자바에 웹어셈블리를 사용하는 이유
와즘은 자바스크립트에서 자바 API를 호출할 수 있는 웹 브라우저의 프론트 엔드에서 자바를 실행하는 방법을 제공한다. 웹어셈블리 컴파일러는 자바 소스(또는 바이트코드)에서 바이너리를 생성하고, 브라우저는 호스트 운영체제 기능을 사용해서 이 바이너리를 실행하므로 OS 수준의 성능을 얻게 된다. 자바 코드는 와즘 바이너리로 변환되고 이 바이너리는 자바스크립트에서 호출할 수 있는 훅을 노출한다.와즘은 오늘날 주요 브라우저에서 바로 사용할 수 있다. 사용자가 원하는 언어로 무거운 작업을 수행할 수 있도록 뛰어난 성능을 제공한다. 비디오 인코딩, 그래픽 및 기타 고강도 데이터 처리 등에 사용하면 큰 효과를 얻을 수 있다. 심지어 블록체인의 성능 한계를 극복하기 위해 와즘을 사용하기도 한다.
자바를 사용한 기간이 어느정도 되면 브라우저의 자바에 대한 이야기를 들을 때 자바 애플릿을 떠올리겠지만, 와즘은 그것과는 전혀 다르다. 와즘은 처음부터 안전한 샌드박스 런타임으로 설계된 현대적 고성능 기술이다. 이식성, 성능, 보안, 다국어 지원을 갖춘 와즘은 현재 기술 환경의 핵심 요소다.
자바에서 와즘으로 : 변환 방식
자바 프로그램을 웹어셈블리로 변환하는 작업은 약간 까다롭다. 추천할 수 있는 완벽한 기준이 될 만한 방법은 없다. 여러 프로젝트가 있지만 성숙하거나 잘 문서화된 것을 찾기가 쉽지 않다. 자바 언어에는 가비지 수집, 리플렉션과 같이 웹어셈블리 트랜스파일러가 해결하기 어려운 몇 가지 문제가 있다. 최상급 자바 와즘 솔루션에 도달하기 위해서는 먼저 이와 같은 부분을 해결해야 할 것으로 보인다.그랄VM(GraalVM)은 현재 네이티브 이미지 툴을 사용한 와즘 출력을 위한 지원을 개발하고 있다(--features 플래그의 타겟 바이너리). 이 제안이 성공한다면 권장되는 방법이 될 가능성이 높다. 그랄VM은 이미 와즘을 지원하고 전반적으로 꽤 좋은 프로젝트다. 그랄VM이 와즘 바이너리를 생성할 수 있게 되면 살펴볼 가치가 있을 것이다. 그 사이 자바에서 와즘으로의 컴파일을 처리하는 데 사용할 수 있는 라이브러리는 다음과 같다.
여기서는 자바 와즘 컴파일에 티VM을 사용한다. 티VM을 만든 알렉세이 안드리프에 자바가 와즘 구현에서 다른 언어보다 뒤처지는 이유를 물었는데 안드리프는 “간단히 말하면, GC 또는 예외 처리를 직접 쓰는 것은 어렵지 않다. 그러나 스택에 액세스할 수 있는 부분이 부족하기 때문에 와즘에서 GC를 구현하기가 어렵다”라고 답했다. 웹어셈블리는 보안을 이유로 스택 액세스를 제한해왔다. 안드리프가 제안한 것처럼 안전하게 스택 액세스를 허용할 방법을 찾는 대신 와즘은 가비지 수집을 와즘 자체에 집어넣는 방법을 선택했다(와즘의 가비지 수집 진행 상황을 보려면 깃허브의 웹어셈블리 프로젝트 페이지 참조).
티VM을 사용해 자바를 와즘으로 컴파일하기
티VM은 자바를 재료로 와즘을 만들기 위한 가벼운 라이브러리를 지향한다. 구글 웹 툴킷에서 영감을 받았지만 소스가 아닌 바이트코드를 기반으로 한다. 덕분에 스칼라와 같은 다른 JVM 언어도 처리할 수 있다. 티VM이 제공하는 샘플 프로젝트를 통해 자바 와즘 프로젝트를 간편히 살펴볼 수 있는데 여기서도 이 샘플을 사용한다.티VM과 샘플 프로젝트 설정
티VM을 사용하려면 자바 8 이상의 JDK가 설치되어 있어야 한다. 여기서는 최신 티VM 버전을 빌드해서 로컬 저장소에 설치한 다음, 와즘을 사용하는 샘플 프로젝트 중 하나를 빌드해서 자바-와즘 컴파일이 어떻게 수행하는지를 살펴본다. 티VM 프로젝트를 클론하려면 깃(Git)을 설치해야 한다. 기사 작성 시간을 기준으로 현재 티VM은 0.8.0-SNAPSHOT이다.
프로젝트가 체크아웃되면 티VM 라이브러리 자체를 빌드해서 로컬 저장소에 설치해야 한다. 루트 디렉터리로 이동해서 /teavm/gradlew를 입력한다. 이 명령은 독립형 그래들(Gradle) 래퍼 실행 파일을 사용해 티VM을 빌드하고 로컬로 설치한다. 여기까지 완료하면 /teavm/samples/pi 디렉터리로 이동해서 ../../gradlew war를 입력한다. 그러면 그래들은 Pi 샘플 프로젝트를 WAR 파일로 빌드한다. 이 단계가 완료되면 서블릿 컨테이너에 배포할 수 있는 /teavm/samples/pi/build/libs/pi.war 파일이 생성된다.
필자는 이 데모에 우분투를 실행 중이므로 Tomcat을 서비스로 설치한 다음(sudo apt-get install tomcat9) pi.war 파일을 /webapps 디렉터리로 복사했다(sudo cp /teavm-wasm/target/pi.war /var/lib/tomcat9/webapps/). 그 다음 sudo systemctl start tomcat9를 사용해서 톰캣을 시작했다. 다른 방법은 /bin 디렉터리의 start.sh/.bat 스크립트를 사용하는 것이다. 이는 톰캣의 독립형 버전을 다운로드한 경우 가능한 방법이다. 참고로 Pi 샘플은 티VM의 자바스크립트와 와즘 출력 기능을 모두 지원하지만, 여기서는 와즘 부분만 살펴본다.
와즘을 위한 Pi 데모
이제 localhost:8080/pi에서 애플리케이션이 실행 중일 것이다. 브라우저에서 이 URL을 방문하면 간단한 사용자 인터페이스가 표시된다. 인터페이스에는 자바스크립트와 웹어셈블리용으로 하나씩 두 개의 링크가 포함돼 있다. 웹어셈블리를 클릭하면 <화면 1>이 표시된다.
이 인터페이스에서 파이를 계산할 자릿수를 지정할 수 있다. 인터페이스는 계산을 위해 와즘으로 컴파일된 자바를 사용하며, 자바스크립트에서 코드를 호출한다. 이 계산이 어떻게 수행되는지 살펴보자.
/teavm/samples/pi 프로젝트를 보면, 자바와 웹 애플리케이션 소스가 모두 포함된 표준 메이븐/그래들 레이아웃이며 각각 src/main/java와 src/main/webapp에 저장돼 있다. src/main/java/org/teavm/samples/pi/PiCalculator.java의 자바 클래스를 보면 PiCalculator라는 일반적인 자바 클래스임을 볼 수 있다. 이 클래스는 주 메서드를 정의한다. 주 메서드는 args[]에서 하나의 인수를 계산할 자릿수로 취하며 실제 파이 계산을 수행하기 위해 PiDigitSpigot이라는 내부 클래스를 사용하고 java.math.BigInteger라는 단일 자바 라이브러리에 의존한다. 전형적인 자바 프로그램이다. /teavm/samples/pi/build/libs/classes/main으로 이동해서 java org/teavm/samples/pi/PiCalculator 50이라고 입력하면 명령줄에서 파이를 50자리까지 계산해준다
이제 teavm/samples/pi/src/main/webapp의 웹 애플리케이션 부분을 보자. 우리의 관심사는 wasm.html이다. 파일의 대부분은 기본 HTML이지만 예시 1과 같이 살펴볼 만한 흥미로운 자바스크립트가 있다.
리스트 1. 파이 계산을 위한 웹 애플리케이션
let runner = null;
function init() {
TeaVM.wasm.load("wasm/pi.wasm", {
installImports(o, controller) {
function putwchars(address, count) {
let instance = controller.instance;
let memory = new Int8Array(instance.exports.memory.buffer);
let string = "";
for (let i = 0; i < count; ++i) {
string += $rt_putStdoutCustom(memory[address++]);
}
}
o.teavm.putwcharsOut = putwchars;
o.teavm.putwcharsErr = putwchars;
},
}).then(teavm => {
this.instance = teavm.instance;
runner = n => teavm.main([n.toString()]);
document.getElementById("run").disabled = false;
})
}
function calculate() {
var count = parseInt(document.getElementById("digit-count").value);
runner(count);
}
init();
</script>
</head>
</body>
<div>
Digit count:
<input type="text" id="digit-count" value="1000">
<button onclick="calculate()" id="run" disabled>Run</button>
</div>
<div id="stdout"></div>
</body>
우선 TeaVM.wasm.load("wasm/pi.wasm", { ...라인은 서버에서 pi.wasm 파일을 가져오는 작업을 시작한다. 이 파일은 브라우저에 와즘 파일을 로드하도록 지시하는 내장된 WebAssembly.instantiate()의 래퍼다. load 메서드 구성의 두 번째 매개변수로 전달된 객체가 구성되고 .then() 호출은 웹어셈블리 프로그램이 준비된 이후 발생하는 일을 처리하기 위한 콜백 함수를 제공한다. TeaVM.wasm.load에 대한 문서는 아직 없지만 깃허브에서 소스 코드를 찾을 수 있다.
가장 흥미로운 부분은 runner = n => teavm.main([n.toString()]); 라인이 있는 콜백 함수다. 여기서 자바스크립트로 자바 main() 함수를 호출하고 계산할 자릿수를 인수로 전달한다. 이제 PiCalculator.java 파일이 어떻게 pi.wasm으로 변환되었는지 살펴보자. <리스트 2>처럼 /pi/build.gradle.kts 파일에서 티VM 플러그인이 자바 파일을 가리키도록 구성됐다.
리스트 2. 자바-와즘 변환
js {
addedToWebApp.set(true)
}
wasm {
addedToWebApp.set(true)
}
wasi {
outputDir.set(File(buildDir, "libs/wasi"))
relativePathInOutputDir.set("")
}
all {
mainClass.set("org.teavm.samples.pi.PiCalculator")
}
}
all 필드에서 mainClass.set("org.teavm.samples.pi.PiCalculator")로 티VM 플러그인이 구성된 것을 볼 수 있다. 자바스크립트와 와즘에 모두 적용되기 때문이다(즉, 프로젝트가 자바스크립트와 와즘 버전을 모두 출력함). build/generated/teavm/wasm/을 보면 티VM이 와즘 파일을 어디에 출력했는지 확인할 수 있다.
결론
와즘은 웹 브라우저에서 우수한 성능으로 자바를 실행할 수 있게 해주는 유망한 기술이다. 아직 미완성이지만 티VM과 같은 라이브러리는 자바와 웹어셈블리를 다루는 간편한 수단을 제공한다. 티VM을 사용하면 자바 코드를 호스트 운영체제 기능을 사용해 브라우저에서 실행되는 컴팩트한 바이너리로 컴파일할 수 있다. 와즘은 자바 기술 환경의 중요한 요소이며 여전히 개발 초기 단계에 있다. 가비지 수집 통합은 여러 주요 영역에서 와즘의 잠재력을 확대할 수 있다. 확실히 주목해야 할 기술이다.editor@itworld.co.kr
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Seagate
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Seagate
“작지만 큰 영향력” 하드 드라이브의 나노 스케일 혁신
ⓒ Seagate 플래터당 3TB라는 전례 없는 드라이브 집적도를 자랑하는 새로운 하드 드라이브 플랫폼이 등장하며 디지털 시대의 새로운 이정표를 세웠다. 플래터당 3TB를 저장할 수 있다는 것은 동일한 면적에서 스토리지 용량을 기존 드라이브 대비 거의 두 배로 늘릴 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 혁신은 데이터 스토리지의 미래와 데이터센터의 디지털 인프라에 괄목할 만한 영향을 미친다. AI의 발전과 함께 데이터의 가치가 그 어느 때보다 높아졌다. IDC에 따르면 2027년에는 전 세계에서 총 291ZB의 데이터가 생성될 것으로 예측되며, 이는 스토리지 제조 용량의 15배 이상일 것으로 보인다. 대부분의 데이터를 호스팅하는 대형 데이터 센터에 저장된 데이터 중 90%가 하드 드라이브에 저장된다. 즉, AI 애플리케이션의 주도로 데이터가 급증함에 따라 물리적 공간을 늘리지 않으면서도 데이터를 저장할 수 있는 스토리지 기술 혁신이 필요하다. 데이터 스토리지 인프라를 업그레이드하는 것은 단순히 기술적인 문제가 아니라 지금 시대가 직면한 규모, 총소유비용(TCO), 지속가능성이라는 과제에 대한 논리적 해답인 셈이다. 열 보조 자기 기록(HAMR) 기술은 선구적인 하드 드라이브 기술로 드라이브 집적도 향상을 위해 지난 20년 동안 수많은 연구를 거쳐 완성되어 왔다. 씨게이트 모자이크 3+ 플랫폼은 이러한 HAMR 기술을 씨게이트만의 방식으로 독특하게 구현한 것으로, 미디어(매체)부터 쓰기, 읽기 및 컨트롤러에 이르는 복잡한 나노 스케일 기록 기술과 혁신적인 재료 과학 역량을 집약한 결정체다. 이 플랫폼은 데이터 비트를 변환하고 자기 및 열 안정성을 유지하면서 더욱 촘촘하게 패킹해서 각 플래터에 훨씬 더 많은 데이터를 안정적이고 효율적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 기존 데이터센터에 있는 16TB 드라이브를 30TB 드라이브로 업그레이드하면 동일한 면적에서 스토리지 용량을 두 배로 늘릴 수 있다. 더 낮은 용량에서 업그레이드한다면 상승 폭은 더욱 커진다. 이 경우, 테라바이트당 전력 소비량이 40% 감소하는 등 스토리지 총소유비용(TCO)이 크게 개선된다. 또한 효율적인 자원 할당과 재활용 재료 사용으로 운영 비용을 절감하고 테라바이트당 탄소 배출량을 55% 감소시켜 데이터센터가 지속 가능성 목표를 달성할 수 있다. 드라이브 집적도 향상은 하이퍼스케일과 프라이빗 데이터센터의 판도를 바꿀 수 있다. 데이터센터가 급증하며 전력사용량과 탄소배출량 역시 늘어나 데이터센터의 지속가능성이 화두가 되고 있는 가운데, 과학기술정보통신부는 ‘탄소중립 기술혁신 추진전략-10대 핵심기술 개발방향’에서 2030년까지 데이터센터 전력소모량을 20% 절감하겠다고 밝힌 바 있다. 이러한 목표에 발맞춰, 집적도를 획기적으로 개선한 대용량 데이터 스토리지를 활용하는 것은 원활하고 지속적인 AI 모델 학습, 혁신 촉진 및 비즈니스 성공을 위해 필수적이다. 엔터프라이즈 데이터센터의 경우 제한된 공간, 전력, 예산에 맞춰 확장할 수 있는 지속 가능한 방법을 찾아야 한다. 하드 드라이브의 집적도 혁신은 점점 더 커져가는 클라우드 생태계와 AI 시대에 대응하는 해답이자, 동일한 공간에 더 많은 엑사바이트를 저장하면서도 자원 사용은 줄이도록 인프라를 확장할 수 있는 방법이다. 이는 글로벌 데이터 영역에서 경쟁력을 유지하고 글로벌 디지털 경제의 선두주자로서 입지를 강화하는 데 매우 중요하다.