클라우드 효율 개선해주는 수학적 모델?

마이크로소프트와 MIT공대가 주식 시장을 분석하는 응용 수학 분야인 수리금융에서 영감을 받아 클라우스 서비스 트래픽 효율을 개선해 가용성을 유지하면서 클라우드 컴퓨팅 활용도를 높이는 수학적 모델을 만들었다.

클라우드 서비스는 다양한 지역 도시에 설정된 데이터센터끼리 광섬유 회선으로 네트워크를 연결해 각종 컴퓨팅 서비스를 고객에게 제공하는 네트워크 사업이다. 클라우드 서비스에서 중시되는 포인트 중 하나는 시스템이 사용할 수 있는 시간 비율 그러니까 가용성에 있다.

가용성이 낮은 서비스를 이용하려고 할 때에는 사용할 수 없는 경우가 생긴다. 하지만 대규모 컴퓨팅 시스템에서 정전이나 회선 절단 등 예기치 못한 사고로 시스템 자체가 다운되는 경우가 있기 때문에 가용성을 높이려고 네트워크와 데이터센터 자체 백업이 필요하다. 하지만 백업 네트워크와 데이터센터는 문제가 없는 평소에는 쓸모없는 게 된다. 백업을 늘리면 전체 가동률은 저하된다. 가동률 저하는 비용으로 되돌아오는 건 물론이다.

마이크로소프트와 MIT 연구팀은 마이크로소프트나 구글, IBM, AT&T 등의 네트워크 데이터를 활용해 데이터센터에서 나가는 트래픽 장애가 발생할 확률 분포를 맵핑, 링크별 적절 대역폭을 구하고 장애 발생을 예측하는 수학적 모델을 개발했다. 이 수학적 모델은 트래픽 사용량을 주식 시장에서 투자, 네트워크를 장애를 손실에 비유해 수리금융에서 연구하는 기존 수학적 모델을 네트워크 트래픽에 적용한 것이다.

현실에 가까운 환경 시뮬레이터에서 이 이론을 실험한 결과 전송량을 최대한 활용하면서도 트래픽 장애를 방지하는 걸 확인했다고 한다. 연구팀에 따르면 발표 모델은 데이터 손실을 발생시키지 않고 재래식 네트워크 설계보다 데이터 전송량을 3배로 늘릴 수 있다고 한다.

연구팀은 발표한 수학적 모델을 통해 네트워크 활용도가 높아지면 공급자 부담이 줄어 클라우드 서비스 이용료가 저렴해질 뿐 아니라 클라우드 인프라에 의한 엄청난 에너지 소비를 줄일 수 있게 되어 환경에도 좋은 영향을 기대할 수 있다고 설명했다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.