RT-eCos3.0은 대표적 분산 실시간 객체 모델인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object)의 실행을 제공하기 위하여 공개소스 eCos3.0 기반으로 개발된 초경량 경성 실시간 임베디드 운영체제이다. RT-eCos3.0에서는 분산 컴퓨팅 지원을 위하여 네트워크에 투명한 채널 기반 publisher/subscriber 모델의 멀티캐스트 분산 IPC를 지원하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 기존의 분산 IPC를 이용하여 보다 더 직관적인 분산 동기화 read/write 인터페이스를 제공하는 객체 기반의 분산 공유 메모리 시스템을 설계/구현하였다. 구현된 분산 공유 메모리는 각 로컬 노드의 캐시 객체의 사용으로 가능한 한 최소한의 네트워크 통신으로 동기화가 가능하도록 설계 구현되었다.
본 논문에서는 방대한 지형 데이터의 효과적 가시화를 위한 클라이언스-서버 기반의 분산/병렬 시스템을 제안한다. 이 시스템은 웹 기반으로 수행되는 클라이언트 GUI 프로그램과 복수의 PC 클러스터에서 구동되는 분산/병렬 서버 프로그램으로 구성된다. PC 뿐만 아니라 모바일 기기에서도 클라이언트 프로그램이 수행될 수 있도록 자바 기반의 OpenGL 그래픽스 라이브러리인 JOGL을 사용하여 GUI를 설계하였으며, 사용하는 기기의 현재 사용 가능한 메모리 크기와 화면의 최대 해상도 정보를 서버에게 전달하여 서버의 작업을 최소화하였다. 서버로 사용된 PC 클러스터는 분산된 지형 데이터를 액세스하고 이를 클라이언트로부터 받은 정보에 따라 적절히 리샘플링 한 후 이를 다시 전송하는 작업을 담당한다. 서버의 각 노드들뿐만 아니라 클라이언트까지 캐시 자료구조를 유지함으로써 분산된 방대한 지형 데이터의 반복 접근 시 발생되는 지연 시간을 최소화하도록 설계하였다.
웹을 이용한 정보 공개 및 검색이 확대됨에 따라 웹 검색 엔진도 지속적인 주목을 받고 있다. 이에 따라 웹 검색 엔진의 다양한 기술적 문제를 해결하고자 하는 연구가 있었음에도 웹 검색 엔진의 질의 처리 시스템에 대한 기술적 내용은 잘 다뤄지지 않았다. 질의 처리 시스템의 경우 소프트웨어 아키텍처나 운영 기법을 고안하기 어렵기 때문에 본 논문에서는 구현된 상용 시스템을 바탕으로 관련 기술을 소개하고자 한다. 구현된 질의 처리 시스템은 6,500 만개 웹 문서를 색인하여 일 500만개 이상의 사용자 질의 요청을 수행하는 큰 규모의 시스템이다. 구현한 시스템은 질의 처리 결과를 재사용하기 위해 계층적 캐시 기법을 적용했으며, 저장된 캐시 데이타는 4계층으로 구성된 데이타 저장소에 분산 저장되는 것이 특징이다. 계층적 캐시 기법을 통해 질의 처리 용량을 400% 정도로 향상 시킬 수 있었으며 이를 통해 서버 구축비용을 70% 정도 절감할 수 있었다.
무선 모바일 애드 혹 망 기술과 P2P 서비스 기술의 급속한 발전과 더불어, 모바일 애드-혹 망에서의 P2P 서비스를 통합하려는 시도와 많은 통합 응용들의 개발이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 모바일 애드-혹 망에서의 모바일 사용자들의 높은 이동성은 이들 사이에서의 안정적인 P2P 서비스를 구현하는데 많은 어려움을 낳는다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위해 모바일 환경에서 효율적인 파일 공유와 관리를 하고, 좋은 성능을 성취할 수 있도록 피어들 중간에 분산된 캐시를 두어 빈번하게 요청되는 파일에 대한 인기도를 고려한 파일 캐시를 이용한 효율적인 모바일 P2P 서비스 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 분석적 모델을 이용하여 그 성능을 평가하고, 기존의 P2P 망에서의 DHT 기반 서비스 기법과 비교하였다.
다중 프로세서 구조는 컴퓨터 성능을 향상시키기 위한 좋은 방법이다. 물리적으로 분산된 메모리를 단일 공유 메모리 공간으로 제공하는 CC-NUMA(Cache Coherent Non-Uniform Memory Access) 시스템은 다중 프로세서 컴퓨터 시스템으로 널리 사용된다. CC-NUMA는 공유 메모리 지원을 위해 풀맵 디렉토리를 가지며, 빠른 원격 메모리 접근을 위해 원격 캐시 메모리를 사용한다. 본 논문은 CC-NUMA 시스템을 구성할 수 있는 프로세싱 노드 구조와 이러한 구조에 적합한 캐시 일관성 유지 프로토콜을 제안하여, 대량의 프로세서를 이용한 다중 프로세서 시스템의 구성을 용이하게 한다. 끝으로 제안된 프로토콜에 따른 시스템 구현 결과도 제시한다.
본 논문은 대용량 클러스터 기반의 웹 서버 상에서 새로운 내용 기반 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 요청 빈도와 전송될 과일 크기를 누적하여 히스토그램을 생성한다. 그 결과로 생성된 히스토그램의 누적 분포에 히스토그램 균등화 변환함수를 적용하여 각각의 서버 노드에 해시 값에 따라 분포하는 부하를 균등하게 할당할 수 있다. 제안된 부하 분산 기법의 효율성 검증을 위한 시뮬레이션에서 히스토그램 균등화 기법은 서버의 지역적인 캐시 활용과 부하의 균등분산 등의 장점으로 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
본 논문은 대용량 클러스터 기반의 웹 서버를 위한 새로운 내용 기반 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 요청 빈도와 전송될 파일 크기를 누적하여 히스토그램을 생성한다. 그 결과로 생성된 히스토그램의 누적 분포에 히스토그램 균등화 변환함수를 적용하여 각각의 서버 노드에 해시 값에 따라 분포하는 부하를 균등하게 할당할 수 있다. 제안된 부하 분산 기법의 효율성 검증을 위한 시뮬레이션에서 히스토그램 균등화 기법은 서버의 지역적인 캐시 활용과 부하의 균등 분산 등의 장점으로 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
분산 주기억장치 데이터베이스 관리 시스템 (DMM-DBMSs)은 데이터베이스를 참여 사이트의 주기억 장치에 저장한다. 지역 데이터베이스에 신속하게 접근할 수 있고 사이트들 사이에 고속 통신이 가능하므로 DMM-DBMS는 높은 성능을 보장한다. 최근 들어 DMM-DBMS에 대해 많은 연구 결과가 발표되었으나 아직까지 DMM-DBMS의 카탈로그 관리 기법에 대한 성능 분석 결과는 발표된 것이 없다. 본 연구에서는 높은 사이트 자치성을 보장하는 DMM-DBMS의 분할식 카탈로그 관리 기법의 성능을 실험적으로 평가하였다. 분할식 카탈로그 관리 기법을 캐시없는 분할식 카탈로그 방식(PCWC), 점진적 캐시를 이용한 분할식 카탈로그 방식(PCWIC), 완전 캐시를 이용한 분할식 카탈로그 방식(PCWFC)으로 분류하였고, 성능평가는 사이트 수, 사이트 당 터미널 수, 버퍼 크기, 쓰기 질의 비율, 지역 질의 비율 등을 중심으로 분석하였다. 분석 결과 PCWFC가 모든 경우에 가장 높은 성능을 보였다. 이는 또한 PCWIC가 시간이 흐름에 따라 더욱 높은 성능을 보인다는 것을 뜻한다. PCWFC 방식은 디스크 기반 분산 DMBS에서는 사이트 부하가 크거나 카탈로그 쓰기 비율이 높거나 원격 데이터 객체가 빈번히 액세스되는 상황에서 고성능을 보장하지 못하지만, DMM-DBMS에서는 원격 데이터 객체의 카탈로그가 자주 갱신된다고 해도 질의 컴파일과 원격 카탈로그 액세스가 고속으로 이루어질 수 있기 때문에 높은 성능을 보장하는 것이다.
트래픽의 엄청난 양과 함께 급격한 증가로 인하여 네트워크 장비들의 성능이 중요한 이슈가 되고 있다. 방화벽 또는 부하분산기와 같이 패킷을 처리하는 네트워크 장비에서 성능에 영향을 주는 주요한 기능 중에 하나가 네트워크 필터링이다. 본 논문에서는 네트워크 필터링의 탐색 방법 중의 하나인 기존 트라이 방법의 성능을 개선하기 위하여 캐시를 적용한 트라이를 제안한다. 클라이언트와 서버 사이의 패킷 교환에서 한 번에 다수의 패킷이 송수신되는 경우에 대하여, 기존 방법은 동일한 탐색을 반복적으로 수행한다. 반면, 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 방법에 캐시를 적용하여 불필요한 반복 탐색을 방지함으로써 네트워크 필터링 성능이 향상될 수 있다. 기존 방법과 제안 방법을 이용한 네트워크 필터링 실험을 수행하였다. 실험결과는 제안 방법이 기존 방법에 비하여 최대 초당 790,000개의 패킷을 더 처리할 수 있었음을 보여준다. 캐시 리스트 크기가 11일 때, 메모리 사용 증가량(7.75%) 대비 성능 개선(18.08%)이 가장 우수하였다.
본 논문은 그리드 혹은 클라우드 컴퓨팅환경과 같은 인터넷 기반의 대규모 분산 환경에서 데이터집약적인 작업의 실행에 있어서 확장성을 위해 필수적으로 고려되는 데이터 전송 부하를 분산시키는 기법을 논하고 있다. 우리는 다수의 메모리기반의 데이터 노드를 활용하여 분할기법(Partitioning)을 기반으로 데이터 전송 부하를 줄이고자 하며 다수의 데이터 노드에 실시간으로 최적의 데이터의 양을 공급하는 기법에 대한 이론적인 분석과 시뮬레이션을 통한 성능 검증을 포함하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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