 데이터를 관리하면서 대부분의 SIEM 솔루션에 공통적으로 적용되는 14 가지 중요한 기능들(log Collection, Log Analysis, Event Correlation, Log Forensics, It Compliance, Application Log Monitoring, Object Access Auditing, Real-time Alerting, User Activity Monitoring, Dashboard, Reporting, File Integrity Monitoring, System & Device Log Monitoring, Log Retention)과 로그 분석기 소프트웨어를 사용하여 하나의 중앙 위치에서 수집, 분석, 상관, 검색, 보고 및 보관을 수행하여 테라 바이트 단위의 시스템 생성 로그 관리 프로세스를 자동화할 수 있다. 이 이벤트 로그 분석기 소프트웨어는 로그를 지능적으로 분석하고 사용자 활동 보고서, 과거 추세 보고서 등과 같은 다양한 보고서를 즉시 생성함으로써 파일 무결성을 모니터링하고 로그 포렌직 분석을 수행하며 권한 있는 사용자를 모니터링하고 다양한 규제를 준수하도록 지원한다.

SPP

SPP는 <그림 3-11>와 같이 Splunk[20] 툴을 이용하여 시스템 전반의 데이터 및 정보를 중앙 집중화하고 분석하고 모니터링하며, IT 환경에 완전히 새로운 시각이 제공한다. SPP의 Splunk의 주요 응용 분야는 다음과 같다:

[그림 3-] SPP의Splunk 툴을이용한SIEM 개념도

▪Incident response	▪Security monitoring

▪Fraud detection	▪Insider threat

▪Security reporting	▪Compliance reporting

▪System monitoring	▪Application monitoring

▪Web analytics	▪Transaction analysis

▪Secure data retention	▪Controlled data access

▪Audit trail review	▪Service level management

SPP는Splunk 툴을 이용하여 엔터프라이즈에 존재하는 다양한 데이터 소스를 인덱싱함으로써 뛰어난 유연성을 제공하며(<그림3-12> 참조), 결과적으로 거의 모든 시스템을Splunk에 연결할 수 있으며, Splunk에서 데이터를 처리하게 된다. <그림11>과 같이Splunk 툴은 다양한 시스템과 데이터 세트에서 작업을 수행 할 수 있을뿐 아니라 모든 유형의 회사 규모로 확장이 가능하다. 하나 이상의Splunk 서버를 사용하여 부하 분산 및 고가용성을 포함하여 요구 사항에 따라 시스템의 크기를 조정할 수 있는 확장성을 제공한다.

[그림 3-] SPP의 다양한 데이터소스의 인덱싱과 데이터 처리 과정

[그림 3-] Splunk의 부하분산, 고가용성, 그리고 확장성

SIEMonster Stack AWS

SIEMonsters 고급 상관 엔진(Advanced correlation engine)은 동적 자산 / 필드 수집기를 사용하여 모니터링 되는 자산에 특정한 이벤트를 집계할 수 있으며, <그림 12>는 SIEMonster Stack AWS의 아키텍쳐를 나타낸 것이다. 고급 상관 엔진은 주요 지표와 함께 다중 색인 데이터 집계를 사용하여 네트워크의 잠재적인 이상 증상을 찾아 내 분석한다. 이러한 기능을 통해 특정 자산과 관련된 모든 이벤트를 분석 할 수 있으므로 보안 운영자는 비정상적인 활동에 대해 쿼리 및 경고를 발생시킬 수 있다. 키 필드는 각 이벤트 로그(event log)로부터 추출되며, 이 필드 이름은 표준화 된 형식으로 수정된다. 그런 다음 키 데이터가 추출되어 상관 목록에 동적으로 추가 및 이 필드에 대한 새로운 상관 색인이 작성된다. 이 목록 데이터는 쿼리의 일부로 사용되어 특정 자산을 추적하게 되며, 자산은 사용자, 서버 / 워크 스테이션, VPN 액세스 포인트, 지리적 위치 / IP 주소, 방화벽, 웹 프록시 로그 등이 될 수 있다.

[그림 3-] SIEMonster Stack AWS의아키텍처

다. 보안 연구를 위한 테스트베드 사례

(1) Future Internet Testbed with Security (FITS)

FITS (Future Internet Testbed with Security) 프로젝트는 2011년에 시작된 브라질과 유럽의 14개 대학 간 네트워크 테스트 프로젝트이며, 가상 네트워크를 관리 및 구성하려는 대학 간의 협력을 증진 할 수 있는 기회를 제공하고 있다. FITS는 Xen 및 OpenFlow 기반의 하이브리드 시스템을 사용하여 관리자를 위한 네트워크 관리 도구를 제공하고 있다[21].

가상 네트워크 관리는 모니터링 변수들의 수와 자율적 환경 네트워크 매개 변수로 인해 어려움이 있으며, FITS는 OpenFlow 및 Xen 네트워크를 위한 원격 관리 인터페이스를 제공하므로 제어가 용이하다. 이 도구는 서비스 지향 아키텍처를 기반으로 네트워크를 동적으로 모니터링 및 환경 설정을 할 수 있으며, 모든 기능은 웹 인터페이스를 통한 사용할 수 있으며, 이 도구는 관리자가 요청한 작업에 대한 응답 시간이 짧다.

각 기관마다 실험을 위한 노드 집합을 섬(island)이라 명칭하며, FITS는 가상 사설망 (VPN) 연결과 GRE (Generic Routing Encapsulation) 터널을 통하여 섬들의 상호 연결하여 인터넷을 통해 계층 2 링크를 에뮬레이션하게 된다.

[그림 3-] FITS 자율 섬 간의 상호 연결 아키텍쳐

FITS는 관리자, 게이트웨이, 그리고 운영 노드의 3 종류의 노드를 가지고 있으며, 운영 노드는 실험을 효과적으로 호스트하는 노드이다. 게이트웨이는 두 개의 테스트 베드 섬을 상호 연결하는 특수 노드이며, 관리자 노드는 테스트 베드를 조정하게 되는데, 즉, 사용자 및 노드들을 인증하고, 네트워크 및 노드 자원을 할당하며, 네트워크 요소 내에서 실행되는 센서에 의해 획득 된 측정치를 수집하게 된다. 현재 FITS 팀은 기본 서비스의 향상 및 편리를 제공하기 위한 새로운 고급 기능으로 다중 측정 포인트(multiple points of measurement) 및 보안 지향 테스트베드 운영(security-oriented testbed operation)을 개발 중에 있다.

(2) Cyber-Physical Security Testbeds

스마트 전기 그리드의 개발은 새로운 통신 및 제어 기능을 지원하기 위한ICT 기술의 배치를 증가시키고 있으며, 이러한 ICT 기술의 종속성은 사이버 공격의 위험을 확대시키고 있는 상황이다. 대표적으로 테스트베드 환경의 가용성에 의해서만 적절한 사이버 보안을 갖춘 시스템을 설계할 수 있으며, 더불어 현재의 문제점과 향후 아이디어를 평가할 수 있다. <그림 3-16>와 같이 보안 연구를 위한 9개의 연구 애플리케이션(Vulnerability Research, Impact Analysis, Mitigation Evaluation, Cyber-Physical Metrics, Data and Model Development, Security Validation, Interoperability, Cyber Forensics, Operator Training)을 나타내고 있으며, 정확한 사이버 물리적 환경을 제공하는 데 필요한 제어, 통신 및 물리적 시스템 구성 요소 집합을 포함하여 스마트 그리드 보안 테스트 베드에 대한 개요를 제공하고 있다[22].

[그림 3-] Cyber-Physical Security Testbed의 applications

[그림 3-] Cyber-Physical Security Testbed의 테스트베드 능력 매핑을 위한 연구 영향력 분석

Cyber-Physical Security Testbed의 구성은 통신(communication), 제어(control), 그리고 물리 시스템(physical systems)으로 구성되며. 제어 분야에서의 연구 목표는 SW, HW, 그리고 알고리즘이며, 통신 분야에서는 프로토콜, 아키택쳐, 그리고 성능이다. 믈리 시스템은 확장성(scalability), 실시간(real-time). 그리고 HW 인터페이스이며, <그림 3-17>와 같이 표현된다.

Cyber-Physical Security Testbed를 이용하여 vulnerability Assessment와 Cyber-Physical Impacts에 관한 시험과 평가가 이루어졌다. vulnerability Assessment의 시험 및 평가는 테스트베드를 이용한 다양한 취약한 자산의 행위를 통한 소프트웨어와 통신 프로토콜 측면에서의 잠재적 보안 약점을 NIST 800-115: Technical Guide to Information Security Testing and Assessment 의 보안 테스트 방법으로 조사를 수행하였으며, Cyber-Physical Impacts 시험과 평가는 Malicious Breaker Trip, SCADA Observability DoS, 그리고 Remedial Action Scheme DoS의 3가지 공격 시나리오를 이용하여 진행되었다.

(3) DETER(Cyber Defense Technology Experimental Research) Testbed

분산 서비스 거부(DDoS), 웜 및 바이러스와 같은 네트워크 공격으로부터 컴퓨팅 및 네트워크 자원을 보호하려면 신속한 기술 발전이 필요하며, 이러한 사이버 보안 문제에는 중요한 인프라 보호와 같은 전략적 중요성이 일부 포함되며, 급속한 발전을 위한 네트워크 보안 메커니즘의 실험적 평가 기술의 수준 향상은 필수불가결한 사항이다.

DETER 테스트베드는 컴퓨터 보안 측면의 특히, 악의적인 코드가 포함된 실험을 반복적으로 수행하기 위한 중규모(medium-scale)로 설계된 공유 인프라이다.  이 테스트 베드는 네트워킹 인프라, 특히 중요한 인프라스트럭처에 대한 악의적인 공격으로부터 보다 효과적인 방어를 위하여 학계, 산업계 및 정부 연구원의 공개 커뮤니티를 위한 활동에 초점을 맞추고 있으며, 고유한 리소스를 제공하고 있으며, <그림 3-18>은 DETER Testbed의 아키텍처를 간략하게 표현하고 있다[23].

[그림 3-] DETER Testbed의 아키텍처

DETER Testbed의 요구사항들로는 충실도(Fidelity), Repeatability and Reproducibility, programmality, Scalability 등이며, 보안 측면의 이슈로는 오염(containment), 격리(isolation), 비밀성과 무결성(confidentiality and integrity), archiving security, 그리고 방어 도메인(protection domain)과 연합(federation)이 있다. 특히 archiving security 분야에서는 방화벽, 침입 탐지, 정화 노드(decontaminating nodes), red teaming, 그리고 관리를 포함한다.

DETER Testbed를 이용하여 보안 실험으로는 분산 서비스 거부(DDoS) 실험, 윔 동작 실험(worm behavior experiment), 그리고 초기 라우팅 보안 실험(early routing security experiment) 등이 진행되었다.

참고 문헌

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[2] G. Goth, "Software-defined networking could shake up more than packets," IEEE Internet Computing, pp. 6-9, July/Aug. 2011.

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[5] 강선무, 김종원, 이재호, "개방형 혁신을 수용하는 초연결사회 인프라," 한국통신학회지 정보와통신, vol. 31, no. 4, April 2014.

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[19] LogRhythm - The Security Intelligence Company, https://logrhythm.com/.

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[21] FITS (Future Internet Testbed with Security), http://www.gta.ufrj.br/fits/.

[22] Adam Hahn, Aditya Ashok, Siddharth Sridhar, Manimaran Govindarasu, "Cyber-Physical Security Testbeds: Architecture, Application, and Evaluation for Smart Grid," IEEE Transactions on Smart Grid, Vol. 4, No. 2, June 2013.

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제 3 절 소프트웨어 정의 인프라(SDI)

1. SDN/NFV/Cloud 통합 기술 이슈 분석 및 발전 방향

다가오는 초연결 시대를 대비한 인프라의 요구사항으로서 파괴적인 수준의 급속한 변화를 수용할 수 있는 혁신적인 소프트웨어 지향형 인프라인 SDI를 들 수 있다. 즉 미래 사회와 산업이 요구하는 동적인 자원 공급과 이에 근간한 서비스 제공을 감당할 수 있는 유연하면서도 경제적인 인프라의 필요성이 대두되고 있는 것이다. 이러한 필요성에 대응하여 미래지향형 ICT 인프라의 하드웨어적인 모습이 거대규모(hyper-scale)의 클라우드 데이터센터들을 중심에 위치시킨 형태로 나타날 것이다. 즉 아마존 AWS, 마이크로소프트 Azure, 구글 Cloud 등의 명칭으로 불리는 거대규모 클라우드 데이터센터들이 통신사업자나 대형 서비스 회사의 데이터센터들과 점차적으로 연계(federation)되면서 미래 ICT 인프라의 중심에 자리 잡을 것으로 예상된다. 또한 종단-에지 영역에서 사용자들은 점차적으로 모바일화 된 스마트 단말들을 활용하면서 중심의 클라우드와 연결하고, 각종 스마트한 사물(things)들도 비슷한 형태로 엮어질 것으로 예상된다. 또한 이를 전체적으로 바라보면, 자원(resource)과 서비스(service)의 효율적인 연계 구도에 따라 사용자에게 할당된 융합형 자원집합(resource pool)을 편리하게 연동하여 필요한 서비스들을 적절하게 창출하면서 활용할 것으로 전망된다. 즉 세부적인 차원에서는 다양한 자원집합으로의 확대도 나타나겠지만 전반적인 흐름에서는 프로그래밍과 가상화가 가능한 융합형 자원들이 유연성이 있게 하나로 묶인 확장성이 있는 미래형 자원집합에 주목해야 한다.

다시 정리해 보면, 미래 ICT 인프라를 위해서 SDN(Software-Defined Networking), NFV(Network Function Virtualization), 그리고 클라우드 컴퓨팅 등이 통합되어 융합형 SDI로 진화하는 모습이 나타날 것이다. 즉, 미래 인프라에 대한 비전을 가지면서, 프로그래밍이 가능한 가상화 된 융합형 박스 기반 자원집합을 Open API를 통해 활용하도록 지원하는 미래형 인프라를 구축하고, 이를 기반으로 Open Data, Open API 도구들, 스마트 사물들 등을 엮어내는 다양한 스마트한 서비스들을 생성하도록 지원하는 것이 매우 중요하다. 그런데 이러한 융합형 SDI 에 대응하는 미래형 인프라들이 전 세계적으로 자리를 잡으려면 장기간의 변화 노력이 필수적이다. 이에 따라서 국가와 지역에 따라서 큰 시차를 가지면서 5~10년 정도의 장기적인 변화를 공통적으로 겪는 대규모의 인프라 변동이 예상된다. 또한 융합형 SDI가 필요한 이유는 비즈니스 환경의 변화와 함께 사물인터넷, 빅데이터 등 대용량 데이터가 폭증하는 시대이기 때문이다. 폭증하는 데이터와 이에 기반한 다양한 지능형 서비스에 대한 미래 수요를 처리하기 위해서는 새로운 유형의 ICT 인프라/플랫폼 구도가 필요한 것이다.

가. SDN/NFV/Cloud 통합을 통한 SDI 구축 기술

앞서 2장의 SDI 구축 기술 현황에서 언급했듯이, 세계적인 공공(public) 클라우드 사업자들의 거대규모 클라우드 데이터센터들이 통신 사업자나 대형 서비스 회사의 클라우드 데이터센터들과 점차적으로 연계되면서 미래 ICT 인프라의 중심으로 자리를 잡을 것으로 예상되고 있으며, 자원과 서비스의 효율적인 결합 구도에 따라 사용자에게 할당된 융합형 자원들을 편리하게 연동하여 필요한 서비스들을 적절하게 창출하면서 활용할 수 있는 SDI로의 발전이 예상된다.

이런 모습의 SDI 대응 인프라들이 전세계적으로 자리를 잡으려면 장기간의 변화 노력이 필수적으로 판단되며, 이에 따라서 국가와 지역에 따라서 큰 시차를 가지는 장기적인 변화를 겪는 대규모의 인프라 변동이 예상된다. 이러한 변동을 완성하여 새로운 패러다임의 SDI을 성공적으로 구축하여 운용하게 되면 <그림 3>과 같은 보상이 전망된다. 먼저 소프트웨어 기술을 활용해 전체 인프라 비용과 복잡성을 감소시키면서 작업 흐름과 관리를 향상시킬 수 있을 것이다. SDI를 통해서 자동화된 관제(monitor & control) 기반으로 ICT 인프라를 간소화하면서 고도화 하는 것이다. 즉 소프트웨어-정의 기반으로 자동적으로 관제하는 ICT 환경을 구축하면, 유연하고 확장성이 높으며 적응력이 뛰어난 네트워크, 스토리지, 서버, 데이터센터 등을 연결한 통합된 ICT 인프라를 준비되는 것이다. 또한 자동화를 통해 수동 작업의 복잡성을 제거함으로써 수준 높은 가시성(visibility)을 확보함으로써 인프라의 문제를 빠르게 해소하게 되어 최근의 서비스 지향 비즈니스들이 요구하는 빠른 속도(agility)에 대응할 수 있다. 또한 ICT 인프라 관리자들에게는 안정적이며 안전하게 자동화된 도구 기반의 솔루션들을 통해 일상적인 구축/운영 업무들을 해결하면서, 동시에 보다 중요한 상위 개념의 복잡한 업무들의 인프라 애로사항들을 추상화된 서비스 지원 도구들의 체계적인 지원을 받아 손쉽게 파악하고 해결할 수 있게 된다.

[그림 3-] SDI대응 인프라 구축의 효과들

SDI가 필요한 다른 이유는 비즈니스 환경의 변화와 함께 사물인터넷, 빅데이터 등 대용량 데이터가 폭증하는 시대이기 때문이다. 폭증하는 데이터와 이에 기반한 다양한 지능형 서비스에 대한 미래 수요를 처리하려면 새로운 유형의 ICT 인프라/플랫폼 구도(패러다임 및 프레임워크)들이 필요하다. 고도화되는 인프라를 관리하는 데 급급한 사용자는 미래를 주도할 수 없고, 빠르게 변화하는 트렌드에 적응하는 민첩성을 확보하는 것만이 경쟁에서 생존하는 길이다. ICT 인프라를 총체적으로 자동화하고 간소화하여 단순성, 통찰력, 민첩성이라는 가치들을 극대화하는 SDI 전환에 효과적으로 대응하려면 다음과 같은 3A 능력의 제고가 필요하다. 3A란 추상화(Abstraction)를 통한 민첩성 향상, 데이터 접근성(Access) 강화를 통한 통찰력 확보, 자동화(Automation)를 통한 운영 단순화로 정리할 수 있다. 이를 통해 ICT 인프라/플랫폼 운영을 단순화하고, 다른 형태의 하드웨어 자원에 저장된 것과 같은 여러가지 물리적 한계들로 인해 활용이 제한됐던 데이터에 대한 접근성을 높여 분석(analytics) 기반 워크로드를 자유롭고 경제적으로 감당할 수 있는 미래형 인프라로 변모 시켜야 한다.

나. 오픈소스를 활용하는 SDI 대응 통합개발환경 구축 이슈 분석

SDI 전환에 대응하는 통합개발환경을 효과적으로 구축하기 위한 테스트베드 연동전략을 효과적으로 구사하는 것은 매우 중요하다[1]. 2012년부터 계속된 OF@TEIN/OF@KOREN SmartX Playground 구축/운용 경험에 근거하여 향후 구축하는 미래형 SDI 대응 테스트베드를 개방형으로 만드는 방안을 모색하면 다음과 같다. <그림 5>와 같이 SmartX Playground에서 활용한 융합형 박스 기반 자원집합과 각종 오픈소스 소프트웨어에 기반하여 통합개발환경을 구축하는 방안이 가능하다. 즉 필요한 자원의 유연하고 경제적인 확보가 중요해 짐에 따라 수요에 맞춰 탄력적으로 대응하는 오픈소스에 기반한 융합형 박스들로 만들어내는 자원집합이 효율적이다. 따라서 <그림 5>에 제시한 바와 같이 오픈소스 소프트웨어 기반으로 사용자들이 마음대로 변화시킬 수 있는 화이트박스의 속성을 지닌 리눅스(Linux) 운영체제가 설치된 융합형 SmartX 박스를 활용하는 것이다. 즉 클라우드 중심의 인프라에 대응하는 코어 영역에 위치한 S-Box, SDN/NFV 에 대응하는 미들박스에 대응하면서 모바일한 네트워킹도 지원하는 에지 영역의 M-Box, 그리고 각종 스마트한 사물과 네트워크 연동기기에 대응할 수 있는 종단 영역의 μ-Box 로 자원집합을 대표하는 차별화된 구성을 시도하면 효과적이다. 또한 OpenFlow SDN을 지원하는 Open DayLight[2], ONOS[3]과 같은 오픈소스 SDN 제어기와 OPNFV[4], OSM(Open Source MANO), Open-O 와 같은 오픈소스 NFV 소프트웨어를 활용하고, 클라우드 부분에 있어서는 OpenStack 클라우드 OS[5]에 기반한 오픈소스를 적극적으로 활용하는 경제적이고 국제화된 테스트베드 환경을 추구할 필요가 있다.

또한 융합형 박스 자원들을 화이트박스 중심의 서버 및 스위치 하드웨어를 기반으로 구성하여 사용자 주도로 자유롭게 설정/제어를 하는 오픈소스 활용도 중요하다. 이미 아마존 AWS, 마이크로소프트 Azure 와 같은 거대규모 클라우드 사업자들은 자신만의 하드웨어를 주문 제작하고 이에 특화된 소프트웨어를 준비하여 사용해 오고 있었다[6, 7]. 이를 오픈소스화하여 협력적으로 확산하는 모델이 부상하고 있으며, 특히 Facebook 주도로 2011년 4월부터 데이터센터에 관련된 오픈소스 하드웨어 중심으로 시작된 OCP (Open Compute Project)가 대표적이다[8]. 데이터센터 시설 전반을 목표로 컴퓨팅 서버, 스토리지 노드, 랙(rack), 그리고 스위치 등에 관한 하드웨어 설계 및 조달을 개방형으로 협업하는 OCP 활동은 기술과 노하우를 공유하는 방식으로 지속적으로 참여 기관을 늘리고 있다. 특히 네트워크 하드웨어의 폐쇄성을 완화하기 위한 노력을 지속하면서 Intel, Broadcom, Cavium, Mellanox의 네트워크 칩을 활용한 화이트박스 스위치 하드웨어에 Big Switch Networks의 ONL (Open Networking Linux), Cumulus Networks의 ONIE (Open Network Install Environment) 활용 Cumulus Linux, FBOSS (Facebook Open Switching System), Linux Foundation OpenSwitch 등과 같은 스위치용 오픈소스 Linux 기반 OS를 보급하고 있다. 즉 컴퓨터 서버 하드웨어가 가진 범용성이 점차 네트워크 하드웨어에도 확산이 되면서 특정 장비 벤더에 종속되지 않는 개방성과 이에 따른 효율성을 확보하기 시작하고 있다.

하지만 오픈소스 하드웨어를 활용하면서 사용자가 자신이 필요한 요구 사항들을 만족하도록 하드웨어를 마음대로 설정하고 운용하는 작업은 고난도의 기술을 요구한다. 또한 확산을 모색하는 화이트박스 제품들을 다양한 실제 적용환경들에 대해 검증하고 지속적으로 개선하는 과정에는 크고 작은 많은 숙제들이 남아 있다. 이를 효과적으로 해소하기 위해서는 소프트웨어 중심으로 주어진 하드웨어 자원집합을 설정/제어하는 기술을 DevOps 구도에 맞춰서 개발자와 운영자가 하나가 되어 완성해야 한다. 즉 Puppet, Chef, Salt, Ansible, Jenkins, Git 등의 DevOps 자동화 지원 도구들을 적절하게 활용하여 구축/운용할 인프라에 대한 지속적인 통합/전달(Continuous Integration & Delivery: CI/CD) 체계를 갖추는 것이 필요하다. 정리하면 SDN/NFV/Cloud 통합으로 형성될 SDI를 사용자 주도의 화이트박스 하드웨어 중심으로 개방형으로 구축하고 지속적으로 개선하는 전략이 필요하다. 이러한 오픈 네트워킹은 CAPEX를 25-75%, OPEX를 15-30% 경감할 가능성이 있다고 평가되고 있으며, 미래형 인프라의 구축/운용에 관한 투자 가치를 장기적으로 개선할 핵심 동력이다. 동시에 하드웨어 벤더에 대한 종속(lock-in)을 해소하면서 독창적인 인프라에 대한 설계 유연성과 신속한 서비스 창출을 이끌 수 있다.

2. μCloud 대응 공용개발환경을 위한 K-Cluster 참조모델 발전 방향

상기한 융합형 SDI 참조모델에 기반하면서 SDI 기반의 인프라로의 혁신적인 전환 추세에 능동적으로 대응할 수 있도록 훈련하는 테스트베드 환경이 중요해 지고 있다. 따라서 본 절에서는 테스트베드 역할을 수행하는 공용개발환경을 에지 영역에 위치하는 μCloud를 중심으로 오픈소스 소프트웨어/하드웨어 기반으로 구축하고 운영하기 위한 소규모 클러스터 모델인 K-Cluster 개념을 제안하고자 한다.

가. 융합형 SDI 에 대응하는 공용개발환경을 위한 K-Cluster 개념

미래지향적인 ICT 인프라로의 혁신을 위해서 융합된(hyper-converged) 박스형 자원집합을 활용하면서 SDN, NFV, 그리고 Cloud 등을 하나로 통합하여 사용자들이 원하는 다양한 서비스를 담아낼 수 있어야 한다. 따라서 원하는 서비스에 따라 자유롭게 맞춰지는 조합형(Composable) 특성을 지니는 융합형 소프트웨어-정의 인프라(Software-Defined Infrastructure: SDI)로의 진화가 예상된다. 이를 위하여 SDN/NFV/Cloud가 통합된 융합형 SDI 환경이 제공하는 자원집합을 활용하여 다양한 SaaS 기반 서비스들을 <그림 3-2>와 같이 실증하는 모습이 그려진다. 살펴보면 종단에 위치한 스마트한 사물들을 유/무선 메쉬(mesh)로 연결하는 가상화 된 수준의 플로우 기반의 SDN제어기를 활용한 유연한 네트워킹과 에지 Cloud 개념에 따른 계산/저장 기능을 사물들과 이에 근접한 사용자들을 효과적으로 지원하고 있다. 또한 에지 Cloud 의 자원집합으로는 충분하지 못한 대규모의 사용자들을 지원할 수 있도록, 대규모 자원집합들을 필요로 하는 서비스들을 감당하는 메인 클라우드로 연결하는 것도 중요하다.

[그림 3-] 다양한 서비스들과 융합형 자원으로 이뤄진 SDI 환경

[그림 3-] 에지 Cloud에 대응하는 K-Cluster 구성 개념

이와 같이 자원집합의 유연성과 경제성에 대한 요구가 커짐에 따라 목적에 맞춰 선택적으로 대응하는 융합형 박스들로 만들어내는 유연하고 경제적인 자원집합의 실체화가 필요하다. 그러므로 융합된 박스형 자원집합의 입장에서는 위치한 영역에 맞춰서 계산/저장/네트워킹 자원의 배합을 바꾸고 이에 부합하도록 필요한 소프트웨어 기능들(functions)을 다양하게 조합하도록 만들어 내는 숙제가 주어진다. 따라서 미들박스(MiddleBox)에 대응하는 중간의 위치에서 SDN/NFV/Cloud 통합을 훈련해 볼 수 있는 자원집합이 있다면 매우 효과적일 것이다. 이러한 융합된 박스형 자원집합은 오픈소스 소프트웨어 기반으로 사용자들이 마음대로 변화시키는 화이트박스의 속성을 지녀야 한다. 또한 영역별로 분산된 융합형 박스 자원들 간의 연결(inter-connect)은 느슨한 결합에서 시작하여 시간이 흐르면서 DevOps (개발운영 병행체제) 도구에 의한 자동화를 통해서 점차적으로 강한 결합으로 변화해야 한다. 이를 정리하면 <그림 3-3>과 같은 융합된 화이트 박스들의 묶음으로 구성하는 에지에 위치한 분산된 소규모 클라우드인 μCloud를 실험적으로 구축하고 운영해 보는 K-Cluster 형태의 자원 구성이 요구된다.

세계적으로도 융합형 자원박스 중심의 소규모 클러스터를 기반으로 하는 에지 클라우드를 구축 및 운영하면서, DevOps 방법론으로 상기한 SDN/NFV를 적용하려는 다각적인 접근이 일어나고 있다. 우선 유럽의 표준 단체인 ETSI에서는 IoT 환경과 코어 클라우드 간을 중계하는 에지 클라우드 기술의 중요성을 인식하고, 이를 표준단체의 관점에서 정리하려는 노력을 수행하고 있다[9]. 또한 학계에서도 에지 클라우드 컴퓨팅에 대응하기 위한 Cloudlet[10] 과 OpenBox[11]와 같은 연구 개발을 활발히 진행하고 있다. 그리고 실제 SDN/NFV 인프라 서비스를 제공해야 하는 통신사업자 들도 클러스터링 된 융합형 박스 중심의 에지 클라우드에 주목하고 있으며, 이러한 동향을 바탕으로 ON.Lab 중심의 CORD 오픈소스 프로젝트[12]가 많은 통신 사업자들의 주목을 받고 있는 상황이다.

이 중에서도 융합형 자원을 중심으로 SDN/NFV를 소프트웨어-정의 관점에서 담으려는 OpenBox 프레임워크 및 CORD 오픈소스 프로젝트에 주목할 필요가 있다. OpenBox 프레임워크는 기존 미들박스의 제어평면(Control Plane) 및 데이터평면(Data Plane)을 분리하고, 제어평면을 중앙 집중하면서 데이터 평면 하드웨어로 기존 미들박스 벤더의 특수 하드웨어가 아닌, 상용 화이트박스를 그대로 활용하려는 방향성을 갖고 있다. 또한 소프트웨어-정의 접근법의 특장점을 미들박스 환경에 반영하기 위하여, 미들박스 단위가 아닌 미들박스의 세부 모듈단위로 배포하고, 이를 체이닝하는 접근법을 취함으로써 미들박스의 혁신성, 유연성을 향상시켰다. 미들박스 환경을 소프트웨어-정의 관점으로 변화시키려는 OpenBox와 달리, CORD (Central Office Re-architected as a Data Center) 프로젝트는 그 이름에서 볼 수 있듯 기존 통신 사업자의 전화국사를 SDN/NFV/Cloud 통합 기반의 SDI 형태로 변화시키기 위한 보다 큰 규모의 오픈소스 하드웨어/소프트웨어 프로젝트에 해당된다. CORD에서는 기존 전화국사를 SDI 형태로 변화시키기 위하여 기존의 특수 장비들이 아니라 상용의 융합형 자원박스로 구성된 랙(Rack) 규모의 클러스터를 활용한다. 그리고 클러스터 상에 OpenStack 클라우드 운영체제를 적용하여 VNF (Virtual Network Function)가 동작할 기본 환경을 구성하고, ONOS SDN 제어기를 통해 중앙에서 전체 트래픽 플로우를 스티어링(Steering) 한다. 그리고 XOS라는 오케스트레이션 운영체제가 OpenStack 및 ONOS를 오케스트레이션하여 중앙에서 유연하게 관제하도록 한다. CORD는 주요 활용 케이스로 M-CORD (Mobile-CORD), R-CORD(Residential-CORD), A-CORD(Analytics-CORD), E-CORD(Enterprise-CORD)의 네 가지 경우를 정의하여 개발을 진행하고 있다.

상기한 융합형 자원 클러스터 기반의 세계적인 동향과 궤를 같이하기 위해 K-Cluster는 <그림 3-4>와 같이 구성되어야 한다. 먼저 K-Cluster의 왼쪽은 SDI 종단 영역에 위치한 IoT를 위한 다양한 센서와 액츄에이터들을 연계하면서 실시간을 지향하는 데이터를 수합하여 주변 환경과 상호작용하도록 지원해야 한다. 또한 K-Cluster는 SDI 에지 영역에 위치한 Cloud의 역할을 담당하기 위해 SDN, NFV, FastData (실시간 데이터 처리 및 해석) 기능들을 지원해야 한다. 이어서 오른 편에 위치한 SDI 코어 영역의 클라우드 데이터센터를 보조하면서 대규모의 자원이 소요되는 BigData 처리/해석과 고성능 컴퓨팅(High Performance Computing: HPC) 기능도 부분적으로 담당한다. 이와 같이 K-Cluster 는 전체적으로 인프라 자원들을 총괄하는 자동화된 관제센터(DevOps Tower)를 중심으로 종단/에지/코어 영역에서 요구하는 각종 기능들은 통합적으로 제공해야 한다. 마지막으로 K-Cluster 구축과 운영이 효율적이고 확장되기 쉽도록 오픈소스에 기반한 세부적인 자원 구성과 KOREN/KREONET과 같은 연구개발 네트워크와의 연동을 통해 "Federated Clouds"에 대응하게 만들어 소위 K-ONE Playground 통합개발환경을 준비하는 것이 필요하다.

나. K-Cluster 의 세부 구성 및 특성

최근 다양한 기기들과 자연/사회 현상들 로부터 발생하는 막대한 데이터를 HPC/BigData 기술과 접목하여 분석/가공하여 정보(information), 지식(knowledge), 지능(intelligence) 등으로 정리하고 이를 기반으로 사용자들을 위한 다양한 서비스들과 접목하여 고도화된 지능형 서비스들로 변모 시키는 것이 대세로 자리잡고 있다. 이에 따라 SDI 환경을 구성하는 융합형 박스들을 클러스터 형식으로 하나로 묶은 후에 계산 중심의 HPC 클러스터 기능과 데이터 중심의 BigData 클러스터 기능을 자유롭게 넘나들면서 지원하는 것이 필요하다. 또한 자유롭게 넘나드는 클러스터 부분을 급속도로 확산하는 클라우드 데이터 센터 차원으로 확대해서 살펴보면, 대용량의 데이터의 저장을 선도하는 아마존 AWS, 마이크로소프트 Azure 등의 클라우드 진영이 슈퍼컴퓨팅 영역에서 선도하던 고성능/대용량 계산을 위한 고급 자원집합을 온-디맨드(On-demand) 형태로 제공하는 것까지 확대하는 추세이다.

[그림 3-] 인텔리전스 서비스를 위한 융합형 박스 기반의 K-Cluster

최근 다양한 기기들과 자연/사회 현상들 로부터 발생하는 막대한 데이터를 HPC/BigData 기술과 접목하여 분석/가공하여 정보(information), 지식(knowledge), 지능(intelligence) 등으로 정리하고 이를 기반으로 사용자들을 위한 다양한 서비스들과 접목하여 고도화된 지능형 서비스들로 변모 시키는 것이 대세로 자리잡고 있다. 이에 따라 SDI 환경을 구성하는 융합형 박스들을 클러스터 형식으로 하나로 묶은 후에 계산 중심의 HPC 클러스터 기능과 데이터 중심의 BigData 클러스터 기능을 자유롭게 넘나들면서 지원하는 것이 필요하다. 또한 자유롭게 넘나드는 클러스터 부분을 급속도로 확산하는 클라우드 데이터 센터 차원으로 확대해서 살펴보면, 대용량의 데이터의 저장을 선도하는 아마존 AWS, 마이크로소프트 Azure 등의 클라우드 진영이 슈퍼컴퓨팅 영역에서 선도하던 고성능/대용량 계산을 위한 고급 자원집합을 온-디맨드(On-demand) 형태로 제공하는 것까지 확대하는 추세이다.

BigData/FastData 클러스터와 HPC 클러스터가 감당해야 하는 다소 이질적인 워크로드(workload)들을 하나의 융합형 박스 클러스터를 가지고 처리하도록 구성하는 것은 매우 어려운 작업이다. 즉 하이퍼바이저(hypervisor) 중심으로 가상화 기술이 발전하여 고도화됨에 따라서 계산/저장/네트워킹의 모든 측면에서 가상화가 가능하도록 하는 수준에 근접하고 있다. 이러한 추세에 부합하면서 융합형 박스 기반의 자원집합이 등장하고 확산하기 이전에는, 대용량/실시간 계산 또는 빅데이터 워크로드만을 위해 특별하게 제작된 전용 클러스터가 반드시 필요했다. 전용 클러스터는 고가의 하드웨어 자원들과 특화된 소프트웨어 자원이 요구된다. 그러나 <그림 8>에 제시한 바와 같이 계산/저장/네트워킹을 하나의 박스에 담고 박스 숫자를 늘리는 융합형 자원집합의 등장과 함께, HPC 및 BigData/FastData 클러스터가 요구하는 워크로드를 통합적으로 처리하는 것이 용이해 지고 있다.

따라서 HPC 및 BigData/FastData 클러스터를 융합형 박스기반으로 통합적으로 제공하는 K-Cluster구성이 필수적이다. 다른 측면에서도 K-Cluster 는 SDI 참조모델의 에지 클라우드에 대응하는 개념으로써 좌측으로는 IoT를, 우측으로는 코어 영역의 클라우드의 두면서 양쪽 사이의 중계 역할도 수행해야 한다. 이를 위해 K-Cluster는 네트워킹 측면의 연결성 제공을 위한 SDN/NFV기능의 제공뿐만 아니라, IoT 사물들 로부터 생성되는 막대한 데이터를 일차적으로 처리하는 역할과 함께 코어 클라우드에서 수행되는 막대한 양의 계산을 위한 보조 자원으로써 동작해야 한다. 그러므로 융합형 자원박스로 구성하고 오픈소스 소프트웨어를 적용한 K-Cluster 를 활용함으로써, IoT 데이터를 위한 FastData 기능과 함께 코어 클라우드의 보조를 위한 HPC/BigData 클러스터 기능을 지원하도록 준비해야 한다.

또한 구축/운영하는 K-Cluster는 오픈소스 하드웨어를 용이하게 적용할 수 있는 화이트박스 개념의 장비들로 <그림 3-5>와 같이 구성하여 경제성이 확보되어야 한다. 이때 K-Cluster 가 K-Tower, K-Fabric, K-Cube, IoT-Cloud Hub등으로 나눠지는 세부적인 구성을 효과적으로 감당하는 오픈소스 중심의 하드웨어와 소프트웨어를 적용하는 것도 필수적이다.

[그림 3-] 화이트박스를 활용한 경제적인 K-Cluster

먼저 K-Tower는 K-Cluster 전체를 DevOps(개발운영병행체제) 관점에서 관리/운영의 자동화를 위한 단일 또는 복수의 K-Box들로 구성된 관제(monitor & control)을 전담한다. K-Tower는 내부적으로 오픈소스 DevOps 도구를 활용하여 자동화를 지원하는 Provisioning 센터, Visibility 센터, Orchestration센터, 그리고 Intelligence 센터를 위한 지원역할을 담당하는 소프트웨어 적인 기능들을 포함한다.  상기한 각종 센터들을 위한 기능들과 함께 K-Tower 상에는 K-Cluster의 대표 인터페이스 역할을 수행하는 SmartX 에이전트가 위치하여 K-Cluster와 중앙 DevOps 타워와의 상호작용을 위한 창구 역할을 수행한다. SmartX 에이전트는 K-Cluster 간 상호작용을 위한 창구 역할도 수행하여 다수의 K-Cluster들의 효과적인 연동도 지원한다. 그리고 K-Cluster의 하단부에 위치한 K-Cube는 다수의 동종 K-Small 박스 자원들로 구성된 K-Cluster 내부의 클러스터로써 계산/저장/네트워킹을 담당하는 공유된 자원집합을 지칭한다. 예를 들어 K-Small 융합형 박스를 클러스터링 한 K-Cube를 활용하면 앞서 설명한 SDN/NFV/Cloud 등의 다양한 에지 클라우드의 기능들을 수용할 수 있다. 그러면 K-Tower는 에지 클라우드에서 요구되는 다양한 기능들을 내부에 소재하여 소프트웨어 기반으로 자동화된 각종 센터 기능들을 통해 K-Cube가 감당하도록 설정하고 운영한다.

그리고 K-Fabric은 K-Cluster의 중앙에 위치하여 물리/가상 네트워킹 기능들을 활용하여 패브릭 형태의 밀결합된 네트워킹을 구성한다. 이를 통해 K-Clsuter 구성 요소들인 K-Tower, K-Cube, IoT-Data Hub 간의 빠르고(fast) 유연하며(flexible) 안정된(reliable) 연결성을 제공한다. 이를 위한 활용하는 K-Switch스위치 자원은 K-Cluster에서 요구하는 연결성을 제공하기 위해 API를 통해 소프트웨어로 모든 부분이 제어 가능한 오픈소스 네트워킹 박스를 의미한다. K-Switch 자원은 Linux Foundation OpenSwitch, Big Switch ONL (Open Networking Linux) 등의 리눅스를 기반으로 개발되는 네트워킹 운영체제를 활용하면 효율적이다. 또한 K-Fabric를 K-Tower의 DevOps 도구를 통해 소프트웨어로 제어하는 것이 가능하며, 새로운 네트워킹 기술들을 손쉽게 적용하도록 지원함으로써 K-Cluster의 유연성을 향상시켜야 한다.

한편 K-Cluster를 IoT 환경과 연계하기 위해서 IoT-Cloud Hub를 교두보로 활용한다.  구체적으로 IoT 환경의 다양한 센서 및 엑츄에이터들 과의 통신에 대응하기 위한 3G/4G, WiFi, LoRa IoT등과 같은 무선 인터페이스를 통해 IoT를 K-Cluster에 물리적으로 연계할 수 있다. 이를 통해 IoT 환경에서 발생하는 다양한 소량의 데이터를 전달받아 K-Cluster로 전달하는 진입로의 역할을 수행한다. 이와 동시에 연결된 IoT 환경들을 Cloud 입장에서 관제하는 대장 역할을 수행하면서 메쉬 형태로 구성되는 IoT와 Cloud 간의 네트워킹을 지원해야 한다. 즉 IoT-Cloud Hub라는 중간자를 통해 IoT와 K-Cluster가 담당하는 μCloud 간의 이질적인 극복하면서 매끄럽게 연계하는 것이 중요하다.

정리해 보면 K-Tower, K-Fabric, K-Cube, IoT-Data Hub등으로 구성된 K-Cluster 모델을 활용하면 에지 클라우드에서 요구하는 SDN/NFV/Cloud 통합과 FastData/BigData/HPC 기반의 다양한 서비스를 저렴한 상용 화이트박스들을 활용하여 유연하게 대응할 수 있다.

K-Cluster를 중심으로 하는 SDI에서는 지속적으로 증가하는 자원의 요구에 대응하기 위한 다양한 규모의 확장(scale-out)이 요구된다. <그림 3-6>에 제시한 것과 같이, 가상화 및 박스 클러스터링 개념과 관련 기술들이 급격히 발전함에 따라 박스 자체를 키워서 내부 자원을 향상/보충하는 Scale-up 방식의 규모 확장과 더불어, 박스 숫자를 늘리고 이를 클러스터링 하여 하나의 논리적인 박스처럼 활용하는 병렬적인 규모 확장인 Scale-out 방식이 자리잡고 있다.

[그림 3-] 박스 내부와 복수 개의 박스간의 빠른 연결을 모두 포괄하는 K-Cluster

따라서 K-Cluster 는 SDI 상의 다양한 서비스를 유연하게 수용하도록 상기한 Scale-up 및 Scale-out 자원집합의 확장에 통합적으로 대응해야 한다. 가장 기초적인 수준으로는 K-Cluster를 구성하는K-Box, K-Switch, K-Small 박스의 내부 하드웨어 자원을 확충하는 박스 수준의 Scale-up 이 가능하다. 그리고 K-Cluster의 박스 숫자를 늘리고 고속의 K-Fabric을 통해 박스들을 연동하는 것도 가능하다. 따라서 박스에 기반한 자원집합의 확충이 하나의 거대한 논리적 박스의 내부 자원을 확충한 것과 동일하게 만들어지므로 박스 수준의 Scale-out이자 클러스터 수준의 Scale-up 구도로 K-Cluster의 효과적인 규모 확장이 가능하다.

또한 하나의 K-Cluster 내부만을 바라보는 국지적인 시야에서 벗어나 SDI 전체의 관점에서 규모 확장 이슈를 바라보는 시야도 필요하다. K-Cluster가 대응하는 에지 클라우드 관점에서 바라보면, K-Cluster는 종단에 산재한 IoT환경에 직접적으로 대면하는 소규모의 클라우드 환경으로써 각각의 클러스터가 다수의 사이트에 분산 배치된다. 따라서 다수의 사이트들에 배포된 다수의 K-Cluster들을 SDI 전체적인 시점에서 바라본다면, K-Cluster들의 자유로운 Scale-out을 통해 SDI 전체적인 규모의 확장도 용이해 진다. K-Cluster 중심의 SDI에서는 중앙에 위치한 DevOps Tower가 멀티사이트에 산재한 K-Cluster들을 총괄하여 관리한다. K-Cluster의 Scale-out을 위해 K-Cluster의 K-Tower에 위치하는 SmartX Agent가 DevOps 타워와 상호 통신을 함으로써, 인프라 운영자는 하나의 DevOps 타워를 통해 멀티사이트 인프라를 손쉽게 확장하고 관제할 수 있다.

추가로 SDI 전체적인 규모의 확장은 이슈의 복잡성과 대상 환경의 다양성으로 인하여 이를 체계적으로 지원하는 기반 기술이 준비되어야 한다. 규모 확장에서 클러스터의 Scale-up은 자원의 클러스터링 및 오케스트레이션이 핵심적으로 요구된다. 또한 클러스터의 Scale-out은 박스들 간이나 멀티사이트 간의 자동화된 고속의 연결성 확보가 기반이 된다. 관련하여 단일 또는 복수개의 사이트들의 수 많은 자원 박스들을 클라우드 차원에서 연계(federation)하는 OpenStack 클라우드 운영체제도 중요하다. 규모를 줄여서 단일 사이트에 위치한 다수의 이질적인 자원 박스들을 클러스터링 하도록 지원하는 Apache Mesos, Kubernetes 등의 컨테이너 지향적인 오픈소스 소프트웨어 프로젝트들이 성장함에 따라 클러스터 수준의 Scale-up도 상당 부분 진행된 상태이다. 최근에는 멀티사이트 환경에서 클러스터들을 연계하는 방식의 클러스터 Scale-out을 위한 멀티사이트 기술도 화두가 되고 있으며, 이를 위한 다양한 시도들이 여러 SDN/NFV/Cloud 관련 오픈소스 소프트웨어 프로젝트 들에서 모멘텀을 얻고 있다.

다. 복수의 K-Cluster 기반 클러스터들을 연동한 K-ONE Playground

고립된 하나의 박스, 하나의 클러스터, 하나의 사이트를 고도화 하는 전략은 기술적으로 이미 많이 성숙되어 자원의 용량 및 성능 측면에서 큰 향상을 기대하는 것은 어려우며, 근본적으로 자원 활용의 유연성/확장성 측면의 커다란 단점을 내포하고 있다. 게다가 다수의 멀티 자원요소들 간의 연결성을 제공하는 클러스터링, 네트워킹 기술이 고도화 됨에 따라 다수의 요소를 연결함으로써 발생하는 병목현상, 성능저하 보다 자원의 클러스터링을 통한 유연하고 확장성 있는 활용이 큰 가치를 갖게 되었다. 따라서 최근에는 <그림 3-7>의 우측 상단과 같이 멀티박스를 넘어서 멀티리전, 멀티사이트, 심지어 멀티도메인과 같이 다양한 멀티 이슈에 대응하는 MultiX가 ICT 인프라의 연구 키워드의 하나로 부상하고 있다.

[그림 3-] MultiX 실증에 대응하는 SmartX Playground

이에 따라 국내외 사용자들에게 SDI 기반의 미래인터넷 실증 환경을 제공하기 위한 SmartX Playground는 MultiX에 대응하는 실증을 위해 기존의 단일 SmartX 박스를 중심으로 한 SDN/Cloud 통합 위주의 OF@KOREN / OF@TEIN Playground 를 확대하고 있다 [13-15]. 다수의 사이트에 다수의 융합형 자원박스들로 구성된K-Cluster의 시제품을 배포하고 이들 K-Cluster들을 KOREN/KREONET 네트워크로 연동하는 멀티사이트 구성의 K-Cluster 기반의 K-ONE Playground를 2016년 12월을 목표로 구축하고 있다. 상기한 바와 같이 K-Cluster가 SDN/NFV/Cloud 등의 다양한 인프라 기술의 통합에 대한 적응성을 갖고 있으므로, 공통된 K-Cluster 모델을 같이 사용하면 다양한 사용자들이 요구하는 ICT 인프라를 손쉽게 훈련할 수 있다. 그리고 K-Cluster라는 공통된 구성의 하드웨어/소프트웨어 조합을 다수의 사이트들에 배치하고 연동하여 활용하면 이질적인 박스들을 단순하게 묶어서 활용하는 경우에 대비하여 하드웨어/소프트웨어를 구성하고 활용하는 노력이 단축할 수 있다.

또한 2017년 이후에는 K-ONE Playground의 규모적인 확장을 위해 Playground 내부의 사이트 확보를 통한 내부 Scale-out 확장뿐만 아니라 <그림 11>에 제시한 여러 Playground들간의 Federation을 통한 규모 확장도 목표로 한다. 이를 위해 미래인터넷 실증을 위해 운영 중인 기존 SmartX Playground를 상호 연계하는 노력을 수행한다. 우선 국내 연구자들을 위해 국내 5개의 사이트에 배포한 융합형 자원 박스인 SmartX Box를 활용하여 IoT-Cloud서비스 실증을 위한 OpenStack 분산 클라우드 환경을 제공하는 OF@KOREN Playground를 연계할 예정이다. 또한 국외 10개 사이트를 대상으로 SDN-Cloud 실증 서비스를 제공하는 OF@TEIN Playground를 K-ONE Playground와 Federation 함으로써 Multi-X 실증을 위한 실용적인 테스트베드 환경을 제공할 수 있다. 게다가 K-ONE Playground 참여 사이트에서 개별적으로 운영하는 자원들도 K-ONE Playground에 연계하고자 한다. 이를 통해 소프트웨어 별로 요구되는 특수한 시험 과정을 공용개발환경에서 통합적으로 테스트할 수 있도록 확장성을 제공함으로써, 손쉽게 자신이 개발한 소프트웨어를 SmartX Playground에 연계하는 MultiX 실증을 시도할 수 있다.

추가로 K-ONE Playground는 국내 다양한 연구개발 기관에서 개발하는 SDN/NFV/IoT-Cloud 관련 오픈소스 소프트웨어를 공유, 협업하기 위한 시스템을 제공하는 기반 환경을 제공함으로써 한국형 오픈소스 생태계를 조성하는 것을 목표로 하고 있다. K-ONE Playground를 통해 SDN/NFV/IoT-Cloud 환경을 통합하는 차세대 인프라 상에서 실증적이고 자동화된 개발/시험이 가능해 짐으로써 차세대 네트워킹 인프라에서 실제 서비스 운용이 가능한 고수준의 소프트웨어 개발이 가능할 것으로 기대한다.

라. 대응 방향 모색

최근 ICT 인프라를 SDN/NFV/Cloud 통합 기반으로 고도화하기 위한 융합형 소프트웨어-정의 인프라를 향한 현실적인 변화가 국내에서도 점차 가시화되고 있다고 판단된다. 즉 Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 등의 선도적인 하이퍼스케일 클라우드들의 폭발적인 세력 확장에 대비하기 위해 국내 현실에 맞는 통합된 융합형 소프트웨어-정의 지향 인프라를 상상해 보고 이를 훈련하기 위해 공용개발환경을 구축하고 활용해야 한다. 본 이슈분석서에서 제안한 K-Cluster 와 같은 에지 클라우드 중심의 실용적인 오픈소스 기반 클러스터의 구축과 이들의 멀티사이트 확산을 통한 통합된 K-ONE Playground 운영으로 성숙시켜서 확보하는 실용적인 경험 축적을 통해서 향후 국가적인 소프트웨어-정의 인프라로의 혁신을 위한 현실적인 전략과 기술이 도출되기를 희망한다.

국내의 ICT 인프라와 서비스가, 기존과 같은 단편화의 비효율성을 극복하면서, 향후 소프트웨어-정의 기반으로 유연하고 경제적으로 전환됨으로써 인프라 성능, 안정성, 효율성을 개선함과 동시에 구축/운용 비용을 절감하고, 추가적으로 서비스 제공을 다양하게 만들 것이다. 따라서 오픈소스 개발 방식과 자연스럽게 결합된 맞춤형으로 개방된 협력 생태계를 만들어 내는 인프라/플랫폼/서비스 통합과 이를 활용하는 개방형 혁신이 매우 중요하다. 이를 통하여 다양한 ICT 융합에 의한 공장, 도시, 에너지, 교통 등의 산업인터넷(Industrial Internet) 전반에서 공통적으로 요구되는 개방형 소프트웨어-정의 인프라와 이에 기반한 지능화 기술들을 확보해야 한다.

참고 문헌

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[2] The OpenDaylight Platform, https://www.opendaylight.org/.

[3] ONOS - A new carrier-grade SDN network operating system, http://onosproject.org/.

[4] OPNFV, https://www.opnfv.org/.

[5] OpenStack Open Source Cloud Computing Software, https://www.openstack.org/.

[6] 김종원, "오픈소스 융합형 화이트 박스에 기반한 소프트웨어-정의 인프라 환경," OSIA Standards & Technology Review Journal, vol. 28, no. 1, Mar. 2015.

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[10] M. Satyanarayanan, et al., "The Case for VM-Based Cloudlets in Mobile Computing," IEEE Pervasive Computing, vol. 8, no. 4, pp. 14-23, Oct. 2009.

[11] A. Bremler-Barr, Y. Harchol, and D. Hay, "OpenBox: Enabling Innovation in Middlebox Applications," In Proc. of the 2015 ACM SIGCOMM Workshop on Topics in Middleboxes and Network Function Virtualization, ACM, pp. 67-72, Aug. 2016.

[12] L. Peterson, A. Al-Shabibi, T. Anshutz, S. Baker, A. Bavier, S. Das, J. Hart, G. Palukar, and W. Snow, "Central Office Re-Architected as a Data Center," IEEE Communications Magazine, IEEE, vol. 54, no. 10, Oct. 2016.

[13] 한상우, 차병래, 김남곤, 김종원, "미래인터넷 개념 실증을 위한 서비스 지향 테스트베드 구축 및 운영,"한국통신학회지 정보와통신, vol. 29, no. 3, Mar. 2012.

[14] J. Kim, "Realizing futuristic service composition with programmable and virtualized pools of unified resources," Proc. Int. Conf. on Future Internet Technologies, Beijing, China, June 2013.

[15] 김종원, "신속하고 경제적인 서비스 실증을 위한 SDN지원 시험환경의 개발 및 운영," SK Telecommunications Review, vol. 23, no. 5, 2013년 10월.