우리 대학 일반대학원 컴퓨터공학과 석사과정 김경환 학생이 클라우드 벤더가 제공해주는 다양한 스팟 인스턴스 관련 데이터를 활용하여 스팟 인스턴스의 안정성을 개선하는 연구를 수행했다.

이를 발판으로 한국연구재단이 인정하는 컴퓨터과학분야 최우수 학술대회인 The Web Conference (WWW) 2024 의 Research Track 의 Oral Session 에서 논문을 발표 하였다 (수락률 : 9.4%). 

김경환 학생이 발표한 논문에서는 (Making Cloud Spot Instance Interruption Events Visible) AWS, Azure, GCP 등 주요 클라우드 제공 업체에서 제공하는 스팟 안정성 데이터 셋을 분석하고 시간에 따른 변화를 예측하여 안정적인 스팟 인스턴스를 선택할 수 있음을 보였다. 해당 논문에서 제안한 방법을 적용할 경우 기존 방법 대비 스팟 인스턴스의 안정적 이용 시간을 최대 168% 개선 할 수 있음이 증명되었다. 이러한 스팟 인스턴스의 안정성을 개선하는 연구는 비용 효율적인 클라우드 환경 구성에 매우 중요하고, 다양한 웹서비스 구축, AI 학습 및 추론, 유전체 정보 분석 등 다양한 연구 및 산업 분야에 폭넓게 사용될 수 있다.

김경환 학생은 소프트웨어융합대학 소프트웨어학부를 졸업 후 현재 석사과정 3학기에 재학 중이며, 컴퓨터공학과 소속의 분산데이터처리시스템 연구실 (Distributed Data Processing System Lab, https://ddps.cloud) 에서 성능 및 비용 효율적인 클라우드 환경 구축과 관련된 연구를 수행하고 있다. 본 연구를 비롯한 분산데이터처리시스템 연구실에서 수행하고 있는 최적의 인공지능 서비스 환경을 자율적으로 제공하는 차세대 클라우드 시스템 관련한 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원이 지원하는 SW스타랩 (클라우드)의 지원을 받아 수행되고 있다.