그리드 컴퓨팅은 단일 컴퓨터로는 해결할 수 없는 대용량의 작업을 처리하기 위해 제안되었다. 그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 이기종 자원들을 상호 연결하여 대용량의 작업들을 처리하는 새로운 차세대 컴퓨팅이다. 그런데, 분산된 이기종의 자원들을 모을 때에 많은 어려운 문제들이 발생한다. 특히, 자원들의 신뢰성을 보장하는 것은 가장 심각한 문제 중에 하나이다. 그래서 우리는 그리드 자원의 신뢰성을 측정하여 자원을 할당하는 그리드 자원 신뢰성 측정 스케줄링 모델을 제안한다. 우리는 자원의 상태 정보를 기반으로 하여 자원 신뢰성을 측정하고, DEVSJAVA 모델링과 시뮬레이션 환경에서 그리드 시뮬레이션 모델에 그리드 자원 신뢰성 측정 방법을 적용하였다. 그리고, 이 논문은 스케줄링 모델들의 Utilization, Job loss, Throughput 그리고 Average Turn-around Time 같은 파라미터들을 측정하였고, 자원 신뢰성 측정을 이용한 그리드 자원 신뢰성 측정 스케줄링 모델의 실험 결과들을 기존의 스케줄링 모델들(랜덤 스케줄링 모델, 라운드 로빈 스케줄링 모델)과 비교하였다. 이 실험 결과들은 자원 신뢰성 측정 스케줄링 모델이 랜덤 스케줄링 모델과 라운드 로빈 스케줄링 모델에 비해 효율적인 자원 할당과 안정적인 작업 처리를 제공한다는 것을 보여준다.
그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 이기종의 자원들을 상호 연결하여 대용량의 컴퓨팅 문제들을 해하기 위해 개발되었다. 그리드 컴퓨팅은 다양한 자원들로 구성되어 있기 때문에 효율적이고 안정적인 작업 처리를 위해서는 자원 스케줄링 모델이 필요하다. 그래서 우리는 각 자원들의 성능을 측정하여 작업을 할당하는 자원 성능 측정 스케줄링 모델을 제안하였다. 우리는 자원 성능 측정 수식을 이용하여 자원들을 평가하였고, DEVS 시뮬레이션 모델링 환경에서 자원 성능 측정 스케줄링 모델을 실험하였다. 그리고 우리는 자원 성능 측정 스케줄링 모델의 효율성을 증명하기 위해 자원 성능 측정 스케줄링 모델의 실험 결과들을 기존 스케줄링 모델들과 비교하였다. 이 실험 결과들은 자원 성능 측정 스케줄링 모델이 자원 관리를 개선하고 안정적인 작업 처리를 보장해 줄 수 있음을 증명해 줄 수 있었다.
계산 그리드 컴퓨팅은 수많은 컴퓨팅 자원들을 이용하여, 슈퍼 컴퓨팅이나 이전의 분산 컴퓨팅으로 해결 할 수 없는 대용량의 연산 문제를 해결한다. 계산 그리드 컴퓨팅 환경에서의 자원은 이 기종으로 구성되어, 효율적인 작업 처리를 위해서는 스케줄링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 계산 그리드에서 효율적인 작업 스케줄링을 위하여 퍼지로직 기반의 그리드 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 퍼지로직 기반의 그리드 작업 스케줄링 모델은 퍼지로직을 이용하여 자원의 효율성을 평가하며, 평가된 기반으로 그룹을 구성하여 작업을 할당하는 모델이다. 우리는 DEVS 모델링 & 시뮬레이션 환경에서 시뮬레이션 모델을 구성하고 Random 스케줄링과 MCT 스케줄링 모델과의 비교 실험을 통하여 제안된 퍼지로직 기반의 그리드 작업 스케줄링 모델이 작업완료시간, 작업손실, 통신량을 개선함으로써 더욱 더 안정적이고 빠른 작업 처리 서비스를 그리드 사용자에게 제공할 수 있다는 사실을 증명하였다.
그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 이기종의 컴퓨팅 자원들을 상호 연결하고 공유하여 가상의 고성능 컴퓨팅시스템을 구성함으로서 대용량의 컴퓨팅 연산 등을 수행하는 차세대 컴퓨팅 기술이다. 이러한 그리드 컴퓨팅의 성능을 극대화하기 위해서는 효율적으로 작업을 자원에 할당하는 작업 스케줄링 기법이 필요하다. 따라서 작업 총 완료시간 등을 고려한 작업 스케줄링 기법에 대한 많은 연구가 진행되었다. 그러나 작업 스케줄링에 있어서 자원의 사용에 따른 자원 비용을 고려하는 것 역시 매우 중요하며, 자원 비용의 최소화를 통해 그리드 컴퓨팅의 전체적인 성능 및 경제적 효율성을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 시간과 비용을 모두 고려한 다목적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 다목적 유전 알고리즘 기법의 하나인 NSGA-II를 적용하여 최적 해를 도출하였고, 모델의 효율성을 증명하기 위해 시뮬레이션 환경을 구성하여 기존의 스케줄링 모델인 Min-Min, Max-Min 알고리즘과의 비교 실험을 수행하였다. 이를 통해 제안한 스케줄링 모델이 기존 스케줄링 모델에 비해 작업 총 완료시간과 자원 비용을 더욱 효율적으로 최소화함을 증명하였다.
최근 들어, 그리드 컴퓨팅 환경은 웹 서비스와 통합된 서비스 기반 그리드 컴퓨팅 환경으로 변화하고 있다. 이러한 구조에서의 그리드 어플리케이션은 워크플로우에 띠라 그리드 서비스가 수행되는 서비스 기반 그리드 어플리케이션이 되게 된다. 이것은 그리드 스케줄링 기법에서 그리드 서비스의 특징을 고려해야 한다는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 그리드 서비스의 가용성, 접근성, 신뢰성, 처리율, 감속속도에 바탕을 둔 그리드 서비스 성능 모델을 제안하고 서비스 기반 그리드 어플리케이션의 성능향상을 위해서 서비스 스케줄링 기법을 개발한다.
현재 그리드 컴퓨팅은 네트워크 컴퓨팅 환경에서 대용량의 데이터와 엄청난 컴퓨팅의 문제를 해결하는데 매우 효과적인 해결책으로 각광받고 있다. 그리드는 애플리케이션을 여러 부분으로 나누어, 각 부분을 수많은 컴퓨터에서 동시에 수행함으로써 대규모 시뮬레이션 및 대용량 컴퓨팅을 실현할 수 있다. 그러나, 이를 위해서는 효과적인 자원 관리와 스케줄링 기법이 필요하다. 이 논문에서 우리는 분산된 그리드 컴퓨팅 환경에서의 자원관리와 스케줄링에 적용 가능한 그리드 거래망 모델을 제안하고 자율적인 자원 거래를 위한 가격 입찰 알고리즘을 소개한다. 우리는 모델의 효율성과 능력을 입증하기 위해 DEVSJAVA 모델링 & 시뮬레이션 환경 하에서 프로토타입 모델을 설계하고 실험하였다.
그리드 컴퓨팅은 하나의 대용량 작업을 처리하도록 물리 자원을 구성하고 있지만 최근에는 데이터의 급속한 증가로 인해서 복수개의 작업을 처리하는 방법이 필요하다. 일반적으로 대용량 작업을 요청하면 각 물리 자원들이 작업을 분할하게 되며, 자원의 성능과 거리에 따라 처리 시간이 다르다. 성능에 따라 먼저 완료된 유효자원은 어떠한 작업도 하지 않으며, 모든 작업이 끝났을 경우에 다음 작업을 처리한다. 이에 본 논문에서는 먼저 처리가 완료된 자원을 다른 작업에 할당할 수 있는 동적 자원 재배치 스케줄링 모델(DRRSM: Dynamic Resource Reallocation Scheduling Model)을 제안한다. DRRSM은 먼저 처리가 완료된 자원을 다른 작업에 자원의 성능과 거리에 따라 작업을 재배치시키는 방법이다. DRRSM은 여러 개의 대용량 작업을 처리하는데 효과적이다.
고성능 그리드 환경을 구축을 위해서는 그리드 내의 사용자, 관리자, 서비스, 하드웨어 등에 대한 제반 정보서비스를 제공하는 그리드 정보서비스(Grid Information Service)가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 그리드 정보서비스의 구조(Grid Information Service Architecture) 설계에 근간이 되는 자원정보 모델(Resource Information Model)에 대하여 체계적인 연구를 수행하였다. 본 연구는 자원요청 자원탐색, 자원할당 등 자원 스케줄링의 최적화 알고리즘의 개발 및 구현을 보장할 수 있는 자원정보모델의 성격 및 특성에 대한 요구정의(Requirement Definition)의 도출에 초점을 두었다. 본 고에서는 고성능 그리드 정보서비스(GIS)는 엔티티기술(Entity Description)과 자원 상호 간의 관계기술(Relation Description)을 포함한 자원기술(Resource Description), 스케줄링 지원, 자원정보 표현모델과 저장 모델의 독립성 사용자 측면의 자원기술방식과 시스템 측면의 자원기술방식의 분리에 대한 이슈가 명확하게 반영된 자원정보모델을 기반으로 하여 설계되어야 한다는 점을 명확히 제시한다. 이러한 자원정보모델에 준하여 기존의 대표적인 자원정보모델들을 분석한 후 그 결과를 기술한다.
분산형 P2P 그리드 시스템을 구축하는데 있어 연산 수행을 위한 노드 구성 기법과 구성된 토플로지에 적합한 연산 수행 보델 및 스케줄링 기법은 필수 요소이다. 하지만 기존 연구에서는 자원 제공자와 휘발성을 고려하지 않은 연산 수행 모델을 사용하였기 때문에 연산의 안정적인 수행이 보장되지 못하고, 시스템의 성능이 떨어지는 문제점이 발생한다. 이에 본 논문에서는 가용성 기반의 자가 조직적 계산 오버레이 네트워크(SelfCON:Self-organizing Computation Overlay Network) 구성 기법과 구성된 토폴로지에 적합한 연산 수행 모델 및 스케줄링 기법을 제안한다. 제안 기법은 자원 제공자 노드의 휘발성을 고려하여 안정성을 높임으로써 전체 연산 성능을 향상시킨다.
분산형 데스크탑 그리드 시스템에서 안정적인 연산 수행을 위한 노드 구성 기법과 동적인 환경에 적응적인 스케줄링 기법은 필수 요소이다. 그러나 기존 연구에서는 자원 제공자의 휘발성에 적응적으로 대처하지 못하는 연산 수행 모델을 사용하였기 때문에 데드라인 내에 전체 작업을 완료해야하는 응용에 대처하지 못하는 문제점이 발생한다. 이에 본 논문에서는 자원제공자의 성능과 논리적인 위치기반으로 자가 조직적 연산 오버레이 네트워크(Computation Overlay Network) 구성 기법과 자원제공자의 작업 완료 확률과 신용도 값을 이용하여 응용 QoS 보장을 위한 휴리스틱기반 복제 (Heuristic based Replication) 기법을 제안한다. 성능평가에서는 기존 스케줄링 기법과 자원제공자의 작업 완료 확률과 신용도에 따른 분포를 이용한 복제기반 스케줄링 기법을 비교평가 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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