This was presented at CloudInspire 2013 held by SKT & ZDNet. Since I presented Hybrid Cloud at CloudInspire 2012, I was invited again.

1. www.coord.org
Woohyun Kim
woorung@gmail.com
2013-04-25
Next-Generation Cloud Data Center
Technologies
Toward a High-Performance, and yet, Low Cost Cloud
Compact Version

2. www.coord.org
Physical Machine
Virtual Machine
PM
VM
?
 NASA originally had a cluster computing
infrastructure over physical machines for climate
modeling and simulation applications, named Discover
 The cluster had guaranteed the applications’ rigorous
throughput and latency requirements
 Discover is based entirely on non-virtualized
machines
 Compute resources: 30,000 conventional Intel® Xeon®
processor cores and 64 GPUs
 Inter-node backbone: DDR and QDR InfiniBand*
 Management networking: Gigabit and 10 Gigabit Ethernet
(GbE and 10GbE)
 Data store: ~4 petabyte RAID-based parallel file system
(GPFS), plus ~20 petabyte tape archive
 NASA moved HPC to the cloud
Turing Test on the Cloud Background
 But NASA determined to utilize the inherent
advantages of cloud infrastructure such as agility
and elasticity, called Nebula
 NASA wanted to confirm whether the Nebula
cloud infrastructure can deliver throughput and
latency equivalent to that of the Discover cluster
refer to http://www.intelethernet-dell.com/nasa%E2%80%99s-flexible-cloud-fabric-moving-cluster-applications-to-the-cloud-network/
?

3. www.coord.org
 Vendor-driven Cloud vs. Open Source-applied Cloud
 Device-centric: CISCO, HP, DELL
 Hypervisor-centric: Citrix, VMware(EMC)
 Open Source Plugin-wise: Midokura, Bigswitch
Traditional DC (~2005) Virtualized DC (~2010) Cloud DC (2011~)
App
Physical
Resource
App App
System Mgmt. S/W
□ CapEx/OpEx Increment
□ High Cost of Commercial S/W
□ High-End Storage(SAN/NAS) &
Network(L4/L7) Devices
□ Inefficient Server Utilization
(Average 80~90% Idle State)
Virtualized System Mgmt. S/W
Hypervisor Hypervisor
App
VM
App
VM
App
VM
App
VM
App
VM
App
VM
□ Server Consolidation => CapEx & TCO
Saving
□ Dynamic Resource Scheduling => Flexible
Data Center Mgmt.
□ Due to I/O bottleneck, mission-critical
services CAN NOT be applied
□ Mgmt. Automation(Monitoring,
Orchestration) => OpEx Saving
□ Service Automation(HA, DR, AS, LB) =>
24/7 Service Enabling
□ H/W & S/W enhancement to solve I/O
bottleneck => QoS & SLA guarantee
Hypervisor Hypervisor
App
VM
App
VM VM VM VM
App
VM
Cloud System Mgmt. S/W
 Evolution of Datacenter & Key Issues
The Cloud Delusion Background
Physical
Resource
Physical
Resource
Physical
Resource
Physical
Resource
Physical
Resource
Physical
Resource
 Approaches to I/O Bottleneck Problem
 More connections: multi-ports, multi-interfaces
 Fatter pipes: 40GbE, InfiniBand fabrics, network fabrics
 I/O virtualizations: PCI express based I/O sharing
 Better caching: SSD caching
 Everyone is busy with IaaS implementations, but that is not “hot” anymore

4. www.coord.org
Background
• 인프라의 고장이나 보안사고 등의 이유로 클라우드 플랫폼내의 데이터가 유실되거나
손실되어서는 안됨
싞뢰성
• 클라우드 플랫폼내 가상화 계층의 침해는 호스팅된 모든 워크로드의 훼손이 가능하므
로, 공유 기술의 취약점, 데이터 유실 및 유출, 계정/서비스/트래픽 하이재킹, 접근 권
한에 대한 정보 규정의 준수, 데이터의 위치, 데이터의 붂리등의 보안 관리 정책 필요
보안성
• 주요 데이터는 실시간 백업 혹은 시점 백업이 이루어져야 하며 필요시 복구가 가능해
야 함
• 백업 벤더별 백업방식의 차이로 인한 백업구조 변경 및 교육 필요
백업 및 복구
• 클라우드 플랫폼에 대한 서비스 요청 증감에 따라 클라우드 자원을 동적으로 할당 및 회수 필요
• 실시간으로 형상(APP 또는 데이터)이 변경되는 서버에 대해서도 지원되어야 함
확장성
• 기존 서비스에 대하여 클라우드 플랫폼으로 Migration이 용이해야 함
• Migration을 위한 표준 사용자 인터페이스 제공을 통한 APP 수정없는 Migration 필요
호홖성
In The Beginning of the Cloud
• 대부붂의 S/W나 IT 서비스는 RDBMS, NoSQL과 같은 스토리지 솔루션을 사용하기 때
문에 클라우드 플랫폼 내에서 이러한 솔루션이 제공되어야 함
솔루션 지원
• 서비스의 응답속도 및 TPS가 물리적인 서버와 동일하게 보장되어야 함성능
• 가상화 홖경에 대한 소프트웨어 기업들의 라이선스 정책이 모호함
• 마이그레이션시 사용 소프트웨어에 대한 확인 필요
라이선스
• 클라우드 컴퓨팅 서비스로 제공되는 자원들은 얶제나 사용이 가능하도록 보장되어야 함
• 고 가용성을 제공하는 인프라 기술과 일정한 수준을 유지할 수 있는 관리, 통제 기능이 필요
가용성
 The Cloud Players Pursue A High Performance, and yet, Low Cost Cloud
□ 구글 빅데이터 처리 사례
- 리눅스 서버만으로 자체 제작한 고성능 클
러스터 컴퓨팅(GFS, MapReduce, BigTable)
홖경 구축
□ 아마존 클라우드 사례
- 라이선스비 걱정없는 Xen 하이퍼바이저를
이용한 프롞티어적 다양한 클라우드 기능 제
공
□ 페이스북 오픈 컴퓨트 프로젝트 사례
- 개방적이면서도 범용 H/W와 S/W를 이용
한 거대한 웹 스케일의 독자 인프라 구축
□ KT 유클라우드 사례
- 저가의 범용서버만으로 고집적, 고성능 랙
(서버, 스토리지, 네트워크) 구성
클라우드 표준 랙 설계 및 구축의 중요성
□ 상용 하이퍼바이저(VMware)의 고비용
- 100대 운영시 년간 라이선스비 = 6억원
□ 상용 클라우드플랫폼(enStratus)의 고비용
- 100대 운영시 년간 라이선스비 = 2.6억원
□ 상용 플랫폼 운영 관리의 어려움
- 내부 기능에 대한 이해도가 떨어져 유지보
수가 어렵다.
- 장애복구에 대한 싞속성, 적시성이 떨어짐
- 추가 기능 개발에 대한 요구사항을 반영하
기 어렵다.
독자 클라우드 플랫폼 도입의 중요성

5. www.coord.org
 A cloud platform to dynamically configure, deploy, operate, and manage infrastructure
components, which guarantees enterprise-class performance, and yet reduces TCO(total cost of
ownership)
Return to the Original Goal of the Cloud Introduction
 Toward A Feasible Cloud Data Center
System Storage
Primary Storage
Secondary Storage
SSD
SAS
SATA
VM VM VM VM VM VM VM VM VM
Bob
Alice
Virtual Network 100
Virtual Network 101
Virtual
Switch/Router
(FW, LB, NAT,
L2MP), VDI
QoS, IOV, SSD
caching
Scale-out NAS,
VM HA/DR,
V2V Migration
Low Price,
and yet
High Performance
Blade Server
Xsigo(with InfiniBand)
Cisco UCS, Nexus, FabricPath
EMC iSillon NetApp NAS
SR-IOV PCI Express IOV
OpenFlow
Scale-out NAS(GlusterFS, ZFS)
VirtualGLGPU(Kepler)
SSD caching
Mission
SAN/NAS

6. www.coord.org
The Cloud Technologies Architecture
 A Bird’s Eye View of the Cloud Technologies
V
M
V
M
V
M
V
M
V
M
V
M
V
M
V
M
V
M
V
M
Bob V
M
V
M
V
M
Alice V
M
V
M
VLAN 101
VLAN 100
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
Virtual Block Pool
Virtual Server Pool
VM
(HA/DR)
Original Replica Replica
Cluster Scheduler
VM NetworkVolume
M M M M M M
Image
API Account
Capacity
Log
DB
AMQP
Cloud Fabric & Managers
Cloud
Agents
Cloud
Mgmt.s
Host
Pod
Zone
Cluster
Pod
Cluster
Host
VM VM
Primary Storage
Secondary Storage
VM
ISO
Template
Snapshot
Image L/C Mgmt.
Availability Zone Mgmt.
Virtual Appliance
Virtual Appliance Template
FW LBNASDB
WebServerWAS
Android
Apps
Transcoding
Server
Streaming
Server
Cloud
Foundry
Orchestration
FW LB
Web
Web
WAS
WAS
DB
DB
Dynamic Infra Configuration
1 2 3
Intel I/O Adaptor
(8 * 20Gbps)
1 2 3 1 2 3
5 6 7 8 91 2 3 4
PCIe I/O Adaptor
(15 * 20Gbps)
V
M
V
M
V
M
10G
20G
2G ~ 16G
1G~
10G
1G
~
10G
10G
Network Traffic Mgmt.
Auto Scaling
Auto Scaling Group Management
Auto Scaling Group
AS
Policy
Security
Group
Templ
ate
LB
Policy
Virtual Desktop
Server-side 3D Rendering Management
Server
screen
GPU
VirtualGL
3D Game
3D X Server
2D X Server
OpenGL
GPU Client
Unified/Tiered Storage

7. www.coord.org
PCIe IOV Technologies
 I/O Virtualization
 High VM density has inherently raised a huge I/O bottleneck problem
 They require a large number of I/O connections per physical host to solve the bottleneck problem
 SR-IOV achieves near native I/O performance without I/O bottleneck
 SR-IOV enables a single physical I/O device to be partitioned into multiple virtual I/O ports called virtual
functions
 Those virtual I/O ports can be mapped to individual virtual machines.
 VF(Virtual Function)s have near-native performance (better performance than para-virtualized drivers)
 VFs provide data protection between virtualized guests on the same physical server as the data is
managed and controlled by the hardware
Guest OS (VM)
PF
VF driver
physical driver
Hypervisor (VMM)
SR-IOV enabled NIC
TCP
IP
MAC
SR-IOV
VF VF VF
2 Translate guest addresses
into host physical addresses
Transmit and receive I/O data1
I/O command
Guest OS (VM)
VF driver
SR-PCIM
physical device
switching
- Complete the
configuration model
- Translate VF into a
full function
- Configure SR-IOV
resources
Deliver VF’s PCI configuration info
(Device ID, Vendor ID, …)
1 2 3 1 2 3 1 2 3
5 6 7 8 91 2 3 4
PCIe I/O Adaptor
(15 * 20Gbps)
V
M
V
M
V
M
10G
20G
2G ~ 16G
1G~10G
1G~10G
10G
Intel I/O Adaptor
(8 * 20Gbps)
A Model of PCIe Adaptor with SR-IOV
L2 switch

8. www.coord.org
A Key Point Solution – IOV (with PCIe)
 Performance Test of I/O Virtualization
receive in each VM
Technologies

9. www.coord.org
OFVR
 OpenFlow-based Virtual Router for Scalability/Availability
 A virtual router suffers from a severe I/O bottleneck because of storing its data locally
 Both of OpenStack and CloudStack provide a virtual network architecture based on a virtual router
 All the VMs in the same virtual network have to transfer the out-bound traffic to a specific virtual router
 The in-bound traffic from the public network also has to be delivered to a specific virtual router
 An almighty controller manages the data and each virtual switch globally
 A virtual router is built on top of decentralized OpenFlow switches and controllers
 The out-bound traffic from each VM just passes through its own local virtual router, not remote ones
 The in-bound traffic to each VM is headed for the corresponding virtual router, not remote ones
eth0
eth0.100
cloudbr0
Virtual RouterPhysical Machine 1
vnbr100
eth0
vnet2 eth2
vnet1 dnsmasq
iptables
VM 1
vnet3
eth0
vlan 100 dhcp
discovervirtual network 100
eth0
eth0.100
cloudbr0
Physical Machine 2
vnbr100
VM 2
vnet1
eth0
vlan 100 dhcp
discovervirtual network 100
virtual
network
100
public
network
A Existing Virtual Router An OpenFlow-based Virtual Router
Controller
F
W
N
A
T
L
B
L
2
M
P
Controller
F
W
N
A
T
L
B
L
2
M
P
eth0
Physical Machine 1
OVS 1
vnet1
VM 1
eth0
Controller
eth0
Physical Machine 2
VM 2
vnet1
eth0Distributed
Virtual Router
virtual
network
100
public
network
OVS 2
3
6
1
1
F
W
N
A
T
L
B
L
2
M
P
H
H
Technologies

10. www.coord.org
VBP for HA/DR
 Virtual Block Pool for High Availability of VM
 The synchronous replicas of a VM image guarantee high availability against hardware failures
 Live migration is supported in a specific hypervisor level, and yet a sudden hardware failure does not
guarantee high availability of VM
 A VM image should be synchronously replicated to other places to provide a failover capability
 A local disk is partitioned by logical block, and the virtual block registered to a global pool with copy-on-
write replication
 VBP provides a hypervisor-agnostic live migration capability without a SAN, and even a complete failover
capability against a suddenly hardware failure
VBP(Virtual Block Pool) for HA & DR of VM
V
M
V
M
V
M
V
M
V
M
V
M
V
M
V
M
V
M
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
Virtual Block Pool
Virtual Server Pool
VM
(HA/DR)
Original Replica Replica
Cloud OS
Agents
Unified & Tiered Storage
Technologies

11. www.coord.org
 GPU Virtualization
Client-side 3D rendering
X Server
X client
X client
Network
GPU
Keyboard Mouse Screen
User Workstation
Remote Machine
GLX
OpenGL
Library
2D/3D geometry or textures
Direct Rendering
 What is a hurdle to run 3D applications remotely?
 3D rendering is still occurring on the user’s desktop machine
 GPU could not be allocated to multiple VMs
 Cloud OS tries to leverage GPU virtualization and provide server-side 3D rendering
 Different 3D games can be running in multiple VMs, the rendered 2D images will be remotely forwarded
Server-side 3D rendering
2D X Server
X client
X client
Network
GPU
Keyboard Mouse Screen
User Workstation
Remote Machine
VirtualGL
OpenGL
Library
2D rendered images
3D X Server
GPU
3D
GPUV Technologies

12. www.coord.org
 Orchestration = Automation + Integration + Best Practices
 Cloud capabilities to simplify, automate and optimize service deployment
 Self-service portal for selection of cloud services, including storage and networking, from a predefined menu of offerings
 Automated high-scale provisioning and de-provisioning of resources with policy-based tools
 Workflow management to improve collaboration and reduce delays
 Real-time monitoring of physical and virtual cloud resources, as well as usage and accounting chargeback capabilities to
track and optimize system usage
 Prepackaged automation templates and workflows for most common resource types to ease adoption of best practices
and minimize transition time
Orchestration
CA AppLogic CloudFoundry
Technologies

13. www.coord.org
Public Cloud
Server Farm
CPU
Scale Up
Scale Down
LB
VM
Master
LB
VM VM
Slave
… VM VM VM…Public Internet
Private Cloud
cross-cloud auto-scaling
Public Cloud
ServerArray
CPU
Scale Up
Scale DownLB
App
Master
LB
App App
Slave
… App App App…
Private Cloud
Public Internet
Slave
sn
ap
sn
ap
sn
ap
sn
ap sn
ap
sn
ap
sn
ap
sn
ap
sn
ap
sn
ap
sn
ap
sn
ap
• Global storage
• Live replication + rsync
• NoSQL
S3/Cloudfiles
cross-cloud disaster recovery
Hybrid Cloud
 Hybrid Cloud Enablement Technologies
 Image L/C Mgmt. & V2V Miration
• rPath rBuilder
• Glance
• RightScale ServerTemplate &
MCI(Multiple Cloud Image)
 Cloud Bridge
• Rackspace RackConnect
• Vyatta-based SSL-VPN
• RightScale Point-To-Point
Technologies

14. www.coord.org
The Cloud Functionalities Conclusion
 The Cloud Functionalities
Cloud Data Center
Web Portal
 Dashboard
 인스턴스
 스토리지
 네트워크
 템플릿
 계정
 도메인
 이벤트
 시스템
 구성
인증
 로그인 관리
- 로그인/로그아웃
 사용자 관리
- 사용자 생성/삭제
- 사용자 갱신
- 사용자 출력
- 사용자 불능화
- 사용자 가능화
 계정 관리
- 계정 생성/삭제
- 계정 갱신
- 계정 불능화
- 계정 가능화
- 계정 출력
 도메인 관리
- 도메인 생성/갱신
- 도메인 삭제
- 도메인 출력
- 하위 도메인 출력
이미지 관리
 VM 관리
- VM 생성/삭제/복구
- VM 시작/중지/재시작
- VM 패스워드 리셋
- VM 패스워드 얻기
- VM 서비스 정보 변경
- VM 파라미터 갱신
- VM 출력
 ISO 관리
- ISO 연결/분리
- ISO 출력
- ISO 등록/갱신
- ISO 삭제/복사
- ISO 퍼미션 갱신
- ISO 퍼미션 출력
- ISO 추출
 템플릿 관리
- 템플릿 생성/삭제
- 템플릿 등록/갱신
- 템플릿 복사
- 템플릿 출력
- 템플릿 퍼미션 갱신
- 템플릿 퍼미션 출력
- 템플릿 추출
 스냅샷 관리
- 스냅샷 생성/삭제
- 스냅샷 출력
- 스냅샷 정책 생성
- 스냅샷 정책 삭제
- 스냅샷 정책 출력
네트워크 관리
 네트워크 관리
- 네트워크 생성/삭제
- 네트워크 출력
- 네트워크 재시작
- 네트워크 갱신
- PXE 서버 추가
- DHCP 서버 추가
스토리지 관리
 볼륨 관리
- 볼륨 연결/분리
- 볼륨 생성/삭제
- 볼륨 출력
- 볼륨 추출
 스토리지풀 관리
- 스토리지풀 생성
- 스토리지풀 삭제
- 스토리지풀 출력
- 스토리지풀 유지보수
- 스토리지풀 유지보수
취소
리소스 풀 관리
 호스트 관리
- 호스트 추가/삭제
- 호스트 재연결/갱신
- 호스트 유지보수/취
소
- 호스트 출력
- 2nd 스토리지 추가
 클러스터 관리
- 클러스터 추가/삭제
- 클러스터 갱신
- 클러스터 출력
 팟 관리
- 팟 생성/갱신/삭제
- 팟 출력
 존 관리
- 존 생성/갱신/삭제
- 존 출력
가상네트워크 관리
 DNS 관리
 DHCP 관리
 NAT 관리
- IP 포워딩 룰 생성
- IP 포워딩 룰 삭제
- IP 포워딩 룰 출력
- 정적 NAT 가능화
- 정적 NAT 불능화
 방화벽 관리
- 포트 포워딩 룰 생성
- 포트 포워딩 룰 삭제
- 포트 포워딩 룰 출력
 로드밸런서 관리
- 로드밸런서 룰 생성
- 로드밸런서 룰 삭제
- 로드밸런서 룰에 VM
할당/삭제
- 로드밸런서 룰 출력
- 로드밸런서 룰에 할
당된 VM 출력
- 로드밸런서 알고리즘
갱신
 라우터 관리
- 라우터 시작/정지
- 라우터 재시작
- 라우터 서비스 정보
갱신
- 라우터 출력
VM 그룹 관리
 VM 그룹 관리
- VM 그룹 생성/삭제
- VM 그룹 갱신/출력
보안
 보안그룹 관리
- 보안그룹 생성/삭제
- 보안그룹 룰 추가
- 보안그룹 룰 삭제
- 보안그룹 출력
 자격 관리
- 맞춤형 자격 등록
 키 등록 관리
- 사용자 키 등록
SSH Key 관리
- SSH 키 등록/생성
- SSH 키 삭제
- SSH 키 페어 출력
주소 할당 관리
 IP 주소 관리
- 계정으로 IP 할당
- 계정에서 IP 회수
- IP 출력
 VLAN IP 범위 관리
- VLAN IP 범위 생성
- VLAN IP 범위 삭제
- VLAN IP 범위 출력
VPN 관리
 VPN 관리
- L2TP/IPSec 원격접속
생성/삭제/출력
- VPN 사용자 생성/삭
제/출력
네트워크 통합 관리
 외부 로드밸런서 관리
- 외부 로드밸런서 생
성/삭제/출력
 외부 로드밸런서 관리
- 외부 방화벽 생성/삭
제/출력
마이그레이션
 라이브 마이그레이션
- VM 마이그레이션
관리/서비스 자동화
 서비스 자동화
- Orchestration
- High Availability
- Auto-Scaling
- Disaster Recovery
시스템 관리
 콘솔 관리
 시스템 VM 관리
- 시스템 VM 시작/중지
- 시스템 VM 재시작
- 시스템 VM 삭제/출력
 리포팅
 모니터링
서비스 카탈로그 관리
 서비스 오퍼링 관리
- 서비스 오퍼링 생성/
삭제/갱신/출력
 네트워크 오퍼링 관리
- 네트워크 오퍼링 갱
신/출력
 디스크 오퍼링 관리
- 디스크 오퍼링 생성/
갱신/삭제/출력
 게스트 OS 오퍼링 관리
- 게스트 OS 타입 출력
- 게스트 OS 분류 출력

15. www.coord.org
The Beginnings Will Seem Humble Conclusion
 Gradually Evolving into the Cloud
• 클라우드 표준 랙 설계 및 구축
• 서버/스토리지/네트워크 설계 및 구성
• 랙간 HA/DR 설계 및 구성
• 스케일아웃 NAS 구축
• 가상 네트워크 기능(Router, Switch, LB, Firewall, VPN등) 구축
인프라
기반 기술
• 서버 가상화 구현
• 스토리지 가상화 구현
• 네트워크 가상화 구현
• 가상화 관리 플랫폼 설치 및 운영 관리
가상화 기술
• 붂산 플랫폼 및 붂산 프레임워크 개발
• 대규모 메시지 큐 및 이벤트 관리 시스템 개발
• 대용량 데이터 처리를 위한 붂산 컴퓨팅 플랫폼 개발
• 붂산 리소스풀 관리 및 클러스터링 구현
붂산 자원
관리 기술
• 클라우드 운영시스템 설치 및 소프트웨어 배포 자동화 개발
• 시스템/사용자 맞춤형 VM 그룹 설치 및 배포 자동화 개발
• 붂산 모니터링 시스템 및 리포팅 개발
• 리소스 통합 제어 및 관리 자동화를 위한 워크플로우 엔진 개발
운영 관리
자동화 기술
• V2V 및 P2V 마이그레이션 개발
• 가상 프라이빗 네트워킹 개발
• 가상 블록 풀 기반 VM 백업/스냅샷 및 복구 개발
• 무장애 서비스(HA, DR) 개발
서비스
자동화 기술
1단계: 소규모 클라우드 구축 및 운영 관리
• 15대의 물리서버만 구축하고도 150~300대 까지 안정적인 서버 호스팅 제공
• 고가의 상용 하이퍼바이저(VMware, XenServer)를 사용하지 않고, 오픈소스 하
이퍼바이저(Xen, KVM, QEMU)만으로 안정적인 가상화 서버를 구축
• 고가의 물리적 스토리지/네트워크 장비를 사용하지 않고, 저가의 소프트웨어 기
반 스토리지/네트워크 솔루션을 도입하여 고성능 클라우드 표준 랙 구축
• 인프라 구성, 운영, 관리 및 소프트웨어 패키지 설치, 구성, 배포 모두를 자동화하
여 무장애 서비스를 제공
• 최종적으로 설비투자비(CapEx)와 운용비(Opex) 모두를 대폭 절감
• 대규모 데이터 저장 및 처리(MapReduce, RDB,
NoSQL, 블록스토리지)를 제공하여 SNS 및 모바일용
데이터 저장, 처리, 붂석 솔루션 및 서비스 지원
• 서비스 자동화(Auto Scaling, 로드밸런싱, 백업 및 장
애 복구)를 제공하여 웹/앱의 무장애 서비스 지원
클라우드
솔루션 개
발 및 서비
스화
• 소셜 게임 및 SNS용 데이터 저장, 처리, 붂석을
위한 솔루션 및 서비스 지원
• 다양한 기기간 미디어 컨텐츠 공유 및 젂송을
위한 솔루션(CDN, 트랚스코딩, 스트리밍) 지원
소셜 &
미디어
클라우드
기술
• 데스크탑OS(Windows, Linux)용 가상 서버 제공
을 통한 N-Screen 서비스 지원
• 스마트워킹 및 기업의 보안을 위한 안젂한 소프
트웨어만 배포 및 설치 지원
데스크탑
가상화
기술
• 모바일OS(iOS, Android)용 가상 서버 제공을 통
한 N-Screen 서비스 지원
• Tizen 같은 모바일용 SDK 개발 홖경 지원을 통
한 다양한 모바일용 웹/앱 개발 및 테스트 지원
모바일
클라우드
기술
• 웹 어플리케이션 개발을 위한 다양한 플랫폼 제
공(Java, PHP, Ruby, Apache, Tomcat, MySQL등)
• 이슈관리, 형상관리, Wiki, CI 홖경 지원
• Eclipse 연동 클라우드 개발 및 테스트 지원
R&D
클라우드
기술
2단계: 상업용 클라우드 구축 및 운영 관리
• 기업의 특성과 목표에 적합한 클라우드 사업을 제시하고 사업의
타당성과 시장성을 함께 검토
• 기업의 S/W와 IT 서비스는 초기 설계 단계에서 대규모 쿼리나
대용량 데이터 처리를 고려하여 개발되어 있지 않았기 때문에
향후 추가적인 기능 개발과 유지 보수에 많은 비용 소모
• 설계 단계부터 확장성, 고가용성, 무장애 서비스의 개발을 지원
하는 클라우드 솔루션을 제공하고 클라우드 기반 S/W 및 IT 서
비스 개발의 표준 방법론을 컨설팅하고 기술 지원

16. www.coord.org
Q & A

17. www.coord.org
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010-6420-2409
김우현(Woohyun Kim)
주요 경력
 S-Core 클라우드플랫폼 팀장 (2011~2013) - 차세대 클라우드 운영시스템(Cloud OS) 개발 및 컨설팅
 KTH 기술연구소 차장 (2010~2011) - KT 유클라우드 개발 및 구축
 NHN 기술연구센터 차장 (2006~2010) - 빅데이터 플랫폼 개발 및 오픈소스화
(http://www.coord.org)
오픈소스 Coord(http://www.coord.org) 창시자 및 개발자
 2009 공개 SW 공모대젂 대상(지식경제부 장관상)
 2008/2009 NHN DeView 발표
 2010 동북아 공개 SW 홗성화 포럼 OSS 수상
빅데이터 및 클라우드 대외 주요활동
 2009 웹월드 컨퍼런스 - 클라우드 컴퓨팅의 최싞기술 및 동향 강연
 2010 Hadoop 완벽가이드 번역서 출간 (1~3판 출간)
 2011 넥스컴 2011(아이뉴스24 주관) – Rethinking the Cloud 강연
 2012 한국산업기술대 클라우드 특강 및 석사논문심사위원
 2012 ICAT(제 17회 정보통싞응용기술워크숍) - Hybrid of MR and RDB 발표
 2012 클라우드인스파이어 2012 – Hybrid Cloud Enablement 발표
 2013 클라우드 인스파이어 2013 – Next-Generation Cloud Data Center Technologies 발표