Abstract
The DDS (Data Distribution Service) is a data-centric communication technology that provides an efficient communication service that supports a dynamic plug & play through an automatic setting of participants' location information for each data (Topic) by using DDS discovery technique. This paper proposes the hierarchical-structured DDS discovery technique (SPDP-TBF) suitable for the large-scale distributed systems by comparing and analyzing the existing DDS discovery techniques in terms of performance and problem areas. The proposed SPDP-TBF performs the periodic discovery of the involved participants only by having separate hierarchical managers which take charge of the registration and search (of participants) so that a participant sends its information to the related participants only, and it enhances the effectiveness of the message transfer. Moreover, the proposed SPDP-TBF provides the improved scalability by performing the hierarchical discovery through hierarchical manager nodes so that it can be applied to the large-scale distributed system.
DDS(Data Distribution Service)는 데이터 중심의 통신 기술로서 DDS 디스커버리(discovery) 기법을 이용하여 각 데이터(토픽: Topic)에 대한 참여자의 위치정보 자동설정을 통해 참여자의 동적 플러그 앤 플레이를 지원하는 효율적인 통신 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 기존 DDS 디스커버리 기법들의 성능 및 문제점들을 비교 및 분석하여 대규모 분산시스템에 적합한 계층적 구조 기반의 DDS 디스커버리 기법(SPDP-TBF)을 제안한다. 제안하는 SPDP-TBF 기법은 등록/검색을 담당하는 별도의 계층별 관리자들을 두어 연관된 참여자들만의 주기적인 디스커버리를 수행함으로써 참여자 정보를 관계된 참여자에게만 전송하여 메시지 전송의 효율성을 높이며, 나아가 계층별 관리자 노드를 통해 계층적 디스커버리를 수행함으로써 대규모 분산시스템에도 적용할 수 있는 높은 확장성을 제공할 수 있다.