Clusters can provide scalable and flexible architectures for parallel computing servers and data centers. Their performance prediction has been a very challenging issue. Existing performance measurement methodologies are able to measure the performance of servers already constructed. Thus they cannot provide a way to predict the overall system performance in advance when designing the system at the initial phase or adding more nodes for more capacity. Therefore, the performance modeling and prediction methodology for large-scale clusters is highly required. In this paper, we suggest a methodology to predict the performance of large-scale clusters, which consists of measurement, modeling and prediction steps. We apply the methodology to a real cluster server and show its usefulness.
Kim, Y.C.;Park, K.T.;Lee, S.M.;Kim, H.Y.;Kim, Y.K.
Electronics and Telecommunications Trends
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v.22
no.6
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pp.139-149
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2007
최근에 블로그, UCC, IPTV 등 사용자 중심의 인터넷 서비스와 언제 어디서나 웹을 통해 서비스를 받을 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로의 변화는 대용량 저장 공간과 빠르고 안정된 서비스를 제공할 수 있는 대규모 클러스터 시스템 플랫폼을 필요로 한다. 그리고 이러한 대규모 클러스터 시스템 플랫폼을 효율적으로 관리하고 이용할 수 있는 클러스터 파일 시스템은 필수적이다. 본 고에서는 최근에 연구 개발되고 있는 클러스터 파일 시스템들을 소개하고 기술 동향에 대해 살펴본다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.553-555
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2007
클러스터 시스템은 가격대 성능비의 효율성 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 구축 규모도 급속히 증가하고 있다. 특히, 인터넷을 통한 정보 검색 및 공유가 활발하게 이루어지면서, 정보를 수집, 가공 및 제공하는 대형 포털들의 규모가 급속히 증가하고 있다. 포털들은 대량의 정보를 서비스하기 위해서 대규모의 클러스터 시스템을 운영하고 있으며, 이러한 시스템을 유지 관리하는 것은 커다란 문제점중의 하나이다. 대규모 클러스터 시스템의 운영 비용중에서 전력비용이 상당히 큰 부분을 차지하고 있으며, 이를 감소시키려는 다양한 시도가 진행되고 있다. 본 논문에서는 클러스터 시스템의 전력사용량을 감소시키기 위해서 CPU 의 전력을 효율적으로 관리하는 있는 관리 메커니즘을 제안한다.
Web server cluster systems are widely used, where a large number of PC level servers are interconnected via network. This paper focuses on forecasting an appropriate number of web servers which can serve four different classes of user requests, simple web page viewing, knowledge query, motion picture viewing and motion picture uploading. Two ways of serving different classes of web service requests are considered, commonly used web servers and service dedicated web servers. Computer simulation experiments are performed in order to find a good way of allocating web servers among different classes of web service requests, maintaining certain levels of resource utilization and response time.
Park Doo-Sik;Yang Woo-Jin;Ban Min-Ho;Jeong Karp-Joo;Lee Jong-Hyun;Lee Sang-Moon;Lee Chang-Sung;Shin Soon-Churl;Lee In-Ho
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.33
no.7
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pp.421-428
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2006
In this paper, the way of remote installation and back-up of 3-tier structure is introduced for efficient utilizing the cluster system resources distributed at several places. Recently, cluster system is constructed as the system of over hundreds nodes under complex network system mixed with public networks and private networks. Therefore, the as installation method suitable for the large scale cluster system and the remote recovery of failure nodes are important. However the previous researches which are based on 2-tier architecture may not provide the efficient cluster installation and image back-up method when the network of cluster system is composed of several private networks and public networks. In this paper, RISE (Remote Installation Service and Environment) based on the 3-tier architecture is proposed to solve this problem. In our approach, the managing node's role is divided into the global master node (GRISE) and the local master node (LRISE) to provide the efficient initial system deployment and remote failure recovery of distributed cluster system under the various network systems. Also, LRISE's availability is ensured under the complex network environments by adopting the auto-synchronization mechanism between GRISE and LRISE. In this work, a 64-node cluster system with gigabit network system is utilized for the experiment. From the experimental result, the system image with 1.86GB data can be obtained in 5 minutes and 53 seconds and the image-based installation of 64-node system can be carried out in 17 minutes and 53 seconds.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.250-252
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2015
다양한 분야에서 활발히 연구되는 빅 데이터와 최근 이슈가 되고 있는 딥러닝(Deep-learning) 등은 컴퓨터공학 분야뿐만 아니라 다양한 분야와 접목하여 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 대규모 클러스터를 통하여 빅데이터와 딥러닝 같은 계산 집약적인(computational-intensive) 작업을 빠르게 처리할 수 있다. 하지만 대규모 클러스터의 잦은 유휴상태는 클러스터의 활용률은 매우 낮아지게 한다. 본 논문에서는 작업 실행 시간 개선과 클러스터 활용 효율성을 향상시키는 HTCondor 클러스터를 위한 동적 자원 스케줄링 기법을 제안한다. 동적으로 자원 할당을 위해 가상머신으로 HTCondor 클러스터 환경을 구성하였으며, 가상머신의 관리를 위해 OpenStack을 사용하였다. OpenStack기반 HTCondor 클러스터 환경에서 HTCondor Python API와 OpenStack Python API를 사용하여 우리가 제안하는 동적 자원 스케줄링 기법을 구현하였으며, 실험을 통해 제안하는 기법의 성능 및 실현 가능성을 확인하였다.
현재 전 세계적으로 클라우드 컴퓨팅이라는 새로운 컴퓨팅 패러다임에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 고에서는 이러한 클라우드 컴퓨팅에서 제공하는 서비스들이 어떤 것들이 있는지 살펴보고, 이러한 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공을 위해 필요한 다양한 기술들 중 가장 기반이 되는 대규모 클러스터 관리 시스템으로서 2007년부터 현재까지 한국전자통신연구원, 한국과학기술정보연구원, 슈퍼컴퓨팅연구원이 공동연구로 개발하고 있는 시스템에 대하여 기술한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.113-114
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2009
클러스터 시스템의 응용 분야가 다양화되고 복잡해짐에 따라, 대규모 클러스터 시스템을 보다 효율적으로 사용하기 위해서 실제 사용자의 이용 패턴을 예측할 수 있는 워크로드 분석의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 가동중인 188개의 계산 노드, 3008개 CPU 자원을 보유한 대규모 클러스터 시스템에서 병렬 분산 파일 시스템에 대한 워크로드를 분석하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11a
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pp.181-184
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2003
가격대 성능 비를 고려할 때 저가격으로 병렬시스템을 제작할 수 있다는 특징으로, 시작된 클러스터시스템이 구성 장비의 특수화 및 전체 시스템의 대규모화로 인하여 더 이상 보조적인 소규모 시스템이 아닌, 슈퍼컴퓨터의 한 종류를 이루는 비중있는 시스템으로 자리매김하고있다. 이처럼 클러스터시스템 개발의 전반적인 방향이 대규모화를 지향하는 점을 고려할 때, 각 구성 요소의 무결성, 즉 안정성 점검은 시스템의 정상적인 운영을 위해서 중요한 부분이다. 본 논문에서는 클러스터시스템을 구성하는 각 계산노드의 메모리의 이상 유무을 관리 서버 측면에서 종합적으로 진단하기 위한 관리 도구의 개발을 다루고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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