그리드 기술은 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원을 활용하기에 다양한 자원에 대한 정보를 관리하는 기술이 필요하며, 이는 자원 관리 시스템에서 자원을 모니터링하여 이루어진다. 자원 상태 정보가 실시간으로 변하여 주기적으로 모니터링을 행해야 한다. 모니터링에 사용된 자원은 시스템 성능에 오버헤드가 되므로 본 논문에서는 cpu 상태 변화 정도를 관찰하여 시스템 상태를 파악하고 이를 모니터링 주기에 적용시켜 모니터링 주기를 조절하는 시스템을 모델링 하였다. 이는 cpu상태 변화율에 따라 효율적이고 정확한 자원 정보를 수집하도록 모니터링 주기가 조절됨을 실험을 통하여 보일 것이다.
SNMP(Simple Network Management Protocol) 네트워크 모니터링에서 에이전트 정보가 시간에 따라 변하는 정보인 경우 메니저는 이를 시간 지연 없이 관찰할 필요가 있으며, 이 때 주로 폴링(Polling)을 사용한다. 폴링에서는 한번의 에이전트 정보 전송을 위해서는 두 번의 메시지(요구와 응답) 전송이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 폴링 방법보다 적은 네트워크 부하로 여러 에이전트 시스템을 실시간으로 모니터링 하는 동적 스케줄링 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 각 에이전트가 정보의 시간적 변화량에 따라 최적의 에이전트 모니터링 주기를 결정하고 매니저는 이 주기들을 취합하여 모니터링에 의한 부하가 전체 네트워크 부하의 일정 부분이하가 되도록 메니저 모니터링 주기를 결정하게된다. 에이전트는 최종적으로 메니저 모니터링 주기에 따라 스스로 정보를 전송함으로써 기존의 폴링방법보다 상대적으로 적은 네트워크 부하로 실시간 모니터링이 가능하다. 본 논문에서는 기존의 SNMP 폴링과 제안된 방법에 대해 설명을 하고 SNMP를 이용한 제안된 방법의 구현 시 필요한 구조를 제시하고 시뮬레이션을 이용하여 기존의 방법과 제안된 방법을 평가한다.
다수의 사용자가 동시에 가상머신을 사용하는 클라우드 환경은 자원 사용량을 예측하기 힘들기 때문에 사용자의 자원 요구량과 성능을 만족시키기 위해 지속적으로 마이그레이션, 오토스케일링과 같은 가상머신 관리 작업을 수행한다. 가상머신 관리 시 참조되는 가장 중요한 정보는 가상머신과 물리머신의 자원 모니터링 정보이다. 클라우드 센터에서 자원 모니터링 작업은 가상머신 관리 시 필수적이지만 모니터링 정보 수집 시 사용하는 자원은 물리머신의 자원을 사용하기 때문에 모니터링 주기가 짧으면 모니터링 작업을 위한 자원 사용으로 인해 가상머신과 자원 경쟁이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 물리머신에서 실행 중인 가상머신의 작업의 유형에 따른 최적의 모니터링 주기를 도출하기 위해 자원 모니터링 주기가 가상머신의 성능에 미치는 영향을 분석하고 모니터링 작업으로 인해 발생하는 가상머신의 성능 저하를 최소화 할 수 있는 최적의 모니터링 주기를 도출한다.
그리드 환경은 수많은 컴퓨팅 자원을 활용하는 시스템으로 자원에 대한 정보가 필요하다. 자원 정보 검색을 위해서는 모니터링이 전체 자원에서 일어나야 하므로 이에 따른 오버헤드가 예상된다. 본 논문에서는 모니터링의 오버헤드를 줄이면서도 효율적으로 정확하게 자원 정보를 수집 할 수 있는 모니터링 기술을 구현하였다. 여기서 제안된 모니터링 기술은 시스템 성능에 따라 자동적으로 모니터링 주기를 조절하게 된다. 이를 통해 모니터링에 의한 오버헤드가 줄었음을 측정 결과를 통해 보일 것이다.
그리드 기술은 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원을 활용하기에 다양한 자원에 대한 정보를 관리하는 기술이 필요하며, 이는 자원 관리 시스템에서 자원을 모니터링하여 이루어진다. 자원 상태 정보가 실시간으로 변하여 주기적으로 모니터링을 해야 하므로 이에 따른 오버헤드가 예상된다. 본 논문에서는 CPU상태 변화 정도를 관찰하여 시스템 상태를 파악하고 이를 모니터링 주기에 적용시키고자 한다. 즉 그리드 환경의 중요한 요소인 자원의 상태를 고려하여 자율적으로 자원의 상태에 따른 모니터링 주기를 조절하는 시스템을 모델링 하였다. 자원의 CPU 상태를 관찰해 CPU의 상태 변화율에 따라 자원의 상태 변화를 파악하여 모니터링 주기를 조절함으로써 모니터링에 의한 오버헤드가 감소하였음을 실험을 통해 증명하였다.
최근 국민소득향상, 의학기술의 발달 등 이러한 변화는 건강관리에 관한 연구로 이어져 라이프 케어 모니터링 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 라이프 케어 모니터링 시스템은 개인의 특성을 고려하여 맞춤형 건강관리 서비스가 이루어져야 하며 실시간으로 유지 및 관리 되어야 한다. 본 논문에서는 라이프 케어 모니터링 시스템에서 실시간 처리해야하는 태스크가 증가함에 따라 마감시간 준수율이 하락하는 문제점을 해결하는 방안에 관한 연구이다. 즉, 개인의 상태가 고려된 모니터링 요소에 가중치를 부여하고, 상대적으로 중요도가 떨어지는 모니터링 요소는 주기를 증가시키는 방식과 중요도에 비하여 모니터링 자원 낭비가 최대인 모니터링의 주기를 증가시키는 방식을 비교분석하여 실시간 처리율을 향상시키는 것이다. 제안한 방법의 유용성을 검증하기 위해 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 최대 29%까지 마감시간 준수율이 향상됨을 확인했다.
무선 센서 네트워크 시스템에서의 각 노드의 에너지는 제한적이기 때문에 에너지 효율적인 무선 센서 네트워크 시스템에 대한 연구가 활발하게 이루어져왔다. 무선 센서 네트워크는 목적에 따라 무선 센서 네트워크 기반의 모니터링 시스템과 질의처리 시스템으로 분류할 수 있다. 모니터링 시스템은 각 센서노드에서 센싱 데이터의 값이 변화가 없더라도 각 주기마다 전송하기 때문에 모니터링 주기가 짧아질수록 더 많은 양의 에너지가 낭비된다. 또한 모니터링 주기가 길어질수록 생성된 데이터에 대한 신뢰도가 감소하는 문제가 발생한다. 질의처리 시스템의 경우 중복질의 처리를 위해 많은 양의 에너지가 낭비된다. 본 논문에서는 분산 데이터베이스 개념을 기반으로 무선 센서 네트워크에 프록시 시스템을 적용하여 에너지 효율적인 모니터링과 질의처리 방법을 제안한다.
최근에 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라, 이에 대한 지속적인 모니터링과 변화지역에 대한 효과적인 갱신을 수행하여 정보의 최신성을 확보하고 보다 정확한 정보를 취득하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구의 일환으로, 본 연구에서는 변화지역에 대한 갱신주기별 최적의 모니터링 운영방안을 도출하고자한다. 이를 위해, 갱신주기를 실시간갱신과 주기갱신으로 나누어 각각에 대한 대표적인 모니터링 방법의 특성과 현재 우리나라의 적용현황에 대해 서술하였다. 각 방법에 대한 장단점을 파악하여 실무 적용 가능성을 평가해보았으며, 이를 토대로 최종적으로 실시간갱신과 주기갱신 각각에 대한 최적의 모니터링 운영방안을 도출하였다.
본 논문에서는 동적 전압변경(DVS)을 적용하기 위해 운영체제의 커널상에서의 프로세스 모니터링기법을 제안한다. 이상적인 DVS 알고리즘은 응용프로그램의 수정 없이 자동으로 수행되어야 하며 프로세스의 QoS를 고려해야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 커널상에서 프로세스의 프로세서 수행상태와 QoS와 밀접한 관련이 있는 주기정보를 확인할 수 있는 프로세스 모니터링기법을 제안한다. 또한 리눅스 운영체제상에서 실제 구현하고 실험을 통해 제안하는 모니터링기법이 정확하게 프로세스의 상태와 주기정보를 추출할 수 있음을 밝힌다.
본 논문에서는 프로세스 모니터링 기법에 기반한 DVS 시스템을 제안한다. 이상적인 DVS 시스템은 응용프로그램의 수정 없이 자동으로 수행되어야 하며 프로세스의 QoS를 고려해야 한다. 본 논문은 이를 위해 본 연구의 이전 논문에서 제시한 Kernel Control Path를 모니터링하여 주기적 프로세스의 QoS관련 정보를 추출할 수 있는 기법을 기반으로 DVS 시스템을 제안한다. 제안한 DVS 시스템은 리눅스 운영체제상에서 실제 구현하였으며 관련 연구와의 비교를 위해 관련연구도 구현하여 실험하였다. 이를 통해 제안한 DVS 시스템이 주기적 프로세스의 QoS를 보장하면서 전력소비를 최소화할 수 있음을 밝힌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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