본 논문에서는 이동객체 수의 급증에 따른 연속 범위 질의의 효율적인 처리 방법을 논한다. 각 질의들은 관심 있는 (지리적)질의 영역 내의 이동객체들을 지속적으로 검색한다. 연속 범위 질의 결과를 최신으로 유지하기 위해, 이동객체들은 현재 위치를 보고하고자 서버와 지속적으로 통신해야한다. 그러나 연속 범위 질의 및 이동객체 수가 많아지면. 서버 작업량은 증가하고 막대한 통신비용 발생을 초래한다. 본 논문에서는 가용성 메모리와 연산 자원을 바탕으로 다음과 같은 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 Space Partitioning Query Index(SPQI)라는 질의 색인 구조를 제안한다. 이 색인 구조는 연속 범위 질의 처리에 대해, 서버가 이동객체와 효율적으로 협력하여 처리할 수 있게 함으로써 서버 작업량과 통신비용면에서 시스템 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션을 통해 SPQI의 우수성을 검증한다.
VoD(Video on Demand) 시스템의 작업과정을 주기적으로 모니터링하며, 작업부하(workload)를 동적으로 조정할 수 있는 에이전트 시스템(agent system)은 VoD 시스템과 인터페이스를 하는 에이전시(Agency) 부분과 작업부하 조정에 필요한 조치를 추론하거나 학습하는 인텔리전스(Intelligence) 부분으로 구성된다. 본 연구에서는 에이전트 시스템의 인텔리전스 부분에서 적용할 수 있는 학습 방법(learning method)을 제안하였다. 제안된 방법은 규칙의 추론과정과 사례기반 학습 과정에 의하여 작업부하를 보다 효율적으로 조정할 수 있게 한다. 그리고 제안된 방법을 VoD 시스템에 적용하는 경우에 실효성이 있는지를 시뮬레이터를 구현하여 실험하였다. 실험의 결과, 제안된 방법을 적용하는 경우에 기존의 방법을 적용한 경우보다 상대적으로 성공적인 스트림 서비스 처리량(throughput) 과 VoD 서버에서의 평균 대기시간이 향상된다는 것을 알 수 있었다.
To manage a cluster of distributed server systems, a number of management aspects should be considered in terms of configuration management, fault management, performance management, and user management. System performance monitoring and reporting take an important role for performance and fault management. In this paper, we present distributed system architecture modeling of a performance monitoring and reporting tool. Modeling architecture of four subsystems are introduced: node agent, data collection, performance management & report, and DB schema. The performance-related information collected from distributed servers are categorized into performance counters, event data for system status changes, service quality, and system configuration data. In order to analyze those performance information, we use a number of ways to evaluate data corelation. By using some results from a real site of a company and from simulation of artificial workload, we show the example of performance collection and analysis. Since our report tool detects system fault or node component failure and analyzes performances through resource usage and service quality, we are able to provide information for server load balancing, in short term view, and the cause of system faults and decision for system scale-out and scale-up, in long term view.
As more and more critical commercial applications move on the Internet, providing highly available servers becomes increasingly important. One of the advantages of a clustered system is that it has hardware and software redundancy. High availability can be provided by detecting node or daemon failure and reconfiguring the system appropriately so that the workload can be taken over bi the remaining nodes in the cluster. This paper presents how to provide the guaranteeing high availability of clustering web server. The load balancer becomes a single failure point of the whole system. In order to prevent the failure of the load balancer, we setup a backup server using heartbeat, fake, mon, and checkpointing fault-tolerance method. For high availability of file servers in the cluster, we setup coda file system. Coda is a advanced network fault-tolerance distributed file system.
서버 재설정 시스템은 분산된 환경 하에서 동일한 콘텐츠를 복사하여 사용자의 콘텐츠 요청이 생겼을 때 빠르게 콘텐츠를 제공함으로써 CSN(Client-Server Network) 시스템보다 효과적으로 서비스를 제공한다. 많은 복제서버가 지역적으로 넓게 퍼져있기 때문에 사용자의 정보를 참고하여 최적이라고 판단되는 복제서버를 지정해주는 것이 중요하며, 경로 재설정기가 효과적으로 구축이 되었을 때 사용자에게 유연하게 콘텐츠를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 의사결정 트리 기법을 통해 사용자에게 적합한 후보 복제서버 리스트를 생성하고 생성된 리스트 내에 속하는 복제서버의 가용율을 고려하여 최적의 복제서버를 선택한다. 또한, 복제서버의 정보 갱신을 위해 발생되는 복제서버와 경로 재설정기의 반복적인 통신 메시지를 줄이기 위해 각 복제 서버의 가용율을 예측하여 경로 재설정기의 부하와 네트워크의 사용을 줄여주는 가용율 기반의 서버 재설정 시스템을 제안한다. 이렇게 제안된 시스템을 통해 선택된 복제서버의 경로를 사용자에게 통보해 주면, 사용자는 직접 복제서버로 접속을 함으로써 사용자는 효율적으로 콘텐츠를 제공받을 수 있다.
최근 인터넷 사용자의 기하급수적 증가에 따라 저렴한 가격의 고성능 대용량 클러스터 웹 서버 시스템에 관심이 증대되고 있다. 클러스터 웹 서버 시스템은 저렴한 비용. 높은 확장성과 가용성 등의 장점과 더불어 대규모 사용자에 대한 성능의 극대화를 목적으로 연구 개발되고 있으며, 최근에는 성능 향상을 위한 내용 기반의 부하 분산 기법에 관심이 모아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 웹 서버 상에서 사용자의 접근 빈도와 파일의 크기를 고려하여 각 서버 노드에 부하를 균등하게 할당하는 새로운 내용 기반의 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 각 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 그 빈도와 전송된 파일의 크기를 고려한 누적 히스토그램을 생성한다. 사용자 요청은 (해시 값-서버 노드) 매핑에 의한 히스토그램 변환 과정을 통하여 각 서버 노드에 균등하게 할당된다. 제안된 기법은 누적 히스토그램을 주기적으로 갱신함으로써 동적으로 클러스터 웹 서버 시스템의 부하를 고르게 분산시킬 수 있으며, 또한 서버 노드의 캐시를 활용함으로써 전체 클러스터 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서 제안된 기법은 전통적인 라운드 로빈 방법보다는 월등히 우수함을 보이고, 기존의 내용 기반 WARD 방법보다는 약 $10\%$ 정도의 우수한 성능을 나타낸다.
사용자에 대한 서버의 가용성과 확장성에 대한 의존도가 커지면서 중단 없는 작업 활동을 보장하는 견고한 서버 기술의 필요성이 커지고 있다. 그래서 본 논문에서는 가용성과 확장성을 위한 서버 구축 방안에 관해서 논한다. 이를 위하여 클라이언트의 요구를 처리하는 서버를 클러스터로 구성하였다. 본 논문의 타당성 검토를 위하여 소켓 응용 프로그램과 이 응용 프로그램에 대한 클러스터 리소스 DLL, 관리 DLL을 설계 구현하였다. 그리고 클러스터 서버를 이용하여 응용 프로그램을 한 서버에서 나머지 서버로 재배치함으로써 서버내의 응용프로그램이 결함이 생긴 서비스에 영향을 받지 않고 계속적으로 동작한다는 결론을 얻을 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권4호
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pp.443-451
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2018
$P^M_{\lambda}$-service policy is a workload dependent hysteretic policy. The policy has two service states comprised of the ordinary stage and the fast stage. An ordinary service stage is initiated by the arrival of a customer in an idle state. When the workload of the server surpasses threshold ${\lambda}$, the ordinary service stage changes to the fast service state, and it continues until the system is empty. These service stages alternate in this manner. When the cost of changing service stages is high, the hysteretic policy is more efficient than the threshold policy, where a service stage changes immediately into the other service stage at either case of the workload's surpassing or crossing down a threshold. $P^M_{\lambda}$-service policy is a modification of $P^M_{\lambda}$-policy proposed to control finite dams, and also an extension of the well-known D-policy. The distributions of the stationary workload of $P^M_{\lambda}$-service policy and its variants are studied well. However, there is no known result on the sojourn time distribution. We prove that there is a relation between the sojourn time of a customer and the first up-crossing time of the workload process over the threshold ${\lambda}$ after the arrival of the customer. Using the relation and the duality of M/G/1 and G/M/1 queues, we obtain conditional sojourn time distributions in M/G/1 and G/M/1 queues under the policy.
본 논문에서는 D-정책을 갖는 이산시간 BMAP/G/1 대기행렬의 이탈시점 및 임의시점 고객수 분포와 체재시간 분포를 분석하였다. 서로 상관성을 갖는 집단고객(패킷)들이 이산시간 마코비안 도착과정을 따라 시스템에 도착하고, 서버는 도착한 고객들의 서비스시간의 총합이 일량 임곗값을 초과하였을 때 재가동을 시작하여 시스템에 남은 고객이 없을 때까지 서비스한다. 시스템의 안정상태 고객수 분포와 체재시간 분포를 변환 벡터 형태로 유도하고 성능척도로서 평균값을 계산하였다. 수치 예제를 통해 복잡한 형태의 수식으로 나타나는 결과들을 계산하여 얻을 수 있음을 확인하고, 시뮬레이션 결과와 비교하여 이론값의 타당성을 검증하였다. 본 연구의 결과는 다양한 산업 분야에서 유사하게 작동하는 복잡계 시스템의 주요 성능척도들을 구하고 여러 가지 최적화 문제를 분석하는 데 사용할 수 있다.
We consider an M/G/1 queue with $P^M_{\lambda}$-service policy, which is a two-stage service policy. The server starts to serve with rate 1 if a job arrives to the sever in idle state. If the workload of the system upcrosses $\lambda$, then the service rate is changed to M and this rate continues until the system is empty. It costs to change the service rate to M and maintaining the rate. When the expectation of the stationary workload is supposed to be less than a given value, we derive the optimal value of M.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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