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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정진욱 (경북대학교) 권영우 (경북대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제50권 제3호
발행연도
2025.3
수록면
511 - 518 (8page)
DOI
10.7840/kics.2025.50.3.511

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대규모 머신러닝 모델이나 데이터 분석 애플리케이션에서는 많은 양의 데이터를 처리하기 위해 컨테이너 이미지를 사용하고 있으나 이러한 이미지의 배포 시간이 길어지는 문제가 발생하고 있다. 이미지의 배포 시간이 길어지면 개발 및 배포 주기가 느려져 생산성이 저하되고, 자원 활용이 비효율적으로 이루어지며, 신속한 스케일링이 어려워져 전체 시스템의 성능과 유연성이 떨어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 컨테이너 이미지 관리 및 배포 효율성을 개선하는 방안을 제시한다. 이미지 배포 시 Cluster Container Registry(CCR)를 활용함으로써 클라우드를 통한 이미지 다운로드에 비해 시간 및 트래픽 소모를 줄일 수 있다. Kubernetes에서 실험하여, 컨테이너 이미지 관리 및 배포 과정의 효율성을 평가하였다. 기존의 방법과 비교하여 각 시나리오에서의 기존의 방법에 대비해 평균적으로 30% 배포 시간이 감소했고 이미지의 크기가 클수록 효과가 좋은 것으로 나타났다.
#클러스터 #엣지 컴퓨팅 #Container 레지스트리 #컨테이너 이미지 #배포 효율성 #Cluster #Edge Computing #Container Registry #Container Image #Deployment Efficiency

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경
Ⅲ. 연구 내용
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References

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