Many web cache systems and policies concerning them have been proposed. These studies, however, consider large objects less useful than small objects in terms of performance, and evict them as soon as possible. Even if this approach increases the hit rate, the byte hit rate decreases and the connections occurring over congested links to outside networks waste more bandwidth in obtaining large objects. This paper puts forth a client-cluster approach for improving the web cache system. The client-cluster is composed of the residual resources of clients and utilizes them as exclusive storage for large objects. This proposed system achieves not only a high hit rate but also a high byte hit rate, while reducing outgoing traffic. The distributed hash table (DHT) based peer-to-peer lookup protocol is utilized to manage the client-cluster. With the natural characteristics of this protocol, the proposed system with the client-cluster is self-organizing, fault-tolerant, well-balanced, and scalable. Additionally, the large objects are managed with an index based allocation method, which balances the loads of all clients well. The performance of the cache system is examined via a trace driven simulation and an effective enhancement of the proxy cache performance is demonstrated.
In this paper, we propose to new dispatcher method, which doesn't depend on an operating system of the server, and the direct routing method, by which a server answers a client's request at first hand. And, propose new web clustering scheme based on the contents on the web where web servers composed of cluster, with each different contents, answer client's request. The other purposes are to reduce overhead of the dispatcher through load balance, and to minimize the time to take in responding to a client's request. The performance of new web cluster scheme was improved by about 39% than that of the existing RR method. It was identified that the performance of the proposed web cluster method was extraordinary improved comparing with that of the existing RR method as a whole.
본 논문에서는 마케팅에서 주로 적용되는 CRM(Customer Relationship Management)의 군집분석 방법을 활용하여 콘텐츠 서비스를 이용하는 고객들을 서비스 패턴에 따라 세분화(Segmentation)하고, 군집별로 미디어 서버의 자원을 차별적으로 할당하여, 기업의 수익성을 높이기 위한 새로운 정책을 제시하였다. 새로운 서비스 정책의 구현을 위해 첫째, 고객 데이터에 대해 군집분석 중에서 K Means Method를 적용하여 고객들의 서비스 패턴 (총 사이트 방문 횟수, 서비스 종류, 서비스 이용 기간, 지불금액, 평균 서비스 시간, 사이트 방문 당 서비스 요금)과 수익에 대한 기석도 둥을 분석하였다. 고객들은 수익에 대한 기여도에 따라 4개의 군집으로 분류되었다. 둘째, 군집별로 미디어 서버 자원을 할당하는 알고리즘인 CRFA(Client Request Filtering Algorithm)를 제시하였다. CRFA 는 고객이 속한 군집의 자원 한도 내에서 승인제어를 실시하는 기능을 수행하였다. 분석된 결과에 의하면 CRFA를 적용하였을 때 기업의 네트워크 비용은 감소하고 기업의 수익에 기여도가 높은 군집에 속한 고객들의 수락률이 높아졌음을 알 수 있었다.
현재까지 대부분의 클러스터들은 웹 서비스를 지원하지 않고 있다. 하지만 웹 서비스를 사용하면 서비스 사이의 상호 의존성을 최소한으로 줄일 수 있다 그리고 프로토콜에 얽매이지 않기 때문에 코드 재활용 성 및 확장성이 높아진다는 장정이 있다. 또한 서비스간에는 개발 언어에 상관없이 서비스 개발이 가능하며 이렇게 개발된 서비스간의 통합 역시 용이하기 때문에 클러스터를 구축하는 비용을 줄일 수 있다. 더욱이 클러스터를 윈도우 환경으로 구축할 경우에는 다양한 GUI 도구들과 않은 어플리케이션을 사용할 수 있어서 리눅스를 기반으로 클러스터를 구축할 때 보다 좀 더 쉽게 클러스터를 구축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 윈도우 환경의 컴퓨터들을 서로 연결하여 클러스터를 만들고 웹 서비스를 통하여 작업을 스케쥴링할 수 있는 클러스터 작업 스케쥴러를 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계한 클러스터 작업 스케쥴러는 크게 SchedulingClient ClusterJobScheduler와 ResourceManager 3 부분으로 나누어진다. SchedulingClient는 사용자의 작업 정보를 입력받는 사용자용 어플리케이션이고 ClusterJobScheduler는 사용자의 작업 정보를 큐에 저장하고, 스궤쥴링하며, 작업의 결과를 사용자에게 전달하는 웹 서비스 어플리케이션이다. 그리고 ResourceManager는 클러스터를 구성하는 컴퓨터를 관리하는 기능을 한다.
클러스터 파일 시스템의 성능을 결정짓는 주요 요소 중 하나는 메타 데이터 서비스의 성능이다. 본 논문에서는 메타 데이터 연산의 종류에 따라 적절한 메타 데이터 서버에게 클라이언트의 요청을 동적으로 분배할 수 있는 내용 기반의 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에서는 메타 데이터 서버 사이에 데이터의 이동을 유발 시키는 대신 메타 데이터를 복제하고 수정 메시지를 로깅하게 함으로써, 기존의 알고리즘에 비해 클라이언트의 요청을 서버들에게 균등하게 분배하여 응답 지연 시간을 현저히 줄일 수 있었다.
전형적인 웹 클러스터 시스템은 여러 대의 실제서버와 클라이언트에 작업을 분배하는 가상서버로 구성된다. 본 논문에서는 고 가용성 웹 클러스터를 구성하기 위한 부하예측방식을 사용한 동적 작업 분배 방식을 제안하였다. 가상서버는 적절한 주기로 상태요청 메시지를 실제서버에 전송하여 부하 상태를 알아낸다. 하지만 작업분배 과정에서 실제의 부하상태의 변화를 정확히 알 수 없으므로 클라이언트의 요청에 대하여 실제서버의 부하상태를 예측하여 최소 부하상태 인 서버에 작업을 할당한다. 제안된 작업 분배방식은 실제서버의 부분적 고장과 무관하게 동작하며 부분적인 고장이 발생하여도 전체 시스템에 영향을 주지 않고 계속적인 서비스를 제공한다. 또한 다양한 성능평가를 수행하여 실제서버 확장에 따른 성능확장능력과 작업처리능력이 향상되었음을 보였다.
This paper overviews the design of SANique$^{TM}$ -a shred file system for Linux cluster based on SAN environment. SANique$^{TM}$ has the capability of transferring user data from network-attached SAN disks to client applcations directly without the control of centralized file server system. The paper also presents the characteristics of each SANique$^{TM}$ subsystem: CFM(Cluster File Manager), CVM(Cluster Volume Manager), CLM(Cluster Lock Manager), CBM(Cluster Buffer Manager) and CRM(Cluster Recovery Manager). Under the SANique$^{TM}$ design layout, then, the syndrome of '||'&'||'quot;split-brain'||'&'||'quot; in shared file system environments is described and defined. The work first generalizes and illustrates possible situations in each of which a shared file system environment may split into two or more pieces of separate brain. Finally, the work describes the SANique$^{TM}$ approach to the given "split-brain"problem using SAN disk named "split-brain" and develops the overall recovery procedure of shared file systems.
수십 대의 PC들로 구성된 학교 PC실 또는 교육 목적 PC실에서는 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 GUI와 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 위해 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.
무선 인터넷 프록시 서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로써 여러 가지 스케줄링 방식들을 지원한다. LVS 스케줄링 방식에는 라운드 로빈 방식, 해슁 기반 방식, 또는 서버와 부하 분산기 사이에서 서버로 연결된 커넥션 개수를 이용하는 방식이 있다. 일부 향상된 방법에서는 각 서버별로 서버의 최고 성능 범위 안에서 허용된 커넥션 개수의 상한값과 하한값을 사전에 결정하여 이를 스케줄링 시에 적용한다. 그러나, 이러한 스케줄링 방법들에서는 서버의 실시간 부하 정보들이 부하 분산에 반영되지 않는다. 본 논문에서는 서버 부하 정보에 기반한 동적 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 부하 분산기가 서버의 실시간 CPU 부하 정보를 바탕으로 가장 적은 부하를 가지는 서버에 새로운 요청을 할당한다. 16대로 구성된 클러스터링 컴퓨터와 정적 컨텐츠(이미지와 HTML)를 가지고 실험을 수행하였다. 실험결과 CPU를 많이 사용하는 요청과 호스트의 성능이 다른 경우에 대하여 종래의 스케줄링 방식보다 성능이 향상됨을 확인하였다.
데이터 센터의 전력 소모가 크고, 그 중에 컴퓨터 서버의 전력 소모 비중이 높기 때문에, 최근 서버의 전력 절약을 위한 연구가 다양한 방향에서 진행되고 있다. 서버 컴퓨터의 구성 유닛들 중에서 특히 CPU는 주된 전력 소모 원인이다. 본 논문에서는 게임 서버 클러스터 환경에서 서버 CPU의 전력 소모를 최소화하기 위한 신규 클라이언트들을 서버에 배정하는 방법을 제안한다. 우리는 클라이언트-서버 배정 문제를 최적화 문제로 모델링하고, 시뮬레이티드 어닐링 기반 방법으로 그 해를 구한다. 우리의 방법의 특징들 중 하나는 CPU의 동작 주파수를 부하에 따라 적절히 선택하는 것으로서, 저 부하시에는 낮은 주파수를 선택해 전력 소모를 줄이게 된다. 우리의 조사에 따르면, 온라인 게임 서버의 전력 소모를 고려한 클라이언트-서버 배정에 관한 연구는 거의 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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