Of critical importance to the success of any e-commerce site are the two factors: rapid application development and quick response time. A three-tier architecture composed of presentation layer, business layer, and data access layer emerges to allow rapid changes in user interface, business logic, and database structures. Too often, such a logical three-tier architecture is considered as requiring a three-tier physical architecture: Web server, application server, and database server running on separate computers. Contrary to the common belief, a Web stress test reveals that the three-tier logical architecture implemented on a two-tier physical platform guarantees a quicker response time due to the reduction in cross-machine communications. This would lead business firms to economize their spending on e-commerce: increasing the number of physical servers to expedite transaction is not necessarily the best solution. Before selecting a particular hardware configuration, a Web stress test needs to be conducted to compare the relative merits of alternative physical architectures. Together with capacity planning, Web stress test emerges as a powerful tool to build robust, yet economical e-commerce sites.
최근 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발전에 따라 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야의 이미지 인식 성능이 향상되고 있으며, 또한 Serverless Computing이 이벤트 기반의 클라우드 애플리케이션 개발 및 서비스를 위한 차세대 클라우드 컴퓨팅 기술로 각광받고 있어 딥러닝과 Serverless Computing 기술을 접목하여 실생활에 이미지 인식 서비스를 사용하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 Serverless Computing 기술을 활용하여 효율적인 딥러닝 기반 이미지 인식 서비스 시스템 개발 방법을 기술한다. 제안하는 시스템은 Serverless Computing 기반 AWS Lambda Server를 이용하여 적은 비용으로 대형 신경망 모델을 사용자에게 서비스할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 AWS Lambda Server의 단점인 Cold Start Time 문제와 용량제한 문제를 해결하여 효과적으로 대형 신경망 모델을 사용하는 Serverless Computing 시스템을 구축할 수 있음을 보인다. 실험을 통해 AWS Lambda Serverless Computing 기술을 활용하여 본 논문에서 제안한 시스템이 비용 절감뿐만 아니라 처리 시간 및 용량제한 문제를 해결하여 대형 신경망 모델을 서비스하기에 효율적인 성능을 보임을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.709-735
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2010
The reciprocal virtue of peer-to-peer networking has stimulated an explosion of peer population and service capacity, ensuring rapid content distribution in peer-to-peer networks. Critical issues such as peer churn, free riding, and skewed workload significantly affect performance results such as service agility, fairness, and resource utilization. To resolve these problems systematically, this study proposes a peer assignment scheme that supports fair peer-to-peer file sharing applications. The proposed scheme exploits the peer duality of both server-oriented peer capacity and client-oriented peer contribution. Accordingly, the system server can prioritize download requests and appropriately assign server peers to uploading file objects. Several functional extensions, including peer substitution and elimination, bandwidth adjustment, and distributed modification, help cope with subtle situations of service starvation and download blocking, and hence make the system design robust and amenable. Simulation results show this design is examined under both centralized and distributed peer-to-peer environments. Performance results confirm that the proposed mechanisms are simple but effective in maintaining service agility and fairness, without loss of overall service capacity in peer-to-peer files sharing systems.
A single server infinite capacity queueing system with Poisson arrival and a general service time distribution along with repeated attempt and server vacation is considered. We made a comprehensive analysis of the system including ergodicity and limiting behaviour. Some operating characteristics are derived and numerical results are presented to test the feasibility of the queueing model.
Sharifian, Saeed;Motamedi, Seyed Ahmad;Akbari, Mohammad Kazem
ETRI Journal
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제31권2호
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pp.173-181
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2009
The growth of the World Wide Web and web-based applications is creating demand for high performance web servers to offer better throughput and shorter user-perceived latency. This demand leads to widely used cluster-based web servers in the Internet infrastructure. Load balancing algorithms play an important role in boosting the performance of cluster web servers. Previous load balancing algorithms suffer a significant performance drop under dynamic and database-driven workloads. We propose an estimation-based load balancing algorithm with admission control for cluster-based web servers. Because it is difficult to accurately determine the load of web servers, we propose an approximate policy. The algorithm classifies requests based on their service times and tracks the number of outstanding requests from each class in each web server node to dynamically estimate each web server load state. The available capacity of each web server is then computed and used for the load balancing and admission control decisions. The implementation results confirm that the proposed scheme improves both the mean response time and the throughput of clusters compared to rival load balancing algorithms and prevents clusters being overloaded even when request rates are beyond the cluster capacity.
In this paper we consider a design problem of a cyclic queueing network with two stages, each with a local buffer of limited capacity. Based on the theory of reversibility and product-form solution, we derive the throughput function of the network as a key performance measure to maximize. Two cases are considered. In case each stage consists of a single server, an optimal allocation policy of a given buffer capacity and work load between stages as well as the optimal number of customers is identified by exploiting the properties of the throughput function. In case each stage consists of multiple servers, the optimal policy developed for the single server case doesn't hold any more and an algorithm is developed to allocate with a small number of computations a given number of servers, buffer capacity as well as total work load and the total number of customers. The differences of the optimal policies between two cases and the implications of the results are also discussed. The results can be applied to support the design of certain manufacturing and computer/communication systems.
클라이언트/서버 방식에서의 파일공유시스템은 높은 성능과 용량의 서버를 요구하게 되고 이러한 서버는 매우 값비싸고 관리가 복잡하며 플랫폼에 영향을 많이 받게 된다. 또한 서버에 맞는 메모리나 하드 드라이브 둥의 확장은 많은 비용을 초래한다. 반면에 P2P(peer to pee.)환경에서의 파일공유방식은 PC(클라이언트)에 있는 파일들을 한 서버에 올려놓고 그 파일들을 관리하는 클라이언트/서버방식에서의 값비싼 서버를 사용하지 않고 클라이언트 컴퓨터들만을 사용하여 자료의 공유 및 관리를 분산함으로 인해 대용량서버를 구입함으로써 발생하는 인적, 물적 자원의 낭비를 최소화 할 수 있을 것이다. 또한 사용자의 수가 늘어날수록 연산, 협업의 성과가 높아지는 둥의 혜택을 제공한다. 이와 같은 이유로 인해 많은 사람들이 P2P에 관심을 갖게 하고 또한 현재 각광받고 있는 모바일 관련 분야에도 P2P를 이용한 연구들이 활발하게 진행되고 있다.
기존의 상용 저장 시스템은 데이타를 저장할 때 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 먼저, 데이타를 저장함에 있어서 실용적인 중복제거 기법이 널리 활용되고 있지 못하기 때문에 저장 장치 낭비를 초래하고 있다. 또한 대규모 데이타 입출력을 처리하기 위해서 고사양의 시스템을 요구한다는 부분도 문제점으로 지적할 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 블록 수준에서의 중복을 제거하기 위한 방안으로 파일 지문을 이용한 클러스터링 기반 저장 시스템을 제안하고 있다. 본 연구는 기존의 저장 시스템과 몇 가지 부분에서 차이를 보인다. 먼저, 파일 블록의 지문을 이용한 다단계 중복 제거 기법을 통하여 불필요한 데이타에 대한 저장 용량을 효과적으로 줄일 수 있었다. 또한 입출력 시스템 부분에서는 클러스터링 기법을 적용함으로써 데이타 전송 및 입출력 시간을 효과적으로 감소시켰다. 본 논문에서는 제안된 방법을 검증하기 위해서 몇 가지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 저장 공간과 입출력 성능이 크게 개선되었음을 보였다.
멀티미디어 서버 시스템은 고용량이어야 하며 지속적으로 늘어나는 사용자수 뿐만 아니라 추가되는 새로운 저장 공간에 대한 우수한 확장성을 제공하여야 하는 것이 필수적이다. 일반적인 스트리밍 서비스의 경우, 사용자들은 시비스 초기의 지연시간에 어느 정도 관대한 편이지만 고풍질의 서비스를 요구한다. 스트림 서버는 동영상을 사용자에게 전달할 때 데이터 저장공간으로부터 실시간으로 전송하여야 한다. 그러나 현재의 범용 서버 시스템은 이러한 요구사항을 충분히 반영하지 못할 뿐만 이니라 늘어나는 사용자 부하와 시스템 요구에 대한 고려, 그리고 미디어 데이터에 대한 반영이 이루어지지 못하여 점차 증가되는 사용자의 고화질 미디어 서비스 요구 사항을 충족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 리녹스를 기반으로 구현한 실시간 스트림 서버 시스템의 확장성 있는 구조가 고 대역폭 고화질 On-Demand 서버로서 효율적인 대안임을 보이며, 또한 QoS 요구 보장과 효율적인 시스템 관리 정책을 제시하여 범용 서버를 멀티미디어 저장 및 스트리밍에 적합한 환경의 클러스터로 구성하는 방법을 제시한다. 이 시스템의 특징은 서비스하고자 하는 파일들을 각 병별 저장 시스템에 쪼개어 저장하는 시스템 RAID 기술을 사 용하여 사용자 요구시 동시에 데이터를 전송하여 줌으로써 단일 미디어 서버보다 훨씬 우수한 성공을 발휘한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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