cross-cutting 기반의 클라우드 서비스 품질 메트릭 및 sla 명세 기법 · 키워드:...
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ISSN 2383-630X(Print) / ISSN 2383-6296(Online)
Journal of KIISE, Vol. 42, No. 11, pp. 1361-1371, 2015. 11
http://dx.doi.org/10.5626/JOK.2015.42.11.1361
․이 논문은 2013년도 정부(미래창조과학부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을
받아 수행된 연구임 (No. NRF-2013R1A2A2A010682 56)
논문 수 : 2015년 4월 14일
(Received 14 April 2015)
논문수정 : 2015년 8월 22일†
††
†††
학생회원
정 회 원
종신회원
:
:
:
부산 학교 기 자컴퓨터공학과
부산 학교 물류 신네트워킹연구소 교수
부산 학교 정보컴퓨터공학부 교수
(Pusan National Univ.)
(Corresponding author임)
(Revised 22 August 2015)
심사완료 : 2015년 9월 13일
(Accepted 13 September 2015)
CopyrightⒸ2015 한국정보과학회ː개인 목 이나 교육 목 인 경우, 이 작물
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정보과학회논문지 제42권 제11호(2015. 11)
Cross-cutting 기반의 클라우드 서비스 품질 메트릭 SLA 명세 기법
(Quality Metrics of Cloud Service Based on Cross-cutting
and SLA Specification Mechanism)
안 민† 박 석
†† 염 근
†††
(Youngmin An) (Joonseok Park) (Keunhyuk Yeom)
요 약 클라우드 서비스가 증가하고 다양해짐에 따라 클라우드 서비스 사용자들의 요구사항을 만족하
는 가장 한 서비스를 찾아주는 클라우드 서비스 로커(CSB) 기술이 나타났다. CSB를 통해 클라우
드 서비스가 사용되는 것을 진시키기 해서는 서비스 수 약(SLA) 기반의 상 과정을 통해 사용
자들의 요구사항에 맞는 품질 수 을 보장하는 것이 요하다. 그러나 클라우드 서비스 유형 별로 품질
수 을 표 하는 측정 기 과 척도, 계산 방식이 서로 상이하다. 따라서 클라우드 서비스의 품질에 한
가변성을 분석하고, 분석된 품질 수 을 보장 개선하기 한 SLA 모델이 필요하다. 본 논문에서는
cross-cutting 개념을 용하여 클라우드 서비스의 유형 별 품질 메트릭을 분석하고 사용자와 제공자 간
의 품질 수 에 한 상을 담당하는 VSLA(Variable SLA) 메타모델을 제안한다.
키워드: SLA(Service Level Agreement), 품질 메트릭, 클라우드 컴퓨 서비스, 클라우드 서비스 로커
Abstract Depending on the increase amongst various cloud services, the technology of the Cloud
Service Broker (CSB) to find the most appropriate services to meet the needs of cloud service
consumers has emerged. In order to advance for cloud services to be used through the CSB, it is
important to ensure the quality level that meets the demands of consumers through a negotiation
process based on the Service Level Agreement (SLA). However, quality metrics of cloud services are
different from each other based on the measurement scale, which represents the quality level, and the
calculation for each type of cloud services. Therefore, it is necessary to analyze the variability of the
quality of cloud services and establish a SLA model for ensuring and improving the level of quality.
In this paper, we analyze the quality metrics for the specific type of cloud services by applying the
cross-cutting concept and propose a Virtual SLA (VSLA) meta-model.
Keywords: SLA(Service Level Agreement), Quality metric, Cloud computing service, Cloud service
broker
1362 정보과학회논문지 제42권 제11호(2015. 11)
1. 서 론
최근 들어 인터넷을 통해 언제 어디서나 하드웨어나
소 트웨어 등의 IT 자원을 필요한 만큼 이용할 수 있
는 클라우드 컴퓨 패러다임이 각 받고 있다. 클라우
드 컴퓨 은 기업이나 사용자들에게 IT 서비스를 유연
하게 제공하며, IT 자원을 사용하는데 지불하는 비용을
약할 수 있도록 해 다. 한, 사용자의 치나 장치
와 상 없이 사용자의 요구를 바탕으로 비된 모든
로세스들과 응용을 빠르게 분배하고 용이하게 조정하는
것을 가능하게 한다[1]. 다양한 유형의 클라우드
서비스가 생겨나고 있으며, 클라우드 서비스는 크게 3가
지 유형으로 나뉜다: IaaS (Infrastructure as a Service),
PaaS (Platform as a Service), SaaS (Software as a
Service). IaaS는 서버를 운 하기 한 컴퓨트 자원,
네트워크, 스토리지 등을 가상의 환경에서 쉽고 편하게
이용할 수 있게 서비스 형태로 제공한다. PaaS는 서비
스를 개발할 수 있는 랫폼과 그 환경을 이용하는 응
용 로그램을 개발 배포할 수 있는 API를 제공한
다. SaaS는 클라우드 환경에서 동작하는 응용 로그램
을 서비스 형태로 제공한다.
클라우드 서비스가 사용되는 것을 확산 가속시키
기 해서는 사용자의 요구사항을 충족하는 품질을 보
장하는 것이 요하다. 이를 해 재 제공되거나 향후
제공될 서비스의 품질에 한 분석이 되어야 한다. 그러
나 IaaS, PaaS, SaaS 등과 같이 클라우드 컴퓨 의 서
비스 상이나 달 모델에 따라 서비스의 품질 요건과
속성이 달라질 수 있다[1]. 한, 클라우드 서비스 제공
자들로부터 제공되는 품질 속성이 각각 다른 기 으로
측정되며 계산 단 한 다르다[2,3]. 이로 인해 클라우
드 서비스를 이용하는 사용자들이 유사한 서비스를 제
공하는 서로 다른 제공자들에 의해 기술된 품질 속성을
일일이 비교하는 것이 어려워졌다. 따라서 클라우드 서
비스 제공자와 사용자 사이에서 클라우드 서비스에
한 개 역할을 하는 클라우드 서비스 로커의 필요성
이 두되었다.
부분의 클라우드 서비스 로커는 서비스 수
약(Service Level Agreement, SLA)을 기반으로 사용
자와 서비스 제공자 간의 클라우드 서비스에 한 상
을 신 수행한다[4-6]. SLA란 클라우드 서비스 제공자
와 서비스 사용자 사이의 계약으로서 제공될 서비스에
한 책임과 서비스의 품질 보증, 수하지 못했을 때의
처벌(penalties) 등을 나타낸다. 즉, SLA는 사용자에게
제공되는 높은 품질을 가진 다양한 서비스들을 제공할
수 있도록 해주는 요한 역할을 한다[7]. 그러나 재
클라우드 환경을 한 SLA에 한 표 이 없으며, 기
존의 연구들에서 제안한 SLA모델은 SLA 강화 품
질 개선을 한 요소가 부족하다. 따라서 본 논문에서는
클라우드 서비스의 유형 별 품질 메트릭을 횡단(cross-
cutting)의 개념을 용하여 횡 으로 분석한 결과를 제
시하고, 클라우드 서비스의 품질을 보장 개선하기
한 SLA 모델로써 VSLA(Variable SLA)의 메타모델을
제시한다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장은 련연구로,
cross-cutting의 개념과 SLA 품질 메트릭에 한
연구를 소개한다. 3장에서는 cross-cutting 에서 클
라우드 서비스의 품질 메트릭과 VSLA의 메타모델을
제시한다. 4장에서는 사례 연구로, VSLA 모델을 기반
으로 클라우드 서비스의 품질 메트릭과 SLA를 명세한
시와 기존의 SLA 모델과 비교평가한 결과를 제시한
다. 5장에서는 결론 향후 연구방향에 해 언 한다.
2. 련 연구
2.1 Cross-cutting의 개념
Cross-cutting은 둘 이상의 개체들을 서로 교차시켜
개체들 간의 계성을 표 하기 한 일종의 추상 인
개념으로서, 다양한 분야에서 cross-cutting 개념이
용된 원리들을 찾아볼 수 있다. 특히 지향 로그
래 (Aspect-oriented Programming, AOP)는 해결하
고자 하는 문제의 역을 독립 인 모듈로 분해하는 소
트웨어공학 구 원칙으로, AOP에서는 시스템에서
핵심 비즈니스 기능을 하는 모듈을 core concerns이라
하며 시스템에 반 으로 산재되어 있어 특정 기능에
의해 완 히 분리되기 어려운 부분을 cross-cutting
concerns라 한다[8]. 를 들어 ATM 시스템을 개발한
다고 할 때, 그림 1(a)과 같이 입출 과 계좌이체는 시
스템의 주요 비즈니스 기능으로써 독립 으로 쉽게 모
듈화가 가능하다. 그러나 로깅, 보안, 트랜잭션과 같은
기능은 시스템의 모든 비즈니스 기능에 필요한 모듈로써
시스템 반 으로 산재되어 있다. 한 Cross-cutting
개념은 그림 1(b)과 같이 로젝트의 세부 목표를 달성
하기 한 Cross-cutting 략을 교차시킴으로써 효율
으로 리하는데 활용되고 있다.
이와 같이 Cross-cutting concerns은 지향
로그래 뿐만 아니라 횡 분석을 수행하기 한 기본
개념으로 리 활용되고 있다. [9]에서는 Internet as a
Service 클라우드 개발에 있어 반 으로 고려되어야
할 비기능 이슈들을 cross-cutting 에서 분석하
다. 클라우드 컴퓨 에서 Internet 설계 구 을
해 모든 에 포함되는 요소로써 보안, 신뢰성, 가용
성, 효율성 등을 제시하 다. 그러나 [9]에서는 제시한
비기능 요소를 측정하기 한 기 이 Internet as a
Service의 제공 형태에 따라 서로 다르다는 을 고려
Cross-cutting 기반의 클라우드 서비스 품질 메트릭 SLA 명세 기법 1363
(a) (b)
그림 1 Cross-cutting 개념의 용사례
Fig. 1 Example of Cross-cutting Concept
하지 못하 다.
따라서 본 논문에서는 클라우드 서비스 유형에 따른
서비스 품질 메트릭의 가변성을 분석하기 해 cross-
cutting 개념을 용하여 근하 다. 클라우드 서비스
는 제공되는 유형에 따라 여러 가지 (aspect)을 가
지고 있어 다양한 에서 바라볼 수 있기 때문이다.
한 서비스 상 는 개발 모델에 따라 서비스의 특
성, 품질 요건, 속성이 달라지므로 클라우드 서비스 유
형 별로 공통 인 품질 속성을 횡 으로, 가변 인 품질
속성을 종 으로 분석할 수 있다.
2.2 SLA와 품질 메트릭
SLA는 서비스 제공자가 서비스 제공 수 에 한 품
질을 보증하기 해 서비스 사용자와 맺는 계약이다.
부분의 연구에서는 SLA일반 모델과 SLA를 통해 나
타낼 서비스의 품질 요소들을 분석하여 제시하 다.
[10]에서는 ‘Cloud as a service’를 한 SLA 명세의
설명(description)에 을 두었다. UML 다이어그램을
이용하여 SLA의 일반 인 모델을 제시하 다. [11]에서
는 SLA 매개변수들을 기술 측정하기 한 SLA 메
트릭을 제안하 다. [11]은 일반 인 에서의 용어들
을 설명하고, SLA 메트릭을 IaaS, PaaS, SaaS와 Sto-
rage as a Service로 구분하여 각 매개변수와 그에
한 설명을 제시하 다. 한 제시된 SLA를 통한 ‘ 상
략(Negotiation Strategies)’을 제안하 다. [12]에서는
Property diagraph를 통해 자동으로 SLA를 형성(forma-
lization)하고 SLA 데이터의 유지 리를 지원하는
SLA graph data model을 제안하 다. Diagraph를 이
용하여 모듈화되고 확장성이 좋은 SLA 모델을 소개하
다. 이 모델은 데이터 간의 의존성의 정도를 표 하
고, 데이터를 구분하기 한 다양한 노드 기호를 사용하
다. [13]에서는 클라우드 서비스의 생명주기(lifecycle)
을 모두 커버하는 SLA 온톨로지를 제안하 다. 제안한
온톨로지에는 QoS의 명세, 요구사항, 피드백을 표 할
수 있으며, 이를 기반으로 서비스를 모니터링하기 한
정보와 사용자의 피드백을 시스템 으로 나타내는 방법
을 제시하 다. 한 사용자의 피드백 정보를 처리함으
로써 서비스에 한 평가를 개선하는 방법을 제안한다.
상기 기술된 연구들은 클라우드 환경에서 용가능한
SLA에 한 모델을 제시하 다. 그러나 서비스들의 품
질 개선을 한 피드백 방안에 한 연구가 부족하 으
며, SLA의 생명주기에서 클라우드 서비스 로커를 통
한 상 과정을 고려하지 않았다. 한 서비스의 품질
메트릭을 서비스 달 모델에 의해서만 구분함으로써 추
후 새로운 달 모델이 생겨날 시 용할 수 없다는 측
면에서 재사용성과 확장성이 부족한 모델을 제시하 다.
3. 클라우드 서비스를 한 품질 메트릭과 VSLA
모델
SLA 기반의 클라우드 서비스 로커(CSB)의 목표는
클라우드 서비스 사용자에게 그들의 요구사항에 가장
합한 서비스들을 찾아주는 것이다. 사용자가 원하는
품질 수 을 보장하며 이를 유지할 수 있는 서비스가
CSB를 통해 사용자에게 제공된다. 이를 해서는 CSB
에서 SLA를 기반으로 서비스의 품질 제공 수 을 지속
으로 모니터링 평가하고 일련의 로세스에 따라
리해야 한다.
본 장에서는 서비스 유형 별로 공통 인 메트릭과 가
변 인 메트릭을 분석하여 cross-cutting 개념을 용
한 결과를 제시한다. 즉 클라우드 서비스의 품질 척도를
계산하기 해 사용되는 QoS 메트릭들이 서비스 유형
에 따라 어떻게 산재되어 있는지 설명한다. 한 클라우
드 서비스의 품질 수 을 보장 개선하고 사용자와
서비스 제공자 사이의 상을 담당하는 VSLA 문서의
메타모델을 제안한다.
1364 정보과학회논문지 제42권 제11호(2015. 11)
표 1 클라우드 서비스 유형 별 품질 메트릭
Table 1 Quality Metrics of Cloud Service Type
Italic style from ISO/IEC 9126 Bold style from real cloud service Normal style from cloud service’s feature
ParameterMetrics
IaaS PaaS SaaS
CustomizabilityConfigurabilityCollaborability
OpenAPILicense
AvailabilityUptimeMaximum tolerable processing timePings
Reliability
Fault rate (Error rate)Coverage of fault toleranceMean time between failure (MTBF)Load balancingMaximum packet loss rateMeant time to repair (MTTR)
Performance
Response timeThroughput
Booting timeVM processing timeData transfer timeDeployment latency
Query response timeCreate timeRead timeDelete timeGet timePut timeAverage lag timeRuntimeAPI calls per time unit
RobustnessException handlingResiliency
Scalability
VM scaleScale up/downAuto scalingVirtualization degree
Number of users
Server scale Extensibility
Usability
Service of helpLearnability
Monitoring agencyManageability
Average functional depthMulti-terminal supportMulti-language supportStabilityGeographic location Browsers
InteroperabilityPortability
Platform integration Data integration
Capacity
Network capacity
Server capacityRecords storage capabilityRate of requests per minute
Cache memory sizeCommunication channel capacityStorage size
RecoveryBackupFailoverRecovery time
Security
EncryptionAuthenticationAuthorizationTraceabilityNon-repudiationPrivacyAuditability
ReputationNumber of usersScore graded by usersCompany’s awareness
EfficiencyUtilization of resourceTime behavior
Cross-cutting 기반의 클라우드 서비스 품질 메트릭 SLA 명세 기법 1365
3.1 Cross-cutting 기반의 품질 메트릭
클라우드 서비스는 각 유형 별로 제공되는 서비스의
형태에 따라 서비스의 품질을 측정하는 기 이 달라진
다[14]. 그림 2와 같이 클라우드 컴퓨 시스템을 핵심
기능 심사에 따라 분류하면 IaaS, PaaS, SaaS를 서
비스 유형 에서 볼 수 있다. 반면 클라우드 서비스
유형 별 SLA들이 수용능력, 성능과 같은 공통의 품질
속성을 공유하고 있다 하더라도 각 품질 속성을 표
계산하는 방법이 서로 다르다. 따라서 클라우드 서비
스의 품질 속성은 서로 다른 서비스 유형에 반 으로
산재될 수 있으므로 횡 인 cross-cutting 에서 분
석할 수 있다.
그림 2에 도시한 바와 같이 클라우드 서비스 유형 별
로 공통으로 산재되어 있는 품질 속성을 서비스 품질
매개변수(QoS Parameter)라고 정의한다. 한 품질 매
개변수를 계산하는 측정 기 인 서비스 품질 메트릭
(QoS Metric)은 서비스 유형에 해 가변 이므로 각
각 개별 으로 정의한다. 표 1은 IaaS, PaaS, SaaS 별
로 품질 매개변수를 계산하는 메트릭들을 정의한 것을
나타낸다. 정의한 품질 매개변수는 총 13개이며, 하나의
품질 메트릭은 다른 서비스 유형에 공통으로 나타날 수
있다. 동일한 이름의 품질 메트릭이라 하더라도 이를 측
정하는 기 과 계산 방식은 서비스 유형에 따라 서로
다를 수 있다.
표 1에 나타난 품질 메트릭들은 실제로 클라우드 서
비스 업체에서 제공하는 품질 요소와 ISO/IEC 9126 품
질 규격[15]을 바탕으로 추출하 으며, 클라우드 서비스
의 본질 인 특징을 나타내는 요소도 추가 으로 추출
한 결과이다. 기존의 품질 메트릭은 성능(performance)
의 지표가 되는 품질 측정 기 을 응답 시간(response
time)과 처리량(throughput)으로 나타낸다. 이때 서비스
의 유형 특성에 따라 응답 시간의 속성이 달라질 수
있다. 를 들면 가상 머신의 경우 처리 시간(processing
time)이 응답 시간의 기 으로 사용되고. 데이터 베이스
의 경우 응답 시간은 질의 응답 시간(query response
그림 2 Cross-cutting 기반의 QoS 매개변수 분석
Fig. 2 QoS Parameter Analysis Based on Cross-cutting
time)으로 나타낼 수 있다. 따라서 표 1과 같이 서비스
의 제공 형태에 따라 공통 품질 속성과 가변 품질
속성을 결정하 다.
표 1에서 나타난 품질 매개변수들은 클라우드 서비스
별로 각 품질 메트릭에 의해 기술되고 매개변수의 값은
각각의 품질 메트릭의 조합으로 계산된다. 를 들어
IaaS의 customizability는 configurability와 collaborability
로 정의할 수 있다. Configurability는 VM, 보안 등
이나 네트워크 근에 해 설정가능한지를 나타내고,
Collaborability는 다른 IaaS 서비스들을 함께 사용하고
리할 수 있는지를 나타낸다. 반면, SaaS의 customiza-
bility는 소 트웨어나 응용의 인터페이스가 개방되어 있
는지, 응용을 수정 는 사용할 권한이 있는지를 나타낸다.
클라우드 서비스의 가변 인 품질 메트릭을 명세하기
해 표 1에서 제안한 품질 메트릭을 이용한다. 그림 3
은 클라우드 서비스의 품질을 명세하기 한 과정을 도
식화 한 것이다. 클라우드 서비스의 품질을 명세하기
해서는 가장 먼 핵심 심사인 서비스의 유형을 선택
한다. 그 다음 횡 심사인 품질 매개변수를 선택하면
그림 3 품질 명세 과정
Fig. 3 Quality Specification Process
1366 정보과학회논문지 제42권 제11호(2015. 11)
그림 4 VSLA 메타모델
Fig. 4 VSLA Metamodel
서비스 유형과 품질 매개변수가 교차되는 지 의 품질
메트릭을 식별한다. 식별된 품질 메트릭들 해당 서비
스에서 측정 명세가 가능한 메트릭을 추출하여 각
메트릭에 해당하는 품질 값을 바인딩한다.
3.2 VSLA 메타모델
VSLA는 가변성을 가진 SLA로써 클라우드 서비스
로커의 이해 계자들의 상호 상과 서비스의 수 을
조정하는 일종의 기계 가독 문서(machine-readable docu-
ment)이다. VSLA에는 서비스가 약된 수 에 따라
제공 사용되고 있는지 평가하고, 이를 반할 시
처하는 방안을 제시한다. 그림 4는 제안하는 VSLA의
메타모델을 나타낸다. 하나의 서비스는 사용자와 제공자
의 상황에 따라 상 내용이 달라질 수 있으므로 다수
의 SLA를 가질 수 있다. VSLA는 계약의 유효 기간,
체결 날짜, 상태[16]을 나타낼 수 있다. VSLA는 크게 5
가지 요소(parts)를 포함한다: Party, Guarantee, Vio-
lation, Governance, Pricing. 각 요소에 해 다음과 같
이 요약할 수 있다.
Party는 계약에 직 으로 참여하는 클라우드 서비스
제공자와 사용자와 같은 ContractingParty와 실제로 계
약에는 참여하지 않는 서비스의 아웃소싱 업체나 SLA
모니터링 업체와 같은 ThirdParty로 구분될 수 있다.
Party는 역할에 따라 유형을 분류할 수 있는데 사용자,
제공자, 로커, 커스터마이 , 리자, 모니터 등이 있다.
Guarantee는 VSLA를 통해 달성하려는 목표, SLO
(Service Level Objective)[16]를 정의한다. 그리고 해
당 SLA가 어느 정도의 수 을 달성하고 있는지에 한
척도로 수 수 (compliance level)을 제시한다. SLO
의 품질 수 은 3.1 에서 제안한 cross-cutting 기반의
품질 메트릭을 기반으로 정의한다. 즉 Guarantee는 품
질 매개변수들로 기술되며, 하나의 품질 매개변수는 다
수의 품질 메트릭들로 정의된다. 이 때 party들의 상
결과에 따라 품질 매개변수를 결정할 메트릭들의 가
치가 달라질 수 있다. 한 VSLA에서는 각 품질 메트
릭이 얼마의 주기로 측정이 되는지, 측정 기 은 무엇인
지 나타내야 한다.
Violation은 서비스가 제공되는 동안 guarantee의
수 수 이 일정 기 미만으로 하락하게 된 상황을 말
한다. VSLA에서는 해당 문제를 발생시킨 party에게 불
이익을 매기기 한 보상(compensation)을 정의한다. 보
상의 종류로는 Credit과 Penalty가 있다. Credit은 원인
제공자를 제외한 모든 party들에게 VSLA 체결 시 지불
Cross-cutting 기반의 클라우드 서비스 품질 메트릭 SLA 명세 기법 1367
한 액의 일부를 추후 결제 시 사용할 수 있도록 제공
하는 것이다. Penalty는 SLA 상을 통해 제공된 서비
스가 약한 보증 수 을 달성하지 못했을 때, 일정 기
간 동안 해당 서비스 제공 시 가해지는 제한을 말한다.
Governance는 VSLA의 생명주기에 한 정책 서
비스 수 개선을 한 피드백을 리한다. Feedback은
유효한 VSLA에 해 party들로부터 제공하는 정
혹은 부정 인 피드백으로, 피드백의 상황 내용을 나
타내는 Context에 의해 표 된다. 피드백은 해당 피드
백을 제공하는 공 자(source)와 피드백의 상(target)
을 포함한다. 피드백의 유형은 5개로 분류한다: 만족
(Satisfaction), 복구(Restore), 개선(Improve), 경고(War-
ning), (Threat). 한, 피드백의 Context는 재
값과 기 값으로 표 되며 필요 시에는 오류코드를 통
해 표 할 수 있다. Policy는 서비스의 평가 결과를
리하거나 문제가 발생했을 때의 조치 방법 등에 한
정책으로, 하나 이상의 규칙(rule)으로 구성된다. Rule은
어떤 행 (action)가 성립되기 한 사 조건(precondi-
tion)과 사후조건(postcondition)으로 나타낸다.
Pricing은 계약에 참여한 party들의 계를
표 하는 요소이다. 서비스 품질 수 에 의해 가격(cost
value)이 결정되며, 이해 계자들의 상 과정을 통해
가격 책정 방식을 결정한다.
VSLA 기반의 클라우드 서비스 품질 명세는 기본
으로 클라우드 서비스 로커를 통해 서비스를 제공할
때 사용자의 품질 요구사항을 만족하는 서비스를 찾아
주는데 사용된다. 한 클라우드 서비스 로커에서 사
용자와 제공자 사이의 서비스 품질 수 을 상하고
상된 품질 수 을 보장 개선하는 개 과정이
VSLA를 기반으로 이루어진다.
4. 사례 연구 평가
본 장에서는 3장에서 제안한 품질 메트릭을 용하여
IaaS, PaaS, SaaS 유형의 클라우드 서비스를 기술한
와 VSLA 메타모델에 기반하여 SLA를 명세화한
를 제시한다. 한 기존 SLA 연구들과 VSLA에 한
비교 평가를 제시한다.
4.1 사례 연구
IaaS, PaaS, SaaS 유형의 클라우드 서비스 품질을
명세하는데 제시한 cross-cutting 의 품질 메트릭
요소들이 용되는 것을 확인할 수 있다. 표 2는 IaaS
유형의 Google Compute Engine [17], PaaS 유형의
Google App Engine [18], SaaS 유형의 마이크로소 트
Office 365 [19]의 품질 명세를 나타낸 이다.
제시한 바와 같이 Reliability, Capacity 등 공통의
QoS 매개변수의 경우 각 품질 속성을 표 하는 방법이
다르고, 같은 품질 메트릭의 경우에도 측정하는 방식과
기 이 다름을 확인할 수 있다. 를 들어 Google Com-
pute Engine 의 reliability에 한 품질 메트릭으로서
load balancing 을 사용하나 룰을 정의하는 방식으로
나타내며, Office 365의 reliability도 품질 메트릭으로서
load balancing 요소를 사용하나 도우 서버 등과 연
계하여 소 트웨어 기반으로 트래픽을 처리하는 방식이
다. 한 Google App Engine 의 reliability는 품질 메
트릭 요소로 HTTP 요청수, API 호출 횟수를 사용하는
방식이다. 따라서 QoS 매개변수 별로 용되는 품질 메
트릭이 가변 이기 때문에 횡 인 cross-cutting
으로 분석하여 서비스의 품질 속성을 유연하고 명확하
게 표 할 수 있다.
한편 클라우드 서비스를 IaaS, PaaS, SaaS 유형 별로
각각 독립 으로 제공받는 것이 아니라 IaaS와 PaaS를
조합하거나 PaaS와 SaaS를 조합한 서비스 유형 등 새
로운 클라우드 서비스를 제공받는 경우도 발생한다. 이
경우 제안한 cross-cutting 의 횡 품질 속성들을
결합하여 조합된 클라우드 서비스의 품질 명세도 나타
낼 수 있다. 를 들어 Google Compute Engine IaaS
에 Google App Engine PaaS 서비스를 조합하여 제공
받는 경우 표 3과 같이 공통의 품질 매개변수에 하여
품질 메트릭의 요소들을 재이용 결합함으로써 나타
낼 수 있다.
표 3에 제시된 바와 같이 기존의 클라우드 서비스의
유형을 결합하여 생할 수 있는 새로운 조합된 클라우
드 서비스도 QoS 메트릭 요소들을 선택 재이용하여
작성할 수 있다.
클라우드 서비스 로커를 통해 클라우드 서비스들을
제공하기 해서는 각 서비스들의 품질 명세가 클라우드
서비스 로커에 등록 장되어야 한다. VSLA 기반
의 서비스의 품질 명세는 표 4와 같이 XML 형태로 표
가능하다. 표 4는 표 2에서 품질 메트릭으로 명세한
서비스 Office 365 서비스에 하여 VSLA를 기반으
로 명세화한 의 일부분으로 제안한 VSLA를 통해 클
라우드 서비스의 품질 명세가 가능함을 보여 다.
표 4에서 명세한 SLA는 클라우드 서비스 로커를
통해 Office 365 서비스에 한 SLA 상 과정을 수행
하여 SLO, 품질 메트릭, 보상 정책 등을 정의한 결과를
나타낸 것이다. Office 365 서비스의 경우 표 4에 정의
한 바와 같이 SLO는 ‘서비스의 지속성 보장’이며 이를
측정하기 한 기 은 가용성 측면의 ‘가동시간(uptime)’
이다. Office 365 서비스의 가동시간은 월 단 로 99.9%
를 달성해야 하며, 만약 수 수 을 만족하지 못할 경
우 가동시간이 99% 미만이면 5%의 크 딧(credit)을
보상하고 95% 미만이면 100%의 크 딧을 보상한다.
1368 정보과학회논문지 제42권 제11호(2015. 11)
표 2 품질 메트릭 명세
Table 2 Quality Metrics Specification Example
ParameterIaaS PaaS SaaS
Google Compute Engine Google App Engine Office 365
CustomizabilityConfigurability: provide Cloud SDK (gcutil)
License: partially support through web service interface
Availability Uptime: >99.95% (Monthly) Uptime: >99.95% (Monthly) Uptime: >99.9% (Monthly)
Reliability
Load balancing: support by price through rules (five rules - $0.025, additional rule - each $0.010)
Fault rate(error rate): number of HTTP requests sent to App engine, datastore API call count, define error type based on search API call count
Load balancing: software-based network that works with Windows Server distributes the network traffic load balancing
Performance
VM: divided by machine type, support 1,2,4,8,16 by setting in case of standard
API calls per time unit: Channel API calls (3,000 calls/minute), Mail API calls (32 calls/minute)
Throughput: inbox folder-20,000 items, sent items folder-20,000 items, contacts-5,000 items, etc.
Robustness
Exception handling: Error messages for the HTTP status code
Exception handling: Error messages for the HTTP status code
Exception handling: treatment option for you if you exceed the limited threshold
Scalability
Auto scaling: supported by adjusting the value of the Cloud monitoring metric provided by the cloud monitoring service
Service scale: automatically extended to 700 million requests per dayNumber of Users: millions (Snapchat, Rovio, etc.)
Number of Users: Office 365 Business -300, Office 365 Enterprise -unlimited
Usability
Service of help: operating community support and googl.com/supportLearnability: providing tutorialGeographic location: separated by the United States, Europe and Asia
Service of help: operating community(stackoverflow, etc.) support and googl.com/supportLearnability: tutorial
Service of help: support.office.comLearnability: tutorialMulti-language support: 17 languages(English, Chinese, Cheskey, Danish, etc.)
Interoperability
Portability: compatible with infrastructure management software such as saltstack
Platform integration: compatible with Java development environments such as Eclipse
Data integration: solution is available, such as the Meta-option
Capacity
Network capacity: 5 (per-project) Storage size: 5TB (Maximum total aggregate disk space)
Network capacity: Outgoing bandwidth(1GB free, 14,400GB maximum- if you are using pay), Incoming bandwidth(unlimited)
Network capacity: designing the bandwidth according to the specified number of clients
Recovery
Backup: support copy between instance and local computer or zone
Backup: support copy to Blobstore or Google cloud storage
Backup: in case of Exchange online, deleted items -14 days, deleted mailbox -30 days Recovery Time: in case of Exchange online, data recovery time objectives -2 hours, service operation recovery time objectives -4 hours
Security
Encryption: disk encryption with keyAuthentication: OAuth 2.0 Authorization: granting R/W access to the Google cloud storage
Authentication: use OAuth and OpenID
Privacy: Microsoft Online Service Privacy Statement, Microsoft Online Code of Conduct, Microsoft Online Subscription Agreement
ReputationCompany’s awareness: High Number of Users: millions
Company’s awareness: HighNumber of Users: 40 millionCompany’s awareness: High
Efficiency
Utilization of resource: providing API that supports Google compute engine and software tools such as Google developers console
Utilization of resource: providing API that supports Google app engine and software tools such as Google analytics
Utilization of resource: interoperable with Microsoft Azure and providing dashboard that can view statistics, usage information
이와 같이 XML뿐만 아니라 다양한 형태로 명세 가
능한 VSLA는 클라우드 서비스 로커의 내부 장소
에 등록 유지 리된다. 즉 VSLA를 기반으로 클라우
드 서비스 로커는 각 서비스에 연 되어 있는 여러
ContractingParty들과 품질 보장 수 반에 한
보상 정책을 상함으로써 한 클라우드 서비스를
개하는데 기본 모델로 사용될 수 있다.
4.2 비교평가
본 에서는 SLA를 제시한 기존 연구들과 본 논문에
서 제시한 VSLA를 비교 평가한 내역을 제시한다.
Cross-cutting 기반의 클라우드 서비스 품질 메트릭 SLA 명세 기법 1369
표 3 조합된 서비스의 품질 메트릭 명세
Table 3 Quality Metrics Specification Example for Composed Service
Parameter Google Compute Engine and Google App Engine (IaaS + PaaS)
Customizab-ility Configurability: provide Cloud SDK (gcutil)
Availability Uptime: >99.95% (Monthly uptime)
Reliability
Load balancing: support by price through rules (five rules - $0.025, additional rule - each $0.010)
Fault rate(error rate): number of HTTP requests sent to App engine, datastore API call count,
define error type based on search API call count
PerformanceVM: divided by machine type, support 1,2,4,8,16 by setting in case of standard
API calls per time unit: Channel API calls (3,000 calls/minute), Mail API calls(32 calls/minute)
… …
표 4 Office 365 서비스 SLA의 XML 명세
Table 4 XML Specification Example of SLA for Office 365 Service
먼 표 5는 기존의 SLA 모델 연구[10-13]과 본 연
구에서 제안한 SLA 모델에 하여 SLA 용 상,
SLA 명세 표 법, SLA 품질 명세 요소, SLA 명세
확장성 재사용성 측면에서 비교한 것이다. 표 5에 비
교한 바와 같이 기존의 연구들은 SLA에 한 일반 인
요소만을 고려하 으며, 품질에 한 정확한 분류 기
을 제시하지 못하 다. 한 추후 새로운 유형의 서비스
가 나타나거나 서로 다른 유형의 서비스들을 조합한 서
비스의 품질을 명세할 수 없어 확장성과 재사용성이 부
족하다. 반면 본 논문의 VSLA는 품질 매개변수와 품질
메트릭이라는 cross-cutting 으로 명확한 품질 분
류 기 을 제시하 다. 한 기본 인 SLA 요소들은
모두 포함하고, 피드백, 보상, 통제 등의 추가 으로 고
려되어야 하는 SLA 요소들을 제시하여 확장성 재사
용이 지원되도록 정의한 모델로서 의미를 가진다.
한 기존에 제시된 SLA 모델과 본 논문에서 제안한
VSLA 모델을 재 제공되고 있는 표 인 클라우드 서
비스들의 SLA를 명세하는 데 용하 다. 그림 5는 각 5
개의 SLA 모델의 완 성(completeness)―실제 SLA
문서를 얼마나 잘 포함하는지―을 비교한 결과를 보여 다.
먼 실제로 제공되고 있는 표 인 클라우드 서비
스들의 SLA 문서를 수집하 다. 그리고 구 컴퓨트
엔진(Google Compute Engine)[17], 마이크로소 트 애
(Microsoft Azure)[20], 아마존 EC2(Amazon EC2)[21]
서비스들의 SLA에 하여 각 연구에서 제시한 SLA모
델의 완 성을 평가하 다. 3개의 SLA 문서의 내용을
1370 정보과학회논문지 제42권 제11호(2015. 11)
표 5 SLA 모델과의 비교 평가
Table 5 Comparison Evaluation with Other SLA Models
ItemsCloud as a
Service [10]
Conceptual
SLA [11]
SLA Graph
Model [12]
Holistic SLA
ontology [13]
VSLA
(this study)
Representation UML Table Graph Ontology UML
SLA
specification
element
general
elements such
as Parties, SLO,
Guarantee and
Violation
present only SLA
metrics
general elements such
Parties, Obligations,
SLA parameter and
metric
general elements
such Actor, QoS
Requirements and
additional
objective/subjective
feedback element
basic element for SLA
and additional SLA
enforcement elements
such as Compensation,
Feedback and
Governance
Quality
specification
element
None
Explicit
(divided by IaaS,
PaaS, SaaS, Storage
-as-a-Service)
Limited
Explicit
(QoS parameter,
Metric, User
Feedback)
Explicit
(define variable quality
parameters and metrics
of service type)
Extensible Weak None Weak None Strong
Reusable None None None None Strong
그림 5 SLA 모델 완 성 비교
Fig. 5 Comparison of SLA Models’ Completeness
분석한 결과 SLA 내용에는 요약, 용어 정의, SLO, 크
딧, 제약사항이 포함되어 있다. 기존의 연구[10-13]와 본
연구에서 제시한 SLA 모델로 3개의 SLA 문서를 표 했
을 때 명확하게 기술할 수 있는지를 검토하 다. 그 결과
연구 [12]와 [13]의 모델은 실제 SLA 문서의 반 정도
를 명세할 수 있었고 연구 [10]과 [11]는 각각 약 70%,
57% 정도 명세할 수 있었다. 반면 본 논문에서 제시한
VSLA 모델은 부분의 SLA 문서에 하여 약 90% 이
상을 표 할 수 있다. 따라서 VSLA 모델은 재사용성과
확장성뿐만 아니라 실제 SLA 문서를 명세하는 데 용
해 본 결과 기존 연구들에 비해 우수함을 확인하 다.
5. 결 론
클라우드 서비스 로커를 통한 클라우드 서비스의
제공이 활성화되기 해서는 서비스의 품질 수 을 모
니터링하고 SLA를 보장 강화하는 것이 요하다.
클라우드 서비스의 SLA와 품질 수 은 서비스 유형에
따라 가변 으로 명세할 수 있다. 따라서 본 논문에서는
클라우드 서비스의 품질 메트릭에 cross-cutting의 개
념을 용하여 QoS 매개변수 별로 서비스 유형에 따라
다른 품질 메트릭으로 계산할 수 있도록 정의하 다. 이
를 이용하여 서비스 유형 별 SLA의 가변성과 공통성을
쉽게 나타낼 수 있어 클라우드 서비스 제공자가 SLA
생성 시 각 서비스의 특징에 부합하도록 품질 명세를
유연하고 명확하게 정의할 수 있다. 즉 서비스의 QoS
매개변수를 계산하고 측정하기 한 품질 메트릭들을
구성 조합하는 것이 가능하여 품질 명세의 추가, 변
경, 삭제가 용이하다. 이를 통해 기존에 존재하는 서비
스 유형뿐만 아니라 새로운 서비스에 한 SLA 품질
속성을 생성하는 것이 가능하다. 한 서비스의 품질을
cross-cutting으로 분석함으로써 추후 SLA 모니터링이
나 평가 모듈 개발 시 AOP를 도입할 수 있도록 높은
추상화 수 과 재사용성을 지원한다.
본 논문에서 제안한 cross-cutting 기반의 품질 메트
릭 요소를 실질 으로 명세하기 해 필요한 SLA 모델
로써 VSLA 메타모델을 제안하 다. VSLA는 사용자와
클라우드 서비스 제공자 사이의 서비스 제공에 한 품
질 수 을 보장 개선하기 한 SLA 문서 모델(do-
cument model)이며, 이는 SLA 기반의 다른 클라우드
서비스 로커에서도 사용 가능한 기본 템 릿으로써
활용될 수 있다. VSLA를 통해 서비스의 품질 보장 수
, 이를 만족하지 못 했을 때 발생하는 피드백과 보상
정책을 정의하여 신뢰성 높은 클라우드 서비스 제공을
지원할 수 있도록 하 다. 한 본 논문에서 제안한
cross-cutting 기반의 품질 메트릭과 VSLA 모델을 이
용하여 다양한 유형의 클라우드 서비스에 한 SLA 품
질 명세를 정의할 수 있다.
향후 연구로는 VSLA 모델 요소 간의 의미 인 연
Cross-cutting 기반의 클라우드 서비스 품질 메트릭 SLA 명세 기법 1371
성과 의존 계를 분석하고 실행 인 SLA 모니터링
시 정보교환을 한 로토콜을 정의할 것이다. 한
VSLA 기반으로 클라우드 서비스를 평가하는 메커니즘
에 한 연구를 수행하고, 사용자의 품질 요구사항을 충
족하는 VSLA 컨텍스트를 추론하는 클라우드 서비스
개 임워크를 개발할 것이다.
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박 석
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