• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1122-1133
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• 2019

본 연구팀에서는 YARN 기반의 하둡 플랫폼에서 대규모의 태스크들로 구성된 Many-Task Computing(MTC) 응용들을 효율적으로 지원할 수 있는 신규 프레임워크로서 MOHA(Mtc On HAdoop)를 연구/개발해왔다. MTC 응용들은 수십만 개에서 수백만 개 이상의 대규모 태스크들로 구성되고 각 응용별로 자원의 사용 패턴이 다를 수 있기 때문에, 전체적인 시스템 성능 향상을 위해 MOHA-TaskExecutor(MTC 응용 태스크를 실행하는 주체)의 Adaptive Parallel Computability 기술 연구를 수행하였다. 이는 한 번에 하나의 태스크를 실행하던 기존의 처리 모델을 고도화하여 하나의 TaskExecutor가 동시에 여러 개의 태스크들을 실행함으로써 YARN Container의 병렬 컴퓨팅 능력을 극대화하기 위함이다. 이를 위해 각각의 TaskExecutor들이 "독립적이고, 동적으로" 동시에 실행시키는 MTC 응용 태스크들을 조정할 수 있도록 하였으며, 최적의 동시 실행 태스크 숫자를 찾기 위해서 Hill-Climbing 알고리즘을 활용하였다.