최근, 응용 프로그램의 이식성, 확장성, 낮은 오버헤드 및 관리의 용이성 등을 제공하는 컨테이너 기술을 고성능 컴퓨팅 (high performance computing, HPC) 환경에 접목하려는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 멀티 프로그램화된 환경, 즉, 컨테이너 기반의 다수개의 HPC 워크로드들이 동시에 실행되는 환경에서 멀티 프로그래밍 수준, 통신 패턴 및 비율에 따른 HPC 워크로드들의 성능 특성을 분석하고, HPC 워크로드가 실행되는 동일한 컨테이너 그룹에 속한 컨테이너들의 스케쥴링 시간 부조화가 데이터 교환 지연 시간을 증가시키고 그 결과 응용 성능을 크게 저하시킬 수 있음을 확인한다. 또한 HPC 워크로드가 수행되는 동일 그룹 컨테이너들의 CPU 점유 가능값(CPU Shares)을 동적으로 조절하는 휴리스틱을 제안, 적용함으로써, HPC 워크로드의 성능(통신소비시간 최대 약 42.5%, 워크로드 실행시간 최대 약 23.6% 감소)을 크게 향상시킬 수 있음을 확인한다.
이 논문에서는 기계학습 워크로드의 특징을 분석하고 이를 기반으로 기계학습 워크로드의 성능 향상을 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 기계학습 워크로드의 핵심은 모델 학습이며 모델 학습은 컴퓨팅 집약적 (Computation Intensive)인 작업이다. 쿠버네티스 기반 클라우드 환경에서 컴퓨팅 프레임워크와 스토리지를 분리한 구조에서 기계학습 워크로드를 수행하는 것은 자원을 효과적으로 할당할 수 있지만, 네트워크 통신을 통해 IO가 수행되야 하므로 지연이 발생할 수 있다. 이 논문에서는 이런 환경에서 수행되는 머신러닝 워크로드의 성능을 향상하기 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 쿠버네티스 기반의 머신러닝 파이프라인 관리 도구인 쿠브플로우를 고려하여 머신러닝 워크로드에 필요한 데이터를 분산 인-메모리 캐시에 미리 로드하는 새로운 방법을 제안한다.
데이타베이스 시스템을 효율적으로 사용하기 위해 데이타베이스 관리자는 데이타베이스 시스템의 성능 특징들을 알아야 한다 데이터베이스 시스템에서 자원 사용은 워크로드에 따라 다르게 나타난다. 본 논문의 목적은 상이할 워크로드에서 데이타베이스 튜닝에 도움이 될 수 있도록 데이타베이스 시스템의 성능 특징 분석하고 식별하는 것이다. 이를 위해, OLTP 환경을 나타내는 TPC-C 워크로드와 웹기반의 전자상거래 환경을 나타내는 TPC-W워크로드에서 14개의 성능 지표에 의해 결정되는 자원 사용 형태를 분석하고 4개(데이타 버퍼, 개인 메모리, I/O 프로세스, 공유 메모리)의 자원 할당 변경에 따른 자원 사용 형태의 변화를 분석한다. 분석에 대한 결과로서 14개 중 8개의 성능 지표는 워크로드에서 성능차이를 보이고, 데이타 버퍼 자원의 변경은 데이타베이스 시스템에 영향을 준다. 본 논문의 결과는 데이타베이스 시스템 자동 튜닝의 기초 자료로서 사용될 수 있다.
클라우드 컴퓨팅 시장의 지속적 성장과 가상화의 인기로 세계적 VDI 시장은 꾸준한 성장률을 보이고 있다. 또한 의료, 교육, 금융 등의 폭넓은 분야에서 VDI 서비스가 활용될 전망이다. 하지만 기존 VDI 서비스는 고정적인 자원 할당으로 사용자 워크로드 맞춤형 자원이 제공되지 못하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 VDI에 비해 실행속도가 빠른 컨테이너의 장점을 살려 VDI를 컨테이너화 하고, 사용자 워크로드 맞춤형으로 자원을 분배하기 위해 VDI 컨테이너 자원 사용량 데이터로 K-means 알고리즘을 통한 군집 분석 기반의 워크로드 분류 방법을 제시하였다.
공공기관 및 기업의 빅데이터 플랫폼 환경에서 데이터 보호를 위한 암호화는 필수적인 요소이나 실제 빅데이터 워크로드를 고려한 암호화 알고리즘에 대한 성능 검증 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 논문에서는 몽고 DB(MongoDB) 환경에서 데이터와 노드를 추가하여 빅데이터의 6가지 워크로드별로 AES, ARIA, 3DES별로 성능 변화 추이를 분석하였다. 이를 통해 빅데이터 플랫폼 환경에서 각 워크로드 별 최적의 블록기반 암호 알고리즘이 무엇인지 확인하고, NoSQL 데이터베이스 벤치마크(YCSB)를 사용하여 데이터와 노드 구성환경에서 다양한 워크로드별로 테스트를 통해 MongoDB의 성능을 고려한 최적화된 아키텍처를 제안한다.
최근 GPU가 그래픽 처리뿐 아니라 다양한 분야의 병렬 처리로 그 영역을 넓혀가고 있다. 그러나, 현재 GPU는 워크로드의 다양성을 반영하기보다 간결한 제어 구조를 통한 개별 워크로드의 병렬성 극대화에 초점을 맞추고 있다. 본 논문은 워크로드 특성을 반영한 GPU 작업 배치를 위해 GPU에서 수행되는 워크로드의 자원 사용 특성을 컴퓨팅 바운드형, 메모리 바운드형, 실행종속 지연형으로 분류한 후, 각 분류에서 병목점이 되는 세부 자원을 규명한다. 예를 들어 컴퓨팅 바운드형의 경우 단정밀도 연산장치, 배정밀도 연산장치, 특수함수 연산장치 등 병목 자원이 무엇인지 분석한다. 본 논문의 분석 결과는 동일한 컴퓨팅 바운드형 워크로드라도 병목이 되는 세부 자원이 다를 경우 함께 배치하는 것이 성능 충돌을 일으키지 않는다는 점을 규명하여 GPU 작업배치의 효율화에 기여할 것으로 기대된다.
기존의 데이터베이스시스템은 정적 페이지 저장 모델을 사용하기 때문에 최근 데이터베이스 시장에서 요구하는 혼합 워크로드를 효율적으로 처리하기에는 한계를 가진다. 이에 본 논문에서는 혼합 워크로드의 특성을 반영할 수 있는 동적 페이지 저장 모델을 소개한다. 또한 혼합 워크로드를 분석하여 최적화된 컬럼 그룹을 추출한 후 동적으로 페이지를 구성하는 방법을 소개한다. 마지막으로 실험을 통해 본 논문에서 제안한 컬럼 그룹 기반의 동적 페이지 저장 모델이 기존의 페이지 저장 모델과 비교할 때 혼합 워크로드를 처리하는데 보다 효율적임을 보인다.
본 논문은 정밀한 메모리 워크로드 분석을 위해 리눅스 기반의 커널 수준에서 프로세스의 메모리 관리 구조체에 직접 접근하는 방법을 이용하여 고속으로 커널 데이터를 수집하는 기법을 제안한다. 기존의 분석기들은 데이터 수집 속도가 느리고 제공되는 데이터의 제한으로 인하여 확장성이 부족하다. 제안 기법은 메모리 관리 구조체 내의 프로세스 메모리정보, 페이지 테이블, 페이지 구조체를 직접 수집하는 방법을 이용하여 기존의 기법 보다 빠르게 커널 데이터를 수집하며, 사용자가 원하는 데이터를 선택하여 수집할 수 있다. 제안 기법을 통해 실제 실행 중인 프로세스의 메모리 관리 데이터를 수집하고 메모리 워크로드에 대한 분석을 수행하였다.
모바일 분야의 발전으로 인해 낸드 플래시 메모리의 사용이 급증하였다. 그러나 낸드 플래시 메모리는 수명에 제한이 있어서 수명을 예측하기 위한 연구가 진행되고 있다. 낸드 플래시 메모리의 수명에 큰 영향을 주는 요소 중 하나가 워크로드인데, 모바일 환경에서의 워크로드 분석 연구는 미비하다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 기반의 스마트폰을 사용하면서 발생하는 트레이스를 수집하고, 모바일 환경에서의 워크로드 분포를 분석하였다. 수집한 트레이스는 hotness 그룹을 3개로 분류할 수 있다. 또한 트레이스의 분포는 무거운 꼬리를 가지는 형태이다. 본 논문은 이를 Pareto, Lognormal, Weibull 분포에 피팅하였고, 그 결과 Pareto 분포에 가장 가까운 것을 확인하였다.
데이터베이스 시스템을 효율적으로 운영하기 위하여 데이터베이스 관리자는 시스템의 자원 사용과 응용 프로그램에 의한 워크 로드의 특징을 알아야 한다. 워크 로드 분석을 위해 테이블, 리소스, 튜닝 방법론 등 여러 연구가 진행되어 왔으나 워크 로드를 형성하는 역할이 특정 테이블에만 집중되어 있는 현상에 대해서는 연구된 적이 없었다. 본 논문에서는 운영 시스템의 테이블 간의 연관 관계를 도출해 보고 연관 관계를 가지는 테이블 들이 워크 로드에 참여하는 유형과 횟수를 분석하는 워크 로드 분석 도구를 제안하고 대형 CRM 분석 시스템에 적용하여 데이터베이스 시스템의 워크로드를 분석해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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