클라우드 컴퓨팅은 자원을 사용자 스스로 관리하지 않고 클라우드 공간내에서 서비스 제공자에 의해 제공되고 이질적인 자원을 가상화하여 자원 사용의 효율성을 제공하여 최근 각광을 받고 있다. 한편 클라우드 컴퓨팅에서 다양한 워크플로우들이 실행되고 서버는 이질적인 특성을 가지므로 워크플로우 효율적인 스케줄링은 사용자 응답성과 자원 이용률에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 워크플로우의 중요도에 의해 스케줄링하여 비용대비 응답성을 향상시키고 자원 할당시 결정 테이블을 사용하여 워크플로우의 특성에 부합하도록 스케줄링하여 비용대비 가용성을 향상시키는 2단계 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법의 성능 검증을 위해 다양한 실험을 수행하였는데 비교 기법 대비 성능 향상을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 가변 비트율의 ATM 트래픽을 감시하고 제어하는 간단하고 효과적인 RACMC(Real-time ATM Cell Monitoring and Control) 알고리즘을 제안하고, 이에 따른 대역 이득 효과에 대하여 고찰하였다. RACMC 알고리즘은 수락된 호로부터 발생된 입력 데이터 셀의 감시 정보와 해당 호에 대하여 관이 평면에 의해 설정된 제어 정보에 따라서 사용 파라미터 제어를 수행한다. ATM 데이터 셀의 감시 및 제어 행위 결과는 관리 평면으로 전송되고 현대 사용되는 대역폭의 상황에 따라 룩업 테이블 내의 제어 파라미터 값이 갱신된다. 그러므로 제안된 알고리즘은 망 자원을 최적으로 할당할 수 있고, 기존의 셀 제어 알고리즘들이 갖는 난제, 즉 버스트 트래픽의 감시 및 제어의 어려움, 피할 수 없는 셀 처리 지연 시간, 그리고 구현시의 제한된 입력 버퍼 크기 문제들을 해결할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 성능 분석에 의하여 제안한 RACMC알고리즘은 특히 ATM 셀 감시와 대역 제할당의 능력에 있어서 매우 효과적임을 알 수 있었고, 하드웨어적으로도 간단하게 구현되므로 ATM 망에 쉽게 적용될 수 있다.
대규모 환경의 고성능 그리드 구현을 위해서는 기존 그리드 자원 스케줄링 파라다임이 갖 성능 확장성 측면의 제한성을 극복할 수 있는 새로운 자원 스케줄링 프레임워크가 요구된다. 본 연구에서는 자원 스케줄링 성능 최적화를 목표로 자원인자 그래프(Resource Parameter Graph), 자원인자 인덱스 트리(Resource Parameter Index Tree), 그리고 정적 자원 정보 리포지터리로 구성되는 자원인자 스케줄링 프레임워크를 제안한다. 자원인자 그래프는 자원간의 관계 및 자원의 계층적 구성을 나타낼 수 있는 자원표현기법이며 이러한 표현을 기술하기 위한 XML 기반 자원정보 및 자원요청 기술 스키마를 설계하였다. 또한 자원인자 인덱스 트리는 자원 스케줄링의 자원탐색 및 자원할당, 상태정보 공지 등의 알고리즘의 효율적인 지원을 위한 메모리 기반 인덱스의 데이터 구조이다. 본 논문에서는 이러한 자원인자 스케줄링 프레임워크의 구성 내용에 대하여 기술한다.
This paper proposed resource allocation algorithm for the minimum switching activity of functional unit in high level synthesis process as like DSP which is circuit to give many functional unit. The resource allocation method after scheduling use the power function calculating average hamming distance and switching activity of the between two input. First of all, the switching activity is calculated by the input value after calculating the average hamming distance between operation. In this paper, the proposed method though high If level simulation find switching activity in circuit each functional unit exchange for binary sequence length and value bit are logic one value. To use the switching activity find the allocation with minimal power consumption, the proposed method visits all control steps one by one and determines the allocation with minimal power consumption at each control step. As the existing method, the execution time can be fast according to use the number of operator and max control step. And it is the reduction effect from 6% to 8%.
In this study, a heuristic algorithm is developed to solve a resource-constrained scheduling problem. The problem involves multiple projects and multiple resource categories, and allows flexible resource allocation to each activity. The objective is to minimize the maximum completion time. The algorithm takes advantage of the basic structure of a heuristic algorithm, called the exchange heuristic, but employs different strategies on some critical steps of the original algorithm which have significant effects on the algorithm performance. The original algorithm and the modified algorithm were compared through an experimental investigation. The modified algorithm produces significantly shorter schedules than the original algorithm, though it requires up to three times more computation time.
가비지 컬렉션(Garbage Collection)은 시스템에서 더 이상 사용하지 않는 동적 할당된 메모리 블록 혹은 개체를 찾아 자동적으로 다시 사용 가능한 자원으로 회수하는 것을 의미한다. 최근 대부분의 프로그래밍 언어에서는 메모리 관리를 자동으로 처리해주는 가비지 컬렉터를 기본적으로 포함하고 있으며 이러한 시스템 환경은 개발자들의 개발 속도 향상과 프로그램 가독성을 높여주는 이점을 주고 있다. 그러나 가비지 컬렉터는 자원이 한정되어 있는 스마트폰과 같은 환경에서는 큰 오버헤드를 가지며 성능 저하의 주 원인으로 꼽히기도 한다. 따라서 iOS의 경우에는 가비지 컬렉터를 지원하지 않는다. 이에 따라 본 연구에서는 스마트폰의 안드로이드와 iOS의 프로그래밍 언어인 Java와 Object C의 가비지 컬렉터의 알고리즘을 분석하여 두 언어의 개발환경의 차이를 비교 하였다. 또한 앞으로 Object C의 메모리 관리 정책에 대하여 서술하였다.
ICT 힐링플랫폼은 만성질환 예방을 목적으로 하며 개인의 생체신호 및 생황습관 등의 정보에 기반을 둔 질환 조기 경보를 목표로 한다. 이를 위한 2-step 개방형 시스템(TOS)에는 힐링플랫폼과 개인건강데이터 저장소간의 중계가 설계되었으며 데이터 처리과정을 실시간으로 전송(모니터링)하기 위한 대량 커넥션 기반의 publish/subscribe(pub/sub) 서비스가 고려되었다. 그러나 TOS pub/sub의 초기 설계에서는 커넥션 메시지를 deflate 알고리즘으로 인코딩하기 위해, 커넥션의 유휴(idle) 여부 및 메시지의 종류에 상관없이 동일한 버퍼를 할당한다. 본 논문의 동적 버퍼 할당은 다음과 수행된다. 우선 각 커넥션의 메시지 전송 유형을 큐잉하고, 각 큐는 tf-idf를 통해 특징(feature)추출 연산 후 벡터로 변환하여 k-means 클러스터에 입력하여 군집을 생성한다. 특정 군집으로 분류된 커넥션은 해당 군집의 자원 테이블에 따라 자원을 재할당 한다. 이때 각 군집의 센트로이드(centroid)는 해당 군집을 대표하는 큐잉 패턴을 사전에 선택하여 자원참조 테이블(버퍼 크기별 인코딩 효율)로 도출한다. 제안된 설계는 TOS의 인코딩 버퍼 자원을 네트워크 커넥션에 효율적으로 배분하기 위해, 군집 및 특징 연산을 위한 연산 자원과 네트워크 대역폭 간의 trade-off를 수행함으로써 TOS의 tps(단위 시간당 실시간 데이터 처리 모니터링 연결수)를 높이는데 활용할 수 있다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에서 서버통합과 동시에 서버들의 자원 활용률을 증가시키기 위해 실행되는 가상머신 재배치가 수행되고 난 후에 가상머신들의 상태를 관리하기 위한 기법에 관한 모델을 제안한다. 가상머신 재배치에는 많은 문제점이 발생한다. 재배치 알고리즘으로 인한 서버 통합 시간이 증가되는 문제점도 있지만 재배치를 수행하면서 발생하는 가상머신 마이그레이션으로 인한 전체적인 클라우드 시스템의 부하를 예로 들 수 있다. 제안하는 기법은 가상머신들의 재배치 알고리즘 수행 도중 발생 할 수 있는 문제점과 재배치 이후에 가상머신들의 구동 시간이 종료되어 자연스럽게 할당이 해제되는 경우에 발생하는 문제점을 해결 할 수 있다.
이 논문은 상위 단계 데이터-경로 합성에서 연산 스케쥴링과 자원 할당 및 배정을 동시에 고려한 통합적 접근 방법을 제시한다. 제안한 방법은 스케쥴링 되어있지 않은 데이터-플로우 그래프에 대해서 수행에 필요한 총 clock 스텝 수와 필요한 회로 면적을 동시에 최소화하는 데이터-경로 생성에 특징이 있다. 일반적으로, 연결선의 결정이 합성의 마지막 단계에서 이루어지는 기존의 방법과는 다르게, 우리의 접근 방법은 연산 스케쥴링과 연산의 연산 모듈 배정 그리고 변수의 레지스터 배정 작업을 동시에 수행하여 추가적인 연결선의 수를 매 clock 스텝마다 최적화(optimal) 시킨다. 본 논문은, 이 문제를 최소-비용의 최대-플로우 문제로 변형하여 minimum cost augmentation 방법으로 polynomial time 안에 해결하는 알고리즘을 제안한다.
정체(congestion)가 발생한 네트워크에서 자원관리 시스템은 정체를 제어하고 프레임 상실(loss)을 최소화함으로써 리얼타임 트래픽에 대한 요구를 충족시키기 위해 절대적으로 요구된다. 그에 따라 본 논문에서는 외부출력 인터페이스(Outgoing Interface)를 통과한 각종 멀티미디어 프레임들의 정체나 상실을 최소화하는 것을 기본 목적으로 하여 임계작업(mission critical)의 애플리케이션이 요청한 트래픽이 삽입되는 큐에 프레임이 존재하는 한, 부 스케줄러(Child Scheduler)를 생성하여 연속적으로 처리를 해주는 한편, 다른 트래픽들은 주 스케줄러(Parent Scheduler)가 할당된 대역폭만큼 Round-Robin 방식으로 계속 처리를 해주도록 하여 기아(starvation)가 일어나지 않도록 하는 CQ(Custom Queuing) 기반의 대역폭 공유 큐잉 알고리즘을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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