오픈 스택(Open Stack)

개념

  • 클라우드 운영체제로의 주요 기능이 각각 독립된 하부 프로젝트로 개발
  • 초기에는 컴퓨팅 서비스인 Nova, 오브젝트 저장장치 서비스인 Swift, 이미지 관리 서비스인 Glance 세가지 하부 프로젝트로 시작
  • 버전 업데이트가 되면서 새로운 프로젝트가 지속적으로 추가 발표되었는데, Nova에서 제공되던 네트워킹 서비스와 볼륨 저장장치 서비스가 별도의 프로젝트로 분리




프로젝트


컴퓨팅 서비스 : Nova

  • 오픈스택에서 핵심적인 프로젝트로써, 가상머신의 생성, 갱신, 삭제, 생명주기 관리기능 제공

 

이미지 관리 서비스 : Glance

  • 가상머신 이미지 관리 서비스로써 Swift 프로젝트의 오브젝트 저장장치를 포함한 가상머신 미이미지 저장소로부터 가상머신 이미지를 탐색, 등록 및 추출하는 기능 제공

오브젝트 저장장치 서비스 : swift

  • 대용량 데이터를 저장할 수 있는 고확장성의 오브젝트 저장 장치 제공 서비스

인증 서비스 : keystone

  • 사용자 및 API에 대한 인증 및 권한 설정 서비스 제공
  • 사용자 인증을 통하여 물리 서버 내의 자원을 사용할 수 있도록 관리

볼륨 저장장치 서비스 : Cinder

  • Cinder 프로젝트에 의해 생성된 가상 디스크 볼륨은 가상 머신에 마운트 되어 가상머신 사용자의 데이터 등을 저장하는데 사용

사용자 인터페이스 : Horizon

  • 시스템 관리자 및 서비스 사용자를 위한 권한 별로 오픈 스택 서비스를 이용할 수 있는 웹 기반의 사용자 인터페이스 환경 제공

네트워킹 서비스 : Neutrone

  • 다양한 네트워킹 관련 기술 및 장비를 지원하기 위해 플로그 인 방식 채택

이 블로그의 인기 게시물

USArrests(1973년 미국 50개주 십만명당 강력범죄수)

# 4개 변수간 산점도 > library(datasets) > data("USArrests") > pairs(USArrests, panel=panel.smooth, main="USArrests data")     # 주성분 분석실시 > US.prin <- princomp(USArrests, cor=TRUE)     # 주성분 분석결과 요약 > summary(US.prin) Importance of components: Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Standard deviation 1.5748783 0.9948694 0.5971291 0.41644938 Proportion of Variance 0.6200604 0.2474413 0.0891408 0.04335752 Cumulative Proportion 0.6200604 0.8675017 0.9566425 1.00000000     # Murder, Assault, UrbanPop, Rape 4개 변수의 주성분 Comp.1~Comp.4에 대한 기여도 > loadings(US.prin) Loadings: Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Murder -0.536 0.418 -0.341 0.649 Assault -0.583 0.188 -0.268 -0.743 UrbanPop -0.278 -0.873 -0.378 0.134 Rape -0.543 -0.167 0.818 Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 SS loadings 1.00 1.00 1.00 1.00 Proportion Var 0.25 0.25 0.25 0.25 Cumulative ...
자세한 내용 보기

군집분석(Cluster Analysis)

개념 여러 개체들을 대상으로 몇 개의 특성변수들을 측정한 후 이 변수들을 이용하여 개체들 사이의 유사성(similarity), 비유사성(dissimilarity)의 정도를 측정하여 개체들을 가까운 순서대로 군집화하는 통계분석방법 사전에 알려진 군집에 대한 정보가 없다고 가정(군집의 개수나 구조에 대한 가정 없이 데이터로부터 거리를 기준으로 군집화 유도) 특징 비지도학습(unsupervised learning)에 해당 : 목표변수(종속변수)의 정의가 없이 학습 가능 데이터를 분석의 목적에 따라 적절한 군집으로 분석자가 정의 가능 판별분석과 차이 : 판별분석은 사전에 집단이 나누어져 있어야 하지만, 군집분석은 집단이 없는 상태에서 집단을 구분 분류 계층적방법(hierarchical method) 사전에 군집수 K를 정하지 않고 단계적으로 서로 다른 군집결과를 제공하는 방식 종류 : 집괴법(agglomerative method), 분리법(divisive method) 비계층적방법(non-hierarchical method) 사전에 군집수 K를 정한 후 각 객체를 K개 중의 하나 군집에 배정하는 방식 각 군집의 대표값 또는 대표객체 고려 필요 계층적방법 종류 집괴법(agglomerative method) 각 객체를 하나의 군집으로 간주함을 시작으로 유사한 객체들을 묶어 군집으로 만들고 다시 유사한 군집들을 묶어 새로운 군집을 만들어가는 과정을 전체의 객체가 하나의 군집이 되기까지 반복한 후, 어떤 규칙에 의해 최종적인 군집결과를 제공하는 방식 분리법(divisive method) 전체 객체를 하나의 군집으로 간주함을 시작으로 유사성이 떨어지는 객체들을 분리시켜 다른 군집으로 만들어가는 과정을 각 객체가 하나의 군집이 될 때까지 반복한 후, 어떤 규칙에 의하여 최종적인 군집결과를 제공하는 것 집괴법의 역순   거리측정 연속형 데이터 : 유클리드 거리, 표준화 거리, 마할...
자세한 내용 보기

SRTP(Secure Real-Time Transport Protocol)

이미지
개념 SRTP는 실시간으로 전송되는 멀티미디어 데이터를 암호화하여 송수신하는 프로토콜 RTP 패킷의 암호화, 메시지 인증, 재전송 공격 방어 등의 정보 보호 서비스 제공 특징 1) 보안측면 Payload 암호화 RTP/RTCP Packet의 무결성 보장 및 Replay packet 보호 2) 기능측면 새로운 암호 변환 체계 제공 낮은 bandwidth 비용 3) 변환측면 낮은 처리비용, 적은 공간 차지(code size, data info, replay list) Transport, Network, Physical Layer에 대한 독립적 RTP 패킷 손실, 재전송에 대한 강한 내성 구조 크기(header/payload) : 12+2 / 170byte payload 암호화 : AES, ARIA, etc 추가 Header : RTP Header + Authentication Tag, Master Key Identifier cryptographic transform
자세한 내용 보기