기존의 시스템에 적용되었던 상호배제 문제는 정적인 분산 컴퓨팅 환경에 적합하도록 설계되어 있다. 하지만 현재는 모바일 컴퓨팅환경이 진행되고 있으므로 정적 분산 환경에서의 상호배제 문제가 새로운 컴퓨팅 환경에 적용할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 모바일 컴퓨팅환경 에 맞는 알고리즘을 연구하였다. 모바일 컴퓨팅환경이라는 새로운 환경에 알맞은 상호배제문제는 기존의 정적인 분산컴퓨팅환경의 상호배제보다 단말 이동성 빛 차원 취약성 때문에 더 복잡한 시스템 구성을 보 인다. 본 논문은 정적 분산 환경에서의 상호배제를 모바일 컴퓨팅 환경으로 확장 할 수 있는 새로운 상호배제 알고리즘을 제안한다. 모바일 분산시스템 노드들의 상호관계를 트리 구조로 나타내고 이동 호스트들 사이의 토큰 전달을 통해서 Deadlock과 Starvation으로부터 자유로운 상호배제를 지원하는 모바일 상호배제 알고리즘을 제안한다
최근 멀티코어 시스템은 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위해 더 많은 수의 코어를 연결시키는 다중코어 시스템으로 발전하고 있다. 그러나 멀티코어 시스템은 사용하는 코어의 아키텍처 구조와 개수에 따라 성능 차이가 발생한다. 이에, 본 논문에서는 코어의 아키텍처 구조와 코어의 개수가 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 Tilera의 다중코어 시스템인 Tile-Gx36, TilePro64와 Intel의 x86-64 멀티코어 시스템인 Core i5의 성능을 비교하였다. 코어의 사용률이 늘어남에 따른 성능차이를 알아보기 위해 벤치마크 프로그램인 SPEC CPU 2006을 이용하여 각 시스템 내 단일코어의 성능을 측정하고, OpenMP 벤치마크 프로그램을 이용하여 시스템의 모든 코어를 사용했을 때의 입력 데이터 크기에 따른 성능을 측정하였다. 실험 결과, 단일코어에서의 성능은 정수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 Core i5가 Tile-Gx36보다 약 87%, 실수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 약 94% 더 빠른 것으로 나타났다. 그러나 코어 전체를 이용한 성능 결과에서는 정수형 배열 크기가 이상일 경우 Tile-Gx36 시스템의 처리 속도가 Core i5 시스템 보다 평균적으로 약 7.6배 향상됨을 확인할 수 있었다. 따라서 Tilera의 다중코어 시스템은 클럭 속도와 아키텍처 구조의 영향으로 단일코어의 성능은 떨어지나, 병렬 처리를 이용한 고속연산에서는 성능이 향상된다고 할 수 있다.
분산 컴퓨팅 시스템은 단일 시스템보다 결함에 민감하기 때문에 기존의 많은 연구들에서 분산 시스템에서 결함이 발생할 경우 이룬 해결하기 위한 많은 복귀회복기법들이 연구되었다. 본 논문에서는 기존의 분산 컴퓨팅 시스템의 결함 포용 기법에 멀티 에이전트의 개념을 도입하여 운영체제에 독립적인 에이전트를 이용한 회복기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 프로세스의 회복을 담당할 회복 에이전트, 결함 포용 규칙과 정보를 유지.관리하는 정보 에이전트, 전체 에이전트간의 통신 기능을 담당할 조정 에이전트를 정의 및 설계하고 회복 에이전트를 이용한 회복 알고리즘을 제안한다. 분산 컴퓨팅 시스템에서 회복 에이전트의 도입은 결함 발생 프로세스의 결함 회복 작업을 어플리케이션 계층과 독립적인 별도의 계층으로 계층화하여 결함 포용을 위한 메카니즘의 이식성 증대 및 확장성 증대를 가져온다.
최근 IT 분야에서 인터넷을 기반으로 IT 자원들을 서비스 형태로 제공하는 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있으며, 이에 따라 대규모 데이터를 수많은 서버들에 분산 저장하고 관리하기 위한 분산 데이터 처리 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편 GIS 기술의 성장과 더불어 급격히 증가하고 있는 공간 데이터를 효율적으로 활용하기 위해서는, 클라우드 컴퓨팅을 이용한 대용량 공간데이터의 분산 처리가 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 분산 데이터 처리 기법에 대해 살펴보고, 분산 데이터 처리 기법 성능 개선을 위한 최적화 요구사항을 분석한다. 마지막으로 Hadoop 기반 클러스터를 구축하고 이를 통해서 분산 데이터 처리 기법의 성능 최적화에 대한 성능평가를 수행한다.
지금까지의 분산 컴퓨팅 시스템은 클라이언트의 요청을 서버에서 분산 처리하는 방식이었으나 SETI는 피어투피어 기술을 이용하여 이와 반대로 서버의 요청을 클라이언트에서 분산처리하는 방식을 취하고 있다. 여기서 데이터의 요청과 분산처리가 모두 클라이언트에서 이루어지는 분산시스템을 구성해볼 수 있다. 본 논문에서는 피어투피어 모델에 분산컴퓨팅을 적용하여, 기존 모델의 문제점을 해결한 새로운 피어투피어 모델을 제시해보고자 한다.
최근 클라우드 컴퓨팅 시장에 진출했거나 진출을 선언한 글로벌 IT 기업들을 이미 보유하고 있는 하드웨어, 소프트웨어 기반 기술들을 활용하거나 상호 협력을 통해 다양한 클라우드 서비스들을 제공함으로써 불특정 다수를 대상으로 급격하게 성장하고 있는 클라우드 컴퓨팅 시장에서 자신들의 영역을 지속적으로 확장해 나가고 있다. 분산 파일 시스템은 데이터의 저장과 관리뿐만 아니라 상위 계층 서비스가 요구하는 충분한 성능과 안정성을 보장해주기 위한 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술 중의 하나이다. 본 논문 에서는 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈 소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술, 고가용성 데이터베이스 시스템을 소개하고 현재 클라우드 컴퓨팅 시장에서 활용되고 있는 분산 파일 시스템의 동향을 통한 다양한 분산처리 기술을 참고하여 대용량 분산 데이터 처리 아키텍처를 구현하였다.
최근 소셜 미디어의 성정과 모바일 장치와 같은 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 대용량의 데이터를 처리하기 위한 대표적인 프레임워크로 맵-리듀스가 등장하였다. 하지만 전용 분산 컴퓨팅 환경에서의 균등한 데이터 배치를 기반으로 수행되는 기존 맵-리듀스는 가용성이 다른 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서는 적합하지 않다. 이를 고려한 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에 최적화된 데이터 재배치 알고리즘이 제안되었지만, 데이터 재배치 알고리즘을 수행함으로써 재배치에 많은 시간을 필요로 하고, 불필요한 데이터 전송에 의한 네트워크 부하가 발생한다. 본 논문에서는 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서 맵-리듀스의 성능 최적화를 위한 효율적인 데이터 재배치 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 노드의 가용성 분석 모델을 기반으로 노드의 데이터 블록 비율을 연산하고, 기존의 데이터 배치를 고려하여 전송함으로써 네트워크 부하를 감소시킨다. 성능평가 결과 기존 기법에 비해 데이터 재배치 블록 비율이 약 75% 감소하였다.
과학 기술이 발전함에 따라 대량의 정보를 처리하기 위해 대두된 인터넷을 기반으로 하는 분산 컴퓨팅 환경은 대규모의 독립된 자원을 공유하여 과학 연구와 같은 문제를 해결하기 위한 구축된 환경이므로, 사용자 작업을 효율적으로 할당하기 위한 스케줄링 알고리즘이 필요하다. 현재까지 여러 스케줄링 알고리즘이 연구되어 왔지만, 대부분 피어의 자율성을 고려하지 않는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 인터넷기반 분산 컴퓨팅 환경에서의 피어 가용길이 예상 기법을 제안하였다. 또한 인터넷기반 분산 컴퓨팅환경에서 사용되는 SRTFIT 알고리즘에 적용하여, 시뮬레이션을 통하여 제안된 기법이 단순한 예상기법보다 성능이 뛰어남을 보였다.
본 논문에서는 인터넷에 연결된 수많은 이질적인 컴퓨팅 자원을 모아 하나의 가상 컴퓨팅 플랫폼 환경을 만들 수 있는 국내의 인터넷기반 분산컴퓨팅 플랫폼(일영, Korea@Home)에 대해서 소개한다. 그리고 현재 구축.운영 중인 Korea@Home 시스템을 중심으로 설계 방향, 분산응용, 그리고 성능을 보여주고 앞으로의 연구 방향에 대해서 기술한다.
데이터의 효과적인 활용이 경쟁력 확보에 주요한 요인이나, 데이터 폭증은 유용한 정보를 얻는데 필요한 처리 시간의 지연을 야기하고 있다. 개인 맞춤형 서비스, 방범 방재 서비스 등 모니터링 & 대응 서비스를 위해 분석할 데이터의 양이 급증하고 있으며, 텍스트, 영상, 오디오 등 비정형 데이터에 대한 실시간 분석 필요성이 증대하고 있다. 대량의 폭증하는 데이터에 대한 실시간 분석 처리 환경을 제공하기 위해 분산 병렬 컴퓨팅 기술과 데이터 스트림 연속 처리 기술이 활용되고 있다. 본고에서는 폭증하는 데이터 스트림 처리를 위하여 확장성 및 유연한 처리 환경을 제공하는 분산 스트림 컴퓨팅 기술에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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