본 논문에서는 최소제곱 추정기법과 로버스트 추정기법을 사용하여 다중 프로세서 시스템에서의 데이터 통신의 빈도를 모델링하는 방법을 제안한다. 몇 가지의 서로 다른 크기의 작은 입력 데이터들을 작업부하 프로그램에 부과하여 그때마다의 통신 빈도를 측정하고, 이 측정된 값들에 두 가지 통계적 추정기법을 순차적으로 적용함으로써 통신 빈도를 정확히 예측할 수 있는 모델을 구축하는 방법이다. 이 모델링 기법은 작업부하나 목표시스템의 구조적인 사양에 무관하게 입력 데이터의 크기에만 의존하므로 다양한 작업부하와 목표시스템에 대하여 그대로 적용할 수 있는 장점이 있다. 또한 목표시스템에서 작업부하의 알고리즘적 동적특성이 수학적인 공식으로 반영되므로 데이터 통신이외의 성능 데이터를 모델링하는 데에도 적용할 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 프로세서인 공유메모리 시스템에서 데이터 통신을 유발하는 핵심 요소인 캐시접근실패의 빈도에 대한 모델을 구하였으며, 12번의 실험 중 5번의 경우에는 $1\%$ 미만, 나머지 경우에는 $3\%$ 내외의 대단히 정확한 예측 오차율을 보였다.
무선 모바일 애드 혹 망 기술과 P2P 서비스 기술의 급속한 발전과 더불어, 모바일 애드-혹 망에서의 P2P 서비스를 통합하려는 시도와 많은 통합 응용들의 개발이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 모바일 애드-혹 망에서의 모바일 사용자들의 높은 이동성은 이들 사이에서의 안정적인 P2P 서비스를 구현하는데 많은 어려움을 낳는다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위해 모바일 환경에서 효율적인 파일 공유와 관리를 하고, 좋은 성능을 성취할 수 있도록 피어들 중간에 분산된 캐시를 두어 빈번하게 요청되는 파일에 대한 인기도를 고려한 파일 캐시를 이용한 효율적인 모바일 P2P 서비스 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 분석적 모델을 이용하여 그 성능을 평가하고, 기존의 P2P 망에서의 DHT 기반 서비스 기법과 비교하였다.
P2P(peer-to-peer) 웹 캐슁 모델은 서버 쪽에 집중되는 트래픽을 완화시킴으로써 전통적인 웹 캐슁 모델을 보완할 수 있다는 측면에서 최근에 활발히 연구되어 왔다. P2P 웹 캐슁은 클라이언트들의 로컬 캐쉬를 활용하여 부가적인 인프라의 추가없이 캐쉬 공간이 확대되는 효과를 얻을 수 있지만, 각 클라이언트들은 독립된 피어로서의 자율성(autonomy)을 가지므로 이러한 자율성의 제한을 최소화해야한다. 본 논문에서는 피어의 자율적인 동적 참여와 로컬 캐슁 전략을 보장하여 시스템의 실행 가능성(feasibility)을 높인 환경에서 효율적인 디렉토리 기반 P2P 웹 캐슁 시스템을 제안하였다 제안하는 P2P 웹 캐슁 시스템은 동적인 P2P 네트워크 상에서의 오브젝트의 lifetime을 예상하여 이를 이웃 선택(neighbor selection)과 저장 공간 관리(storage management)에 적용하였다. 시스템의 성능 평가를 위하여 클라이언트의 http 요청 로그 데이터셋을 이용하여 트레이스 기반(trace-driven) 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안하는 시스템이 기존의 시스템에 비하여 주어진 동일한 환경에서 더 높은 정확성과 더 적은 리디렉션 실패(redirection failure)를 가짐을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4268-4290
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2015
Future mobile communications face enormous challenges as traditional voice services are replaced with increasing mobile multimedia and data services. To address the vast data traffic volume and the requirement of user Quality of Experience (QoE) in the next generation mobile networks, it is imperative to develop efficient content distribution technique, aiming at significantly reducing redundant data transmissions and improving content delivery performance. On the other hand, in recent years cloud computing as a promising new content-centric paradigm is exploited to fulfil the multimedia requirements by provisioning data and computing resources on demand. In this paper, we propose a cooperative caching framework which implements State based Content Distribution (SCD) algorithm for future mobile networks. In our proposed framework, cloud service providers deploy a plurality of cloudlets in the network forming a Distributed Cloud Service Network (DCSN), and pre-allocate content services in local cloudlets to avoid redundant content transmissions. We use content popularity and content state which is determined by content requests, editorial updates and new arrivals to formulate a content distribution optimization model. Data contents are deployed in local cloudlets according to the optimal solution to achieve the lowest average content delivery latency. We use simulation experiments to validate the effectiveness of our proposed framework. Numerical results show that the proposed framework can significantly improve content cache hit rate, reduce content delivery latency and outbound traffic volume in comparison with known existing caching strategies.
데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.
데이터베이스 공유 시스템(Database Sharing System: DSS)은 고성능 트랜잭션 처리를 위해 제안된 시스템이다. DSS에서 고속의 통신망으로 연결된 노드들은 별도의 메모리와 운영체제를 가지며, 데이터베이스를 저장하고 있는 디스크는 모든 노드에 의해 공유된다. 그리고 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위해 각 노드는 자신의 메모리 버퍼에 최근에 액세스한 페이지들을 캐싱한다. 본 논문에서는 DSS를 구성하고 있는 각 노드의 부하를 효과적으로 분산한 수 있는 동적 트랜잭션 분배 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 각 노드에 할당된 주사본 권한을 이용함으로써 노드별 참조 지역성을 지원하고, 그 결과 캐쉬 이용률을 증가하여 디스크 액세스 수를 최소화한다. 뿐만 아니라, 노드의 현재 부하를 고려하여 트랜잭션 분배 정책을 결정함으로써 특정 노드에 트랜잭션이 집중되는 것을 피한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 시뮬레이션 실험을 수행하였으며, 실험결과 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘들보다 트랜잭션 처리율에서 높은 성능을 보였다. 특히 트랜잭션 부하량이 높은 경우와 편중된 데이터 참조를 보이는 경우에 좋은 성능을 보였다.
최근 고성능 마이크로 프로세서들의 가격 경쟁력에 힘입어 공유 버스 방식의 다중 처리기 시스템이 많이 등장하고 있다. 이들 다중 처리기 시스템들은 주기억장치의 구조에 따라 성능이 크게 달라질 수 있다. 주기억장치의 중요성은 마이크로 프로세서들이 고속화 되어감에 따라 더욱 커지고 있다. 개개의 마이크로 프로세서들을 위한 캐시 메모리가 대부분의 시스템에서 채용되고 있으나 여전히 공유되는 주기억장치의 접근 특성은 다중 처리기 시스템의 성능과 확장성을 제약하는 요소가 된다. 본 논문에서는 파이프라인 방식의 시스템 버스의 효율성을 최대한 유지하면서 주기억장치 구현의 유연성을 제공하는 비동기적 주기억장치의 구조를 제안하며 그 효과를 시뮬레이션을 통하여 보이고 있다. 시스템 버스로는 고속 중형 컴퓨터를 위하여 설계된 HiPi+Bus를 모델로 하고 있으며 Verilog를 이용하여 시뮬레이션 하였다. 이 시뮬레이션을 통하여 제안된 비동기적 주기억장치 구조가 시스템 버스의 사용률을 낮추어 줌으로써 시스템의 성능과 확장성을 향상시킴을 알 수 있었다. 또한 제안된 구조를 구현하기 위한 구현 방법상의 변수들을 평가 하였으며 구현된 주기억장치를 시험 프로그램을 이용한 시험 환경에서 시험하여 그 동작과 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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