최근, 공유버스 구조의 한계를 극복하기 위하여 NoC가 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 NoC 구조의 통신 효율을 향상시키기 위해, 컴퓨터 네트워크의 프록시 서버와 유사한 역할을 하는 버퍼를 사용한 NoC 구조를 제안한다. 제안된 NoC 구조에서 매스터가 슬레이브와 직접 통신하기 어려울 때마다 매스터를 대신하여 슬레이브와 통신할 수 있는 프록시 서버와 통신한다. NoC에서 제안된 방식을 사용하면 통신 채널의 속도를 높이고 대역폭을 늘릴 수 있다. 실험 결과로부터, 패킷을 스위치 버퍼에 머무르게 하지 않고 프록시 서버에 보냄으로써 전반적인 통신효율이 크게 향상됨을 확인하였다.
오늘날 온라인 게임은 TCP망을 이용하여 동시에 수백에서 수천명이 접속하여 게임을 증길 수 있는 클라이언트/서버 모델의 표준이지만 서버에 접속하는 클라이언트의 수가 증가함에 따라 나타나는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 네트웍 게임 엔진 구조적 단점을 보완한 3-tier 방식을 적용한 분산 네트웍 게입 서버를 위한 부하 분산기의 연구 및 개발에 대하여 서술한다. 이 시스템은 클라이언트/서버 모델의 2-tier 방식에서 오는 클라이언트 수 증가에 따른 네트웍 부하 가중에 대한 처리 문제와, 분산된 2-tier 방식을 적용한 서버에서 각 서버간의 통신, 데이터 공유에 대한 문제 등을 다루고 이에 대한 해결책으로 3-tier 방식을 적용하여 클라이언트/서버 사이에 각 서버의 사용자나 이동되는 데이터를 분산하고 모니터링하는 부하 분산기 시스템을 적용하여 위와 같은 문제점을 해결하였다.
기존의 클라이언트/서버 응용 프로그램은 공유 자원을 서버에서만 관리하므로 자원의 가용성(availability)이 떨어지고, 클라이언트의 수가 많아질수록 서버의 과부하로 인해 시스템 전체의 성능이 저하되는 등의 단점을 내포하고 있다. 이는 응용 프로그램을 사용하는 대다수의 클라이언트가 소수의 서버에만 의존하는 시스템 구조에서 비롯되는 문제라고 할 수 있다. 이러한 문제점들을 해결하고자 고성능의 고가형 서버를 도입하거나, 서버의 작업을 클라이언트에 분배하는 등의 연구가 있었지만, 문제의 근본적인 해결책이 될 순 없었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고자 그룹 통신을 이용한 서버리스 분산 응용 프로그램을 제안하고, 간단한 문서관리 분산 응용 프로그램을 실제로 구현함으로써 서버리스 응용 프로그램들의 특성들을 소개하고자 한다.
'서버 엔진'이란 네트워크를 통한 대규모 사용자들 간의 상호작용이 요구되는 게임(대표적인 것으로 클라이언트-서버 구조를 갖는 온라인게임)을 구현하기 위해 필요한 핵심적인 기능인 효율적이고 안정적인 네트워킹 기능 외에 기타 다양한 성능 최적화 기능들과 관련 API들을 제공하는 엔진이다.
웹 페이지를 캐싱하는 것은 웹 하부 구조 상에서 중요한 역할을 한다. 캐싱 서비스의 효과는 제안된 대역폭을 가지는 무선 하부 구조 상에서 더욱 중요하게 여겨진다. 큰 규모의 하부 구조에서는 캐싱에서 발생할 수 있는 확장성과 요청 집중 현상(Hot-Spot) 문제를 해결하기 위해 서버들을 클러스터로 구성한다. 이에 본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터 환경에서 캐시 이용률 기반의 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 방법은 클라이언트의 요청을 캐시 서버 클러스터로 균일하게 분포시키고 요청 몰림 현상을 해결하기 위해 캐시 이용률을 이용하였다. 제안된 방법은 리눅스 클러스터 상에서 구현하였고, 실제로 사용되는 다양한 웹 traces들을 이용하여 실험을 수행하였다. 16대의 캐시 서버에서 수행된 실험결과는 제안된 해싱 기법이 요청 집중 현상을 해결하면서, 기존에 많이 사용되는 방법들에 비해 45%에서 114%까지 성능이 향상됨을 확인하였다.
SIP(Session Initiation Protocol) 환경에서의 컨퍼런스 모델 가운데 중앙 집중형 구조는 컨퍼런스 관리 및 제어가 용이한 장점이 있어 널리 사용되나 컨퍼런스 참가자 수가 늘어남에 따른 확장성의 제약이 있다. 따라서 본 논문에서는 중앙 집중형 컨퍼런스 모델의 확장성을 개선할 수 있는 효율적인 분산형 컨퍼런스 구조를 제안하였다. 여기서는 컨퍼런스 참가자가 정해진 최대값을 넘을 경우 동적으로 새로운 컨퍼런스 서버가 추가된다. 이때 기존의 컨퍼런스 서버의 포커스는 주 포커스가 되고 새로 참여한 컨퍼런스 서버의 포커스는 부 포커스가 되며, 각 컨퍼런스 서버들 사이에 컨퍼런스 참가자들에 대한 동적인 재 할당이 이루어져 부하를 균등하게 분담할 수 있다. 이 과정은 컨퍼런스 참가자 수가 증가함에 따라 반복된다. 본 논문에서는 이러한 동작에 필요한 새로운 컨퍼런스 서버 추가 과정에서의 처리 절차, 교환되는 SIP 호 신호, 컨퍼런스 서버 사이의 RTP(Real Time Transport Protocol) 세션 연결을 위한 신호 처리 절차, 그리고 컨퍼런스 서버 사이의 컨퍼런스 이벤트 패키지 신호 처리 절차를 제시하였다. 제안한 방식은 실험을 통하여 성능을 측정하였다.
P2P (Peer to Peer)는 최근 인터넷에서 많이 논의 되고 있고 관심을 가지는 부분이다. P2P는 기존의 클라이언트-서버 중심의 구조를 서버가 존재하지 않는 클라이언트간의 정보공유 구조 즉 P2P의 구조로 변화 시켰다. 하지만 완벽한 P2P 구조는 아직 넘어야할 문제가 많이 존재하고 있다. 본 논문에서는 서버와 클라이언트간의 통신 사이에 발생하는 네트워크 부하를 여러 대의 피씨로 부하를 분산하고 클라이언트 간에 자원의 공유와 CPU의 공유를 통하여 분산된 컴퓨터들을 하나로 묶고 여러대의 클라이언트를 하나로 묶어서 커다란 하나의 가상서버와 커다란 하나의 가상클라이언트를 구성하여 네트워크통신을 가능하게 한다. 순수한 P2P의 구조를 구현하는 것이 주된 목적이 아니라 인터넷 시스템에서 P2P를 기반으로 하는 분산된 컴퓨팅을 구현하여 P2P에서의 네트워크의 분산, 유도로 차세대의 핵심인 P2P 인터넷 시스템을 설계 및 구현하고자 함입니다.
본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 사용하여 무선 인터넷의 문제와 요구들을 캐싱(Caching), 압축(Distillation) 및 클러스터(Clustering)를 통하여 해결하려고 한다. TranSend는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버로 제안된 것이나 시스템적인(Systematic) 방법으로 확장성을 보장하지 못하고 모듈간의 불필요한 통신구조로 인해 복잡하다는 단점을 가진다. 본 연구자들은 기존 연구에서 시스템적인 방법으로 확장성을 보장하는 CD-A라는 구조를 제안하였으나 이 역시 모듈간의 부분적으로 불필요한 통신 구조를 가진다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 시스템적인 확장성과 단순한 구조를 가지는 클러스터링 기반의 통합형 무선 인터넷 프록시 서버를 제안한다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고 실험 결과 TranSend 시스템과 CD-A 시스템에 비해 각각 196%, 40%의 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 컨퍼런스 서버의 과부하를 방지하기위한 새로운 부하 제어 방식을 사용한 분산형 컨퍼런스 구조를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 새로운 이벤트 패키지는 컨퍼런스 부하 제어를 가능하게하고 새로운 컨퍼런스 정보 데이터 포맷은 컨퍼런스 서버들과 컨퍼런스 참가자들 사이의 SIP 메시지 교환 절차 및 부하 분산을 처리하는 데 필요한 요소들이 추가되었다. 또 전체 컨퍼런스 참가자들에게 주기적으로 전송해야 할 컨퍼런스 정보 데이터의 처리도 모든 서버들이 분담하도록 하여 부하를 더욱줄이도록 하였다. 제안한 부하제어 이벤트 패키지는 각 컨퍼런스 서버들이전체 컨퍼런스서버들의현재부하 상태를 실시간으로파악할수 있도록 하며특정서버의부하가커지면 해당 서버는 전체 컨퍼런스 서버 중 가장 부하가 적은 서버를 선택하여 SIP 클라이언트 요청을 분산시키거나 새로운 컨퍼런스 서버를 생성하여 부하를 분산하도록 한다. 제안된 시스템의 성능은 실험을 통하여 분석하였고 평균 지연시간에서 21.6%, 평균 SIP 메시지 처리 시간에서 29.2% 향상됨을 보여주고 있다.
서버리스 프레임워크(Serverless Framework)는 마이크로서비스 아키텍처의 이론을 클라우드와 컨테이너를 기반으로 구현한 것으로 아마존의 AWS(Amazon Web Service)와 같은 퍼블릭 클라우드 플랫폼이 서비스됨에 따라 활용도 높아지고 있다. 하지만 현재까지의 플랫폼들은 GPU 와 같은 하드웨어의 의존성을 가진 인공지능 모델의 서비스에는 지원이 부족하다. 이에 본 논문에서는 컨테이너 기반의 오픈소스 서버리스 플랫폼을 대상으로 엔비디어-도커와 k8s-device-plugin 을 적용하여 GPU 활용이 가능한 서버리스 플랫폼을 구현하였다. 또한 인공지능 모델이 컨테이너에서 구동될 때 반복되는 가중치 로드를 줄이기 위한 구조를 제안한다. 본 논문에서 구현된 서버리스 플랫폼은 객체 검출 모델인 SSD(Single Shot Multibox Detector) 모델을 이용하여 성능 비교 실험을 진행하였으며, 그 결과 인공지능 모델이 적용된 서버리스 플랫폼의 함수 응답 시간이 개선되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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