자원이 한정적인 시스템을 위해 실시간 운영체제는 자원을 효율적으로 관리해야 한다. 대부분 실시간 운영체제는 효율적인 메모리 관리를 위해 동적으로 메모리를 할당한다. 하지만 동적 메모리의 할당과 해제의 반복은 비연속적인 메모리 공간을 생성하고 이런 비연속적인 메모리의 생성은 단편화와 같은 성능을 저하시키는 요인이 된다. 논문은 실시간 운영체제에서 시간결정성을 높여줄 수 있도록 분산된 프리 메모리 블록을 할당하는 기법을 설계 및 구현하였다.
내장형 시스템의 설계 유연성을 높이고 예측하기 어려운 입력과 출력을 다루기 위해 동적 메모리 할당기가 사용된다. 일반적으로 내장형 시스템은 사용 기간 동안 계속 수행되기 때문에 메모리 할당기를 설계하는데 있어서 단편화 문제가 중요한 고려 사항 중 하나이다. 본 논문에서는 미리 구분된 객체들에 대한 전용 영역을 활용하여 단편화를 최소화시키기는 budgeted 메모리 할당기를 제안한다. 최신의 메모리 할당기를 사용하는 대신 budgeted 메모리 할당기를 사용하면 필요한 힙 영역의 크기를 최대 49.5% 감소시킬 수 있었다. 힙 영역의 크기가 16KB 이상이면 budgeted 메모리 할당기를 사용함으로 늘어나는 코드의 크기를 줄어든 단편화로 보상할 수 있다.
메모리 누수 검출을 위한 많은 도구들이 존재한다. 하자만 큰 시간적, 공간적 오버헤드로 인해 규모가 큰 제품의 개발자들은 사용을 꺼리게 된다. 이에 우리는 개발자들이 자신이 개발한 모듈만을 대상으로 유닛 테스트 시에 메모리 누수를 검출할 수 있는 기법을 고안하였다. 우리는 고정 크기 순환적 메모리 할당 기법을 우리의 목적에 맞게 확장함으로써 이것을 달성하였으며 우리의 기법을 평가하기 위해서, 간단한 데이터베이스 관리 시스템을 구현하여 그 중 일부 모듈을 대상으로 테스트 하였다. 실험 결과 우리 기법은 유닛 테스트 시에 적은 시간적, 공간적 오버헤드와 거짓 검출을 가졌다.
동적 메모리 관리는 컴퓨터 시스템의 중요하고 본질적인 동작이다. 메모리를 얼마나 효율적으로 이용 하느냐에 따라 시스템의 성능이 달라진다. 따라서 본 논문에서는 실시간 시스템을 위해 보다 효율적으로 메모리를 사용하는 동적 메모리 할당 알고리즘, BHF(Binary-search-tree-Half-Fit)를 제안한다. 제안된 알고리즘은 메모리 요청을 위해 2 의 거듭제곱의 프리 블럭 리스트를 이진 탐색 트리로 사용한다. 제안된 알고리즘의 효율성을 나타내기 위하여 절반-적합 알고리즘과 이진 버디 시스템과 비교, 분석하였다.
주문형 비디오 시스템에서 초기 대기시간과 메모리요구량의 최소화는 중요하다. 초기대기시간의 최소화는 빠른 응답시간의 서비스를 제공할 수 있게 하고 메모리 요구량의 최소화는 동일한 메로리량으로 더 많은 동시 사용자 용청을 서비스할수 있게 한다. 주문형 비디오 시스템에서는 사용자 요청에서 할달되는 버퍼 크기가 증가함에 따라 초기대기시간과 메모리 요구량이 증가하므로 사용자 요청에 할당되는 버퍼의 크키를 최소화해야한다. 그러나 기존의 정적 버퍼 할당 기법은 시스템이 완전 부하된 상태에 있다는 가정하에서 버퍼 크기를 결정하여 시스템이 불안정 부하인 경우에는 사용자 요청에서 필요 이상으로 큰 버퍼를 할당한다. 본 논문에서는 시스템의 완전 부하 상태 뿐만 아니라 불와전 부하 상태에서도 사용자 요청에게 최소 크기의 버퍼를 할당하는 동적 버퍼 할당 기법을 제안한다. 동적 버퍼 할당기법은 서비스 중인 사용자 요청 수와 이들 요청들을 서비스하는 동안에 도착하는 사용자 요청수에 기반하여 버퍼크기를 동적으로 결정한다. 또한 분석과 시뮬레이션을 통하여 동적 버퍼 할당 기법이 초기대기시간과 지원 가능한 동시 사용자 요청수에 있어서 정적 버퍼 할당 기법에 비해 크게 우수함을 보인다. 시뮬레이션 결과, 동적 버퍼 할당 기법이 정적 버퍼 할당 기법에 비해 평균 초기대기시간을 29%~65%줄이고, 다수의 디스크들로 구성된 시스템에서는 서비스한 평균 동시 사용자 요청수를 48%~67% 증가시킨것으로 나타났다. 이와같은 결과는 동적 버퍼 할당 기법이 주문형 비디오 시스템의성능과 용량을 크게 향상시킴을 보여주는것이다.
센서 네트워크는 제한된 메모리와 배터리를 가진 센서 노드로 구성되는 네트워크로서, 노드의 이동이나 장애로 인한 토폴로지 변화가 빈번하다. 이러한 센서 노드의 주소 할당에 있어서 기존의 방식들은 고정 주소를 할당하는 방식이므로 네트워크의 구성형태나 토폴로지의 변화에 맞게 주소를 변경하기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 트리 기반의 동적 주소 할당 방식을 제안하였는데, 이는 초기에 트리 기반으로 생성된 노드 주소를 동적으로 할당하여, 라우팅 경로 등의 네트워크 변화에 따라 유동적으로 주소를 재할당한다. 메커니즘의 검증을 위해서는 ns-2 시뮬레이터를 사용하여 동작을 할인하였다.
공유 메모리 다중 프로세서상에서 많은 동적 객체를 생성하는 언어가 실행될 때, 동적 객체에 대한 메모리 관리 알고리즘은 프로그램의 실행 속도에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 프로그램의 성능을 향상 시킬 수 있는 새로운 메모리 관리 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 힘 영역의 할당 및 회수 작업을 병렬 타스크 중심으로 행한다. 또한 동적 객체를 병렬 타스크사이에 공유 되는 객체(shared data) 와 비공유 객체(mon-shared data)로 구분하고, 힘 영역을 공동 영역과 전용 영역으로 분리 한다. 이는 병렬 타스크가 동적으로 스케줄링되는 것을 자유롭게 하고 창조 지역성 을 높이는 효과가 있으며, 전용 영역에 대한 메모리 재사용으로 인하여 볼용 셀수집기의 수행 횟수를 줄일 수 있다.
공유 메모리 관리를 위한 기존의 방법들은 가상 큐 길이의 정적 제한을 통해 일정 크기의 버퍼 할당을 보장하려는 방식과 전체 버퍼 공간의 할당 측면에서 공유 버퍼의 이용률을 높이고자 하는 방식 등으로 나눌 수 있다. 완전공유 방식의 경우 낮은 트래픽 부하에서 높은 메모리 공유 효과를 보이나 트래픽 부하가 높아지면 특정 가상큐가 공유 메모리를 과다하게 점유하는 것을 방지하는 의미에서의 보호 효과를 거의 기대하기 힘들다. 반대로 정적 임계치 방식의 경우 트래픽 조건 변화에 따른 적절한 임계치 설정이 불가능하다. 본 논문에서는 공유 메모리의 공정 할당이라는 단순한 기능을 가지는 동적 임계치 방식을 확장하여 구현이 용이하고 높은 메모리 이용률과 서비스 품질기능 측면에서 우선 순위에 따른 차등 적인 패킷처리 기능을 갖는 가중형 동적 임계치 방식을 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서 사용하는 동적 메모리 관리 기법들은 범용 시스템에서 사용되고 있는 기법들을 그대로 적용한 것들이 많기 때문에, 센서 응용에는 부적합한 부분이 있다. 본 논문에서는 센서 응용들의 특성을 살펴보고, 이들의 특성을 모델링 함으로써, 기존의 동적 메모리 관리 시스템에서 발생할 수 있는 긴 수행시간과 불필요한 메모리 관리 공간의 문제를 해결할 수 있는 슬랩 할당기를 제안한다. 또한 대표적인 센서 응용 프로그램을 활용한 실험을 통해서 새로이 제안한 방법의 성능을 기존의 시스템과 비교 평가한다.
대규모 HPC 과학 응용의 워크로드가 전체 실행시간 동안 다양하게 변화하는 자원 요구사항을 갖게 되면서 특정 시점에 갑자기 요구사항이 증가하는(bursty) 형태가 되고 있다. 그러나 이러한 응용 워크로드를 고려하지 않고, 최대 자원 요구사항만을 반영한 가상 자원의 오버-프로비저닝은 과학 응용의 성능을 보장하지만 다른 응용이 사용할 수 없는 유휴 자원을 늘리는 문제로 남아있다. 본 논문에서는 OS-level 가상화 환경에서 응용의 자원 사용 패턴에 대한 프로파일링 데이터를 기반으로 메모리 자원 재구성 기법을 제안한다. 이는 유휴 상태의 메모리 자원을 신속하게 풀어주어 새로운 응용이 자원을 사용하여 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 경량화된 OS-level 가상화 시스템의 하나인 Docker에서 과학 워크플로우 응용을 이용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 실험을 통해 과학 응용을 실행하는 동안 컨테이너에 대한 메모리 할당 미세 조정이 전반적인 메모리 자원 활용을 향상시킬 수 있음을 보였다. 또한 응용의 메모리 사용 프로파일 데이터를 기반으로 하는 시뮬레이션 실험을 통해, 제안하는 동적 메모리 할당 기법을 사용하는 경우 대기 작업에 유휴상태의 메모리를 할당하여 전체 대기 작업의 수를 줄이고 시스템 작업 대기 시간이 줄어들었음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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