본 논문에서는 하둡 클러스터의 네트워크 사용량 감소를 위한 블록 재배치 알고리즘을 제안한다. 하둡 클러스터의 스케줄러는 사용자들에게 작업을 받아 다중 태스크로 작업을 나누어서 각 노드들에게 할당한다. 이 때 스케줄러는 데이터 지역성(Data locality)을 만족시키는 노드에 우선적으로 태스크를 할당한다. 만약 처리할 데이터(블록)가 없는 노드에 태스크가 할당되면 다른 노드로부터 전송받아 처리한다. 클러스터의 블록들은 사용 빈도가 각각 다르기 때문에 노드 간 작업 부하의 차이가 발생하며 이로 인해 노드 간 데이터 전송이 빈번해진다. 그래서 제안하는 블록 재배치 알고리즘은 하둡 스케줄러의 작업 할당 패턴에 따라 블록들을 균등하게 재배치한다. 결국 노드들의 작업부하는 평준화 되고 처리할 블록이 없는 노드에서 태스크를 처리하는 경우가 감소하기 때문에 클러스터의 네트워크 트래픽이 감소한다. 시뮬레이션으로 제안하는 블록 재배치 정책의 성능평가를 진행했으며 기본 지연 스케줄링으로 작업을 처리한 경우와 비교하여 최대 23.3%의 네트워크 사용량 감소를 보였다.
모바일 기기로부터 클라우드 서버로 태스크를 오프로딩하는 방법은 클라우드랫(cloudlet)의 도입으로 인해 향상되었다. 동적 오프로딩 알고리즘을 통해 모바일 장비는 수행할 타스크에 적절한 서버를 선택할 수 있다. 하지만 현재의 태스크 분배 방식은 의사결정에서 중요한 VM의 수를 고려하지 않고 있다. 본 논문은 클러스터된 데이터 센터에서 동적인 타스크 분배 방법을 제시한다. 또한 서버에서 자원의 과부하를 방지하기 위해 할당된 CPU에 따라 VM을 균형있게 클라우드 서버에 이주시키는 VM이주 기법을 제안한다. 클라우드 서버의 이주 방법을 향상시키기 위해 최대 CPU 관점에서 데이터 센터의 자원 용량도 고려한다. 시뮬레이션 결과, 제시한 태스크 분배 기법이 전반적으로 시스템의 성능을 향상시켰음을 나타내었다.
산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.
일반 컴퓨터에서 프로세스나 태스크 별로 CPU를 할당하는 기법은 다양하다. 또한 한정된 자원을 효율적으로 사용해야하는 이동통신망에서 멀티미디어 서비스 요구에 따른 무선 트래픽 채널을 할당하는 기법은 무선이라는 특수 환경으로 인해 제약을 받을 수밖에 없다. 이동망의 기지국의 경우 여러 무선 가입자 보드로부터 요구되는 서비스별 트래픽 요구에 대한 채널 할당과 이에 대한 메인보드에서 처리해야 하는 작업 스케줄링은 무선과 CPU라는 서로 다른 환경을 잘 매핑하는 과제를 안고 있다. 본 논문에서는 음성과 데이터 호를 동시에 서비스하는 셀룰러 시스템에서 멀티미디어 서비스 트래픽 특성을 고려한 주파수할당과 작업 스케줄링이라는 두 가지 요소를 접목하는 방법과 이에 적합한 작업 스케줄링 방식을 제안한다.
최근 인터넷 환경에서의 기술 향상으로 인하여 다양한 정보를 공유하고, 네트워크로 연결된 여러 시스템 자원을 이용하는 것이 용이하게 되었다. 특히, 자바의 애플릿(applet)을 이용한 코드 이동(code migration) 기술은 인터넷의 웹 환경에서 프로그램의 분산을 용이하게 하며, 그 애플릿을 수행하는 브라우저는 이동된 코드의 신뢰성을 보장해준다. 본 논문은 웹 환경에서 이동 가능 코드를 분산시키고, 대량의 연산수행을 지닌 작업을 분배하여 병렬적으로 수행시킨 뒤, 그 결과를 취합하는 웹 기반 병렬 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 또한, 이 시스템에 참여하는 이질적인 다수의 호스트들은 인터넷이라는 환경에서 지리적으로 떨어져 연결되어 있으므로 성능의 차이 및 가변성을 예상하기 힘들다. 그러므로, 그들 간의 성능 차이를 고려한 태스크 할당 알고리즘 및 심각한 가변성에 대한 적응력이 요구된다. 이 논문에서는 시스템의 구현에 사용될 적응성 향상 기법을 제시하고, 시스템의 작업 처리 성능 및 제안하는 알고리즘들의 효율을 나타내는 성능 평가 결과를 제시한다.
임베디드 소프트웨어는 탑재될 하드웨어 아키텍처에 매우 의존적이기 때문에 플랫폼 특성을 고려한 소프트웨어 설계가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 MPSoC(Multi Processor System On Chip)용 플랫폼에 탑재될 임베디드 소프트웨어의 PIM(Platform Independent Model)을 PSM(Platform Specific Model)에 매핑하기 위한 기법을 제안하고, 매핑 결과에 대한 시뮬레이션을 통해 매핑 기법의 유효성을 검사하였다. 제안하는 방법은 UML(Unified Modeling Language) 기반의 객체지향 모델로부터 태스크를 도출하여 이 기종의 하드웨어 컴포넌트로 구성된 MPSoC 플랫폼에 할당하기 위한 것으로써, 할당의 정확성 및 신속성과 소프트웨어 병렬성을 극대화 할 수 있는 장점을 제공한다.
최근 사물인터넷의 급부상으로 배터리 기반 사물인터넷 기기를 위한 전력절감 기술이 주목받고 있다. 사물인터넷 기기는 일종으로 실시간시스템으로, 전력절감을 위해 프로세서의 전압을 동적으로 조절하는 방법이 각광받아왔으나, 최근 연구에 따르면 전력소모 중 메모리가 차지하는 비중이 급격히 증가한 것으로 분석되고 있다. 이에 본 논문은 프로세서의 전압조절 기법에 저전력 비휘발성메모리 기술을 결합하여 실시간시스템의 전력소모를 더욱 줄이고자 한다. 이는 낮은 전압의 프로세서로 태스크의 스케줄링이 가능한 시점에는 메모리의 성능이 낮아지더라도 여전히 스케줄링이 가능성할 것이라는 점에 착안한 것이다. 본 논문은 이기종메모리 상의 태스크 할당 문제를 프로세서의 전압조절 기법과 결합한 후 두 기법의 전력절감 효과를 분석하고, 이들을 결합하여 전력절감을 극대화한다.
CPU의 수행과 병행하여 I/O가 수행되도록 DMA 방식을 채택한 실시간 시스템의 스케줄 가능성을 보장하기 위해서는 CPU 태스크 뿐만 아니라 I/O 요구의 스케줄 가능성도 반드시 검증되어야 한다. 본 논문에서는 CPU에게 최상위 우선순위가 할당된 고정우선순위 버스 프로토콜을 기반으로 CPU와 다수의 DMA 컨트롤러가 시스템 버스를 공유하는 환경에서 DMA I/O 요구의 최악 응답시간을 분석하는 기법을 제안한다. 제안하는 분석 기법의 첫 번째 단계에서는 CPU 상에서 수행 중인 각 CPU 태스크별로 최악 버스 요구 패턴을 구한다. 두 번째 단계에서는 이들 CPU 태스크의 최악 버스 요구 패턴을 모두 통 차해 CPU 전체의 최악 버스 요구 패턴을 구한다. 최종 세 번째 단계에서는 CPU의 최악 버스 요구 패턴으로부터 DMA 컨트롤러의 버스 가용량을 구하고 DMA I/O 요구의 최악 응답시간을 산출한다. 모의 실험을 통해 제안하는 분석 기법이 일반적인 DMA 전송량에 대해 $20\%$ 오차 범위 이내에서 안전한 응답시간을 산출하며, DMA 전송량이 증가할수록 오차가 점차 감소함을 보였다
요약 분산 시스템의 전체적인 성능에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중의 하나는, 소프트웨어 컴포넌트를 어떻게 효율적으로 분산시키는가 하는 것이다. 현재 태스크 기반의 시스템을 분할하여 분산 환경에 할당하는 문제는 연구가 많이 진행되었으나, 객체 지향 프로그램을 구성하는 각 객체들을 분산 객체 환경에 할당하는 기법에 대한 연구는 상대적으로 미약하다. 본 논문에서는 이미 개발되어 있는 C++ 응용 프로그램을 분할하여 C++ 객체들을 CORBA 기반의 분산 객체 환경에 할당하기 위한 그래프 모델을 정의하고, 이를 바탕으로 한 분산 객체 할당 알고리즘을 제안한다. 분산 시스템의 성능은, 주로 객체간의 병렬성, 각 프로세서에 드는 부하의 균등성, 네트워크 상의 통신 량에 의해 결정된다. 이 세 가지 요인을 동시에 최적화하는 해를 찾기 위하여. 본 논문의 분산 객체 할당 기법은 Niched Pareto 유전자 알고리즘(NPGA)에 바탕을 두고 있다. 전형적인 C++ 응용 프로그램에 대한 CORBA 시스템에서의 실험을 통하여 본 논문의 그래프 모델과 객체 할당 알고리즘의 유효성을 검증한다.
비디오나 오디오 스트림과 같은 처리 요구 조건이 주기적으로 발생하는 데이터들은 전송이나 재생 시 시간적인 제약조건을 가진다. 일반적인 실시간 스케줄링 알고리즘은 이러한 연속성을 고려하지 아니하므로 멀티미디어 데이터를 스케줄링하기에 적절하지 않다. 비율조정 비례지분 스케줄러는 멀티미디어 데이터의 연속성을 고려하여 설계된 스케줄링 알고리즘이다. 이 알고리즘은 태스크가 자신의 지분보다 더 많은 자원을 할당받지 못하도록 제어하기 위해 비율조정기를 사용한다. 그러나 엄격한 비율조정기로 인해 비율조정 비례지분 스케줄러는 자원 할당의 공정성을 보장하지 못하게 된다. 이는 과부하상황에서 시스템의 성능이 급격하게 감소되는 원인이 된다. 본 논문에서 제시하는 수정된 비례지분 스케줄러는 연속성, 시간 제약성과 같은 멀티미디어 데이터의 특성을 고려할 뿐만 아니라 비율조정기를 수정하여 자원 할당의 공정성을 유지하고 과부하 시에 성능이 점진적으로 저하되게 한다. 또한 우선권 정책을 사용하여 문맥교환 횟수를 줄인다. 본 논문에서 제시하는 스케줄링 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 스케줄링 알고리즘의 유연성을 측정할 수 있는 평가 방법을 제시하고, 평가 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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