Adaptive Migration Path Technique of Mobile Agent Using the Metadata of Naming Agent

네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 이동 에이전트의 적응적 이주 경로 기법

The mobile agent executes a given task by which the agent code moves to the server directly. Therefore, node migration method becomes an important factor which impact on the whole performance of distributed system. In this paper, we propose an adaptive migration path technique of mobile agent using the metadata of naming agent. In this proposed technique, node selection for migration depends on the content of referenced metadata, and the reliability of migrated information is determined by the metadata updating method and cooperative operations of individual agents in multi-agents system. For these, we design the metadata using by the number of hit documents, hit ratio, node processing time and network delay time, and describe the methods for creating, using and updating metadata for which determine the adaptive node migration path of mobile agent according to the cooperation of individual agents and number of hit documents using by designed metadata. And results of evaluated performance for proposed adaptive migration path technique through the proper experiment and analysis gain rate of high effective information earning, because of high hit ratio(72%) about of fathered documents by case of applying metadata move to the 13 nodes. But, in case of non-applying metadata is hit ratio(46%) of gathered documents and rate of effective information earning about of 26 nodes is 36.8%.

이동 에이전트는 에이전트 코드 자체가 서버로 이동하여 주어진 작업을 수행한다. 이 때 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 이동 에이전트의 적응적 이주 경로 기법을 제안한다. 제안 기법에서 노드 이주의 선택은 참조된 메타데이터의 정보에 의존하며, 이주 정보의 신뢰성은 멀티 에이전트의 각 에이전트 시스템들의 상호 협력 및 메타데이터 갱신 방법에 의해 결정된다. 이를 위해 적중 문건 수 적중률, 노드 처리 및 네트워크 지연 시간 등의 정보로 메타데이터를 설계하고 이를 이용하여 각 에이전트의 상호 관계와 적중 문건의 수에 따라 이동 에이전트의 적응적 이주 경로를 결정하기 위한 메타데이터의 생성, 이용 및 갱신하는 방법을 기술한다. 그리고 제안 이주 기법을 실험 및 분석을 통해 성능을 평가한 결과 메타데이터를 적용한 경우는 13개 노드만을 순회하면 될 뿐 아니라, 수집된 문건에 대한 적중률(72%) 또한 높기 때문에 높은 유효정보 확보율을 얻을 수 있다. 하지만 메타데이터를 적용하지 않은 경우는 26개의 노드를 순회하여 수집된 문건에 대한 적중률이 46%이며 사용자가 원하는 유효정보를 포함하고 있을 유효정보 확보율은 36.8% 이다.