본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 특성을 가진 웹 클러스터링 시스템의 모델링을 위해 퍼지-뉴럴 네트워크 구조를 응용하여 효율적인 최적의 부하분산 알고리즘 모델을 제안한다. 기본적으로 리눅스 환경의 웹 클러스터 시스템을 바탕으로 하였으며 이는 부하를 실제 서버(리얼서버)로 분배해주는 로드밸런서와 그 하단에 실제 부하를 처리하는 여러 대의 리얼서버로 구성된다. 기존의 부하분산 방법에서는 각각의 리얼서버들에 대한 접속수 등 단편적인 판단정보를 기준으로 부하분산을 결정하였다. 즉, 리얼서버의 네트워크 처리량 중 입력에 관련된 정보만으로 부하분산을 결정하였으므로 실제 시스템 성능 향상에 적당하지 않다. 이에 대한 대안으로 리얼서버의 시스템 상태 정보로 네트워크 부하량의 입 출력 두 가지 측면 모두를 기준으로 판단한다. 즉, 로드밸런서가 리얼서버에게 요청을 전달할 때의 리얼서버 상태(접속수) 및 그 요청에 대해 클라이언트에게 응답을 보낼 때의 리얼서버 상태 등을 종합적으로 고려한다. 또한 그에 따른 시스템의 CPU 상태로만 한정하여 부하분산을 결정하지 않고 각 리얼서버의 CPU 및 메모리 상태를 모두 고려하여 보다 효과적인 부하분산 스케줄링 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안된 방법이 기존의 방법과 비교하여 좀 더 향상된 최적화 모델을 구축하며 보다 나은 지능형 로드밸런서 모델을 생성함을 시뮬레이션을 통하여 비교 분석하였다.
네트워크로 연결된 컴퓨터 기술은 컴퓨터의 향상된 처리 능력과 컴퓨터 통신기술과 결합하여 자원을 보다 유용하게 이용하는 분산처리 기법이 발단하게 되었다. 이러한 분산 시스템은 단일 컴퓨터 시스템에서 시스템에 미치는 영향을 적게 함으로서 신뢰도를 높일 수 있고 저렴한 비용으로 더 큰 성능을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 생성되는 패킷 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는데 있어서 분산 시스템을 이용하여 해결 하고자 한다. 사용자 행동으로부터 생성되는 패킷을 IP별로 분리하여 각각의 분산된 시스템에서 처리하고 이렇게 처리된 데이터를 관리자가 모니터링 할 수 있도록 부하균형을 이룬 패킷 마이닝 분산 시스템을 제안하고자 한다.
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.
어떤 응용프로그램에서는 계산구조가 프로그램의 수행도중 동적으로 변한다. 이런 경우 정적으로 태스크를 분할하고 할당하는 것은 병렬컴퓨터에서 높은 성능을 얻는데 충분하지 못하다. 이 논문에서는 동적으로 변하는 트리구조를 가진 계산을 프로세서들에 효율적으로 분배하는 부하분산 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘의 메쉬구조상에서의 구현기법이 소개되고 복잡도가 분석된다. 실험을 통하여 이 알고리즘이 좋은 성능을 나타내는 것을 보인다.
클러스터 기반 VOD 서버는 동시에 여러 사용자에게 실시간으로 서비스하기 위해 정교한 부하 분산 기술과 버퍼 관리 기술을 요구한다. 본 논문에서는 클러스터 기반 VOD 서버에서의 동적 버퍼 분할을 이용한 새로운 부하 분산 방법을 제안한다 제안된 방법은 사용자 요구를 처리하는 VOD 서비스 노드간의 버퍼 성능과 디스크 접근 빈도를 고려하여 전체 부하를 고르게 분산하도록 한다. 또한 동적 버퍼 분할 방법은 동일한 연속미디어에 접근하려는 여러 사용자에게 평균 대기시간을 감소시킬 수 있도록 버퍼를 동적으로 분할한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방법이 기존의 방법보다 부하량을 적절히 조절하면서 평균 대기시간을 감소시키고, 각 노드의 처리량도 증가시킨다. 특히, VOD 서버 클러스터가 과부하 상태일 때 제안된 방법이 Generalized Interval Caching에 기반한 부하 분산 방법 보다 약 2배의 우수한 성능을 나타냄을 시뮬레이션을 통하여 입증한다.
빅데이터, 클라우드, IoT, AI 등 기술의 발전으로 인해 높은 데이터 처리율이 요구되고 있으며 네트워크의 유연성과 확장성에 대한 중요성이 증가하고 있다. 하지만 기존 네트워크 체계는 벤더와 장비에 종속되어 앞선 요구를 충족하기에는 한계가 존재한다. 이에 소프트웨어 중심의 유연한 네트워크를 구성할 수 있는 SDN 기술이 주목받고 있으며 특히 SDN을 기반의 부하 분산 방식은 방대한 트래픽을 효율적으로 처리하여 네트워크 성능을 최적화할 수 있다. 기존 SDN 환경에서 부하 분산 연구들은 서버와 컨트롤러 간 불필요한 트래픽이 발생하거나 서버가 임계치에 도달한 후에야 부하 분산이 이루어지는 제한사항이 존재한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 서버 부하에 따라 단계적으로 서버에 가중치를 부여하는 방식을 통해 불필요한 트래픽을 최소화하고 서버가 과부화 되기 전에 적절한 부하 분산이 이루어질 수 있는 방식을 제안한다.
일반적으로 부하 분산 정책은 사용자의 서비스 요청 특성에 관계없이 들어오는 그대로 처리 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 것을 개선하기 위하여 차별 큐를 가진 최단 작업 우선 기 법을 제안하였다. 제안한 기법은 부하 분산 서버에 사용자의 서비스 요청이 들어오면 해당 요청의 처리시간을 파악하고 이미 들어온 서비스 요청들과 비교해서 먼저 처리가 완료될 수 있는 서비스 요청을 부하 분산 정책에 할당해주는 전략을 사용함으로써, 사용자들의 평균 응답 시간을 향상시키도록 하였다.
본 논문에서는 HTTP/1.1을 효율적으로 지원하는 부하 분산 정책을 제안하고자 한다. 이 정책은 사용자의 첫 번째 요청이 전달되면 그 요청의 내장 객체 정보와 현재 살아 있는 HTTP 연결의 에이징(aging)을 고려하여 서버를 선택하는 알고리즘이다. 그리고 디스패처의 잘못된 분산 결정으로 인해 시스템의 성능에 누적되는 악영향을 최소화하기 위한 기법도 제시한다.
AODV나 DSR과 같은 Reactive 라우팅 방식은 트래픽이 발생되는 시점에서 경로를 탐색하는 방법으로서 최적 메시지 전송 경로가 유효하다면 트래픽의 증가와 과도한 에너지 소비를 고려하지 않고 계속적인 동일 전송 경로의 사용으로 인해 특정 노드에 대하여 에너지 소모가 심화될 뿐만 아니라 전송지연이 발생된다. 본 논문에서는 과중한 트래픽 상태를 분산 시켜 전체 네트워크의 균형적인 에너지 소비를 위하여 Reactive 라우팅 방법에서 특정 노드의 트래픽 상태, 에너지 상태, 라우팅 시간을 고려한 노드 상태 기반 부하 분산 방법(NSLB: Node Status-based Load Balancing Method)을 제안한다.
데이타베이스 공유 시스템(Database Sharing System: DSS)은 고성능의 온라인 트랜잭션 처리를 위해 다수 개의 컴퓨터를 연동하는 방식으로 각 노드들은 디스크 계층에서 데이타베이스를 공유한다. DSS를 구성하는 각 노드에 트랜잭션을 할당하는 정책이 잘못될 경우 특정 트랜잭션의 폭주로 노드에 과부하가 발생할 수 있으므로. 각 노드의 성능을 최적화하기 위한 부하 분산이 필요하다. 본 논문에서는 트랜잭션 클래스에서 참조하는 데이터베이스의 핫 셋 크기, 각 노드의 메모리 크기와 CPU 성능, 동시에 실행되는 트랜잭션 수의 변화에 따른 처리량 등을 고려한 동적 부하 분산 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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