네트워크 기술의 발전과 더불어 새로운 멀티미디어 서비스가 급속히 늘어남에 따라 네트워크 관리는 더욱 복잡해지고 있다. 새로운 네트워크 관리 시스템의 플랫폼을 정의하려는 노력으로 분산 처리와 객체 지향 모델링 등의 정보 기술을 이용한 TINA 시스템이 출현하였다. 특히, TINA는 DPE(Distributed Processing Environment)를 기반으로 하므로 개방된 통신 시장의 범주에서 네트워크 및 서비스를 관리할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 CORBA를 이용하여 TINA DPE를 구현한 네트워크 관리 시스템에서 다양한 CORBA 객체들을 연동하기 위한 MIB/MIT의 구현 방안을 제안한다. 제안한 구현 방안은 분산 컴포넌트 기반의 TINA 시스템을 위한 MIB/MIT의 분산 관리 방안을 제공하며, MIT에 대해 CORBA Naming Service를 이용하여 Scoping과 Filtering 기능을 지원할 수 있다는 장점을 갖는다.
본 논문은 분산 트랜잭션 처리 시스템에서 분산 트랜잭션들이 사용한 자원들을 들을 일관성 있게 유지하는 검사점 설정 및 오류 복구 기법에 관한 연구이다. 기존 의 방법과 비교하여 제안하는 검사점 설정 방법은 검사점을 설정하는 동안 수행되고 있는 분산 트랜잭션들에 간섭 현상과 저장 비용을 최소화 할 수 있고, 검사점을 설정 하기 위한 별도의 메세지를 사용하지 않기 때문에 추가의 검사점을 설정하기 위한 메세지 비용이 없다. 또한 제안하는 알고리즘은 도미노 현상과 순환적 재시작 현상을 제거할 수 있다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 정확성과 성능을 설명하였다.
분산 애플리케이션을 위한 다계층 모델 또는 분산 아키텍처를 개발하기 위해서는 웹디자이너와 페이지 작성가의 역할 분리, 엔터티 정의와 사용에 대한 고려, 데이터베이스 연결 및 관리, 트랜잭션 처리 둥 여러 가지 사항을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 분산 애플리케이션 개발시 여러 고려사항에 대한 해결책으로 웹 계층 오브젝트 모델링 방법을 사용하는 DONSL(Data Server of Non SQL-Query) 아키텍처를 제안한다. 이 아키텍처는 트랜잭션 처리를 지원하고 웹 계층과 DBMS 사이에는 질의 로직을 단순화하는 방법을 통해 성능을 보장하는 구조이다. 제안한 개념적인 프레임웍은 각 계층(tier)의 작업을 단순화시키고 엔터티와 DAO(Data Access Object)를 제거시킴으로서 중대규모 사이트 구현을 용이하게 하는 방법을 제공한다.
이 논문은 MMORPG(Massively Multiplayer Online Role-Playing Games)을 지원하는 새로운 분산처리기법을 제안한다. 그러나 기존의 분산게임서버들은 핫스팟, 폭주 그리고 일반적으로 발생하는 서버오류와 같은 문제들을 갖고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 제안하는 기법은 가상세계를 보다 작은 구역으로 나누고, 각 나누어진 구역은 다른 서버에 의해 처리된다. 본 논문은 모든 게임서버들과 사용자들 간에 요청되는 대역을 줄이는 기법을 제안한다. 또한 이 기법은 각각 다른 서버에 의해 제어되는 구역에 있는 사용자들 간에 끊임이 없는 통신을 제공한다. 우리는 다양한 성능평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 보인다.
고성능 컴퓨터들의 대량 보급으로 인해 다양한 종류의 분산 자원이 주위에 산재해 있다. 이러한 분산 자원을 이용하는데 각 분야별 시스템들의 개념, 모듈, 운영 및 관리를 배제하고 사용할 수 있다면 최소한의 비용으로 분산 자원을 사용할 수 있을 젓이다. 이에 '분산환경에 적용될수 있는 DVM 및 DESPL의 제안'을 통해 제안된 내용중 그 일부를 수용하여 SDVM을 설계 및 구현한다. SDVM을 이용하는 사용자는 분산 환경의 개념없이 최소한의 비용으로 분산된 자원을 사용할 수 있다.
Due to the data processing development by the computer, the early warning system recently has made a remarkable evolution in its functions and performance as a component of the communication and control system which is also supported by the computer communication and intelligence system. In this paper it is presented that a integrated data processing system is designed to integrate the information sent from the various radar systems which constitute an early warning system. The suggested system model of this paper is devided into two types of structures, the centralized model and the distributed model, according to the data processing algorithm. We apply the queueing theory to analyse the performance of the designed models and the OPNET system kernel to make the analysing program with C language. From the analysis of the queueing components by applying the analysis programs to the designed systems, we got the tendancies and characteristics of both models, that is, a fast data processing performance of the distributed model and a stable data processing capability of the centralized model.
In this paper, a cache mechanism is proposed to improve the speed of query processing in distributed director database systems. To decrease search time of requested objects and query processing time. query requests and results about objects in a remote site are stored in the cache of a local site. Cache system architecture is designed according to the classified information. Cache schema are designed for each cache information. Operational algorithms are developed for meta data cache which has meta data tree. This tree improves the speed of query processing by reducing the scope of search space. Finally, performance evaluation is performed by comparing the proposed cache mechanism with X500.
대용량의 테이블을 수평적으로 분할하여 서로 다른 데이터베이스에 저장함으로써 데이터를 분산 저장하고 처리할 수 있는 방법을 샤딩이라 한다. 샤딩된 데이터에 대한 집계 또는 분석 함수를 적용하여 전체 결과를 얻기 위해서는 여러 곳으로 분산된 데이터에 대한 지역 결과를 통합하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 오픈 소스 DBMS의 하나인 큐브리드(CUBRID)의 샤딩 기술을 이용하여 분산된 부분 집계함수를 통합 처리하는 모듈을 설계하고 구현하는 방법에 대해 소개한다. 이 통합 모듈을 통해 여러 곳으로 샤딩된 데이터에 대하여 집계 및 분석 함수를 이용한 분석이 가능하도록 하였고, 단일 데이터베이스를 사용한 분석 성능과의 비교를 통해 샤드 분산 데이터베이스를 사용한 집계 계산이 효율적임을 보인다.
IT기술의 발달로 인해 생성되는 데이터의 양은 매년 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 대한 대안으로 분산시스템과 인-메모리 기반 빅데이터 처리 기법의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존 빅데이터 처리 기법들의 처리 성능은 노드의 수와 메모리 용량이 증가될수록 보다 빠르게 빅데이터 처리한다. 그러나 노드의 수의 증가는 빅데이터 인프라 환경에서 장애발생 빈도가 높아지며, 인프라 관리 포인트 및 인프라 운영비용도 증가된다. 또한 메모리 용량의 증가는 노드 구성에 대한 인프라 비용이 증가된다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 처리율 향상을 위한 인-메모리 기반 하이브리드 빅데이터 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분산시스템 처리기법에 Combiner 단계를 추가하고, 그 단계에서 인-메모리 기반 처리 기술을 적용하여 기존 분산시스템 기반 빅데이터 처리기법에 비해 빅데이터 처리시간을 약 22% 감소시켰다. 향후, 제안하는 기법의 실질적인 검증을 위해 더 많은 노드로 구성된 빅데이터 인프라 환경에서의 현실적 성능평가가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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