계산 그리드는 다양한 컴퓨팅 자원을 통합한 환경을 제공하며, 그리드 환경은 기존의 컴퓨팅 환경에 비해 매우 복잡하며 다양하다. 그리고 그리드 자원들은 각각 같지 않은 플랫폼과 서로 다른 소프트웨어들을 설치하고 있다. 계산 그리드를 보다 효율적으로 사용하기 위해서는 그리드 자원들을 효과적으로 다룰 수 있는 통합이 필요하다. 본 논문에서는 그리드의 자원을 메타 수준에서 통합하면서 동시에 다 양한 정책을 반영할 수 있는 글로벌 스케줄러를 소개한다. 이 글로벌 스케줄러는 기계적인 부분과 세개의 정책으로 구성되어 있다. 기계적인 부분은 적절한 사용자 작업과 계산 자원을 선택하기 위해서 주로 사용자 대기열과 자원 대기열을 검색한다. 이 기계적 부분을 위한 최적화된 알고리즘이 정의되었다. 또한 세개의 정책은 사용자 선택 정책, 자원 선택 정책, 자원 할당 정책으로서 이들은 계산 그리드의 운영을 잠시 중단하고 새로 정의해서 교체 할 수 있다. 예를 들면 사용자 선택 정책은 특정 사용자가 다른 사용자보다 높은 우선 순위를 가지게 하거나 할 수 있고, 자원 선택 정책은 사용자가 요구하는 컴퓨팅 자원에 부합하는 자원을 선택하도록 하며, 자원 할당 정책은 그리드 기반의 통신에서 올 수 있는 부하를 제어하여 극복 할 수 있다. 마지막으로, 사용자 선택 정책을 위한 여러 가지 알고리즘을 사용자 형평성만을 고려하여 정 의하고 이들의 성능을 측정하여 비교하였다.
For applications that are grid enabled, the grid can offer a resource balancing effect by scheduling grid jobs on machines with low utilization. When jobs communicate with each other, the internet, or with storage resources, an advanced scheduler could schedule them to minimize communications traffic or minimize the distance of the communications. We propose an intelligent load distribution algorithm to minimize communications traffic and distance of the communications using genetic algorithm. The experiments show the proposed load redistribution algorithm performs efficiently in the variance of load in grid environments.
본 논문에서는 그리드 환경을 구축할 때 자원 비용 면에서 효율적인 스케줄링 정책을 제안한다. 이 스케줄링 정책은 로컬 컴퓨팅 자원을 효율적으로 할당하기 위해 자원 비용과 작업 실패율을 고려한다. 이 스케줄링 정책의 특징은 원격 스케줄러와 로컬 스케줄러를 사용하여 2단계 스케줄링을 수행한다. 원격 스케줄러에서는 자원 데이터베이스에 저장된 네트워크와 로컬시스템의 정보를 사용하여 작업의 총실행시간이 최소인 로컬시스템을 선택하여 작업을 할당한다. 로컬 스케줄러에서는 할당된 작업의 대기시간과 처리시간을 재계산한 후, 작업을 데드라인 내에 처리할 수 있다면 로컬시스템에서 수행한다. 하지만 데드라인을 초과하면 다른 로컬시스템으로 이주시켜 처리함으로써 작업 실패율과 자원 비용을 최소화한다. 제안한 스케줄링 정책은 기존 Greedy 정책에 비해 작업 실패율은 높지만, 자원 비용을 줄이는 면에서 더 우수함을 보인다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 스케줄링 정책이 기존 Greedy 스케줄링 정책에 비해 컴퓨팅 자원 비용을 줄이는 면에서 효과적임을 보인다.
그리드는 지리적으로 분산된 다양한 컴퓨팅 자원을 초고속 네트워크로 연결하여 고속 연산과 대용량 데이터의 처리를 가능하게 하는 기술이다. 서비스 품질이 보장되는 그리드 환경의 작업 수행을 위해서 컴퓨팅 자원뿐만 아니라 네트워크 자원의 관리와 제어가 요구된다. 본 논문에서는 그리드 네트워크 경로 및 자원의 생성과 예약을 지원하기 위하여 그리드 네트워크 자원의 정보 모델과 그리드 네트워크 서비스 인터페이스를 정의하였다. 그리드 네트워크 서비스 인터페이스에는 기존 GLIF의 자원 생성 및 예약 관련 메시지 이외에 그리드 네트워크 경로와 통보 메시지를 추가로 정의하였다. 또한, 두 단계 자원 예약 메커니즘을 지원하기 위하여 관련 상태와 메시지를 정의하였다. 그리드 네트워크 자원의 정보 모델과 그리드 네트워크 서비스 인터페이스를 이용하여 네트워크 자원 관리 시스템을 설계 및 구현하였으며, GMPLS 기반의 제어및 전달망을 갖는 그리드 환경에서 자원의 예약과 할당 및 해제를 실험하였다.
그리드에서 수행할 수 있는 많은 응용들에 대해 그리드시스템은 시스템내 작업들에 대해 낮은 사용율을 보이는 머신에 스케줄링 함으로써 자원 균형 효과를 제공할 수 있다. 각 작업들이 수행되기 위해 서로 통신을 하는 동안 그리드 스케줄러는 통신 트래픽 혹은 통신 거리의 최소화를 고려하여 작업들을 스케줄링 한다. 본 연구에서는 통신 트래픽 혹은 통신 거리를 감안한 부하재분배 알고리즘을 제한한다. 이를 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 실험결과에서는 전반적으로 기존의 방법보다 반응시간에서 우수함을 보였다.
기존의 슈퍼컴퓨팅 서비스는 사용자(연구자)가 쉘 터미널을 통해 로그인 서버에 접속하여 커맨드 라인에서 계산 작업을 수행하는 단순한 형태를 띠고 있으며, 이는 컴퓨팅 자원에 대한 접근성 및 활용성을 저해하는 주요 요소이다. 이러한 문제점을 해결하고, 슈퍼컴퓨팅 서비스의 다양성을 제공하기 위하여 본 논문에서는 국가 슈퍼컴퓨팅 서비스 프레임워크의 설계 및 구현에 대해 상세히 기술한다. 제안된 프레임워크는 사용자 관리 및 인증, 이기종 컴퓨팅자원 관리, HPC(High Performance Computing) 작업 관리 등의 기능에 대해 HTTP 방식의 RESTful OpenAPI들을 제공함으로써, 슈퍼컴퓨터 자원과 연계하여 새로운 서비스를 만들고자 하는 개발자들이 편리하게 원하는 서비스를 만들 수 있는 기능을 제공한다. 또한 다양한 이기종 클러스터 자원을 활용하여 HPC 작업을 수행할 수 있도록 플러그-인 기반 표준 인터페이스 및 확장 플러그-인(LoadLeveler, Open Grid Scheduler(OGS), TORQUE)을 제공한다. 아울러, 본 논문에서는 제안한 프레임워크의 유용성을 검증하기 위해, 고에너지 물리 분야의 Lattice-QCD 프로그램을 활용한 적용 사례를 기술한다.
LTE 3GPP standard defines several QCI (QoS Class Identifier) classes to provide differential QoS, depending on the requirements of different user applications.These QCI values have been characterized in terms of priority, packet loss and delay budget. In spite of the availability of this robust QoS framework in LTE, there is no such scheduling algorithm that has its working principle based on this framework. The responsibility of fulfilling the user requirements, while satisfying the service class requirements is left upon the cellular service provider and it is an open issue at present. To solve this problem, we have proposed a MAC scheduler, which defines the priority of different users based on their bearer specification and provides desired QoS in terms of the achieved throughput through the resource block allocation based on calculated user priority.
연구망에서 융합망이란 의료, 바이오, 항공우주, e-Science 분야 등의 응용 연구자들에게 슈퍼컴퓨터, 클러스터 등의 컴퓨팅 자원을 네트워크 자원과 동시에 동적으로 제공해 줄 수 있는 환경을 의미한다. 한국을 대표하는 연구망인 KREONET은 2008년도부터 융합망 프로젝트를 통해 다음과 같은 기술을 개발하고 있다. 먼저 이기종 네트워크 환경에서 동적으로 연결 지향형 네트워크를 구성 할 수 있는 제어평면 기술을 제공하고 있으며, 그와 더불어 사용자가 원하는 시간 때에 컴퓨팅 자원 및 네트워크 자원을 예약, 할당해 줄 수 있는 통합자원관리시스템 기술을 개발하고 있다. 본 논문에서는 개발되어진 통합자원관리시스템을 이용허여 네트워크 자원의 예약 및 할당이 가능한 테스트베드 네트워크를 소개한다. 사용자로부터 제공 되어진 예약정보를 받아 GRS와 NRM 간에, NRM와 라우터 간에 각각 GNSI, GUNI 인터페이스 메시지를 통해 네트워크 자원을 예약 할당 할 수 있다. 예약 시각의 시작시점에 NRM으로부터 GUNI 인터페이스 메시지가 각 라우터에 전달되어지고 할당된 LSP (Label Switched Path) 경로를 통해 트래픽이 전송됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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