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모바일 네트워크에서 SDN/NFV 기반의 웹 성능 향상을 위한 웹 캐시 일관성 제공과 JavaScript 전송 가속화 방안 (SDN/NFV Based Web Cache Consistency and JavaScript Transmission Acceleration Scheme to Enhance Web Performance in Mobile Network)

  • 김기정;이성원
    • 한국통신학회논문지
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    • 제39B권6호
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    • pp.414-423
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    • 2014
  • 웹 페이지를 구성하는 리소소의 개수와 크기가 점점 증가하고 있으며, 이는 상대적으로 지연이 큰 모바일 네트워크에서 웹 서비스의 급격한 품질 저하로 이어지고 있다. 게다가 현재의 네트워크 구조는 폐쇄적인 구조를 가지고 있기 때문에 웹 서비스의 품질을 향상시키는 프로토콜을 개발할지라도 네트워크 기능으로 제공하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 모바일 네트워크에서 웹 성능을 향상시키기 위한 2가지 방안으로 Check Coded DOM 방안과 Functional JavaScript 전송 방안을 제안하고, NFV(Network Function Virtualization)를 활용하여 제안 방안이 네트워크 기능으로 제공될 수 있는 방안 모색 해본다. SMPL 라이브러리를 이용한 네트워크 시뮬레이션을 통해서 제안 방안의 성능을 평가하고 분석했으며, 제안 방안이 기존 HTTP 프로토콜보다 페이지 로딩 시간, 네트워크에 발생하는 메시지의 개수, 네트워크에 발생하는 트래픽 측면에서 향상된 성능을 제공함을 확인 할 수 있었다.

농업기상재해 조기경보시스템에서의 고해상도 격자형 자료의 처리 속도 향상 기법 (Speed-up Techniques for High-Resolution Grid Data Processing in the Early Warning System for Agrometeorological Disaster)

  • 박주현;신용순;김성기;강위수;한용규;김진희;김대준;김수옥;심교문;박은우
    • 한국농림기상학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.153-163
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    • 2017
  • 데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.