Multiobjective Distributed Database System Design using Genetic Algorithms

유전적 알고리즘을 이용한 다목적 분산데이터베이스 설계

Recently, DDS (Distributed Database System) has been often implemented on VAN (Value Added Network) as we know the amazing expansion of information network. DDS can yield significant cost and response time advantages over centrailzed systems for geographically distributed organizations. However, inappropriate design can result in high cost and poor response time. In a DDS design, the main problem is 1) how to select proper computer, and 2) how to allocate data fragment into proper nodes. This paper addresses DDS design problem of selecting the proper class of computers and the allocating data files on VAN. Also, the formulated model includes tow objectives, the operating and investment cost. GA (Genetic Algorithm) is developed to solve this mathematical formulation. A numerical experiment shows that the proposed method arrives at a good solution.

최근, 정보네트워크의 놀랄만한 확장과 함께 분산데이터베이스가 부가통신망(Value Added Network)상에서 구현되는 사례가 늘고 있다. 분산데이터베이스는 지역적으로 분산된 업무 환경에서 중앙 집중식 구조에 비해 비용과 응답시간 면에서 큰 장점을 가진다. 그러나, 부적절한 설계는 불필요한 비용과 늦은 응답시간을 초래하게 된다. 분산데이터베이스 설계에서의 주요한 문제는 각 노드에서의 1) 적합한 컴퓨터의 선택과 2) 단편화된 데이터를 적합하게 할당하는 것이다. 따라서, 본 논문은 부가통신망상에서의 최적인 컴퓨터의 선택과 데이터의 할당에 관하여 논한다. 또한, 공식화된 수학 모델은 1) 운용비용과 2) 투자비용으로서 두 개의 목적함수를 포함하고 경험적 탐색법 중의 하나인 유전적 알고리즘의 설계를 통해 최적인 분산데이터베이스 설계를 위한 해들을 탐색한다. 끝으로 수치 예를 통해 각 성능을 평가할 것이다.