표제지
목차
국문초록 8
ABSTRACT 10
제1장 서론 12
제2장 관련 연구 15
2.1. 관련 배경 15
2.1.1. CloudEvent[3] 15
2.1.2. Triggermesh[4] 16
2.1.3. Knative[5] 17
2.2. 관련 논문 19
2.2.1. 이벤트 브로커들 간의 이벤트 분배를 허용하는 이벤트 메시 19
2.2.2. 여러 장치 간의 파이프라인을 활용한 데이터 전달 19
제3장 이벤트 버스 기반 Serverless 컴퓨팅 설계 및 구현 20
3.1. 제안 구조 20
제4장 구현 결과 및 성능 분석 25
4.1. 구현 환경 25
4.1.1. 실험 시나리오 25
4.2. 구현 결과 26
4.3. 측정 결과 및 성능 분석 29
4.3.1. Knative Broker와 Triggermesh Broker의 이벤트 처리 시간 비교 29
4.3.2. 여러 클라우드에 동일한 함수 존재 시 CPU 상태 고려 여부에 따른 이벤트 Response time 비교 30
4.3.3. 여러 클라우드에 동일한 함수 존재 시 리소스 사용량 고려 여부에 따른 이벤트 Response time 비교 31
제5장 결론 33
참고문헌 34
[표 3-1] Transformation 매핑 테이블 21
[표 4-1] WebhookSource yaml 파일 예시 26
[표 4-2] Transformation yaml 파일 예시 27
[그림 1-1] 기존 이벤트 기반 FaaS 13
[그림 1-2] Knative Eventing 브로커의 동작방식 14
[그림 2-1] Cloudevent의 metadata와 data 15
[그림 2-2] Triggermesh의 주요 구성요소 16
[그림 2-3] Knative와 Triggermesh 17
[그림 2-4] Knative Serving 18
[그림 3-1] 이벤트 버스 기반 Serverless 컴퓨팅 구조 20
[그림 3-2] Mediator 클러스터의 구현 구조 22
[그림 3-3] 본 제안 구조의 동작 절차 23
[그림 3-4] 최적의 함수 선택을 위한 동작방식 순서도 24
[그림 4-1] 데모 시나리오 구조 26
[그림 4-2] 클라우드 내에 존재하는 서비스일 경우 28
[그림 4-3] 클라우드 내에 존재하지 않는 서비스일 경우 28
[그림 4-4] 이벤트 수에 따른 브로커 처리 시간 29
[그림 4-5] 이벤트 소스 수에 따른 브로커 처리 시간 30
[그림 4-6] CPU 상태를 고려하지 않은 기존 구조 31
[그림 4-7] CPU 상태를 고려한 제안 구조 31
[그림 4-8] 리소스 사용량을 고려하지않은 기존 구조 32
[그림 4-9] 리소스 사용량을 고려한 제안 구조 32