[논문 리뷰] Secure Platform for Processing Sensitive Data on Shared HPC Systems

Michel Scheerman, Narges Zarrabi외 6명|arXiv (Cornell University)|2021. 03. 26.

Advanced Data Storage Technologies참고 문헌 6인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 기존 인프라를 수정하지 않고 공유형 고성능 컴퓨팅(HPC) 클러스터에서 민감한 데이터를 처리하기 위해 PCOCC와 SLURM를 사용하는 보안성 있고 가상화된 플랫폼을 제시한다. 이 플랫폼은 사용자 정의가 가능하고 저비용이며 확장 가능한 다중 테넌트 환경을 제공하며, 엄격한 보안 요구사항을 충족한다. 실제 연구 워크로드를 다양한 분야에 적용하여 최소한의 성능 영향을 입증하였다.

ABSTRACT

High performance computing clusters operating in shared and batch mode pose challenges for processing sensitive data. In the meantime, the need for secure processing of sensitive data on HPC system is growing. In this work we present a novel method for creating secure computing environments on traditional multi-tenant high-performance computing clusters. Our platform as a service provides a customizable, virtualized solution using PCOCC and SLURM to meet strict security requirements without modifying the exist-ing HPC infrastructure. We show how this platform has been used in real-world research applications from different research domains. The solution is scalable by design with low performance overhead and can be generalized for processing sensitive data on shared HPC systems imposing high security criteria

연구 동기 및 목표

• 공유형 다중 테넌트 HPC 환경에서 민감한 데이터를 안전하게 처리할 수 있는 증가하는 수요를 해결하기 위해.
• 기존 HPC 인프라를 수정하지 않고도 강력한 보안을 보장하는 솔루션을 설계하기 위해.
• 다양한 연구 워크로드를 엄격한 액세스 및 데이터 보호 요구사항 하에 지원하는 사용자 정의가 가능한 가상화된 플랫폼을 제공하기 위해.
• 강력한 격리와 고보안 기준 준수를 유지하면서도 낮은 성능 오버헤드를 확보하기 위해.
• 다양한 연구 분야에 걸쳐 확장성과 실제 적용 가능성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 민감한 워크로드를 위한 경량적이고 보안성 있으며 격리된 실행 환경을 생성하기 위해 PCOCC(가상 컨테이너 컨테이너)를 활용한다.
• 작업 스케줄링 및 리소스 관리를 위해 SLURM과 통합하여 기존 HPC 워크플로우 내에서 원활한 오케스트레이션을 가능하게 한다.
• 가상화를 통해 테넌트 간 강력한 격리를 제공하면서도 기존 HPC 소프트웨어와의 성능 및 호환성을 유지한다.
• 서비스 기반 아키텍처를 활용하여 사용자 또는 프로젝트 단위로 보안 정책 및 액세스 제어를 사용자 정의할 수 있도록 한다.
• 기본 HPC 클러스터나 기존 사용자 애플리케이션을 수정하지 않는 비침습적 설계를 한다.
• 가상화기반 하이퍼바이저 및 스케줄러 계층에서 강제되는 컨테이너 수준 암호화 및 액세스 제어 메커니즘을 통해 안전한 데이터 처리를 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존 인프라 변경 없이 성능 저하 없이 공유형 다중 테넌트 HPC 클러스터에서 민감한 데이터를 어떻게 안전하게 처리할 수 있는가?
• RQ2 가상화된 HPC 환경에서 낮은 오버헤드를 유지하면서도 강력한 격리 및 액세스 제어를 구현할 수 있는 메커니즘은 무엇인가?
• RQ3 SLURM 및 PCOCC와 같은 기존 HPC 스택 위에 포터블하고 사용자 정의가 가능한 플랫폼을 구축하여 고보안 기준을 충족시킬 수 있는가?
• RQ4 다양한 실제 연구 워크로드에 대해 보안 및 성능 요구사항이 상이할 경우 플랫폼의 확장성은 어떻게 평가할 수 있는가?
• RQ5 기본 HPC 실행 대비 제안된 솔루션의 성능 영향은 어떠한가?

주요 결과

• 플랫폼은 기존 인프라를 수정하지 않고도 공유형 HPC 클러스터에서 민감한 워크로드를 안전하고 격리된 방식으로 실행할 수 있음을 성공적으로 입증하였다.
• 낮은 성능 오버헤드를 달성하여 성능이 중요한 연구 환경에서의 생산적 사용에 적합함을 입증하였다.
• 다양한 분야의 실제 연구 응용 분야에 성공적으로 배포 및 활용되어 실용성과 타당성을 입증하였다.
• SLURM 및 PCOCC와의 통합을 통해 기존 HPC 워크플로우 및 작업 스케줄링 시스템과의 호환성을 확보하였다.
• 가상화된 사용자 정의 가능한 환경은 엄격한 보안 정책을 유지하면서도 사용성과 확장성을 확보하였다.
• 플랫폼의 설계는 고보안 요구사항을 가진 다양한 HPC 시스템으로의 일반화 가능성을 제공한다.