지난 10년간 인터넷은 정보화 시대의 새로운 패러다임으로 사회 전반을 변화시켜 왔다. 네트워크 요청이 크게 증가하고 대량의 정보처리가 요구되면서 이 기간 동안 고성능 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발하게 진행되었다. 낮은 가격과 높은 가용성을 유지하면서 고성능 컴퓨팅 환경을 제공하려는 노력은 클러스터링 기술을 발전시켰지만, 기존 클러스터 시스템들은 운영체제 및 하드웨어에 종속적이기 때문에 높은 확장성을 제공하지 못하였다. 또한 여러 대의 시스템이 연결되는 클러스터 시스템은 각각의 운영체제를 가지고 있지만, 시스템 전체 자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 하나의 시스템 이미지를 가지고 작업을 처리해주는 단일시스템이미지(SSI) 제공이 필요하다. 기존의 SSI 제공 기술을 JVM(Java Virtual Machine) 계층을 기준으로 살펴보면, JVM 상위계층에서 구현된 SSI는 불완전하고, JVM 하위계층에서 구현된 SSI는 Java 자체의 성능 향상 기능을 활용하지 못하는 단점을 가진다. 이러한 단점들을 해결한 JVM 계층에서의 SSI가 구현되고 현재 연구가 진행중이지만, 이 역시 동기종 클러스터 시스템에 국한되어 있다. 본 논문에서는 클러스터 시스템의 SSI 구현 방법들을 각 구현 계층별로 비교하여 살펴보고, JVM을 기반으로 SSI를 제공함으로써 이기종 클러스터 시스템에까지 SSI를 확장, 제공하는 방안을 모색하고자 한다.
고성능 프로세서와 초고속 네트워크 등의 하드웨어 기술이 발전하게 됨에 따라 최근 슈퍼컴퓨터와 같은 고가의 대형 컴퓨터를 사용하는 대신에 여러 개의 프로세싱 노드들을 클러스터링 기술을 사용하여 고속의 네트워크로 묶는 클러스터 시스템을 많이 활용하고 있다. 클러스터 시스템의 응용 분야는 병렬 처리를 비롯하여 멀티미디어나 대용량 데이터 베이스와 같은 입출력 중심적인 분야까지 넓어지게 되었다. 본 고에서는 클러스터 시스템을 구축하기 위하여 필요한 전반적인 클러스터 컴퓨팅 기술에 대하여 설명하였다.
반도체 집적 기술의 발전으로 중앙처리장치 및 저장장치가 소형화되고 성능이 빠르게 발전되면서 고성능 컴퓨팅(High Performance Computing) 분야에서 인터커넥션 네트워크가 전체 시스템의 성능을 결정하는데 더욱 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 고성능컴퓨팅 분야에서 사용되는 인터커넥션 네트워크 기술 동향을 분석하였다. 2017년 6월 기준 슈퍼컴퓨터 Top 500에서 가장 많이 사용하고 있는 인터커텍트는 인피니밴드이다. 최근 이더넷은 40/100Gbps 기가비트 이더넷 기술의 등장으로 인피니밴드 다음으로 높은 점유율을 보이고 있다. 지연(latency) 성능이 인피니밴드에 비해 떨어지는 기가비트 이더넷은 비용 대비 효율을 중시하는 중형급 데이터 센터에서 선호하고 있다. 또한 고성능을 요구하는 최상위 HPC 시스템들은 기존의 이더넷, 인피니밴드 기술에서 벗어나, 자체적인 인터커넥트 네트워크를 도입하여 시스템의 성능을 극대화 하는 노력을 하고 있다. 향후 고성능 인터커넥트 분야는 전기 신호기반 데이터 통신에서 한 단계 도약하여, 빛으로 데이터를 주고받는 실리콘 반도체 기반 광송수신 기술이 활용될 것으로 예상된다.
이종의 고성능 컴퓨팅 시스템은 최근 다양한 분야의 계산과학 시뮬레이션 처리 도구로 큰 각광을 받고 있다. 그러나 고성능 컴퓨팅 자원에 대한 활용 방법이 콘솔 기반으로 제공되기 때문에 컴퓨팅 자원에 대한 접근성과 활용성이 크게 떨어진다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 웹 기반의 이종 계산 자원 및 시뮬레이션 작업 관리 프로그램 개발에 대해 기술한다. 제안한 계산과학 시뮬레이션 관리 프로그램은 물리 가상 계산 자원 제어뿐만 아니라 사용자 인증, 데이터 관리, 시뮬레이션 작업 관리 등의 기능을 제공하며, 모듈식 플러그인 구조 설계를 통해 고도의 확장성을 가진다. 다분야 계산과학공학 교육 및 생명의료분야 적용 사례를 통해 그 우수성을 확인한다.
인터넷 기반의 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 자원과 정보의 공유를 위한 그리드 컴퓨팅이 나타나게 되었다. 그리드 컴퓨팅에서는 그리드 응용 수행시 프로그램과 데이터간의 위치가 다르고 분산되어 있는 경우가 많다. 현재 그리드 미들웨어 시장 표준인 글로버스 둘킷(Globus Toolkit$_{TM}$)에서 사용하는 GASS(Global Access to Secondary Storage)는 원격에 있는 관련 데이터들을 로컬 시스템의 데이터에 접근하는 것처럼 처리하는 것을 지원한다. GASS에서는 원격지의 파일 시스템의 접근시 URL(Uniform Resource Locator)을 이용하는데, 그리드 환경에서의 I/O을 위한 파일 시스템은 복수의 파일 형태로 분산되어있기 때문에 하나의 그리드 응용을 수행할 때 URL을 동적으로 바꿔야 하는 문제점을 갖고 있다. 위치에 상관 없고 고성능을 지향하고 데이터의 성격을 쉽게 표현할 수 있는 이름 체제가 필요하다. 그래서 본 연구는 동적이고 다양한 표현이 가능한 URI(Uniform Resource Identifiers)을 사용하여 그리드 상에서 데이터를 사용하는 방법을 제안하고자 한다.
Lustre는 대용량 분산파일 시스템의 일종으로 슈퍼컴퓨팅 분야에서 널리 사용되고 있다. 최근 SSD의 등장으로 인해, 고성능 스토리지를 구성할 수 있는 하드웨어적인 발전은 이루어졌으나, 이에 따른 소프트웨어적인 발전은 아직 따라가지 못하고 있다. 본 논문에서는 SSD를 이용한 Lustre시스템의 성능을 실험을 통해 측정하고 분석하였다. 하드디스크로 구성된 Lustre와 SSD로 구성된 Lustre를 각각 비교실험을 통해, 전체 대역폭 및 메타데이터 접근 성능에 대해서 분석하고, 장단점을 비교한다. 실험결과, 1) 랜덤 접근에 강한 SSD를 메타데이터용 저장공간에 사용하는 것이 효율적이며, 2) 스레드 수가 많거나, 작은 파일이 많은 경우 SSD를 데이터 저장 디스크로 사용하는 것이 성능의 이점이 있다.
은행이나 증권시장 혹은 통신 분야와 같은 온라인 트랜잭션처리 (OLTP) 응용 분야들이 계속 증가하고 있으며 그 규모와 복잡성은 매년 405에서 50% 이상 증가하고 있는 것으로 평가되고 있다. 이러한 복잡한 OLTP 응용분야들은 한 대의 개인용 컴퓨터나 워크스테이션으로는 처리가 불가능하며, 슈퍼 컴퓨터나 MPP와 같은 고성능의 컴퓨터를 이용하는 경우에는 방대한 예산이 소요될 것이다. 본 논문에서는 데이터를 공유하는 워크스테이션 클러스터에서 트랜잭션을 병렬로 처리할 수 있는 고성능 트랜잭션처리 시스템인 PHLOX를개발한다. PHLOX는 네트워크 파일 시스템을 이용하여 데이터를 공유함으로써 확장성이 뛰어나며 각 워크스테이션의 메모리 버퍼간에 직접 데이터 전송을 지원함으로써 디스크 액세스빈도수를 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.
최근 베어메탈 시스템에 스케줄러 시스템 기반 인프라 시스템에서 벗어나 사용자 맞춤형 클라우드 인프라가 관심을 받고 있다. KI Cloud 플랫폼은 고성능 컴퓨팅(HPC) 사용자를 위한 클라우드 기반 IaaS, PaaS 통합 플랫폼이다. 본 논문에서는 KI Cloud를 위한 데이터 저장소 설계 및 구현에 대해 기술한다. 오픈 소스 Ceph 분산 스토리지 시스템을 기반으로 구축하였고, 프로젝트의 목적에 맞게 블록 스토리지, 오브젝트 스토리지, 파일 스토리지 방식으로 구현하였다. Openstack 기반의 서비스와 Kubernetes 기반의 서비스가 하나의 스토리지를 통해 다양한 타입의 서비스를 제공할 수 있도록 개발하였다.
인피니밴드(InfiniBand) 기술은 클러스터 컴퓨팅용 고성능 시스템 연결망으로의 활용을 목적으로 컴퓨터 업계를 중심으로 활발히 개발되고 있는 차세대 시스템 연결망 기술이다. 본 논문에서는 고성능 클러스터 시스템을 위한 인피니밴드 시스템 연결망의 설계와 구현을 다루며, 특히 이중(dual) ARM9 프로세서를 기반으로 한 인피니밴드 호스트 채널 어댑터(host channel adapter HCA) 개발에 초점을 맞추어 기술한다. KinCA라는 코드명이 부여된 HCA는 클러스터 시스템의 각 호스트 노드(host node)를 하드웨어 및 소프트웨어적으로 인피니밴드 연결망에 연결한다. ARM9 프로세서 코어는 다중 처리기 구성을 위해 필요한 기능을 지원하지 않으므로, 두 개의 프로세서간 통신 및 인터럽트 메커니즘을 설계하여 Kinch 칩에 내장하였다. 일종의 SoC인 KinCA 칩은 0.18$\mu\textrm{m}$ CMOS 기술을 사용하여 564핀 BGA(Ball Grid Array) 소자로 제작되었다. KinCA는 호스트 노드에 장착되어 송신과 수신 각각에 대하여 10Gbps의 고속 대역폭을 제공함으로써 고성능 클러스터 시스템의 구현을 가능하게 해준다.
적은 비용으로 고성능 컴퓨팅 시스템을 구축하는 방법중의 하나로 클러스터링이라는 방법이 도입되어 그에 관련된 많은 연구와 방법들이 적용되고 있다. 하지만 베어울프와 같은 대표적인 기존의 고성능 연산 클러스터링의 방법은 주로 동일한 운영체제 환경에서 플러스터링 노드들의 통신에서는 MPI나 PVM등의 병렬처리용 라이브러리에 국한되어 있다. 이러한 방법은 서로 이질적인 네트워크 환경에서 특정 기능의 모듈을 동적으로 확장하거나 적용하는 것에 대해서는 사용자나 관리자의 많은 수동적인 노력을 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 네트워크상에서의 자바 기반의 이동 에이전트를 이용하여 서로 다른 이질적인 시스템들에 대한 확장과 이동이 용이하고 실시간 노드들의 정보를 수집하여 제안한 클러스터링 알고리즘을 적용하여 병렬처리 가능한 작업들의 분배 및 처리할 수 있는 이동 에이전트 기반의 클러스터링 시스템을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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