컴퓨터와 네트워크의 성능이 나날이 발전해감에 따라, 여러 대의 컴퓨팅 자원들을 통합하여 하나의 시스템처럼 사용하고자 하는 클러스터에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 리눅스 기반의 컴퓨터 자원들을 하나의 클러스터로 구성하여 컴퓨팅 파워의 성능을 평가 하였다. 향후 대규모 그리드 환경에서의 효과적인 성능평가 수행을 위한 방법을 제시 하였다.
원격 하드웨어 관리 기술은 BMC 관리 기술을 사용하여 자사의 하드웨어를 원격으로 제어하고 모니터링 할 수 있는 여러 기능들을 제공하며, 이를 기반으로 대규모의 클러스터 관리를 담당한다. 자체적인 서버 관리 기술로 Dell의 iDRAC, HP의 iLO, Supermicro의 SSM 등이 있으며, 클러스터 관리 도구로는 BCM, Warewulf, xCAT, Grendel 등이 활용된다. 그러나 대부분의 자체 하드웨어 서버 관리기술은 단일 서버 관리 기능만 지원하거나, 하드웨어 센서를 추가하거나 수정할 수 있는 관리 기능을 지원하지 않는다. 또한 대규모를 지원하는 주요 클러스터 관리 도구도 관리되는 서버의 종류가 제한되거나, 지원되는 하드웨어 센서를 추가하거나 수정하기 어렵다. 이를 위해 본 논문에서는 각각 다른 하드웨어 센서 아이디를 가지고 있는 여러 서버들로 이루어진 대규모 이기종 하드웨어를 통합적으로 관리, 제어, 모니터링하기 위한 센서 템플릿 기술을 소개한다.
본 논문은 SAN 기반의 클러스터 파일 시스템 $SANique^{TM}$의 설계 고려사항을 설명하고 특히 대규모의 호스트들이 연결된 상황에서 광역 버퍼 관리기의 데이터 공유 문제점을 기술하고 클러스터 환경에서 확장성과 가용성을 제공하기 위한 광역 버퍼 관리 기법을 제시한다. 제안하는 광역 버퍼 관리 기법은 $SANique^{TM}$ 시스템의 로크 관리기에서 관리되는 로크 정보를 활용하여 부가적인 통신 및 시간소요 없이 효율적인 데이터 공유를 제공하는 방법을 제시하였다. 또한 대규모 클러스터 환경에 적용 가능한 광역버퍼 관리기법의 의사코드 및 데이터 공유 예제를 통하여 본 방법의 효율성을 보였다.
최근 대규모 RDF 데이터를 효과적으로 분산 저장 및 관리하기 위해 RDF 분할 기법의 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지속적으로 데이터의 추가 및 변경이 발생하는 동적 환경에서 부하 분산을 지원하는 RDF 동적 분할 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 그래프 분할을 수행하기 위한 기준으로 질의에 의해 사용된 RDF 데이터의 사용 빈도에 따라 클러스터와 서브 클러스터 그룹을 생성한다. 생성된 클러스터와 서브 클러스터는 분산된 서버의 부하 및 저장되는 데이터 크기를 고려하여 분할을 수행한다. 이를 통해 지속적인 데이터 변경 및 추가로 인해 특정 서버에 대한 데이터 집중을 해결하고 서버들간에 효율적인 부하 분산을 수행한다. 성능평가를 통하여 분산 서버에서 제안하는 기법이 기존 분할 기법에 비해 질의 수행 시간이 크게 향상됨을 보인다.
인터넷 서비스 데이터량의 지속적인 증가로 대량의 원시 데이터로부터 정보를 가공 처리하는 과정, 체계화된 정보의 저장 관리 및 유용한 정보를 추출하기 위한 분석 등에 분산 컴퓨팅 기술을 적용하는 움직임이 활발히 진행되고 있다. 기존의 RDBMS 기술, MPI 분산 처리 기술 등은 대규모 데이터 처리 환경에 적용하기에는 운영 환경, 기능/성능면에서 확장성 혹은 고비용 문제가 따른다. 그러므로 저가의 서버들로 구성된 대규모 클러스터 환경을 기반으로 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 새로운 시스템들이 대규모 데이터 처리를 요하는 인터넷 서비스 응용에 이용되고 있다. 이를 기반으로 바이오인포매틱스, 과학 시뮬레이션, 비즈니스 인텔리전스 등 다른 응용 영역으로 확대하여 클라우드 서비스로 제공하려는 비즈니스 모델이 제시되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 대규모 데이터 저장 관리 및 처리 기술 동향을 조사하고 클라우드 기반 서비스로의 발전 방향을 서술한다.
비선형 외연 유한요소법에서 유한요소 병렬 처리 방안을 기술하고 코드에 구현하였다. 성능테스트 장비로 자체 구축한 520 개의 CPU를 갖는 리눅스 클러스터 슈퍼컴퓨터를 사용하였다. 대규모 모델 테스트 결과 256 개의 CPU 까지도 거의 이상적인 속도 증가를 보였다. 유한요소 계산시간 대비 통신시간 계산이 전체 성능에 미치는 영향도 검토하였다. 사용 프로세서가 증가할수록 상용코드의 병렬 성능 대비 더 좋은 성능을 보이는 것으로 나타났다.
현재 무선 센서 네트워크의 주소 할당 기법들은 수백 개 이상의 노드로 구성된 대규모 센서 네트워크를 지원함에 있어 한계를 갖고 있다. WSNs 관련 대표적인 표준화 단체인 ZigBee Alliance에서는 균형 트리 기반의 주소 영역을 구성한 후, 트리 구조에 맞추어 네트워크의 주소를 할당하는 분산 주소 할당 기법이 제시되었다. 하지만 일반적으로 실제 배치된 네트워크는 균형 트리 구조를 갖지 않으며 이로 인해 주소의 낭비 및 고갈이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 다수의 균형 트리를 동적으로 구성하는 계층적 클러스터 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 제시한다. 제안된 방안에서는 16-bit 주소 영역을 클러스터 식별자 영역과 클러스터 내 주소 영역으로 구분하여 각 클러스터 내부에서는 균형 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 사용하고, 주소 고갈 발생시에는 동적으로 새로운 클러스터를 형성하여 주소를 할당한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서는 제안된 프로토콜이 기존의 기법보다 주소 사용의 효율 및 고아 노드 발생 부분에서 향상된 결과를 보여준다.
본 논문에서는 TCP/IP프로토콜을 사용하는 LAN환경에서 PC들을 사용한 PC클러스터에 관해 연구하였다. LAN환경의 PC들은 안정된 사용환경을 확보할 수 있고, 특정한 사용 시간에 따라 작업을 배치할 수 있는 특징을 갖는다. 또한 별도의 전용의 클러스터를 설치하기 위한 하드웨어가 필요로 하지 않는 장점도 갖는다. 특히 PC실험 실습실의 PC들은 주로 주간 시간대(오전9시~오후6시)에만 실험실습 수업에 사용이 되고, 야간 시간대(오후6시~익일 오전9시)에는 사용되지 않는 유휴 시간을 갖는다. 이러한 사용되지 않는 유휴 시간대의 PC들을 CPU지향적인 복잡한 작업들을 연산하기 위해 사용할 수 있으며, 별도의 클러스터 시스템을 구성하기 위한 하드웨어(클러스터를 위한 컴퓨터들, 스위치장비, 케이블링 등)를 구입할 필요가 없기 때문에 저가격의 고성능을 요구하는 PC클러스터를 쉽게 구성할 수 있다. 공동실험실습실의 PC들마다 유휴기간을 Time table에 예약하고 이에 따라 작업을 배치하고 연산결과를 수집한다. 장기간의 연산작업이 필요로 하는 대규모 연산에 사용함으로써 상당한 경제적 효과를 얻을 수 있다. 또한 동일 실습실의 PC들은 대개 동일한 성능의 동일한 하드웨어와 운영체제를 사용하는 PC들로 구성되기 때문에 Homogeneous node로 구성된 PC 클러스터를 구축하기가 용이하다.
무선 센서 네트워크 기술이 발전됨에 따라 소규모 무선 센서 네트워크에서 대규모 무선 센서 네트워크로 변하고 있으며, 이로 인하여 대규모 무선 센서 네트워크를 효율적으로 관리하기 위하여 여러 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 대규모 무선 센서 네트워크를 효율적으로 관리하는 클러스터 기법을 사용한다. 또한 음성 정보를 전송하기 위해 네트워크 코딩 기법을 사용하여 수집된 자료를 목표지점까지 전달하는데 걸리는 딜레이 시간을 줄이는 방법을 제안한다.
최근 국내외에서 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용한 과학기술 응용 연구가 점차 이루어지고 있다. 본 연구에서는 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 과학기술 응용을 지원하기 위한 스토리지 구축 및 운영 기술을 다루고자 한다. 본 연구를 위하여 많은 과학기술 분야 중 대규모 데이터의 처리를 필요로 하는 천문우주 분야 응용을 대상으로 선정하였으며, 물리적인 컴퓨팅 자원의 스토리지 구축 및 운영 방안뿐만 아니라, 응용 연구자가 직접 접근 및 사용하는 가상 클러스터 환경의 스토리지를 대규모 데이터 처리에 최적화 시킬 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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