최근 RFID(Radio Frequency Identification) 기술은 사물에 대한 자동적인 인식을 가능케 함으로써 물류, 의료, 식품관리 등과 같은 분야에 적용되고 있다. 부하 분산은 과부하 상태인 노드로부터 부하가 적은 노드로 작업 부하를 이동시켜 시스템의 확장성을 향상시키는 기본 기술이다. 시스템의 부하를 예측하기 어렵고 부하량의 편차가 큰 경우에는 적응적 부하 분산이 효과적인 것으로 알려져 있다. RFID 미들웨어는 많은 수의 리더로부터 수신된 태그 정보를 효율적으로 처리하기 위하여 기존의 부하 분산기술이 도입될 필요가 있다. RFID 시스템이 부하량을 예측하기 힘들고 편차가 큰 환경에 적용될 경우 실행시간에 시스템의 전체 부하량에 따라 적합한 정책으로 변경할 수 있는 적응적 부하 분산 기법을 사용하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 RFID 미들웨어에 적응적 부하 분산 기법을 도입하기 위한 접근 방법과 결과를 제시한다. 먼저 RFID 미들웨어의 작업 부하 모델을 결정한다. 그리고 부하 모델을 바탕으로 다양한 부하 분산 정책을 시스템의 부하 상태 별로 적용하여 시스템의 부하 상태에 적합한 부하 분산 정책을 선택한다.
수십 대의 PC들로 구성된 학교 PC 실 또는 교육 목적 PC 실에서는 컴퓨터들이 분산 구조로 되어 있어서 각 컴퓨터별로 셋업. 유지보수, 업그레이드가 각각 따로따로 수행된다. 이러한 분산 구조에 대한 대안으로 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경을 고려해 볼 수 있다. 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경에서, 클라이언트 쪽 장치는 사용자에게 친숙한 GUI 와 멀티미디어 지원과 함께 주로 IO 기능들을 제공하는 반면에 터미널 서버라 불리는 원격 서버들은 컴퓨팅 파워를 제공한다. 이 환경에서는 많은 클라이언트를 지원하기 위해서 터미널 서버들을 클러스터로 구성할 수 있다. 그러나 이러한 구조에서는 터미널 세션의 유지와 사용자의 다양한 컴퓨팅 사용 패턴 요인으로 부하 분산이 어렵고 결과적으로 터미널 서버 자원의 활용도가 낮아지는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 일해 본 논문에서는 적응적 터미널 클러스터를 제안한다. 이 구조에서는 부하가 적은 그룹에 속한 터미널 서버가 부하가 큰 그룹으로 실시간에 동적으로 재 할당될 수 있다. 제안된 적응적 터미널 클러스터를 일반적인 터미널 클러스터와 그룹 기반 비적응적 터미널 클러스터와 비교하고 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
시스템의 구조는 확장 또는 부하 균형을 위해 재구성 및 재구조화가 필요하다. 이러한 상황에서, 다수의 새로운 시스템이 기존의 시스템에 추가되며 이전의 시스템이 담당하고 있던 역할의 일부분이 새로 추가된 시스템으로 분산된다. 이러한 자원 관리는 몇 가지 문제를 야기시키는데, 가장 큰 문제점은 일부 시스템 또는 전체 시스템의 재구조화를 위해 일정기간 동안 서비스 제공이 중단된다는 점이다. 이 논문에서는 동적인 자원관리가 요구되는 변화하는 환경에서 자동적으로 새로운 시스템을 추가하고 적응적으로 시스템의 부하를 재조정할 수 있는 이동 컴퓨팅 모델을 제안한다.
송신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 전체 시스템이 과부하일 때 송신자(과부하 프로세서)가 부하를 이전하기 위해 수신자(저부하 프로세서)를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다 반면에, 수신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 전체 시스템이 저부하일 때 수신자가 부하를 이전 받기 위해 송신자를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다. 따라서 송신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 수신자로부터, 수신자 개시 알고리즘에서는 송신자로부터 승인 메시지를 받기까지 불필요한 프로세서간 통신으로 인하여 프로세서의 이용률이 저하되고, 타스크의 처리율이 낮아지는 문제점이 발생한다. 이 같은 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 유전 알고리즘을 기반으로 하는 분산 시스템에서의 적응적 부하재분배 접근 방법을 제안한다. 이 기법에서는 불필요한 요청 메시지를 죽이기 위해 요청 메시지가 전송될 프로세서들이 제안된 유전 알고리즘에 의해 결정된다.
최근 스마트 자동차, 스마트폰과 같은 다양한 소스로부터 공간 빅데이터 스트림을 수집하는 것이 매우 용이해졌다. 공간 데이터 스트림은 편중되고 동적으로 변화하는 분포를 지니기 때문에 전체 부하가 분산 클러스터 내의 작업자들에게 효율적으로 분배되지 않을 경우 전체 시스템의 성능이 저하된다. 본 연구에서는 공간 데이터 스트림에 특화된 부하 균형화 알고리즘인 적응적 공간 키 그룹핑(ASKG)을 제안한다. ASKG의 핵심 아이디어는 공간 데이터 스트림의 최근 분포를 학습하고 이를 기반으로 향후 유입되는 데이터 스트림이 각 작업자에게 고르게 분배되도록 하는 새로운 그룹핑 스키마를 제안하는 것이다. 이를 공간 분포의 변화에 맞춰 주기적으로 반복함으로서 적응적으로 부하 불균형을 해결할 수 있다. 실제 데이터셋에 대해 작업자의 수, 입력 속도, 공간 질의 처리 시간을 변화시키며 성능을 평가한 결과, 대안 알고리즘 대비 제안 방법이 부하 불균형, 처리량, 지연 시간에서 높은 개선효과를 보였다.
센서 네트워크에서 데이터 저장소 기법은 해쉬 테이블을 기반으로 네트워크상의 센서노드들을 저장소로 간주한다. 센서노드들은 해쉬 테이블에서 추출된 노드에 데이터를 저장하며 질의를 전송하는 사용자들도 해쉬 테이블을 이용하여 원하는 데이터가 저장된 센서노드에 접근한다. 이러한 데이터 저장소 기법의 문제점들 중 하나는 데이터를 저장하는 노드에 질의가 집중될 경우 질의에 대한 응답시간이 길어질 수 있으며 부하집중으로 에너지가 빠르게 고갈되어 네트워크 수명이 단축될 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 적응적 지역 트라젝토리 기반의 데이터 저장소 (Data Centric Storage based on Adaptive Local Trajectory, ALT)기법을 제안한다. ALT기법에서는 데이터를 저장할 노드를 중심으로 트라젝토리를 형성하며 질의 빈도의 변화에 따라 적응적으로 트라젝토리 범위를 변화시킨다. 실험을 통하여 제안하는 ALT기법이 기존의 데이터 저장소 기법에 비해 질의 빈도에 따라 빠른 응답시간을 제공함을 보이며 질의처리를 위한 부하가 여러 노드로 분산됨을 보인다. 또한 이를 통하여 노드의 에너지 소모도 분산됨으로써 네트워크 수명을 연장할 수 있음을 설명한다.
Intranet 환경에 다수의 유휴 호스트를 이용하여 많은 계산량을 지닌 응용 문제를 분산시켜 병렬 수행함으로써 효율성의 향상이 기대된다. 하지만 유휴 호스트를 이용하는데 있어서 이질성과 가변성 및 자율성으로 인해 요청에 대한 신뢰성을 예측하기가 어렵다. 본 논문에서는 태스크 할당 및 호스트 관리에 있어서 부하 균등을 위한 동적 분산 병렬 스킴인 적응적 태스크 재할당 기법을 제시한다. 또한, 이미지 랜더링 생성과 프랙탈 이미지 처리와 같은 많은 연산량을 지닌 응용 문제를 PDSWeb 시스템에 적용하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하고 평가한다.
프록시 서버는 점차 다양해지고 있는 클라이언트의 이질성(heteroginiety)과 이에 따른 서버와 네트워크의 과부하를 해결하기 위한 방법으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 분산된 프록시 서버 환경에서 주어진 프록시들의 부하 균형을 위하여 각 비디오 객체의 계층(layer) 들을 서로 다른 프록시에 분리하여 저장하였다가 필요시 전송함으로서 네트워크 환경에서 특정 프록시 서버로의 집중과 혼잡성을 줄이도록 한다. 이로서 적응적인 화질(Quality Adaptation)을 보장하기 위한 계층적 코딩(layered coding) 스트리밍 서비스를 보다 효율적으로 제공할 수 있다.
최근 무선디바이스의 확산과 함께 무선 네트워크 환경의 다양한 제약사항을 극복하고 항상 적절한 서비스 레벨을 유지하기 위한 'Adaptation'관련연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 무선디바이스의 문제에 주요 초점이 맞추어져 있으며, 실제 적응에 필요한 변환작업이 이루어지는 프록시 서버의 부하는 크게 고려되지 않고 있다. 하지만 실제로 컨텐츠의 포맷변환과 같은 작업은 많은 리소스가 소요되는 작업이며, 하나의 서버에서 이를 수행하는 경우 많은 작업부하가 집중된다. 이는 사용자가 증가함에 따라 더욱 심각해지며, 사용자의 컨텐츠 요청에 대한 응답시간을 증가시키는 결과를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 계층적으로 구성된 주변 프록시들간에 협동작업을 통해, 적응에 필요한 작업의 부하를 분산시키고, 이를 통해 보다 빠르고 효율적인 서비스를 제공하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 우리는 제안시스템을 평가하기 위해 프로토타입을 개발하여 Healthcare 시나리오에 적용하였으며, 작업량에 따라서 참여 프록시들에게 작업부하가 균등하게 분배되는 결과와, 이를 통해 적응 컨텐츠가 보다 빠르게 사용자에게 제공되는 결과로 시스템의 효율성을 증명하였다.
3 세대 이상의 차세대 패킷 기반 이동 통신 시스템은 패킷 네트워크의 특성 때문에 사용자가 받는 서비스의 질이 셀(Cell)의 트랙픽 부하량에 의해 직접적인 영향을 받는 구조로 되어 있다. 또 이동통신 시스템에서 트래픽 집중화 현상은 시스템 자원을 충분히 활용하지 못하면서 호(Call) 탈락률을 높여 전체 시스템 성능이 떨어지는 핫셀(Hot cell) 문제를 야기한다. 그러므로 패킷 네트워크를 기반으로 하는 이동 통신 시스템에서 자원을 효율적으로 사용하기 위해 트래픽을 분산시키는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 패킷 기반의 이동 통신 시스템에서 핸드오프 시 주변 셀의 부하 정보를 고려해 몰려있는 트래픽을 주위로 분산시키는 적응적 핸드오프 알고리즘을 제안한다. 또, 패킷 네트워크에서 트래픽 부하를 측정하는 방법으로 MAC 상태도에서 트래픽 전송 및 트래픽 대기 상태에 있는 사용자의 수를 이용하는 기법도 제안한다. 그리고 모의 실험 결과를 통하여 제안하는 핸드오프 기법이 트래픽을 분산시켜 시스템 전체 측면에서의 자원을 효율성을 높이고, 사용자의 서비스 질을 보장함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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