Grid database management systems are used for large data processing, high availability and data integration in grid computing. Furthermore the grid database management systems are in the use of manipulating the queries that are sent to distributed nodes for efficient query processing. However, when the query processing is concentrated in a random node, it will be occurred with imbalance workload and decreased query processing. In this paper we propose a load balancing method for query processing based on cache Management in grid databases. This proposed method focuses on managing a cache in nodes by cache manager. The cache manager connects a node to area group and then the cache manager maintains a cached meta information in node. A node is used for caching the efficient meta information which is propagated to other node using cache manager. The workload of node is distributed by using caching meta information of node. This paper shows that there is an obvious improvement compared with existing methods, through adopting the proposed algorithm.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.73-75
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2001
다수의 단일노드를 고속의 네트웍으로 연결하여 단일 시스템처럼 인식할 수 있는 클러스터 DBMS 를 효율적으로 관리하기 위해서는 클러스터 관리 도구가 필요하나 관련 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 클러스터 DBMS을 위한 관리도구로써 노드상태를 모니터링 할 수 있는 모니터링 도구를 설계한다. 아울러 이러한 모니터링 결과를 기반으로 각 노드의 부하를 측정하고 사용자의 요구를 적절히 분산시킴으로써 클러스터 DBMS의 성능을 향상을 도모할 수 있는 부하 분산 관리기를 설계한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.376-377
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2016
Performance of Hadoop, which is a distributed data processing framework for big data analysis, is affected by several characteristics of each node in distributed cluster such as processing power and network bandwidth. This paper analyzes previous approaches for heterogeneous hadoop clusters, and presents several requirements for distributed node clustering in small-and-medium sized hospitals by considering computing environments of the hospitals.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.2
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pp.367-374
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2017
This paper discusses management problems of Hadoop distributed node, which is a platform for big data processing, and proposes a novel technique for enabling flexible node management of Hadoop Distributed File System. Hadoop cannot configure Hadoop cluster dynamically because it judges temporarily unavailable nodes as a failure. Delayed block replication scheme proposed in this paper delays the removal of unavailable node as much as possible so as to be easily rejoined. Experimental results show that the proposed scheme increases flexibility of node management with little impact on distributed processing performance when the cluster size changes.
Recently, data has been growing dramatically along with the growth of social media and digital devices. A distributed memory processing system has been used to efficiently process large amounts of data. However, if a load is concentrated in a certain node in distributed environments, a node performance significantly degrades. In this paper, we propose a load balancing scheme to distribute load in a distributed memory environment. The proposed scheme replicates hot data to multiple nodes for managing a node's load and migrates the data by considering the load of the nodes when nodes are added or removed. The client reduces the number of accesses to the central server by directly accessing the data node through the metadata information of the hot data. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing load balancing scheme through performance evaluation.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10c
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pp.73-75
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2001
분산 시스템은 원거리에 위치한 자원들을 하나의 시스템으로 통합하여 여러 가지 장점을 제공한다. 하지만 시스템의 규모가 커짐에 따라서 관리자 노드와 관리 대상 노드간의 빈번한 상호작용에 의해서 전체적인 시스템의 성능저하가 발생할 수 있다. 에이전트를 사용한 방법으로 중앙 집중형 관리 방법의 폴링(polling)애 따른 문제점을 해결하였으나 에이전트 사용에 있어서도 에이전트가 이동하는 파견방법에 따라서 성능의 차이가 발생할 수 있다. 즉, 에이전트를 파견하는 관리 대상 노드의 지역 계산 시간에 따라서 관리자 노드에서의 전체적인 응답시간과 네트워크의 부하가 달라질 수 있다. 따라서 , 본 논문에서는 에이전트가 관리 대상 노드에서의 지역 계산 시간에 따라 현재 작업중인 노드의 다음 노드에 에이전트의 복제(Cloning)를 통해 새로운 에이전트를 파견하여 관리자 노드에서의 응답시간과 네트워크 부하를 줄일 수 있는 방법을 제시하고 기존의 모델과의 평가를 응답시간과 네트워크 부하 측면에서 비교, 평가하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.67-69
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2000
분산 시스템은 원거리에 위치한 자원들을 하나의 시스템으로 통합하여 여러 가지 장점을 제공한다. 하지만 시스템의 규모가 커짐에 따라서 관리자 노드와 관리 대상 노드간의 빈번한 상호작용에 의해서 전체적인 시스템의 성능저하가 발생할 수 있다. 에이전트를 사용한 방법으로 중앙 집중형 관리 방법의 폴링(polling)에 따른 문제점을 해결하였으나 에이전트 사용에 있어서도 에이전트가 이동하는 파견방법에 따라서 성능의 차이가 발생할 수 있다. 즉, 에이전트를 파견하는 관리 대상 노드의 지역 계산 시간에 따라서 관리자 노드에서의 전체적인 응답시간과 네트워크의 부하가 달라질 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 에이전트가 관리 대상 노드에서의 지역 계산 시간에 따라 현재 작업중인 노드의 다음 노드로 새로운 에이전트를 파견하여 관리자 노드에서의 응답시간과 네트워크 부하를 줄일 수 있는 방법을 제시하고 기존의 모델과의 평가를 응답시간과 네트워크 부하 측면에서 비교, 평가하였다.
최근 이동체의 위치 데이타를 활용하는 위치 기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 위치 기반 서비스에서 이용되는 대용량 위치 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 아키텍처로서 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조를 갖는 GALIS(Gracefully Aging Location Information System) 아키텍처가 제안되었다. GALIS는 비균등 2-단계 그리드를 사용하여 노드들의 부하 분산 및 색인을 수행한다. 하지만 비균등 2-단계 그리드의 분할 알고리즘은 이동체가 특정 지역에 편중되는 경우 불필요한 노드를 생성하는 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이동체의 다양한 분포에 대하여 더욱 효율적인 노드 분할 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시한 노드 분할 알고리즘은 이동체의 현재 위치에 따른 공간적 분포를 고려하기 때문에 이동체가 특정 지역에 편중되는 경우에도 불필요한 노드를 생성하지 않고 효율적인 부하 분산을 수행할 수 있으며, 분산 시스템에서 중요시되는 균형 있는 부하 분산을 수행할 수 있다. 또한, 가상 노드 분할 시뮬레이터를 구현하여 다양한 이동체 데이타 분포 형태에 대해 실험하였으며, 이러한 실험을 통하여 기존의 알고리즘보다 더욱 효율적으로 노드를 분할하는 것을 검증하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.244-246
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2002
클러스터 기반의 VOD 서버는 동시에 여러 사용자에게 실시간으로 고품질 서비스를 위해 정교한 부하 분산 기술과 버퍼관리 기술을 요구한다. 본 논문은 클러스터 기반 VOD 서버에서 동적 버퍼 분할을 이용한 새로운 부하분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자 요청을 처리하는 서비스 노드간의 버퍼 성능과 디스크 접근 빈도를 고려하여 노드 부하를 고르게 분산한다. 또한 동적 버퍼 분할 기법은 동일한 연속 매체에 접근하려는 여러 사용자에게 평균 대기시간을 감소시킬 수 있도록 버퍼를 동적으로 분할한다. 각 서비스 노드에서 동적 버퍼 분할로 발생하는 버퍼 정보를 유지함으로써 각 서비스 노드의 버퍼 재사용을 극대화할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법이 효율적인 버퍼 관리로 노드 부하 균등화, 사용자 평균 대기시간 감소, 병행 사용자 수 증가 등의 성능 향상을 얻었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06c
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pp.334-336
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2006
본 논문에서는 계층적인 센서 네트워크에서 하위 센서 노드의 인증이나 센싱된 정보의 암호화를 위해 사용할 수 있는 키를 관리하기 위하여 키 선분배를 기본으로 키 재분배 방법을 제공하는 키 관리 메커니즘을 제안한다. 본 키 관리의 특징은 첫째, 중앙 관리의 약점을 극복하기 위해 키 관리를 다른 aggregator 노드들에 분산시켰다. 둘째, SINK 노드는 키의 재분배를 위한 키 스페이스를 제외하고, 이미 분배된 키에 대해서는 어느 노드에게 어떤 키를 분배했는지 또는 그 키 자체를 저장하지 않고, 키 계산을 위한 일부 정보만 저장하고 있다가 노드가 메시지에 첨부하여 주는 키 정보를 이용해 사용된 키를 간단히 계산하며, 키 풀의 확장이 용이하여 확장성을 제공한다. 마지막으로 계산 및 메모리 측면에서의 오버헤드 분석을 통해 제안된 키 관리의 확장성 제공을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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