현재의 인터넷 사용자들은 하루가 다르게 증가하고 있는 실정이다. 사용자들의 증가로 인하여 많은 네트워크의 부하가 걸리게 되는데 이는 결국 네트워크 속도 감소로 이어지고 있다. 따라서 네트워크의 속도 문제를 해결하기 위한 방법으로 많은 연구가 진행 되어 왔는데 그 중의 하나가 웹 캐쉬 방법중의 하나인 프락시(proxy) 서버를 이용하는 방법이다. 이러한 프락시 서버 관리를 위한 모니터링 도구들이 많이 상용화 되었고 기존의 프락시 서버를 관리하는 모니터링 연구에서는 프락시 서버의 캐쉬 히트율(hit ratio)이나 바이트 히트율을 높이는 방안을 제시하고자 했다. 그러나 이러한 모니터링으로는 프락시 서버의 부하(load)가 얼마나 걸리는지를 파악 할 수가 없다. 따라서 본 논문에서는 기존의 프락시 서버 모니터링 방식과 더불어 부하의 정보를 제공함으로서 부하 균등 정책이나 사용자의 성향을 파악하여 프락시 서버를 좀 더 효율적으로 관리하고자 하는 방안을 제시하고자 한다.
본 논문은 분산 서버 시스템을 위한 Load Balancing Architecture를 제안한다. 이 구조는 기존에 구현된 클라이언트/서버 시스템을 그대로 사용하면서 규모를 확장할 수 있는 특징을 가지고 있다. Load Balancing Service가 동작하기 위해서는 서버의 성능과 구성상태에 대한 정보를 주고받는 것이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 Load Balacing Information Transfer Protocol을 제시한다. 본 논문이 제시하는 구조는 DCOM 및 EJB 등의 Component 서버에서도 사용되어서 확장성을 가지게 할 수 있다.
멀티미디어의 대표적인 응용분야인 VOD 시스템에서 사용자에게 효과적인 대화형 서비스를 제공하기 위해서는 고속 전진과 후진 서비스 등의 VCR 기능을 제공해야 한다. 지금까지 디스크 배열을 기반으로 하는 VOD서버에서 이를 실현하는 방법으로써 세그먼트 인터리빙 기법이 주로 사용되고 있다. 그러나 세그먼트 인터리빙 기법은 일부 디스크에 대한 부하 편중 현상을 초래하여 사용자에 대한 QoS의 보장이 어렵다는 단점을 가진다. 한편 이를 해결하기 위한 지금까지의 연구는 대부분 서로 다른 배속을 갖는 단일 사용자에 대한 경우가 대부분으로 같은 배속을 요청하는 여러 사용자들을 고려한 현실적인 경우에 대해서는 다시 부하 편중 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 디스크 부하 균등 기법을 제안한다. 제안된 기법은 각 디스크마다 참조 카운터를 두고 이를 비교하여 상대적으로 참조 횟수가 적은 디스크를 우선적으로 선택함으로써 전체적인 디스크 부하의 균형을 이룬다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서 제안된 기법은 기존의 방법들 보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
웹 서비스를 제공하는 분산 서버 시스템에서 각 서버의 부하 상태를 파악하여 처리해야 할 부하를 조절하여 주면 서버의 부하가 균등하게 되어 더 나은 성능을 얻을 수 있게 된다. 서버의 부하 상태는 시스템의 자원에 영향을 미치는 여러 가지 요소에 의하여 분석을 할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 스트레스 테스트를 통하여 서버의 자원의 고갈을 나타내는 주요 성능 지표들을 변화 상태를 분석하였다. 고려된 성능지표로는 Available Memory 양, Page Read 수, Processor Utilization, Processor Queue Length, 네트웍으로 전달된 Transmitted Bytes, 연결된 Connection 개수이다. 실제로 이중 하나의 요소를 적용시켜서 ALBM (Adaptive Load Balancing Mechanism)을 실행을 하였을 때 일반 LVS Round Robin 보다 성능이 좋은 결과를 낳았다.
LAN 환경의 웹 서버 클러스터 구조가 각광을 받고 있다. 높은 가용성 및 확장성을 보장하는 웹 서비스를 제공하기 위해 많은 부하의 서비스 요구를 여러 서버에게 효과적으로 나누어 처리할 수 있는 합리적인 스케줄링 기법을 필요로 한다. ONE-IP 스케줄링 기법은 이더넷의 브로드캐스트 메시지에 의해 스케줄링이 분산되도록 하는 전략을 사용한다. 이 기법은 클러스터에 유입되는 패킷의 집중화로 인해 발생 할 수 있는 병목 현상(bottleneck)과 치명적인 오류(Single-point of Failure) 문제를 효과적으로 해결하였으나, 단순한 패킷 스케줄링을 사용하기 때문에 클러스터를 구성하는 서버들 간의 부하 불균형을 가중시키며, 결과적으로 클러스터의 효율성을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 RR ONE-IP 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 서버에 할당되는 부하간에 불균형이 발생하는 문제점을 해결하기 위해 TCP 연결 단위의 스케줄링 전략을 사용하였으며, RR 스케줄링 기법을 도입함으로써, ONE-IP 기법의 장점을 그대로 유지하면서 보다 나은 부하의 균등한 분배로 시스템의 처리능력을 향상시키도록 하였다. 또한, 실험을 수행한 결과 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 평균 3.84%의 시스템의 성능 향상을 보였으며, 과부하 발생율에서는 평균 23.5%의 감소를 가져왔음을 보였다.
인터넷 사용자의 요청이 점차 증가함에 따라, 여러 웹 서버들이 하나의 클러스터를 이루어 사용자 요청을 더욱 효율적으로 처리하는데 않은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 연구들 중에는 클러스터내의 최대 효율을 위하여 웹 서버들간의 부하를 분산시키는 기법들에 대한 다양한 기법들이 연구되고 있다. 이에, 본 논문에서는 DNS를 기반으로 하는 부하 분산 기법을 적용하되, 각 웹 서버들에 의해 수집된 부하정보를 바탕으로 추가적인 부하 분산을 하고자 한다. 이 기법은 실험에 의해 기존의 부하 분산 기법에 비해 웹 서버들간의 부하가 더욱 균등하게 분산됨을 보이고 있다.
클러스터 파일 시스템의 성능을 결정짓는 주요 요소 중 하나는 메타 데이터 서비스의 성능이다. 본 논문에서는 메타 데이터 연산의 종류에 따라 적절한 메타 데이터 서버에게 클라이언트의 요청을 동적으로 분배할 수 있는 내용 기반의 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에서는 메타 데이터 서버 사이에 데이터의 이동을 유발 시키는 대신 메타 데이터를 복제하고 수정 메시지를 로깅하게 함으로써, 기존의 알고리즘에 비해 클라이언트의 요청을 서버들에게 균등하게 분배하여 응답 지연 시간을 현저히 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 네트워크 통신으로 생성된 데이터를 분석하여 서버의 부하를 예측함으로 서버의 성능을 향상시킬 수 있는 모너터링 툴을 설계하였다. 현재 리눅스에서 제공되는 서버 부하 정보는 시스템의 총괄적인 정보에 국한하고 있다. 본 논문에서 제한하는 새로운 부하 정보는 per-connection에 관한 것이다. 서버가 per-connection에 대한 정보를 알 수 있다면 각각의 클라이언트에 대한 정보를 알 수 있어 차별적인 서비스를 제공하는 것과 함께 모든 클라이언트에 대한 균등한 대역폭을 보장할 수 있다. 그래서 본 논문은 기존의 모니터링 툴이 제공하지 않는 Per-connection의 데이터를 얻어 분석을 할 수 있는 CoreMon이라는 툴을 설계하였다.
최근 MMORPG의 급격한 성장으로 게임의 동시 접속자수가 계속 증가하는 추세이고, 사용되는 게임 공간의 크기도 대규모로 확대되었다. 기존의 맵 기반 분산 서버 구조는 게임영역을 정해진 사각형 영역으로 분리하고 각 영역에 등록된 참가자들을 그 영역의 담당서버에 할당한다. 따라서 참여자 편중으로 인하여 특정 서버에 부하가 편중되는 문제점을 지니고 있다. 본 논문은 이러한 부하 불균형 문제를 해결하기 위해 서버 간의 경계를 동적으로 변경할 수 있는 기법을 제안하였다. 과부하를 지닌 서버를 결정하여 그 서버와 인접한 서버 중에서 최소의 부하를 지닌 서버를 선택하여 부하를 분담하도록 하였으며, 성능평가를 통하여 제안 기법의 효율성을 보였다.
멀티미디어 서비스를 제공하는 서버의 부하분산을 위해 로드밸런싱 방식을 제안한다. 서버를 지역적으로 분산시키고 분산된 서버는 하나의 클러스터 같이 동작하면서 서버의 시스템 정보(CPU, M/M 사용량)를 체크하여 순위테이블을 작성한다. 작성된 순위테이블을 서버는 교환하면서 도일한 순위테이블을 서버는 갖고 있게 된다. 클라이언트의 연결요청이 있으면 서버는 클라이언트에게 에이전트를 배포하고 에이전트는 클라이언트로 전송되게 된다. 전송된 에이전트는 서버에서 클라이언트간의 전송속도, 유동적으로 변하는 트래픽, 순위테이블을 체크하여 서버를 결정한 후 결정된 서버로 연결을 설정하고 상황에 따라 연결을 재 설정한다. 그 결과 서버 부하를 균등하게 배분하고 그에 따른 서비스 질의 향상을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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