그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 이기종의 자원들을 상호 연결하여 대용량의 컴퓨팅 문제들을 해하기 위해 개발되었다. 그리드 컴퓨팅은 다양한 자원들로 구성되어 있기 때문에 효율적이고 안정적인 작업 처리를 위해서는 자원 스케줄링 모델이 필요하다. 그래서 우리는 각 자원들의 성능을 측정하여 작업을 할당하는 자원 성능 측정 스케줄링 모델을 제안하였다. 우리는 자원 성능 측정 수식을 이용하여 자원들을 평가하였고, DEVS 시뮬레이션 모델링 환경에서 자원 성능 측정 스케줄링 모델을 실험하였다. 그리고 우리는 자원 성능 측정 스케줄링 모델의 효율성을 증명하기 위해 자원 성능 측정 스케줄링 모델의 실험 결과들을 기존 스케줄링 모델들과 비교하였다. 이 실험 결과들은 자원 성능 측정 스케줄링 모델이 자원 관리를 개선하고 안정적인 작업 처리를 보장해 줄 수 있음을 증명해 줄 수 있었다.
그리드 컴퓨팅은 단일 컴퓨터로는 해결할 수 없는 대용량의 작업을 처리하기 위해 제안되었다. 그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 이기종 자원들을 상호 연결하여 대용량의 작업들을 처리하는 새로운 차세대 컴퓨팅이다. 그런데, 분산된 이기종의 자원들을 모을 때에 많은 어려운 문제들이 발생한다. 특히, 자원들의 신뢰성을 보장하는 것은 가장 심각한 문제 중에 하나이다. 그래서 우리는 그리드 자원의 신뢰성을 측정하여 자원을 할당하는 그리드 자원 신뢰성 측정 스케줄링 모델을 제안한다. 우리는 자원의 상태 정보를 기반으로 하여 자원 신뢰성을 측정하고, DEVSJAVA 모델링과 시뮬레이션 환경에서 그리드 시뮬레이션 모델에 그리드 자원 신뢰성 측정 방법을 적용하였다. 그리고, 이 논문은 스케줄링 모델들의 Utilization, Job loss, Throughput 그리고 Average Turn-around Time 같은 파라미터들을 측정하였고, 자원 신뢰성 측정을 이용한 그리드 자원 신뢰성 측정 스케줄링 모델의 실험 결과들을 기존의 스케줄링 모델들(랜덤 스케줄링 모델, 라운드 로빈 스케줄링 모델)과 비교하였다. 이 실험 결과들은 자원 신뢰성 측정 스케줄링 모델이 랜덤 스케줄링 모델과 라운드 로빈 스케줄링 모델에 비해 효율적인 자원 할당과 안정적인 작업 처리를 제공한다는 것을 보여준다.
지금까지 시스템의 자원을 효율적으로 활용하고, 응용 프로그램의 실시간 응답을 보장하는 등의 사용자의 요구를 만족시키기 위해 다양한 다중 프로세스 스케줄링 기법들이 연구되어 왔다. 대부분의 스케줄링 기법들은 프로세서, 즉 CPU 자원을 어떻게 할당할 것인가에 초점을 맞추고 있다. 그러나 오늘날 급격한 발전을 이루고 있는 무선 모바일 네트워크 시스템에서는 전력 자원이 네트워크의 지속시간을 결정짓는 중요한 지표가 되기 때문에 프로세스 스케줄링 기법에 있어서도 전력 자원을 고려할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 충.방전을 고려하여 전력 자원을 효율적으로 사용하기 위한 스케줄링 기법에 대해 연구하였다. 각 프로세스의 실행시간과 실행 시 소비되는 전력량을 기준으로 한 6가지의 스케줄링 기법을 제안하고 이를 비교 분석하여, 그 중 단위 실행시간 당 소비되는 전력량이 작은 순서로 프로세스를 실행시키는 스케줄링 기법이 가장 효율적임을 확인하였다.
상위 수준 합성 과정에서 스케줄링은 하드웨어 동작을 표현한 연산들이 주어진 제약 조건을 만족하며 최적의 제어단계에 배정되도록 하는 과정이며 스케줄 결과는 목적 하드웨어의 면적과 실행속도에 많은 영향을 준다. 파이프 라인은 순차적인 데이터 입력을 중첩 수행하여 실행 속도와 자원 이용률을 동시에 증가시키는 방법이다. 상위 수준에서 파이프라인 데이터 패스를 합성하기 위한 기존의 스케줄링 알고리즘들은 고정된 데이터 입력 간 격열을 기반으로 제안된 것이 대부분이며, 가변 데이터 입력 간격을 지원하는 스케줄링 알고리즘으로는 시간 제약 하의 자원최소화 알고리즘[5]이 제안되었다. 본 논문에서는 가변데이터 입력 간격을 지원하는 자원 제약하의 실행 시간 최소화 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 연산의 스테이지 인덱스가 초기에 고정되는 시간제약하의 스케줄링 알고리즘[5]을 응용하여 자원제약하의 스케줄 진행과정에서 증가되는 제어단계에 따라 스테이지 인덱스가 변경 될 수 있도록 하고 점진적인 모빌리티 축소에 의해 스케줄한다. 제안된 스케줄링 알고리즘의 실험 결과는 다양한 자원제약과 입력 간격렬에 대하여 제약조건을 만족하는 효과적인 스케줄 결과를 유도한다.
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.
워크플로우는 기업의 업무 프로세스, 이질적 정보 서버들을 통한 정보 처리 등과 같은 잘 정의된 복잡한 프로세스를 수행하기 위해 설계되어 조율된 작업들로 구성된다 워크플로우 스케줄링에서는 부여된 제약조건을 만족하면서 작업을 수행할 수 있는 작업의 실행 순서를 결정한다. 워크플로우를 실행시킬 때, 동시에 하나의 작업을 처리할 수 있는 자원이 여러 개 있을 경우에는, 어떤 자원이 어떤 작업을 수행할지 결정해야하는 자원 스케줄링 상황이 발생한다. 자원 스케줄링을 할 때는, 작업에 대한 자원의 적합도 및 선호도를 반영하는 것이 바람직하다. 한편, 프로세스가 진행되어 감에 따라 작업에 대한 자원의 적합도 및 선호도는 변할 수 있고, 또한 이러한 적합도 및 선호도 정보가 사전에 주어지지 않은 경우도 있다. 이 논문에서는 작업에 대한 자원의 적합도 및 선호도를 모델링하는 방법을 제안하고, 이를 프로세스 진행에 따라 갱신하는 방법을 소개하고, 이를 이용하여 적응적으로 자원 스케줄링하는 방법을 제시한다.
본 논문은 다양한 실시간 스케줄링 알고리즘과 자원 접근 제어 정책을 통합적으로 설계/구현하되 필요에 따라 시스템을 선택적으로 재구성할 수 있게 하는 통합 실시간 스케줄링 모델을 제안한다. 제안 모델은 [3, 4]에서 제안된 기존 모델에 자원 관리자 및 대기 큐 관리자가 추가되었다. 사용자는 태스크 및 자원 속성을 기반 스케줄링 알고리즘에 상관없이 동일하게 지정할 수 있다. 반면 시스템 설계자는 우선순위 역전 문제를 해결하고 공유 자원에 대한 한정된 블록킹 시간을 보장하기 위한 다양한 자원 접근 제어 정책들을 하위 단계의 복잡한 커널 모듈을 수정하지 않고도 효율적으로 개발할 수 있다. Real-Time Linux [6]에 제안된 스케줄러 모델을 구현한 후, 이를 기반으로 다양한 스케줄링 알고리즘과 자원 접근 제어 정책들을 시험적으로 구현하여 보았다. 여러 성능 실험을 통해 제안 모델을 기반으로 다양한 알고리즘과 정책을 구현한다 해도 실행시의 오버헤드는 크지 않은 반면, 시스템 재구성과 자원 접근 제어 정책을 효과적으로 지원할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
지역적으로 분산되어 있는 고성능의 컴퓨팅 자원들을 한 데 묶어 이용하는 그리드 기술이 발전함에 따라, 그리드 환경에서의 스케줄링이 절실히 필요하게 되었다. 본 논문에서는 그리드 자원 정보를 이용하여 그리드 자원을 효율적으로 이용할 수 있는 스케줄링 알고리즘에 대하여 고찰해보고, 자원의 성능을 고려한 스케줄링 알고리즘을 설계하여 실험하였다. 이러한 실험을 위하여 그리드 환경을 시뮬레이션 하였으며, 이 결과를 다른 알고리즘과 비교하였다.
이질적인 계산자원들로 구성된 분산 컴퓨팅 환경에서 의존성이 존재하지 않는 독립적인 작업들을 자원들에 배치하기 위한 방법은 NP-Complete 문제로 알려져 있다[1]. 이질적인 자원으로 구성된 시스템의 대표적인 예가 GRID[2]이다. 현재까지 그리드 시스템에서 스케줄링 문제를 풀기 위한 다양한 휴리스틱 스케줄링 방법이 연구되어 왔다[1,3,4,5]. 스케줄링 방법은 정적인 방법과 동적인 방법으로 나뉘어진다. 동적 스케줄링 방법은 작업의 선후 관계를 예측할 수 없는 상황에서 사용되며 동적 스케줄링 방법은 스케줄링 시기에 따라 온라인방식과 배치방식으로 나뉘어진다[1,6]. 본 논문에서는 새로운 온라인 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안하였으며 제안된 스케줄링 알고리즘의 성능이 기존의 스케줄링 알고리즘의 성능보다 뛰어남을 시뮬레이션을 통하여 보였다.
본 논문에서는 그리드 환경을 구축할 때 자원 비용 면에서 효율적인 스케줄링 정책을 제안한다. 이 스케줄링 정책은 로컬 컴퓨팅 자원을 효율적으로 할당하기 위해 자원 비용과 작업 실패율을 고려한다. 이 스케줄링 정책의 특징은 원격 스케줄러와 로컬 스케줄러를 사용하여 2단계 스케줄링을 수행한다. 원격 스케줄러에서는 자원 데이터베이스에 저장된 네트워크와 로컬시스템의 정보를 사용하여 작업의 총실행시간이 최소인 로컬시스템을 선택하여 작업을 할당한다. 로컬 스케줄러에서는 할당된 작업의 대기시간과 처리시간을 재계산한 후, 작업을 데드라인 내에 처리할 수 있다면 로컬시스템에서 수행한다. 하지만 데드라인을 초과하면 다른 로컬시스템으로 이주시켜 처리함으로써 작업 실패율과 자원 비용을 최소화한다. 제안한 스케줄링 정책은 기존 Greedy 정책에 비해 작업 실패율은 높지만, 자원 비용을 줄이는 면에서 더 우수함을 보인다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 스케줄링 정책이 기존 Greedy 스케줄링 정책에 비해 컴퓨팅 자원 비용을 줄이는 면에서 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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