[특별취재(4)] 경북대 이경윤 교수, WiCSE 2025에서 ‘엣지 환경을 위한 MicroVM’ 연구 발표

“엣지 컴퓨팅의 미래, 경량 가상화로 답하다 – MicroVM의 실험적 성능과 가능성 조명”

 

[한국유통신문= 김도형 기자] 5월 30일, 경북대학교 대구캠퍼스 글로벌프라자에서 개최된 ‘2025 Women in Computer Science and Engineering (WiCSE)’ 워크숍에서 경북대 컴퓨터학부 이경윤 교수가 ‘MicroVM on Edge’ 주제로 주목할 만한 연구 결과를 발표했다. 이 교수의 발표는 최근 각광받고 있는 엣지 컴퓨팅 환경에서의 가상화 기술 혁신과 실제 적용 가능성을 중심으로 진행됐다.

 

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가상화 기술의 진화와 엣지 컴퓨팅

이 교수는 먼저 가상화 기술의 기본 개념과 발전 과정을 설명했다. 가상화는 실제 존재하지 않는 컴퓨터(가상 머신)를 만들어 다양한 IT 서비스를 구동하는 기술로, 데이터센터와 클라우드 환경의 핵심 기반이 되어왔다. 대표적으로 넷플릭스가 자체 서버에서 아마존 AWS로 이전하며 가상화 기술을 활용해 서비스 유연성과 비용 효율성을 극대화한 사례를 소개했다.


엣지 컴퓨팅은 데이터센터에서 멀리 떨어진 사용자에게 빠르고 효율적인 서비스를 제공하기 위해, 사용자와 가까운 곳(예: 스마트시티, 자율주행차, IoT 기기 등)에 소규모 컴퓨팅 장치를 두고 IT 서비스를 제공하는 방식이다. 이 교수는 “엣지 컴퓨팅에서는 전력, 자원, 네트워크 지연 등 다양한 제약이 존재하기 때문에, 기존 데이터센터용 가상화 기술을 그대로 적용하기 어렵다”고 강조했다.


가상 머신, 컨테이너, 그리고 MicroVM의 차별점

이 교수는 가상화 기술의 대표적 형태인 가상 머신(Virtual Machine)과 컨테이너(Container)의 구조적 차이와 장단점을 비교했다.


가상 머신: 독립적인 운영체제를 갖추고 있어 높은 격리성과 보안을 제공하지만, I/O 처리 등에서 성능 저하와 오버헤드가 발생한다.


컨테이너: 운영체제를 공유해 가볍고 빠른 성능을 제공하지만, 보안과 격리 측면에서 한계가 있다.


이러한 두 방식의 장점을 결합한 것이 바로 MicroVM이다. MicroVM은 가상 머신 수준의 격리성과 보안, 컨테이너 수준의 경량성과 빠른 성능을 동시에 제공하는 신기술로, 2020년경 아마존 AWS의 람다(Lambda) 서비스에 처음 도입됐다. 대표적인 구현체로는 Firecracker와 Kata Containers가 있다.


엣지 환경에서의 MicroVM 성능 실험

이 교수의 연구팀은 실제 엣지 컴퓨팅 환경에서 MicroVM의 성능과 자원 효율성을 측정했다. 실험에는 라즈베리파이, 엔비디아 제트슨 나노 등 다양한 엣지 디바이스가 사용됐다. 실험 환경은 네이티브(가상화 미적용), 컨테이너(RunC), 가상 머신(VM), 그리고 두 가지 MicroVM(Firecracker, Kata Containers)로 구성됐다.


벤치마크: 파일 I/O(FIO, Filebench), 네트워크 I/O(Iperf), 전력 소모, CPU 사용량 등


측정 항목: 각 환경별 파일 및 네트워크 처리 성능, CPU 자원 사용률, 전력 소모량


연구 결과, MicroVM은 컨테이너보다 높은 보안과 격리성을 제공하면서도, 기존 가상 머신 대비 경량화된 하이퍼바이저 구조 덕분에 성능 저하를 최소화했다. 특히 Firecracker는 Rust 언어로 구현되어 성능 최적화가 뛰어났다. 다만, 네트워크 및 디스크 I/O 처리에서 컨테이너보다는 다소 낮은 성능을 보였으나, 보안과 격리 필요성이 높은 엣지 환경에서는 충분히 경쟁력 있는 대안임이 확인됐다.


엣지 컴퓨팅에서의 MicroVM 전망

이 교수는 “엣지 컴퓨팅 기기는 한정된 전력과 자원을 사용하기 때문에, MicroVM처럼 경량화된 가상화 기술이 필수적”이라며, “실험을 통해 MicroVM이 엣지 환경에서도 실용적임을 입증했다”고 밝혔다. 또한, CPU 사용량과 전력 소모 측면에서도 MicroVM이 기존 가상 머신 대비 효율적임을 강조했다. 앞으로는 I/O 성능 개선과 더 다양한 엣지 시나리오 적용 연구가 이어질 전망이다.

 

 


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