전형적인 웹 클러스터 시스템은 여러 대의 실제서버와 클라이언트에 작업을 분배하는 가상서버로 구성된다. 본 논문에서는 고 가용성 웹 클러스터를 구성하기 위한 부하예측방식을 사용한 동적 작업 분배 방식을 제안하였다. 가상서버는 적절한 주기로 상태요청 메시지를 실제서버에 전송하여 부하 상태를 알아낸다. 하지만 작업분배 과정에서 실제의 부하상태의 변화를 정확히 알 수 없으므로 클라이언트의 요청에 대하여 실제서버의 부하상태를 예측하여 최소 부하상태 인 서버에 작업을 할당한다. 제안된 작업 분배방식은 실제서버의 부분적 고장과 무관하게 동작하며 부분적인 고장이 발생하여도 전체 시스템에 영향을 주지 않고 계속적인 서비스를 제공한다. 또한 다양한 성능평가를 수행하여 실제서버 확장에 따른 성능확장능력과 작업처리능력이 향상되었음을 보였다.
P2P(Peer-to-Peer) 기반에 분산 작업 할당의 경우 정해진 수의 모든 피어에 작업을 분배하는 방식으로 처리하기 때문에 한 피어에 작업량이 증가하는 경우나 피어에 문제가 발생하는 경우 이를 사전에 예측하지 못해 시스템에 문제가 발생하게 된다. 또한 P2P 형태의 특성 상 피어의 그룹 참여는 유동적이며 그룹에 참여하는 피어의 사양도 다양하게 존재하게 된다. 이와 같은 상황에서는 작업을 할당하더라도 작업 진행이 이루어지지 않을 확률이 높아지고 전반적으로 시스템의 성능을 저하시키는 문제점을 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 인공지능 알고리즘의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms: GA)를 활용하여 피어의 상태를 사전에 예측하여 작업 분배 시 동적으로 작업할 피어를 선택하여 처리하는 P2P기반 동적 작업할당 관리자를 설계하였다.
고성능의 웹 서비스를 지원하기 위하여 LVS 시스템을 구축하는 경우가 증가하고 있다. LVS 시스템에는 각 RealServer에 부하를 적절히 분산하여 시스템의 구성을 유지하는 부하 분배작업이 매우 중요하다. 본 논문에서는 SNMP 메시지를 사용하여 분배서버가 RealServer의 부하 상태를 획득할 수 있도록 구성하였다. 또한, 분배서버가 메모리 사용량, 부하량의 정보를 각 RealServer로부터 주기적으로 수집하고 이 정보를 바탕으로 동적 가중치를 계산한 뒤 가중치 갱신을 위한 주기 사이의 실시간 접속자 수를 부가하여 RealServer를 선정하는 동적 부하 분산 방법을 제안한다. 제안된 방법은 간단한 구성의 시스템에서 실험되었으며 잘 동작하는 것으로 확인되었다.
자발적 컴퓨팅은 인터넷을 통해 연결된 컴퓨터의 유휴 자원을 활용해 큰 규모의 애플리케이션의 연산을 처리하는 컴퓨팅 패러다임이다. 자발적 컴퓨팅 환경에서 사용하는 중복 작업 분배기법은 동적인 자원과 작업의 특성에 대해 고려하지 않기 때문에 작업 시간 지연과 지속적인 작업재분배 요청으로 인해 작업 수행의 비효율성의 문제를 일으킨다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 작업과 자원의 특성을 고려하여 작업을 재분배 할 수 있는 P2P 기반 지역적 매치메이킹 기법을 제안한다. 제안하는 매치메이킹은 작업/자원에 대한 명세, 자원가용공간 모니터링 모듈, 매칭 요청/응답을 위한 프로토콜, 매치율 계산 모듈 등의 요소로 구성된다.
최근 중앙 집중화된 대규모 클라우드 시스템의 증가로 인해 가상화 환경에서 수행되는 성능 최적화 작업에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 자원 분배의 공정성을 위해 가상머신 단위로 컴퓨팅 자원을 격리한 정책 내에서 이루어지고 있어 유연한 자원관리에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 워크로드의 특징을 기반으로 과학적 연산을 수행하는 가상머신과 일반적인 서비스를 수행하는 가상머신을 분류하여 성능 최적화 작업을 수행하는 동적 자원 관리자를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 동적 자원 관리자가 KVM 기본 스케줄링에 비해 49%의 성능 향상을 보였다.
이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.
최근 자동차는 관련 기술과 통신 환경의 발달로 차량과 도로 주변 인프라 구조와의 통신, 차량 간 통신이 가능해지고 있다. 자율주행차가 개발되면서 많은 센서와 고성능 연산장치가 탑재되고 있으며 이러한 자동차의 가용자원을 활용하여 클라우드 서비스를 제공하는 연구도 진행되고 있다. 본 논문에서는 연결형 자동차로 클라우드 서버를 구성하여 각 차량에 적합한 작업을 분배하는 과정에서 차량의 가용자원뿐만 아니라 기지국과의 통신 환경을 고려하여 동적으로 작업의 크기를 결정하는 기법을 제안하였다. 제안 기법의 모델을 기반으로 시뮬레이션한 결과 가용자원만을 고려하는 것보다는 통신 환경을 함께 고려해서 작업을 할당해야 마감 시간 내에 할당된 작업을 완료할 수 있다는 것을 확인하였다.
클러스터와 같은 분산 시스템에서 초기 작업 배치 시, 할당할 프로세스의 자원 요구량을 정확히 예측하여 작업을 분배할 수 있다면 보다 나은 시스템 성능을 얻을 수 있게 된다. 이 때 임의의 작업을 적절한 호스트에 배치하기 위해서 자원 기반 초기 작업 배치 (resource-based initial job placement) 기법은 그 작업의 자원 사용량을 미리 예측할 필요가 있다. 하지만 잘못된 자원 예측은 동적 부하 분산 시스템의 성능을 크게 떨어뜨리는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 잘못된 예측에 의한 문제를 해결하기 위해 새로운 부하 기준을 제안한다. 새로운 부하 기준을 사용한 자원 기반 초기 작업 배치 기법은 프로세스의 유형에 관한 사전 지식 없이도 동작하는 장점을 가진다. 실험을 통해 본 논문은 동적 부하 분산 시스템에서 제안하는 방식이 기존의 방식에 비해 향상된 성능을 가짐을 보인다.
본 논문은 서비스용 멀티로봇과 사용자가 상호작용할 수 있는 XR 인터페이스를 제안한다. 사용자는 자신이 내린 명령이 스케줄러를 통해 여러 대의 로봇으로 분배된 결과와 실시간 작업 현황을 확인할 수 있다. 또한, 대기 중인 작업에 한해 작업의 순서를 변경하거나, 2 개의 작업을 한 번에 수행하도록 합칠 수 있고, 그에 대한 스케줄링 결과를 확인할 수 있다. 구현에는 Unity 엔진을 사용하였다.
이기종 워크스테이션 클러스터링은 응용 프로그램의 병렬 처리에 유용하며 비용 측면에서 효과적이다. 이기종 워크스테이션 클러스터링 환경에서 총작업반환시간을 최소화하기 위해서는 부하 균형 시스템이 필요하다. 기존의 부하 균형 방식은 각 워크스테이션의 처리능력에 가중치를 미리 부여하여 작업을 분배하는 정적방식이거나, 각 워크스테이션의 상대적 처리능력을 얻기 위해서 성능 테스트 프로그램을 수행하는 동적 방식이 있다. 수행되는 응용 프로그램과는 관계없는 성능 테스트 프로그램은 계산시간을 소비하고 총작업반환시간을 지연시킨다. 이 논문은 상대적 부하 색인에 기초한 효과적 작업 분배 방식과 작업 이주 방식을 제안하였으며 이기종 워크스테이션 클러스터 환경에서 부하 균형 시스스템을 설계 구현하였다. 이 논문에서 제안한 방식의 총작업반환시간을 실험을 통하여 부하 균형을 하지 않은 라운드 로빈 방식의 총작업반환시간과 성능 테스트 프로그램에 의한 부하 균형 방식의 총작업반환시간과 비교하였다. 실험 결과는 비교한 방식보다 제안 방식의 결과가 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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