해피레포트 - [테마특강]그리드컴퓨팅 환경관리

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[테마특강]그리드컴퓨팅 환경관리

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◆드미트리 체레빅 CA R&D부문 부사장 dchdi01@ca.com 약력 67년 모스크바 출생 모스크바물리공대(MIFI)에서 인공두뇌학 전공 세계적인 체스 챔피언인 미카일 보트비닉이 이끄는 컴퓨터 체스 프로그램 개발 참여 95년 CA 입사 이후 잉그레스·자스민 등 DB개발 업무 담당 CA의 CMS 솔루션인 클레버패스 엔터프라이즈 콘텐츠 매니저 개발 주도 현 최고기술책임자(CTO) 직속 R&D 및 기술전략부서 담당 부사장 그리드 컴퓨팅은 엔드투엔드 IT인프라 관리에 몇 가지 새로운 숙제를 던진다. 이 때문에 관리가 불가능해지거나 우리의 지식이 무용지물이 되는 것은 아니다. 그리드 컴퓨팅을 가능케 한 기술진보의 많은 부분이 그리드 컴퓨팅 환경을 효과적으로 관리하는 데도 똑같이 적용될 수 있다. 기존의 분산시스템은 노드가 수백, 수천개인 반면 그리드는 노드가 수백만, 수억개를 훌쩍 넘는다. 최근 한 자료에 따르면 인터넷 이용자가 5억명에 육박하고 있다. 극단적으로 이들 사용자 개개인이 공동 저장소에 1Gb의 디스크 공간을 내놓는다면 총 저장용량은 50만PB에 이른다. 이만한 저장용량을 관리한다는 것은 언뜻 생각하기만 해도 그 양에 기가 질리게 된다. 기존 분산시스템에서는 관리환경이 라우터·서버·워크스테이션·데이터베이스·애플리케이션서버·사용자·디렉터리 등 수백 종류의 관리대상으로 이뤄진다. 그리드 컴퓨팅 환경은 그보다 훨씬 다양해 분산환경의 하드웨어와 소프트웨어는 물론 개인휴대단말기(PDA), 휴대폰, 셋톱 케이블 박스, 게임콘솔 등까지 포함한다. 컴퓨터게임 산업은 전통적으로 하이테크의 외연을 넓히는 데 앞장서 왔다. 마이크로소프트의 ‘에이지 오브 엠파이어’나 소니의 ‘에버퀘스트’와 같은 초대형 멀티플레이어 컴퓨터게임을 예로 들어보자. 이런 게임은 수만명이 동시에 즐길 수 있다. 게임에 참여하는 사람은 PC는 물론 아주 가까운 장래에는 네트워크화된 게임콘솔, 그보다 조금 먼 장래에는 태블릿PC 또는 PDA와 같은 이동기기를 이용할 수도 있다. 게임을 늘 최신 상태로 공유하도록 하기 위해서는 수천대의 서버가 필요하다. 이처럼 기업, 정부 및 군 기관의 정보시스템들이 점점 더 커지고 복잡해지리라는 것은 누구나 쉽게 상상할 수 있는 일이다. 분산시스템은 일반적으로 운영 및 관리를 위한 중심점이 있다. 노드가 수천개에 이르는 분산시스템은 최종적으로 한 사람의 관리자에게 보고되도록 관리되는 것이 보통이다. 이는 가장 순수한 형태의 그리드와 많이 다르다. 5억대의 PC가 서로 연결돼 거대한 저장장치를 형성하는 예를 살펴보자. 이 환경은 관리자가 5억명이고, 관리자 개개인이 자신의 ‘미미한’ 저장장치를 책임진다. 그 관리자들은 언제든 자신의 디스크 드라이브를 다시 포맷하거나 시스템을 끌 수 있다. 전통적인 애플리케이션의 구성요소들은 보통 사전에 구성된 일련의 데이터베이스서버, 애플리케이션서버, 웹서버, 네트워크 라우터 등으로 이뤄진 정적인 환경에서 움직인다. 하지만 그리드에 배치된 애플리케이션은 최종적인 접합과 크로스 플랫폼이라는 웹서비스의 본질과 속성을 가지고 있는 만큼 늘 변화하는 일련의 구성요소들로 이뤄진다. 한편으로는 이 구성요소들이 네트워크의 다른 노드들에 수용될 수도 있다. 이 노드들은 서로 독립적으로 관리되고 다른 부서나 조직에 소속될 수도 있다. 이같은 환경에서 애플리케이션을 관리한다는 것은 만만찮은 일이다. ◇관리의 기본=그리드 관리시스템의 요소 정의에 앞서 시스템 관리의 기본부터 짚어보자. 적응제어이론(ACT:Adaptive Control Theory)에 따르면 관리대상 시스템은 플랜트, 컨트롤러와 매개변수 조정 모듈로 이뤄진다. 그 시스템에는 두 가지 피드백 고리가 있다. 표준 피드백 고리는 플랜트의 출력을 측정하는 센서들의 정보를 컨트롤러에 보낸다. 컨트롤러는 센서들에서 수집한 값을 목표값과 비교한다. 그 값들의 차이가 특정 델타를 초과하면 컨트롤러가 플랜트에 보정신호를 보내 그 활동을 조정한다. 정적인 환경에서는 표준 피드백 고리만으로 시스템의 최적 성능을 충분히 유지할 수 있다. 그러나 동적인 환경에서는 컨트롤러의 배선 로직이 효과적이지 못할 수도 있다. 이 문제는 매개변수 조정 모듈과 보조 피드백 고리를 도입하면 해결된다. 보조 고리는 플랜트의 출력을 측정한 센서들의 값과 컨트롤러의 제어신호를 매개변수 조정 모듈로 보내는 데 쓰인다. 그 모듈은 컨트롤러의 ‘오류’, 즉 컨트롤러의 신호가 플랜트의 출력을 보정하지 못하는 경우가 없는지 감독한다. 그런 경우가 발생하면 매개변수 조정 모듈이 유효성을 높이기 위해 컨트롤러 로직의 재배선을 시도한다. 이 매개변수 조정 모듈은 관리시스템의 조정 및 학습 구성요소를 상징한다. 시스템의 활동을 환경의 새로운 상황과 변화에 적응시킬 수 있다. 이것은 규칙 기반 시스템이나 신경망으로 흔히 구현되는 시스템의 지능 부문이다. 여러 가지 매개변수를 조정하는 다양한 단계가 있고 각 단계에 따라 지능의 수준을 높일 수 있다. 그림1 참조 ACT의 원리들은 항공기·로봇·인공위성·화성탐사선 등 늘 변화하는 환경에서 활동하는 복잡한 시스템들을 효과적으로 관리하는 데 이용되고 있다. 또 복잡한 정보시스템을 제어하고 관리하는 데도 이용된다. ACT 플랜트는 정보시스템 관리의 세계에서 관리대상들의 집합으로 치환된다. 네트워크에 직접이든 간접이든 연결될 수 있는 것은 모두 관리대상으로 간주된다. 네트워크 라우터, 저장장치, 서버, 무선전화, PDA, 자판기, 심지어 포뮬러원 자동차까지 그 대상에 포함된다. 에이전트는 센서와 작동기의 역할을 함께 한다. 그것은 관리대상에 관한 정보를 모아 관리콘솔에 보낸다. 아울러 관리콘솔의 제어신호에 따라 관리대상의 운동에 영향을 미친다. 관리콘솔은 ACT 컨트롤러의 역할을 한다. 그것은 에이전트가 수집한 매개변수값을 매개변수 목표값과 비교해 필요한 만큼 조정한다. 조정은 사전에 정의된 관리정책을 기초로 자동으로 이뤄지거나 시스템 관리자의 도움을 받을 수도 있다. 관리시스템의 지능 구성요소는 분석과 예측 모듈로 상징된다. 이 모듈은 변화하는 환경조건에 따라 자동으로 관리정책을 조정하는 데 이용되곤 한다. 예를 들어 CA의 유니센터에서는 이것이 신경망에 의해 축적된 경험 지식에 기초해 새로운 규칙과 정책을 추론할 수 있는 정교한 신경망 기술의 도움을 받아 행해진다. 분석과 예측 모듈은 또 관리하는 사람이 경험으로부터 배우고 적응시켜 시스템을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 데이터와 마이닝 도구로 사용되기도 한다. 그림2 참조 ◇그리드 관리=그리드 컴퓨팅 관리시스템의 목표는 응답시간, 처리량, 보안, 평균 고장시간 등과 같은 매개변수들로 측정되는 그리드 컴퓨팅 환경의 최적 성능을 달성하는 것이다. 앞서 논의한 대로 그러한 관리시스템은 규모, 다양성, 분권화 및 역동성의 문제에 부딪치게 될 것이다. 다행스럽게도 조물주는 이 문제를 풀어가는 방법을 우리보다 훨씬 먼저 알고 있었다. 인간이라는 유기체의 신경계는 수십억개의 감각기관(센서·에이전트)과 수십억개의 말초기관(작동기·에이전트)을 다뤄야 한다. 조물주가 내린 답은 나중에 공학자와 과학자들이 ‘레이어드 아키텍처(layered architecture)’ 또는 ‘계층시스템(hierarchical system)’으로 부른 바로 그것이다. 그림3 참조 우리는 관리대상에 직접 접촉하는 수백만 에이전트의 정보에 중앙 관리콘솔이나 컨트롤러가 매몰되지 않도록 몇 가지의 중간 에이전트 층을 두고 있다. 그 모든 계층에서 에이전트들은 자신의 한정된 권한구역 안에서 한정된 일련의 목표를 달성하기 위해 독립적인 관리결정을 내릴 수 있다. 예를 들어 중앙처리장치(CPU)의 최적 온도를 유지하는 책임을 맡은 에이전트는 CPU 팬의 속도를 독립적으로 변경할 수 있다. 그때 이 에이전트는 CPU가 고객주문처리라는 보다 큰 업무를 해결하는 데 사용되고 있다는 사실을 의식하지 않는다. 주문처리는 그 계층의 훨씬 높은 층에 있는 에이전트가 관리한다. 적응제어 이론처럼 높은 층의 에이전트들은 낮은 층에 있는 에이전트들의 활동을 조정한다. 그 조정은 관리대상 환경의 변화 조건에 따라 이뤄지며 신경망, 패턴 매칭, 논리적 규칙 추론 , 그리고 기타 신경기술들의 도움을 받아 자동 수행될 수 있다. 본질적으로 에이전트들의 계층은 대규모의 자체 치료·적응·관리시스템이라고 할 수 있다. 이것은 가장 웅장한 그리드 컴퓨팅 환경을 충분히 관리할 만한 규모로 확장될 수 있다. 계층 관리시스템은 SF 속의 얘기가 아니다. 이미 많은 현대식 관리시스템들이 계층시스템으로 구축되고 있다. 그리드 컴퓨팅 관리시스템은 다양성을 가능케 한 바로 메커니즘, 즉 웹서비스를 지렛대로 삼아 다양성에 대처할 수 있다. 에이전트는 목표 플랫폼에 적합한 방식으로 구현된 코드의 아주 가벼운 조각이다. 예를 들어 닷넷서버에서 움직이는 에이전트는 C+로 구현할 수 있다. 그것은 자바로 구현돼 유닉스 기종에서 움직이는 다음 층의 에이전트에 정보를 보고한다. 이 두 가지 에이전트는 SOAP과 XML 등 표준 웹서비스 프로토콜의 도움을 받아 데이터와 컨트롤을 쉽게 교환할 수 있다. 관리시스템은 일반적으로 플랫폼이 서로 다른 에이전트들의 개발을 단순화하기 위해 표준 프로토콜을 구현하는 함수 라이브러리를 탑재한 에이전트 개발 툴킷을 제공한다. 이 툴킷은 윈도, 솔라리스, AIX, 리눅스, HP-UX, x박스, 플레이스테이션2, 심비안 및 기타 수많은 플랫폼용으로 버전이 만들어질 수 있다. 한마디로 그리드 컴퓨팅 환경에서 플랫폼의 다양성은 표준 프로토콜과 그것을 상이한 플랫폼에 구현하는 툴킷을 토대로 접근함으로써 효과적으로 풀어갈 수 있다. 그리드 컴퓨팅 환경에서 인프라 관리의 분권화는 그리드 관리서비스의 가상화를 통해 해결할 수 있다. 흔히 그리드 컴퓨팅은 고정된 물리적 인프라의 상부에 가상공중망(virtual community network)의 창조를 가능케 하는 메커니즘으로 여겨지곤 한다. 정부, 학계 및 기업 연구소들에 설치된 슈퍼컴퓨터를 예로 들어보자. 이 슈퍼컴퓨터는 고정된 물리적 인프라의 일부로 서로 독립적으로 관리된다. 그와 동시에 과학자들은 필요할 경우 이 기계들을 결코 사소하지 않은 컴퓨팅 자원들을 요구하는 문제들을 푸는 데 이용될 수 있도록 가상 네트워크로 묶는 방법을 알고 있다. 그 핵심은 우리가 가상 네트워크의 요소들을 공급하는 총체적인 인프라는 항상 중앙에서 관리할 수 없지만 이 요소들로 구축한 가상 네트워크는 중앙에서 관리할 수 있는 점이다. 업무 자체는 무수한 시스템에서 돌아가지만 그 업무를 초기화한 사람은 그 시스템의 상태를 모니터링하고 그 활동에 영향을 미칠 수 있는 능력을 가져야 한다. 마찬가지로 테라바이트 단위의 데이터를 수천대의 PC에서 나온 가상 저장시스템에 저장하고 있는 조직은 그 PC의 상태에 관한 관리정보에 접근하는 방법을 가져야 한다. 또한 하드 드라이브의 일부를 청소하거나 최적화하는 등 합당한 범위 안에서 그 상태에 영향을 미칠 수 있어야 한다. 대규모 자원 가상 네트워크 관리는 대규모 가상 에이전트 계층의 도움을 받아 수행되고, 그리드 컴퓨팅 환경에서 가상 네트워크의 일원이 되는 모든 물리적 자원은 이 네트워크 관리에 이용되는 가상 에이전트 계층에 여러 에이전트를 내놓을 수 있다. 한 자원이 여러 가상 네트워크의 일원이 될 수 있기 때문에 그 에이전트는 다수의 가상 에이전트 계층에 속할 수 있다. 가상 에이전트 계층으로 흘러들어가는 정보와 거기서 흘러나오는 명령은 지금까지의 접근 제어 메커니즘의 도움을 받아 제어가 가능하다. 관리시스템은 그리드에서 돌아가는 애플리케이션이 구동되는 동안 가상 에이전트 계층을 역동적으로 생성·파기·수정함으로써 그리드 컴퓨팅 환경의 역동성에 대처할 수 있다. 이같은 능력은 앞서 논의한 분권화 대책의 자연스러운 연장선상에 놓여 있다. 그리드 컴퓨팅은 엔터프라이즈 관리분야에 도전의식과 과제를 불러오는 새로운 패러다임이다. 이 글에서 우리는 종래의 시스템들을 관리하면서 축적한 지식과 경험을 그리드 컴퓨팅 환경에서 전개된 애플리케이션과 시스템 관리에 성공적으로 적용할 수 있다고 논했다. 이는 그리드 컴퓨팅을 가능케 한 과학과 기술의 진보를 그대로 활용함으로써 가능하다.

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