초록
계산 그리드는 다양한 컴퓨팅 자원을 통합한 환경을 제공하며, 그리드 환경은 기존의 컴퓨팅 환경에 비해 매우 복잡하며 다양하다. 그리고 그리드 자원들은 각각 같지 않은 플랫폼과 서로 다른 소프트웨어들을 설치하고 있다. 계산 그리드를 보다 효율적으로 사용하기 위해서는 그리드 자원들을 효과적으로 다룰 수 있는 통합이 필요하다. 본 논문에서는 그리드의 자원을 메타 수준에서 통합하면서 동시에 다 양한 정책을 반영할 수 있는 글로벌 스케줄러를 소개한다. 이 글로벌 스케줄러는 기계적인 부분과 세개의 정책으로 구성되어 있다. 기계적인 부분은 적절한 사용자 작업과 계산 자원을 선택하기 위해서 주로 사용자 대기열과 자원 대기열을 검색한다. 이 기계적 부분을 위한 최적화된 알고리즘이 정의되었다. 또한 세개의 정책은 사용자 선택 정책, 자원 선택 정책, 자원 할당 정책으로서 이들은 계산 그리드의 운영을 잠시 중단하고 새로 정의해서 교체 할 수 있다. 예를 들면 사용자 선택 정책은 특정 사용자가 다른 사용자보다 높은 우선 순위를 가지게 하거나 할 수 있고, 자원 선택 정책은 사용자가 요구하는 컴퓨팅 자원에 부합하는 자원을 선택하도록 하며, 자원 할당 정책은 그리드 기반의 통신에서 올 수 있는 부하를 제어하여 극복 할 수 있다. 마지막으로, 사용자 선택 정책을 위한 여러 가지 알고리즘을 사용자 형평성만을 고려하여 정 의하고 이들의 성능을 측정하여 비교하였다.
Computational grid provides the environment which integrates v 따 ious computing resources. Grid environment is more complex and various than traditional computing environment, and consists of various resources where various software packages are installed in different platforms. For more efficient usage of computational grid, therefore, some kind of integration is required to manage grid resources more effectively. In this paper, a global scheduler is suggested, which integrates grid resources at meta level with applying various scheduling policies. The global scheduler consists of a mechanical part and three policies. The mechanical part mainly search user queues and resource queues to select appropriate job and computing resource. An algorithm for the mechanical part is defined and optimized. Three policies are user selecting policy, resource selecting policy, and executing policy. These can be defined newly and replaced with new one freely while operation of computational grid is temporarily holding. User selecting policy, for example, can be defined to select a certain user with higher priority than other users, resource selecting policy is for selecting the computing resource which is matched well with user's requirements, and executing policy is to overcome communication overheads on grid middleware. Finally, various algorithms for user selecting policy are defined only in terms of user fairness, and their performances are compared.