• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.714-719
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• 2011

This paper proposes a scheme for distributed load balancing in mobile communication networks based on supervisory control framework. Using load information exchanged with neighboring cells, the "supervisors" that reside in the base stations distribute load among cells by controlling handover parameters in a distributed manner. The supervisors are designed so that the load difference among neighboring cells are kept under a pre-defined value. Results from systematic analysis and simulation indicate that our scheme effectively balances traffic load among cells and reduces call blocking rate of the overloaded cells.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.288-298
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• 1995

부하 평형은 과부하 사이트의 부하종 일부를 다른 사이트로 옮김으로써 분산 처리 시스템의 성능 개선을 꾀한다. 본 논문에서는 source-initiate와 server-initiate 방 식을 모두 지원하며 극단적인 예로서 m/m/1 대기행렬(부하 비평형)과 m/m/n 대기 행렬 (완전한 부하 평형)도 모델화 할 수 있는 부하 평형 방식을 제안하였다. 이 방식은 상 태 변수를 각 사이트에 복제하고 각 복사본의 일치성을 완화한다. 그리고 오래된 스케 줄러가 통신을 하지 않고도 부하 평형을 보장할 수 있는 충분조건을 요도하였다. 이 모델을 이용하면 부하 평형의 문제가 상태의 일관성을 유지하는 문제로 바뀌게 되며 기존의 비딩 알고리즘보다 통신량이 적어지게 된다. 이벤트 트레이싱 방법으로 모의 실험하였으며 2개의 극단적인 경우 및 비딩알고리즘과 비교하였다. 그 결과 평균 응답 시간과 통신량에 있어서 비딩알고리즘보다 각각 0-35%, 40-100%의 성능향상을 보였다. 마지막으로 각 시스템 피라미터의 영향을 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권3A호
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• pp.250-258
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• 2011

본 논문에서는 IMS(IP Multimedia Subsystem) 기반의 네트워크에서 이종의 다중 AS(Application Server)를 사용할 때의 부하 분산 기법을 제안한다. IMS 기반 네트워크에서 서비스 등록 패턴이 서로 다른 AS를 사용하는 경우 부하 분산을 위해서는 AS마다 서로 다른 비중 값을 두어야 하는데 기존의 시스템은 운용자가 결과 값을 보고 비중 값을 수동으로 설정해야 하는 불편함을 가지고 있다. 본 논문에서는 이상적인 비중 값을 자동으로 계산하고 동시에 부하분산을 시킬 수 있는 기법을 제안한다. 또한 특정한 상황에 대해 계산량을 줄일 수 있는 간편화 알고리즘을 제안하여 상황에 따라 유동적으로 제안 기법을 사용할 수 있는 방안을 제시하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 기존의 기법들과 비교하여 제안하는 기법이 부하 분산을 하는데 있어 더 우월한 성능을 보이며 환경의 변화에도 자동적으로 빠르게 수렴한다는 점을 밝힌다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권6호
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• pp.757-766
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• 2006

이동 애드혹 네트워크는 이동 호스트들만으로 이루어진 자율적인 네트워크로 유비쿼터스 컴퓨팅의 연구와 더불어 활발하게 연구되고 있다. 이동 애드혹 네트워크의 평면적인 구조를 개선하기 위해, 계층적으로 네트워크를 관리하는 클러스터링 기법들이 연구되고 있다. 하지만 기존기법들은 멀티홉 클러스터링과 로드밸런싱에 관한 연구가 미약하다. 본 논문에서는 다중 흡 클러스터링을 지원하고, 클러스터 헤드 간의 로드 밸런싱을 고려한 클러스터링 기법을 제안한다. 이를 위해 이동 애드혹 네트워크에서 나타날 수 있는 클러스터의 분열 현상과 이에 따른 클러스터의 상태를 정의하고, 로드 밸런싱을 위한 참가, 병합, 분열, 클러스터 헤드 선출 등의 기법을 제안한다.

• 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.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권1호
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• pp.49-58
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• 2003

송신자 개시 부하 균등 알고리즘에서는 전체 시스템이 과부하일 때 송신자(과부하 프로세서)가 부하를 이전하기 위해 수신자(과부하 프로세서)를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다. 따라서 이 같은 상황에서는 저부하 상태인 수신자 프로세서로부터 승인 메시지를 받기까지 불필요한 프로세서간 통신으로 인하여 프로세서의 이용률이 저하되고 또한 타스크의 처리율이 낮아지는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이질형 분산 시스템에서의 동적 부하 균등을 위해 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 접근 방법을 제안한다. 이 기법에서는 불필요한 요청 메시지를 줄이기 위해 요청 메시지가 전송될 프로세서들이 제안된 유전자 알고리즘에 의해 결정된다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.25-31
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• 2021

기계학습이 보편화되면서 기계학습을 활용한 응용 개발 또한 활발하게 이루어지고 있다. 또한 이러한 응용 개발을 지원하기 위한 기계학습 플랫폼 연구도 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기계학습 플랫폼 연구가 활발하게 진행되고 있음에도 불구하고 기계학습 플랫폼에 적절한 부하 분산에 관한 연구는 아직 부족하다. 따라서 본 논문에서는 기계학습 분산 환경을 위한 부하 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분산 서버를 레벨 해시 테이블 구조로 구성하고 각 서버의 성능을 고려하여 기계학습 작업을 서버에 할당한다. 이후 분산 서버를 구현하여 실험하고 기존 해싱 기법과 성능을 비교하였다. 제안하는 기법을 기존 해싱 기법과 비교하였을 때 평균 약 26%의 속도 향상을 보였고, 서버에 할당되지 못하고 대기하는 작업의 수가 약 38% 이상 감소함을 보였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권10호
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• pp.1-9
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• 2003

컴퓨팅 그리드 환경에서는 컴퓨팅 그리드 시스템을 구성하는 단위 시스템들의 성능이 균일하지 않기 때문에, 영역을 균등하게 분할하는 일반적인 로드밸런싱 기법을 적용하기가 적절하지 않다. 본 연구에서는 그래프 분할기법을 기반으로 하여, 컴퓨팅 그리드 시스템을 구성하는 단위 시스템들의 성능가중치를 계산하여 분할하는 2단계 영역 분할 기법을 제시하였다. 2단계 영역 분할 기법 시 발생하는 통신량의 증가는 그래프 분할기법인 WEVM을 적용하여 최소화 할 수 있었으며, 멀티 클러스터 환경과 WAN에서 타당성과 효율성을 검증해 보았다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권3호
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• pp.231-246
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• 2006

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.

• 디지털융복합연구
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• 제6권2호
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• pp.117-125
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• 2008

High-volume web sites often use clusters of servers with load balancing as a way to increase the performance, scalability, and availability of the sites. Load balancing, usually performed by load balancer in front of such clusters, is a technique to spread workload between several computers or resources, in order to get optimal resource utilization or response time. In this paper we examine the performance for several configurations of cluster-based web servers using a simulation approach. We investigate two types of buffering scheme (common and local) for web clusters and three load balancing policies (uniformly random, round robin, and least queue first), using response time as a performance measure. We also examine two basic approaches of scaling web clusters: adding more servers of same type or upgrading the capacity of the servers in the clusters.