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클라우드 기반 리눅스 SW 실습 플랫폼의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Cloud-based Linux Software Practice Platform)

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최초등록일 2025.07.13 최종저작일 2023.04
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클라우드 기반 리눅스 SW 실습 플랫폼의 설계 및 구현
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    • 🖥️ 클라우드 기반 SW 실습 환경의 혁신적인 접근법 제시
    • 💡 강사와 수강생을 위한 효율적인 가상머신 관리 솔루션 제공
    • 💰 실시간 클라우드 비용 예측 모델의 독창적인 방법론 소개

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    서지정보

    · 발행기관 : 한국인터넷방송통신학회
    · 수록지 정보 : 한국인터넷방송통신학회 논문지 / 23권 / 2호 / 67 ~ 71페이지
    · 저자명 : 반효경, 조경운

    초록

    최근 SW 실습 교육을 위해 수강생 별로 PC를 구비하는 대신 클라우드 상의 가상 PC를 할당해서 운영하는사례가 늘고 있다. 본 논문에서는 클라우드를 이용해서 각 수강생의 SW 실습 환경을 효율적으로 구축할 수 있는 리눅스기반 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 본 논문의 플랫폼에서는 강사가 모든 수강생의 가상머신 템플릿을 일괄적으로 생성및 통제할 수 있으며, 수강생들은 한 학기 동안 관리자 권한으로 본인의 머신을 관리하고 실습을 수행할 수 있다. 이때, 개별 머신에 발생하는 문제를 강사가 해결하거나 복원하는 효율적인 기능 또한 제공된다. 한편, 이러한 방식을 클라우드에서 실현하기 위한 가장 큰 어려움은 소요 비용을 미리 예측하기 어렵다는 데에 있다. 본 논문에서는 클라우드 이용요금을 실시간으로 예측할 수 있는 모델을 설계하고, 사용자별 가상머신에 데몬을 두어 자원의 사용량 및 요금을 실시간으로 예측한다. 본 논문의 방식이 오버헤드가 거의 없음에도 실제 클라우드 사업자가 측정한 자원 사용량을 정확하게예측하는 것을 확인할 수 있었다. 제안한 모델의 검증을 위해 리눅스 실습 강좌에서 한 학기 동안 클라우드를 활용한결과 실제 청구 요금과 제안한 모델의 결과가 매우 유사한 것으로 확인되었다.

    영어초록

    Recently, there are increasing cases of managing software labs by assigning virtual PCs in the cloud instead of physical PCs to each student. In this paper, we design and implement a Linux-based software practice platform that allows students to efficiently build their environments in the cloud. In our platform, instructors can create and control virtual machine templates for all students at once, and students practice on their own machines as administrators. Instructors can also troubleshoot each machine and restore its state. Meanwhile, the biggest obstacle to implementing this approach is the difficulty of predicting the costs of cloud services instantly. To cope with this situation, we propose a model that can estimate the cost of cloud resources used. By using daemons in each user’s virtual machine, we instantly estimate resource usage and costs. Although our model has very low overhead, the predicted results are very close to the actual resource usage measured by cloud service providers.
    To further validate our model, we used the proposed platform in a Linux practice lecture for a semester and confirmed that the proposed model is very accurate.

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    · 없음
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