과도한 파일 입출력이 요구되는 병렬파일 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소로서 캐슁과 선반입을 들 수 있다. 본 논문은 캐쉬의 크기에 비해 상대적으로 근 파일을 요청하는 경우에 시스템 성능에 막대한 영향을 미치는 선반입에 대해서 선반입할 데이터를 결정하는 알고리즘으로 테이블 비교법을 제안하고, 이와 더불어 예측된 데이터의 선반입 여부와 선반입 시기를 결정하는 경우 현재의 가용 입출력 대역폭을 고려하는 기법을 제안한다. 제안하는 선반입 알고리즘은 실제 병렬파일시스템에 구현되었으며, 파일시스템 성능향상에 크게 기여하였다.
Kim, Jong-Chan;An, Jae-Hoon;Kim, Young-Hwan;Jeon, Ki-Man
한국컴퓨터정보학회논문지
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제20권8호
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pp.1-6
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2015
The MapReduce Program of Hadoop Distributed File System operates on any unspecified nodes due to distributed-parallel process and block replicate for data stability. Since it is difficult to guarantee the cache locality when a Solid State Drive is used as a cache in hadoop, cache hit-rate is decreased. In this paper, we suggest a method to improve cache hit rate by pre-loading the input data of the MapReduce onto the SSD cache. To perform this method, we estimated the blocks that are used on each node by using capacity scheduler and block metadata. Eventually we could increase the performance of SSD cache by loading the blocks onto SSD cache before the Map Task run.
본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 클러스터 노드 할당 시스템에 대한 최적화 모델을 제시한다. 분산 파일 시스템 구조를 지닌 제시 모델에서는 시간에 따른 시스템의 역동적인 움직임을 면밀하게 고려하여 클러스터 노드 할당 세트가 타당한지를 조사하는 클러스터 모니터 노드의 기능이 주어진다. 노드 할당 시스템의 클러스터 모니터 노드는 병렬 모듈들을 클러스터 노드들에 분산시키면서 유전 알고리즘을 이용하여 좋은 할당 솔루션을 제공한다. 실험적 연구의 일환으로 코딩 기법, 교배, 돌연변이, 개체집단 크기 같은 다양한 유전 인자 파라미터와 노드 모듈개수에 따른 솔루션 품질 및 계산 시간에 관한 비교 실험 결과를 발표한다.
본 논문에서는 TMS302C6711을 기본 프로세서로 사용하는 DSP Starter Kit(DSK)를 이용하여 병렬신호처리시스템의 성능을 측정하는 성능 모니터를 구현하고 검증한다. 이 성능 모니터의 특징은 DSP/BIOS의 기능 및 실시간 데이터 전송을 위한 RTDX(Real Time Data Exchange)를 사용하여 DSP 작업부하, 메모리 이용률, 그리고 브릿지 트래픽 등과 같은 병렬신호처리시스템의 성능 평가 척도를 측정할 수 있다는 것이다. 시뮬레이션에서는 DSP 알고리즘에서 널리 사용하는 FFT, 2D FFT, Matrix Multiplication, Fir Filter를 사용한다. 하나의 웨이브 파일에서 각각 다른 주기와 데이터 크기, 버퍼크기에 따른 결과를 성능 모니터와 TI(Texas Instrument)사의 코드 컴포저 스투디오로 측정한다. 그리고 그 결과를 비교함으로써 본 논문에서 구현한 성능 모니터의 정확성을 검증한다.
인터넷과 같은 대량의 정보에 대응할 수 있는 고성능 정보검색시스템을 구축하기 위해서는 지금까지 고가의 중대형컴퓨터를 주로 활용하여 왔으나. 최근 가격대 성능비가 높은 PC 클러스터 시스템을 활용하는 방안이 경제적인 대안으로 떠오르고 있다. PC 클러스터 상에서의 병렬정보검색시스템을 효율적으로 운영하기 위해서는 사용자가 입력한 질의를 처리하는데 요구되는 개별 PC의 디스크 I/O 및 검색관련 연산을 모든 PC에 가능한 균등하게 분배할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 질의에 동시에 등장할 가능성이 높은 색인어들끼리 군집화하고 생성된 군집을 활용하여 색인어들을 각 PC에 분배함으로써 보다 높은 수준의 병렬화를 달성할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 일부 PC의 결함 또는 유지보수 등의 원인에 의한 서비스 중지상황에도 적극적으로 대처하기 위하여 색인어 역파일을 중복되게 분산저장하는 기법을 제안한다. 대용량 말뭉치를 활용한 실험결과 본 논문에서 제시하는 분산 및 중복저장기법이 충분한 효율성과 실용성이 있음을 확인하였다.
가격 대 성능비가 좋다는 장점으로 인해 많이 사용되고 있는 클러스터 병렬 컴퓨터 시스템에서는 여러 노드에 산재해 있는 자원들을 사용자들이 투명하게 사용할 수 있도록 지원하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 클러스터 시스템에서 단일 디스크 입출력 공간을 지원하는 효율적인 디스크 공유 기법을 제안한다. 응용 수준이 아닌 운영 체제 내의 블록 장치 드라이버 수준에서 디스크 공유를 지원함으로써 사용자들은 로컬 및 원격 디스크를 구분할 필요 없이 클러스터 시스템 내의 모든 디스크들을 마치 로컬 디스크 인 것처럼 투명하게 사용할 수 있다. 기반 운영체제로는 리눅스를 사용하였으며, 실험 결과 단일 디스크 입출력 공간을 성공적으로 지원함과 동시에 비교적 단순한 전역 캐쉬 일관성 정책을 사용했음에도 성능 면에서 NFS에 비해 읽기 성능은 유사, 쓰기 성능은 월등히 향상됨을 확인할 수 있었다. 본 논문이 기여하는 바는 블록 장치 드라이버 수준에서 단일 디스크 입출력 공간을 지원하는 기법을 제안함으로써 블록 장치 드라이버에 비해 비교적 구현이 쉬운 기타 입출력 장치 드라이버에 대해서도 유사한 방식으로 단일 입출력 공간을 지원할 수 있도록 도움을 줄 수 있다는 점이다.
차세대 염기 서열 분석법이 생성한 유전체 원시 데이터를 기존의 방식대로 하나의 서버에서 분석하기 위해서는 데이터 크기에 따라 수십 시간이 필요할 수 있다. 그러나 응급 환자의 진단처럼 수 시간 내에 결과를 알아야 하는 상황이 존재하기 때문에 단일 유전체 분석의 성능을 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 빅데이터 기술의 병렬화 기법과 고속의 네트워크로 연결되고 병렬파일시스템을 공유하는 고성능컴퓨팅 클러스터를 적극적으로 활용하여 분석 시간을 크게 단축시킬 수 있는 유전체 데이터 분석의 전처리 프로세스의 병렬화 방법을 제안한다. 분석 데이터의 신뢰성을 위해 기존의 검증된 분석 도구 및 알고리즘을 새로운 환경에 맞게 병렬화 하는 전략을 선택하였다. 프로세스의 병렬화, 데이터의 분배 및 병렬 병합 기법을 개발하였고 실험을 통해 성능 향상을 확인하였다.
국내 슈퍼컴퓨팅자원을 상호 연동하여 활용성을 극대화 하기 위해 추진되고 있는 국가슈퍼컴퓨팅공동활용체제 구축사업(PLSI)에서는 워크플로우에 따라 여러 기관의 자원을 사용하여 응용 시뮬레이션 및 가시화를 수행하기 위해 병렬파일시스템을 통해서 글로벌한 액세스를 가능하게 하는 데이터 공유 인프라의 구축이 요구되었다. 이에 따라, 본 연구에서는 KISTI 및 부산대 슈퍼컴퓨팅센터 간에 병렬파일시스템인 GPFS를 기반으로 리모트 파일시스템의 데이터를 상호 공유할 수 있는 글로벌공유파일시스템 테스트베드를 구축하고, 양 기관의 연동망으로 1Gbps급 WAN에서 네트워크 및 파일시스템의 성능을 분석하였다.
슈퍼컴퓨터는 대용량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 Lustre 파일 시스템과 같은 고성능의 병렬 파일 시스템을 이용한다. 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 4호기 Tachyon 2차 시스템과 같이 다수의 사용자가 접속하는 슈퍼컴퓨터는 사용자의 데이터가 한없이 누적됨으로 Lustre 파일 시스템의 성능이 저하되는 이슈가 있다. 본 논문에서는 사용자의 데이터가 누적되는 것을 방지하기 위해 장기간 사용하지 않는 데이터를 자동 삭제하는 기능인 Purge기능을 구현하였다. 특히, 기하급수적으로 늘어나는 병렬 파일 시스템의 용량에 대처하기 위해 병렬 컴퓨팅 기술을 이용해 고속 Purge 기능을 구현하였다. 단일 컴퓨팅 노드와 병렬 환경에서 구현한 결과를 비교하였을 때, 단일 컴퓨팅 노드에서는 1,517GB 용량을 지우는데 221.2초가 걸렸으며 16개의 컴퓨팅 노드를 이용한 병렬 환경에서는 49.9초가 걸렸다. 이 결과를 비교했을 때 단일 컴퓨팅 노드에서 구현한 결과 대비 병렬 환경에서 구현했을 때 약 4.4배의 성능향상을 얻을 수 있었다.
In this paper we propose the approach for big data integration so as to analyze, visualize and predict the future of the trend of the market, and that is to get the integration data model using the R language which is the future of the statistics and the Hadoop which is a parallel processing for the data. As four approaching methods using R and Hadoop, ff package in R, R and Streaming as Hadoop utility, and Rhipe and RHadoop as R and Hadoop interface packages are used, and the strength and weakness of four methods are described and analyzed, so Rhipe and RHadoop are proposed as a complete set of data integration model. The integration of R, which is popular for processing statistical algorithm and Hadoop contains Distributed File System and resource management platform and can implement the MapReduce programming model gives us a new environment where in R code can be written and deployed in Hadoop without any data movement. This model allows us to predictive analysis with high performance and deep understand over the big data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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