멀티프로그래밍 (r1)

멀티프로그래밍은 하나의 중앙 처리 장치(CPU)에서 여러 개의 프로그램을 동시에 실행하는 기술이다. 핵심 아이디어는 CPU의 유휴 시간을 최소화하여 시스템의 전체적인 처리량을 극대화하는 데 있다. 단일 프로그램을 실행하는 경우, 프로그램이 입출력 작업을 기다리는 동안 CPU는 아무 일도 하지 않고 대기하게 된다. 멀티프로그래밍은 이 유휴 시간 동안 다른 준비된 프로그램에게 CPU를 할당함으로써 CPU 활용률을 높인다.

이를 구현하기 위해서는 운영체제가 여러 프로그램을 메모리에 동시에 적재하고 관리할 수 있어야 한다. 운영체제는 프로세스 스케줄링 알고리즘을 통해 어떤 프로그램에 CPU를 할당할지 결정하며, 메모리 관리 기법을 통해 여러 프로그램이 메모리를 공유하면서도 서로 간섭하지 않도록 보호한다. 또한, 입출력 관리를 통해 다양한 장치의 작업을 효율적으로 처리한다.

멀티프로그래밍의 기본 모델은 다음과 같은 상태 전이를 기반으로 한다.

이 모델에서 운영체제는 실행 중인 프로세스가 입출력으로 인해 대기 상태가 되면, 즉시 준비 상태에 있는 다른 프로세스에게 CPU를 넘겨준다. 이렇게 함으로써 CPU는 거의 항상 작업을 수행하게 되어 자원 활용도가 크게 향상된다.

멀티프로그래밍과 시분할 시스템은 둘 다 운영체제가 다중 작업을 처리하는 기법이지만, 설계 목표와 사용자 경험에서 근본적인 차이를 보인다.

멀티프로그래밍의 주요 목적은 CPU와 같은 시스템 자원의 활용률을 극대화하여 전체적인 처리량을 높이는 것이다. 이를 위해 여러 프로세스를 메모리에 동시에 적재해 두고, 하나의 프로세스가 입출력 작업을 위해 대기 상태가 되면 즉시 다른 프로세스에게 CPU를 할당한다. 이 방식은 사용자와의 상호작용보다는 시스템 효율성에 중점을 두며, 일반적으로 배치 처리 시스템 환경에서 사용된다. 사용자는 작업을 제출한 후 결과를 받을 때까지 기다려야 한다.

반면, 시분할 시스템은 멀티프로그래밍의 개념을 확장하여 여러 사용자가 단일 컴퓨터를 동시에 사용할 수 있도록 설계되었다. 핵심 목표는 사용자에게 빠른 응답 시간을 제공하는 것이다. 이를 위해 CPU 시간을 매우 짧은 시간 조각(타임 슬라이스)으로 나누어 각 사용자 또는 작업에게 번갈아 가며 할당한다. 이 스위칭이 매우 빠르게 일어나기 때문에, 각 사용자는 마치 시스템을 독점하고 있는 것 같은 느낌을 받는다. 시분할 시스템은 대화형 시스템의 기반이 되며, 사용자는 터미널을 통해 실시간으로 프로그램과 상호작용할 수 있다.

다음 표는 두 시스템의 주요 차이점을 요약한다.

요약하면, 멀티프로그래밍이 '시스템 효율성'을 위한 기술이라면, 시분할 시스템은 '사용자 편의성'을 위해 멀티프로그래밍 기술을 적용한 하나의 구체적인 운영체제 유형이다. 현대의 운영체제는 이 두 개념을 모두 통합하여 구현한다.

멀티프로그래밍의 주요 목적은 CPU, 메모리, 입출력 장치 등 시스템의 자원 활용률을 극대화하는 것이다. 초기 배치 처리 시스템에서는 하나의 프로그램이 입출력 작업을 수행하는 동안 CPU가 아무런 작업도 하지 않고 유휴 상태로 대기하는 경우가 빈번했다. 이는 값비싼 컴퓨터 자원이 낭비되는 결과를 초래했다. 멀티프로그래밍은 이러한 문제를 해결하기 위해, 하나의 프로그램이 입출력 작업을 기다릴 때 다른 준비된 프로그램에게 CPU를 할당하는 방식으로 동시에 여러 프로그램을 메모리에 적재하고 실행한다.

구체적으로, 자원 활용률 향상은 다음과 같은 메커니즘을 통해 달성된다.

• CPU 활용률: 단일 프로그램 환경에서는 입출력 대기 시간 동안 CPU 사용률이 급격히 떨어진다. 멀티프로그래밍은 항상 실행 가능한 프로그램을 하나 이상 메모리에 유지함으로써 CPU가 유휴 상태에 머무는 시간을 최소화한다.

• 입출력 장치 활용률: 여러 프로그램이 서로 다른 입출력 장치를 사용할 수 있으므로, 디스크나 프린터 같은 장치들도 더 효율적으로 활용된다. 한 프로그램이 프린터 출력을 기다리는 동안 다른 프로그램은 디스크 읽기 작업을 수행할 수 있다.

이러한 방식은 시스템의 전체적인 처리량을 증가시키는 직접적인 원인이 된다. 자원이 지속적으로 작업을 처리하게 되어 단위 시간당 완료되는 작업의 수가 늘어난다. 결과적으로 멀티프로그래밍은 초기 시스템의 가장 큰 비효율 요인 중 하나였던 자원 유휴 시간을 제거함으로써, 동일한 하드웨어로 더 많은 작업을 수행할 수 있는 기반을 마련했다.

멀티프로그래밍은 단일 프로세서의 처리량을 극대화하는 것을 핵심 목표로 한다. 단일 프로그램을 순차적으로 실행하는 단일 프로그래밍 환경에서는 프로세서가 입출력 작업을 기다리는 동안 유휴 상태로 머무르게 된다. 멀티프로그래밍은 메모리에 여러 개의 프로세스를 동시에 적재해 놓고, 하나의 프로세스가 입출력을 위해 대기할 때 운영체제가 프로세스 스케줄링을 통해 다른 준비된 프로세스로 전환하여 프로세서를 계속해서 사용하게 한다. 이로 인해 프로세서의 유휴 시간이 현저히 줄어들고, 단위 시간당 완료되는 작업의 수, 즉 시스템 처리량이 증가한다.

처리량 증가의 효과는 프로세스들의 특성에 따라 달라진다. 입출력 집중적인 작업과 계산 집중적인 작업이 혼합되어 있을 때 그 효과가 두드러진다. 예를 들어, 하나의 프로세스가 파일을 읽는 동안 프로세서는 다른 프로세스의 과학 계산을 수행할 수 있다. 이는 마치 한 명의 요리사가 오븐에 넣은 케이크를 굽는 동안 다른 케이크의 재료를 준비하는 것과 유사한 원리이다. 시스템의 전체적인 처리 효율성이 높아지면, 동일한 시간 내에 더 많은 사용자 요청을 처리하거나 더 복잡한 작업을 수행할 수 있게 된다.

처리량을 정량적으로 평가하기 위해 사용되는 주요 지표는 다음과 같다.

멀티프로그래밍의 정도, 즉 메모리에 동시에 적재되는 프로세스의 수가 증가할수록 처리량은 일반적으로 향상된다. 그러나 지나치게 많은 프로세스가 경쟁하면 프로세스 스케줄링과 문맥 교환에 따른 오버헤드가 커져 처리량 증가 폭이 줄어들거나 오히려 감소할 수 있다. 따라서 현대 운영체제는 최적의 멀티프로그래밍 정도를 유지하기 위해 스케줄링 알고리즘과 메모리 관리 기법을 정교하게 조합한다.

멀티프로그래밍 환경에서 CPU는 한 번에 하나의 프로세스만 실행할 수 있다. 따라서 여러 프로세스가 동시에 실행되는 것처럼 보이게 하려면, CPU가 매우 짧은 시간 간격으로 실행 중인 프로세스를 빠르게 전환해야 한다. 이때 어떤 프로세스에게 CPU 사용권을 할당할지 결정하는 메커니즘이 프로세스 스케줄링이다. 스케줄링은 운영체제의 핵심 구성 요소인 스케줄러에 의해 수행된다.

스케줄링의 주요 목표는 공정성, 처리량 극대화, 반환 시간 최소화, CPU 이용률 향상, 응답 시간 단축 등이다. 이를 위해 다양한 스케줄링 알고리즘이 개발되었다. 대표적인 알고리즘은 다음과 같다.

스케줄링은 발생하는 시점과 목적에 따라 크게 두 가지로 구분된다. 장기 스케줄링(작업 스케줄링)은 어떤 프로세스를 생성하여 준비 완료 큐에 넣을지 결정하며, 시스템에 동시에 존재하는 프로세스의 수(멀티프로그래밍 정도)를 조절한다. 단기 스케줄링(CPU 스케줄링)은 준비 완료 큐에 있는 프로세스 중 다음에 실행할 프로세스를 선택하여 CPU를 할당한다. 이는 밀리초 단위로 매우 빈번하게 발생하며, 멀티프로그래밍의 효율성을 직접적으로 좌우한다.

멀티프로그래밍 환경에서 메모리 관리는 여러 프로세스가 동시에 주기억장치에 상주할 수 있도록 하는 핵심 기능이다. 단일 프로그램만을 메모리에 적재하는 단순한 시스템과 달리, 멀티프로그래밍은 한정된 물리 메모리 공간을 효율적으로 분배하고 관리해야 한다. 이를 위해 운영체제는 메모리 할당, 보호, 주소 변환, 가상화 등의 기법을 사용한다.

주요 관리 기법으로는 고정 분할 할당과 가변 분할 할당이 있다. 고정 분할 할당은 메모리를 미리 고정된 크기의 영역으로 나누어 각 영역에 하나의 프로세스를 적재하는 방식이다. 구현이 간단하지만 내부 단편화가 발생할 수 있다. 가변 분할 할당은 프로세스의 크기에 맞춰 메모리 공간을 동적으로 할당하며, 할당과 해제를 반복하다 보면 외부 단편화가 발생하는 문제가 있다. 외부 단편화를 해결하기 위해 메모리 압축 기법이 사용되기도 한다.

보다 발전된 형태로 가상 메모리 기술이 등장했다. 이는 프로세스 전체를 물리 메모리에 올리지 않고, 당장 실행에 필요한 부분만 올리고 나머지는 보조기억장치에 보관하는 방식이다. 이를 통해 물리 메모리 크기보다 더 큰 여러 프로세스를 동시에 실행하는 것이 가능해졌다. 가상 메모리의 구현에는 페이징과 세그먼테이션 기법이 널리 사용되며, 페이지 테이블을 통한 주소 변환과 요구 페이징을 통한 지연 적재가 핵심 원리이다.

효율적인 메모리 관리를 위한 정책도 중요하다. 페이지 교체 알고리즘(예: LRU, FIFO)은 물리 메모리가 가득 찼을 때 어떤 페이지를 보조기억장치로 내보낼지 결정한다. 또한, 각 프로세스는 자신에게 할당된 메모리 공간 외에는 접근하지 못하도록 메모리 보호 기법(예: 베이스-한계 레지스터, 페이지 테이블 엔트리의 보호 비트)이 적용되어 시스템의 안정성을 보장한다.

멀티프로그래밍 환경에서 CPU와 메모리의 효율적 활용은 입출력 작업의 관리 방식에 크게 의존한다. 전통적인 시스템에서는 프로세스가 입출력 요청을 보내면, 해당 작업이 완료될 때까지 프로세스는 대기 상태에 머물며 CPU를 점유하지 못했다. 멀티프로그래밍은 이러한 대기 시간을 활용하는 것이 핵심 아이디어 중 하나이다. 한 프로세스가 입출력 작업을 시작하고 대기 상태로 전환되면, 운영체제는 즉시 다른 준비된 프로세스에게 CPU를 할당한다. 이렇게 함으로써 CPU는 유휴 상태로 머무는 시간을 최소화하고 지속적으로 유용한 작업을 수행하게 된다.

입출력 관리를 효율화하기 위해 운영체제는 인터럽트와 DMA 같은 메커니즘을 활용한다. 인터럽트는 입출력 장치가 작업을 완료했을 때 CPU에게 신호를 보내는 방법이다. CPU는 매번 장치의 상태를 폴링할 필요 없이 인터럽트가 발생했을 때만 대응하면 되므로 오버헤드가 줄어든다. 더 나아가 DMA 컨트롤러는 중앙처리장치의 개입 없이 메모리와 입출력 장치 사이에 데이터를 직접 전송할 수 있게 한다. CPU는 데이터 전송의 시작과 끝만 관리하면 되므로, 전송이 진행되는 동안 다른 계산 작업을 수행할 수 있다.

또한, 스풀링 기술은 입출력 관리의 효율성을 한층 높인다. 예를 들어, 느린 프린터에 직접 출력을 보내는 대신, 출력 데이터를 먼저 고속의 디스크에 저장한다. 이렇게 하면 실제 프린팅이 진행되는 동안에도 해당 프로세스는 종료되고 CPU와 메모리 자원을 반납할 수 있다. 프린터는 디스크에서 데이터를 순차적으로 읽어 출력을 계속한다. 이는 입출력 장치의 속도 차이로 인한 병목 현상을 완화하고, 시스템 전체의 처리량을 증가시키는 데 기여한다.

멀티프로그래밍은 초기 배치 처리 시스템의 한계를 극복하기 위해 등장한 개념이다. 1950년대 후반부터 1960년대 초반까지 주류를 이루던 단순 배치 처리 시스템에서는 한 번에 하나의 프로그램만 메인 메모리에 적재하여 실행했다. 이 방식은 중앙 처리 장치가 느린 입출력 장치 작업을 기다리는 동안 아무런 작업도 수행하지 못하는 CPU 유휴 시간이 빈번히 발생한다는 심각한 문제점을 가지고 있었다.

이러한 비효율성을 해결하기 위해 도입된 아이디어가 바로 멀티프로그래밍이다. 멀티프로그래밍의 핵심은 메인 메모리에 여러 개의 프로그램을 동시에 적재해 두는 것이다. 하나의 프로그램이 입출력 작업을 위해 대기 상태에 들어가면, 운영체제는 즉시 CPU의 제어권을 메모리에 있는 다른 준비된 프로그램으로 넘긴다. 이렇게 함으로써 CPU는 항상 실행할 작업을 가지게 되고, 시스템 전체의 자원 활용률과 처리량을 극적으로 향상시킬 수 있었다.

초기 멀티프로그래밍 시스템의 구현을 가능하게 한 주요 기술적 발전은 다음과 같다.

이러한 발전을 통해 배치 처리 시스템은 단순한 작업 순차 실행에서 벗어나, 다중 프로그램 배치 처리 시스템으로 진화했다. 이는 이후 등장할 시분할 시스템과 다중 작업 환경의 중요한 토대를 마련했다.

멀티프로그래밍은 초기 배치 처리 시스템의 자원 낭비 문제를 해결하기 위해 발전했지만, 여전히 사용자와의 상호작용은 제공하지 못했다. 이 한계를 극복하기 위해 1960년대 중후반에 시분할 시스템이 등장하며 멀티프로그래밍은 새로운 진화 단계에 접어들었다.

시분할 시스템은 멀티프로그래밍의 기본 원리인 여러 작업의 동시 메모리 상주와 CPU의 효율적 사용을 그대로 유지하면서, 각 작업에 매우 짧은 시간 간격(일반적으로 수십 밀리초)으로 CPU를 번갈아 할당하는 방식을 도입했다. 이로 인해 단일 사용자에게는 시스템이 자신의 작업만을 전담하는 것처럼 느껴지게 되어, 다수의 사용자가 하나의 컴퓨터를 동시에 사용하면서도 실시간으로 대화형 처리가 가능해졌다. MIT에서 개발된 CTSS와 그 후속작인 멀틱스가 초기 대표적인 시분할 시스템이다.

이 진화는 단순한 기술적 확장을 넘어 운영체제 설계 철학의 변화를 의미했다. 시스템의 주요 목표가 처리량 극대화에서 사용자 응답 시간 최소화로 이동했으며, 이를 위해 더 정교한 프로세스 스케줄링 알고리즘과 메모리 관리 기법이 요구되었다. 또한, 다중 사용자 환경에서의 파일 시스템 보호와 사용자별 자원 할당 관리가 새로운 핵심 과제로 부상했다.

이러한 발전은 결국 현대의 범용 운영체제가 멀티프로그래밍과 시분할을 모두 기본으로 채택하는 토대를 마련했다. 오늘날의 유닉스, 리눅스, 윈도우 등의 시스템은 모두 높은 처리량과 빠른 응답 시간이라는 상충되는 목표를 달성하기 위해 멀티프로그래밍 환경 하에서 시분할 방식을 구현하고 있다.

멀티프로그래밍 환경에서는 여러 프로세스가 동시에 시스템 자원을 공유하고 경쟁하기 때문에, 실행 순서와 자원 접근을 조정하는 동기화가 필수적이다. 동기화 문제는 주로 공유 메모리나 파일과 같은 자원에 여러 프로세스가 동시에 접근할 때 발생한다. 이를 제어하지 않으면 경쟁 조건이 발생하여 실행 결과가 비결정적으로 변할 수 있다. 운영체제는 세마포어, 모니터, 뮤텍스와 같은 동기화 도구를 제공하여 프로세스들이 상호 배제, 순서화, 협력 조건을 유지하도록 돕는다.

동기화 기법을 부적절하게 사용하면 교착 상태라는 심각한 문제가 발생할 수 있다. 교착 상태는 두 개 이상의 프로세스가 서로가 가진 자원을 기다리며 무한정 대기하는 상태를 말한다. 교착 상태가 발생하려면 상호 배제, 점유와 대기, 비선점, 순환 대기라는 네 가지 조건이 모두 성립해야 한다. 운영체제는 교착 상태를 다루기 위해 예방, 회피, 탐지 및 복구라는 세 가지 주요 접근법을 사용한다.

교착 상태 회피 기법인 은행원 알고리즘은 안전 상태를 유지하기 위해 각 프로세스의 최대 자원 요구량을 미리 알아야 한다는 제약이 있다. 반면, 탐지 및 복구 기법은 오버헤드는 적지만, 교착 상태가 이미 발생한 후에 대응한다는 단점이 있다. 현대 운영체제는 성능 오버헤드를 줄이기 위해 교착 상태 예방이나 회피보다는, 교착 상태가 희귀한 상황이라고 가정하고 발생 시 사용자 프로세스를 종료하는 탐지 및 복구 방식을 더 자주 활용하는 경향이 있다[2].

멀티프로그래밍 환경에서는 여러 프로세스가 동시에 시스템 자원을 공유하기 때문에, 한 프로세스의 오류나 악의적 행위가 다른 프로세스나 운영체제 자체의 안정성을 해칠 수 있습니다. 이로 인해 메모리 보호, 권한 분리, 접근 제어 등이 핵심적인 보안 요구사항으로 대두되었습니다.

주요 보안 및 보호 문제는 다음과 같습니다.

이러한 문제들을 해결하기 위해 현대 운영체제는 참조 모니터 개념을 구현합니다. 이는 모든 자원 접근 요청을 중재하는 보안 커널의 역할을 하며, 접근 제어 행렬이나 권한 상승 메커니즘을 통해 정책을 적용합니다. 또한, 멀티프로그래밍은 교착 상태와 같은 자원 경합 문제를 심화시켜, 이는 시스템 가용성을 떨어뜨리는 일종의 보안 위협으로도 간주될 수 있습니다[3].

결과적으로, 멀티프로그래밍의 효율성과 보안/보호 요구사항 사이에는 상충 관계가 존재합니다. 운영체제 설계자는 스케줄링 효율과 메모리 활용도를 높이면서도, 견고한 보호 메커니즘을 통해 시스템의 무결성과 기밀성을 유지해야 하는 지속적인 도전에 직면하게 됩니다.

유닉스 계열 운영체제는 멀티프로그래밍의 원형을 구현한 대표적인 사례이다. 초기 유닉스 시스템은 시분할 시스템을 기반으로 하여 여러 사용자가 동시에 시스템을 사용하면서도 각자의 프로세스가 CPU 시간을 공유할 수 있도록 설계되었다. 이는 멀티태스킹과 멀티유저 환경을 동시에 지원하는 멀티프로그래밍의 완성된 형태였다.

마이크로소프트 윈도우와 macOS 같은 현대 데스크톱 운영체제는 선점형 멀티태스킹을 통해 멀티프로그래밍을 구현한다. 사용자가 웹 브라우저, 문서 편집기, 미디어 플레이어를 동시에 실행할 때, 운영체제의 스케줄러는 매우 짧은 시간 단위로 CPU를 각 프로세스에 할당하여 마치 동시에 실행되는 것처럼 보이게 한다. 이 과정에서 가상 메모리 관리 기술은 물리적 RAM의 제한을 극복하고 여러 대형 프로그램의 동시 실행을 가능하게 한다.

서버 환경에서는 리눅스와 유닉스 계열 시스템이 멀티프로그래밍의 핵심 플랫폼으로 자리 잡았다. 아파치 HTTP 서버나 데이터베이스 관리 시스템과 같은 서버 소프트웨어는 수백 개의 동시 연결을 각각 별도의 프로세스나 스레드로 처리하며, 운영체제는 이들을 효율적으로 스케줄링한다. 리눅스 커널의 CFQ 스케줄러나 Completely Fair Scheduler 같은 고급 스케줄링 알고리즘은 공정성과 처리량을 극대화한다.

이러한 운영체제들은 하드웨어 자원을 추상화하고 관리하는 커널을 중심으로, 프로세스 관리, 메모리 관리, 파일 시스템 등의 서비스를 제공하며 멀티프로그래밍 환경의 토대를 구축한다.

멀티프로그래밍은 현대 가상화 및 컨테이너 기술의 근본적인 토대를 제공한다. 멀티프로그래밍이 단일 물리 머신에서 여러 프로세스를 동시에 실행하여 CPU와 메모리 같은 자원을 공유하는 원리라면, 가상화는 이 개념을 확장하여 하나의 물리적 하드웨어 위에 여러 개의 독립적인 가상 머신을 생성한다. 각 가상 머신은 자체 운영체제를 포함하며, 하이퍼바이저가 물리 자원을 가상 머신들 사이에 할당하고 스케줄링하는 방식은 멀티프로그래밍의 프로세스 스케줄링 및 자원 관리 철학을 시스템 전체 수준으로 확장한 것이다.

컨테이너 기술은 이 흐름에서 한 단계 더 진화한 형태로 볼 수 있다. 컨테이너는 가상 머신처럼 완전한 운영체제를 포함하지 않고, 호스트 운영체제의 커널을 공유하면서 애플리케이션과 그 실행 환경을 격리된 형태로 패키징한다. 이 격리와 자원 제어는 전통적인 멀티프로그래밍 환경에서 프로세스에 메모리 공간과 CPU 시간을 할당하고 보호하는 메커니즘에서 발전했다. 특히 리눅스 커널의 cgroups와 네임스페이스 같은 기능은 프로세스 그룹에 대한 자원 할당 한계를 설정하고 파일 시스템, 네트워크, 사용자 ID 등의 뷰를 격리함으로써, 하나의 운영체제 인스턴스 내에서 다수의 컨테이너가 마치 독립적인 시스템처럼 실행될 수 있도록 한다.

따라서 가상화와 컨테이너 기술은 멀티프로그래밍의 핵심 목표인 '자원의 효율적 공유와 활용'을 계승하면서, 격리 수준과 유연성의 스펙트럼을 넓혔다. 다음 표는 이들의 관계를 요약한다.

결론적으로, 멀티프로그래밍은 여러 작업을 동시에 처리하는 운영체제의 기본 능력이라면, 가상화와 컨테이너는 이 능력을 활용하거나 모방하여 더 높은 수준의 추상화와 격리를 구현하는 기술이다. 현대의 클라우드 컴퓨팅 인프라는 이러한 기술들의 조합 위에 구축되었다.