멀티프로세서 시스템을 설계할 경우에는 공유메모리 구조와 메시지 전달방법의 두 가지의 패러다임을 바탕으로 하게 된다. 데이터 분할과 동적 부하 분산 문제를 단순화시틸 수 있으며 확장성을 용이하게 지원하는 장점을 가지고 있는 공유메모리 구조의 멀티프로세서 시스템에서 각 프로세서가 자신의 전용 캐시를 가지는 경우에는 메인 메모리와 이러한 전용 캐시내에 존재하는 데이터사본간에 일관성 문제가 발생한다. 본 논문에서는 일관성 유지를 위해 제안되어 있는 여러 알고리즘 중 처리 노드와 고대역 저지연 인터커넥션 네트워크로 구성되는 공유메모리 구조의 멀티프로세서 프로토타입인 DASH 프로토콜을 지원하기 위한 전용 버스 시스템을 완전 개방형인 IEEE Futurebus+ 스탠다드에 준비하여 설계한 다음, 이 시스템이 DASH 프로토콜을 지원하려 캐시의 일관성을 유지하기 위해 필요한 각종 행동과 기존의 범용 버스 시스템이 수행하는 행동의 병렬 처리를 지원할 수 있음을 시뮬레이션으로 증명한다.
무선 인터넷 프록시 서버 클러스터 환경에서의 캐싱은 인터넷 트래픽, 웹 유저의 요청 및 응답 시간을 줄여주는 효과를 가진다. 이때, 캐시의 히트율(Hit ratio)을 증가시키는 한 가지 방법은 해쉬 함수를 이용하여 동일 요청 URL을 동일 캐시에 할당하는 방법이다. 해싱을 이용한 방법의 문제점은 해쉬의 특성으로 인해 클라이언트의 요청이 일부 캐시 서버로 집중되고 전체 시스템의 성능이 일부 캐시 서버에 종속된다는 점이다. 이에 본 논문에서는 해싱과 라운드 로빈 방식의 장점을 결합하여 클라이언트의 요청을 일부 캐시 서버가 아닌 전체 캐시 서버에 균일하게 분포시키는 개선된 부하 분산 방법을 제안한다. 기존 해싱 방법에서는 요청 URL에 대한 해쉬값이 계산되면 캐시 서버가 컴파일 시간에 정적으로 할당되는 반면, 제안된 방법에서는 라운드 로빈 방법을 사용하여 실행 시간에 동적으로 할당된다. 제안된 방법은 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터 환경에서 구현되었고, 16대의 컴퓨터를 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 기존 해싱 방법에 비해 클라이언트의 요청을 캐시 서버들 사이로 균일하게 분포시키고, 이에 따라 전체 무선 인터넷 프록시 서버의 성능이 52%에서 112%까지 향상됨을 확인하였다.
최근 전력의 한계 때문에 많은 트랜지스터를 모두 이용할 수 없는 '다크실리콘' 문제가 발생했다. 이 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 CPU(Central processing unit)와 GPU(Graphic processing unit)를 함께 사용하여 분산처리하기 시작했다. 최근에는 CPU(Central processing unit)와 GPU(Graphic processing unit)가 메모리와 Last Level Cache를 공유하는 내장형 GPU 프로세서(Integrated graphic processing unit processor)가 등장했다. 하지만 CPU 프로세스와 GPU 프로세스가 LLC(Last level cache)로 접근하기 위한 어떠한 규칙이 없기 때문에, 동시에 CPU 프로세스와 GPU 프로세스 수행될 때 LLC(Last level cache)를 차지하기 위한 경쟁이 일어나 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 캐시 접근 빈도가 큰 여러 개의 프로세스들이 수행됨에 따라 캐시 오염이 발생한 상황에서 GPU 프로세스의 성능 보장을 위하여 GPU 프로세스만을 위한 고정된 Last Level Cache 공간을 주는 캐시 분할방식이 필요함을 증명하고 캐시를 분할하기 위한 페이지 컬러링 기법을 소개하고 디자인한다.
본 논문에서는 운영체제 수준에서 에너지 절감과 함께 I/O 성능 개선을 목적으로 하여 소형 하드 디스크와 플래시 메모리를 이종의 저장 장치로 가지는 모바일 시스템에 대해 동적 부하 분산 기법을 제안한다. 제안 기법은 부하가 에너지 및 성능 효율적인 방법으로 하드디스크와 플래시 메모리의 이종성의 저장 장치 구성에 대해서 어떻게 효율적으로 분산될 수 있을 것인지를 발견하기 위하여 파일 배치 기법과 버퍼 캐시 관리 기법을 결합하는 접근법을 취한다. 제안한 기법은 폭넓은 시뮬레이션을 통해서 기존의 기법들과 비교하여 이종의 모바일 저장장치들에 대해서 더 개선된 실험 결과를 보이는 것으로 나타났다.
최근 소셜 미디어의 성장과 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 급증하고 있다. 이러한 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 분산 메모리 처리 시스템을 사용한다. 하지만 분산 환경에서 특정 노드에 부하가 집중이 되면 노드의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문은 분산 메모리 환경에서 노드의 부하를 적절하게 분배하는 부하 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 부하를 관리하기 위해 핫 데이터를 여러 노드에 복제하고 노드가 추가되거나 삭제될 때 노드의 부하를 고려하여 데이터를 이주시킨다. 클라이언트는 핫 데이터의 메타데이터 정보를 유지하여 직접 노드에 접근함으로써 중앙 서버의 접근을 감소시킨다. 성능 평가를 통해 제안하는 부하 분산 관리 기법이 기존에 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 입증한다.
가상환경에서의 실시간 상호작용을 지원하기 위해 가상세계의 데이터를 서버에서 클라이언트로 복제 해놓는 방법이 쓰여지고 있다. 효과적인 복제를 위해서는 두 가지 기법 - 우선 순위기반의 객체 전송과 캐싱 및 프리패칭 기법이 쓰이고 있다. 기존의 캐시와 프리패칭 기법들은 사용자와 객체간의 지역적 관계를 이용하고 있지만, 이는 어떤 종류의 객체가 사용자에게 더 중요한 지를 결정할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 지역적 관계 뿐 아니라 개별 사용자의 객체에 대한 관심도로부터 발생하는 객체에 대한 우선 순위를 이용하여 사용자 기반의 캐싱과 프리패칭을 사용하는 분산 가상환경 하에서의 확장성 있는 데이터 관리 기법을 제안한다. 또한 이 기법에서는 사용자의 행동 모드를 구분함으로써 더욱 높은 캐시 적중 비율을 얻을 수 있다.
분산 파일시스템 환경에서는 디스크 접근 비용을 줄이기 위해 각 노드에 캐쉬된 데이터를 서로 공유하는 협력캐쉬 기법이 사용된다. 협력캐쉬 기법은 분산되어있는 시스템들의 캐쉬정보를 서로 공유하여 가상으로 더 큰 캐쉬를 형성함으로써 캐쉬 히트율을 높이고 디스크 접근을 줄이는 방법이다. 기존에 제안된 협력캐쉬 기법들은 캐쉬에 대한 근사정보를 이용하여 메시지 비용을 줄이고, 로컬캐쉬영역과 글로벌 캐쉬영역을 가변적으로 사용하여 캐쉬히트율을 높이고 있다. 또한 캐시교체시 교체된 블록을 비활동적인 노드로 보내어 계속 캐쉬에 유지하도록 하여 글로벌 캐시히트율을 높이는 장점을 갖는다. 그러나 잘못된 근사정보가 성능을 저하시킬 수 있으며 일관성 유지를 위한 메시지교환 비용이 많이 든다는 단점을 갖고 있다. 또한 비활동적인 노드를 선정하기 위해 사용되는 각 노드의 에이지정보 관리비용이 많이드는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 정확한 캐쉬정보를 유지하며 일관성 유지비용과 캐시에이지정보 관리비용을 최소화시키는 협력캐쉬 알고리즘을 제안한다. 그리고 성능평가를 통해 기존의 협력캐쉬 기법과 비교하여 제안하는 알고리즘의 우수성을 보인다.
최근 주요 검색 엔진들의 인덱스들이 굉장한 비율로 성장하는 것처럼, 수직형 검색 서비스들은 사용자가 원하는 것을 찾을 수 있도록 지원할 수 있다. 실시간 검색은 주어진 주제를 쉽게 찾아낼 수 있기 때문에 매우 유용하다. 본 논문에서는 고성능 실시간 검색 시스템을 구현하기 위한 새로운 구조를 설계하였다. 전체적인 시스템은 실시간 검색의 특징을 기반으로, 크게 수집 시스템과 검색 시스템의 두 부분으로 나뉘어진다. 본 논문의 평가 결과에서 제안한 구조가 Replication Overhead 값을 유지하면서 실시간 검색에 있어 투명한 확장성을 제공할 수 있음을 확인하였다.
빅데이터 분석을 위한 Hadoop 환경에서 고성능 저장장치인 SSD에 대한 중요성이 증가하면서 일반적으로 사용되는 저장장치인 HDD와 혼합하여 사용하는 연구들이 주목 받고 있다. 특히 SSD를 HDD의 캐시로 사용했을 때 저장장치에 대한 I/O 성능을 향상할 수 있다는 연구 결과들이 있다. 본 연구는 이를 바탕으로 SSD를 HDD의 캐시로 사용한다. HDFS는 저장장치에 접근하여 I/O를 수행하는데 기존에는 로컬 서버에서 캐시 미스가 발생한 경우 로컬 HDD로 접근한다. 이러한 방식은 접근하는 데이터에 따라 SSD의 높은 Bandwidth를 활용하지 못하게 되는 경우를 발생시키고 그 결과 특정 서버의 I/O 지연으로 전체 분산 처리의 성능을 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 HDFS 레벨에서 로컬 서버의 HDD와 데이터 복제본들이 저장된 원격 서버의 SSD에서 I/O를 수행하는 경우에 대해 수식을 통해 비용을 비교한다. 그 결과 항상 기대 성능이 높은 저장 장치를 선택하여 데이터를 읽어오게 함으로써 기존 방식보다 성능이 개선될 수 있음을 입증한다.
CCN(: Content Centric Network)은 기존 네트워크 구조를 개선하기 위해 등장한 네트워크로, 주소 대신 콘텐츠 이름에 기반하여 통신한다. 캐시를 활용하여 트래픽을 분산시키고, 중간노드에서 콘텐츠를 전송함으로써 응답시간 감소 효과를 가져오고 있다. 본 논문에서는 CCN 환경에서 제한된 CS 공간을 효율적으로 활용할 수 있도록 인기도를 고려한 캐시 정책을 제안한다. 어떤 콘텐츠에 우선순위를 두어 저장하고 방출할지를 결정하는지에 따라 CCN의 성능이 크게 달라질 수 있다. 가장 효율적인 캐시 교체를 위해 생성자 인기도, 생성자 거리, 콘텐츠 히트수를 기반으로 콘텐츠 인기도를 계산해 우선순위를 정하는 실시간 콘텐츠 인기도 기반 효율적인 캐시 교체정책을 제안하였으며, 새로운 정책의 효율성을 실험을 통해 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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