워크스테이션 클러스터 환경은 그 가격 대 성능비가 일반적으로 MPPS보다 좋고, 그 소프트웨어나 하드웨어가 쉽게 이후에 개선될 수 있기 때문에 병렬처리 분야에서 새로운 대안으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 ‘집단적 입출력 클러스터링 (Collective I/O Clustering)’이라 불리는 워크스테이션 클러스터를 위한 실행사간 라이브러리의 설계 및 구현 방안을 제시한다. 이 라이브러리에서는 통신 및 입출력 시스템 하에서 완벽하게 통합되는 워크스테이션 클러스터 상에서 비정형 응용 프로그램의 입출력을 위해 , 사용자에 친숙한 프로그래밍 모형을 제공한다,. 이 집단적 입출력 클러스터링에서는 두 가지 형태의 입출력 방식이 가능하다 첫 번째 입출력 방식에서 할당되는 모든 프로세서들은 연산 노드뿐만 아니라, 입출력 서버의 역할도 수행하는 형태이다. 두 번째 입출력 방식에서는 오직 일부분의 프로세서들만이 입출력 서버의 역할을 수행하는 형태이다. 그리고 본 논문에서는 통신과 입출력 비용을 최적화하기 위해 압축과 소프트웨어 캐슁 기능을 집단적 입출력 클러스터링에 적용한 결과를 보인다. 모든 성능실험 결과는 아르곤 연구소에서 보유하고 있는 IBM SP2를 사용하여 얻었다.
트레이더 서비스는 서비스를 이용하고자 하는 객체가 서비스를 제공하는 객체에 관한 사전지식이 없더라도 서비스의 특성에 따라 가장 적절한 서비스를 찾아 이용할 수 있게 한다. 이를 위해 트레이더 서비스는 임포터가 요청한 서비스를 임포터, 트레이더, 링크의 정책에 따라 매칭되는 서비스를 지역 트레이더나 타 트레이더와의 연합을 통해 서비스 오퍼를 가공하여 전달한다. 이러한 기존의 트레이더 방식은 임포터가 요청한 서비스 오퍼의 양과 트레이더간 연합에 따라 요청에 대한 결과가 늦게 전달됨으로써 사용자의 대기시간이 길어지고 트레이더의 성능을 저하시킨다. 정확한 서비스 오퍼와 빠른 서비스 제공을 위해 트레이더 서비스의 성능 문제는 트레이더 서비스 구현 시 중요한 기준이다. 본 논문에서는 트레이더 서비스의 성능 저하 문제를 해결하고 최상의 서비스를 제공하기 위해 OMG에서 정의한 임포터와 트레이더의 정책에 새로운 정책을 추가하고, 빠른 서비스 제공을 위한 트레이더 서비스의 향상된 PUTS(PUsh Trader Service) 모델을 제시한다. 또한 모델의 주요 모듈 설계 및 구현을 제시하고, 제안한 모델을 이용하여 트레이더 서비스 시스템을 구현한다. 구현 시스템의 성능 평가를 위해 일반적인 트레이더 서비스 시스템의 유형별로 분석, 평가한다.
본 논문에서는 입출력 응용을 위해 collective I/O 기법을 기반으로 한 실행시간 시스템의 설계, 구현 그리고 그 성능평가를 기술한다. 여기서는 모든 프로세서가 동시에 I/O 요구에 따라 스케쥴링하며 I/O를 수행하는 collective I/O 방안과 프로세서들이 여러 그룹으로 묶이어, 다음 그룹이 데이터를 재배열하는 통신을 수행하는 동안 오직 한 그룹만이 동시에 I/O를 수행하는 pipelined collective I/O 등의 두 가지 설계방안을 살펴본다. Pipelined collective I/O의 전체 과정은 I/O 노드 충돌을 동적으로 줄이기 위해 파이프라인된다. 이상의 설계 부분에서는 동적으로 충돌 관리를 위한 지원을 제공한다. 본 논문에서는 다른 노드의 메모리 영역에 이미 존재하는 데이터를 재 사용하여 I/O 비용을 줄이기 위해 collective I/O 방안에서의 소프트웨어 캐슁 방안과 두 가지 모형에서의 chunking과 온라인 압축방안을 기술한다. 그리고 이상에서 기술한 방안들이 입출력을 위해 높은 성능을 보임을 기술하는데, 이 성능결과는 Intel Paragon과 ASCI/Red teraflops 기계 상에서 실험한 것이다. 그 결과 응용 레벨에서의 bandwidth는 peak point가 55%까지 측정되었다.Abstract In this paper we present the design, implementation and evaluation of a runtime system based on collective I/O techniques for irregular applications. We present two designs, namely, "Collective I/O" and "Pipelined Collective I/O". In the first scheme, all processors participate in the I/O simultaneously, making scheduling of I/O requests simpler but creating a possibility of contention at the I/O nodes. In the second approach, processors are grouped into several groups, so that only one group performs I/O simultaneously, while the next group performs communication to rearrange data, and this entire process is pipelined to reduce I/O node contention dynamically. In other words, the design provides support for dynamic contention management. Then we present a software caching method using collective I/O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performance for I/O above what has been possible so far. The performance results are presented on an Intel Paragon and on the ASCI/Red teraflops machine. Application level I/O bandwidth up to 55% of the peak is observed.he peak is observed.
본 논문은 네트워크 침입 탐지 시스템에서 CAM 및 해시 구조 기반 알고리듬의 비용 한계를 극복하기 위해 RAM을 이용한다. RAM을 이용한 기존 알고리듬의 다중 엔트리 처리 시 실시간 처리속도 지연 문제를 보완한 새로운 패턴 매칭기를 제안한다. 제안된 패턴 매칭기는 Merge FSM 알고리듬을 적용하여 스테이트의 수를 줄이고, RAM을 사용하기 위해 스테이트 블록과 엔트리 블록을 포함한다. 입력된 문자열과 비교할 엔트리문자열이 여러개 존재할 때 엔트리 블록에서 입력된 문자열과 엔트리 문자열들을 동시에 비교한다. 제안된 패턴 매칭기는 Snort 2.9 규칙을 이용하여 검증하였다. 실험결과 기존 탐색 방법과 비교하여 메모리 접근 빈도가 15.8% 감소하였고, 전체 메모리 크기는 2.6% 증가하였으며, 처리속도는 47.1% 증가하였다.
대부분 병렬처리 시스템에서 성능 파라미터는 복잡하고 프로그램의 수행 시 예견할 수 없게 변하기 때문에 컴파일러가 프로그램 수행에 대한 최적의 성능 파라미터들을 컴파일 시에 결정하기가 힘들다. 본 논문은 병렬 처리 시스템의 프로그램 수행 시, 변화하는 시스템 성능 상태에 따라 전체 성능이 최적화로 적응하는 적응 수행 방식을 제안한다. 본 논문에서는 이 적응 수행 방식 중에 적응 프로그램 수행을 위한 이론적인 방법론 및 구현 방법에 대해 제안하고 적응 제어 수행을 위해 프로그램의 데이타 공유 단위에 대한 적응방식(적응 입도 방식)을 사용한다. 적응 프로그램 수행 방식은 프로그램 수행 시 하드웨어와 컴파일러의 도움으로 프로그램 자신이 최적의 성능을 얻을 수 있도록 적응하는 방식이다. 적응 제어 수행을 위해 수행 시에 병렬 분산 공유 메모리 시스템에서 프로세서 간 공유될 수 있은 데이타의 공유 상태에 따라 공유 데이타의 크기를 변화시키는 적응 입도 방식을 적용했다. 적응 입도 방식은 기존의 공유 메모리 시스템의 공유 데이타 단위의 통신 방식에 대단위 데이타의 전송 방식을 사용자의 입장에 투명하게 통합한 방식이다. 시뮬레이션 결과에 의하면 적응 입도 방식에 의해서 하드웨어 분산 공유 메모리 시스템보다 43%까지 성능이 개선되었다. Abstract On parallel machines, in which performance parameters change dynamically in complex and unpredictable ways, it is difficult for compilers to predict the optimal values of the parameters at compile time. Furthermore, these optimal values may change as the program executes. This paper addresses this problem by proposing adaptive execution that makes the program or control execution adapt in response to changes in machine conditions. Adaptive program execution makes it possible for programs to adapt themselves through the collaboration of the hardware and the compiler. For adaptive control execution, we applied the adaptive scheme to the granularity of sharing adaptive granularity. Adaptive granularity is a communication scheme that effectively and transparently integrates bulk transfer into the shared memory paradigm, with a varying granularity depending on the sharing behavior. Simulation results show that adaptive granularity improves performance up to 43% over the hardware implementation of distributed shared memory systems.
서비스지향 컴퓨팅 시스템은 시스템의 기능적 단위인 서비스들을 재사용함으로 해서 개발 시간과 노력을 줄이는 특성 때문에 분산 환경이 일반화 되면서 더욱 중요하게 부각되고 있다. 서비스의 재사용은 서비스들 간의 느슨한 결합에 의하여 효과적으로 이루어질 수 있다. 그러나 상속 및 포함 관계와 같은 객체지향 시스템의 강한 연관 관계들은 객체들 간에 강한 결합을 생성한다. 상속 관계와 포함 관계가 없는 컴포넌트 기반의 시스템은 컴포넌트들 간에 느슨한 결합을 생성한다. 그리하여 컴포넌트 인터페이스들에 의해서 제공된 기능을 사용해서 실시간에 서비스지향 시스템의 서비스를 실현한다. 따라서 컴포넌트기반 시스템은 기능적 서비스 단위들을 효율적으로 제공하기 위하여 서비스지향 컴퓨팅 시스템으로 확장될 필요가 있다. 또한, 서비스지향 컴퓨팅 시스템을 지원하는 기존의 방법들은 서비스 계층의 명확한 분류 및 서비스 계층에 따른 명확한 서비스 식별 가이드라인 그리고 서비스 계층 간의 매핑 방법을 제시하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 비즈니스 관점의 서비스와 구현 관점의 서비스를 계층으로 나누어 분류하고 서비스 식별 가이드라인 및 각 계층의 서비스들 간의 매핑을 제안한다. 즉, 우리는 서비스 계층과 다양한 크기의 서비스 식별 방법을 연구하고, 각 계층의 서비스들 간의 매핑 방법을 도출한다. 이를 기반으로 기존 컴포넌트 기반 시스템을 서비스 지향 컴퓨팅 시스템으로 확장할 수 있다.
To perform the engagement level simulation between the underwater vehicle model and the surface model those are constituted with various systems/ sub-systems, we implemented four different federates as a federation according to the IEEE 1516 HLA (High Level Architecture) protocol that is the international standard in the distributed simulation. Those are CFCS (Command and Fire Control System) federate, motion federate, external entities (torpedos, countermeasure and surfaceship) federate, and visualization federate that interacts with OSG (Open Scene Graph)-based visualization rendering module. In this paper, we present the detailed method about the model constitution for discrete event simulation in the distributed environment. For the sake of this purpose, we introduce the DEVS (Discrete Event System Specification)-HLA-based modeling method of the CFCS federate that reflects not only the interations between models, but also commands from user and tactics manager that is separated from the model. The CFCS federate makes decisions in various missions such as the normal diving, the barrier misision, the target motion analysis, the torpedo launch, and the torpedo evasion. In the perspective of DEVS modeling, the CFCS federate is the coupled model that has the tactical data process model, command model and fire control model as an atomic model. The message passing and time synchronization with other three federates are settled by the $m\ddot{a}k$ RTI (Runtime Infrastructure) that supports IEEE 1516. In this paper, we provides the detailed modeling method of the complicated model that has hierarchical relationship such as the CFCS system in the submarine and that satisfies both of DEVS modeling method for the discrete event simulation and HLA modeling method for the distributed simulation.
최근 대용량 데이터를 프로그램 자체에서 생성시키면서 구동되는 빅데이터 프로그램, 머신 러닝 프로그램 같은 응용 프로그램의 사용이 일상화됨에 따라 기존의 메인 메모리만으로는 메모리가 부족하여 프로그램의 빠른 실행이 어려운 경우가 발생하고 있다. 특히, 코로나 변이 바이러스 발생으로 염기서열 전체의 유전 변이 여부를 분석해야 하는 상황에는 더욱 빠르게 결과를 도출해야 하는 필요성이 대두되었다. 대용량 데이터를 병렬실행으로 빠른 결과를 필요로 하는 전장유전체(WGS; Whole Genome Sequencing) 분석 방법에 기존 SSD에서 대용량 데이터를 처리하는 것이 아닌 자체 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에 적용하여 성능을 측정한 결과 기존 SSD 시스템에 비해 16%의 성능 향상이 있었다. 그리고, 그 외의 다양한 벤치마크 시험에서도 워크플로우의 task별 SortSampleBam, ApplyBQSR, GatherBamFiles등 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서도 SSD를 사용한 경우보다 IO 성능이 각각 92.8%, 80.6%, 32.8% 실행시간 단축을 보였다. 전장유전체파이프라인 분석같이 대용량 데이터 분석시 본 연구에서 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서 분석할 경우 런타임(run time)시 발생하는 측정 지연을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
센서 네트워크에서는 데이터의 실시간 처리가 중요한 요소 중의 하나이다. 각 노드들이 감지한 데이터들은 정해진 시간 내에 전송 되어야만 필요한 시기에 정확한 처리가 가능하다. 따라서 노드들이 데이터를 정해진 시간 내에 제대로 전달하고 있는가를 점검하는 것은 매우 중요하다. 최근 리얼타임 임베디드 시스템이 점점 더 정확해져서 신뢰성 있고 정교한 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 임베디드 시스템의 본래의 복잡함 때문에 물리세계에서의 예측의 어려움과 안전한 설계의 어려움은 런타임에서 시스템 제약사항에 위배되는 것과 예상치 못한 상황을 야기시키는 원인이 된다. 각 노드들이 감지한 데이터를 정해진 시간 내에 전달해야 필요한 시기에 적합한 처리가 가능하기 때문에 본 논문에서는 데이터 전송시간에 대한 모니터링을 통하여 센서 네트워크에 존재하는 노드들이 허용시간 범위 내에서 서버로 데이터를 전송하고 있는가를 확인하기 위한 데이터 전송시간 분석 시스템을 구현 하였다. 시스템 구현을 위하여 데이터 전송시간 분석을 위한 절차를 제시했고, 제시한 절차에 따라 전송시간을 분석하기 위해 필요한 시간차 분석 방법, 데이터 송수신 시간 수집 방법 및 데이터 전송시간 계산 방법을 제시했다.
인터넷 상의 웹 응용 프로그램은 불특정 다수의 사용자가 접근할 수 있기 때문에 보안상의 위험이 가중된다. 특히, 응용 프로그램의 소스코드에 보안 취약성이 있을 경우에는 침입 탐지 시스템과 같은 시스템 수준의 방어가 어렵기 때문에 이를 미리 제거하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 웹 응용 프로그램의 대표적인 소스 코드 취약성인 PHP 파일 삽입 취약성을 자동으로 검출할 수 있는 정적 분석기의 구현에 대해 다룬다. 본 연구에서는 의미 기반의 정적 분석을 사용하여 소스 코드의 취약성을 미리 자동으로 검출하고 수정하도록 함으로써, 기존의 침입 테스트 기법이나 응용 프로그램 방화벽 사용과 다르게 보안 취약성을 안전하게 제거하면서 추가적인 실행 시간 부하를 피하고자 하였다. 이를 위하여 의미 기반 분석 방법인 요약 해석 방법론을 적용했으며, PHP 삽입 취약성에 최적화된 요약 분석 공간을 설계하여 사용함으로써 PHP의 특성인 복잡한 문자열 기반 자료 흐름을 효과적으로 처리하면서 목적으로 하는 취약성을 효과적으로 검출할 수 있었다. 프로그램의 취약성 분석 결과는 Java GUI 도구를 통해 확인할 수 있으며, 분석된 취약성 지점에서의 메모리 상태 및 계산 정보도 같은 도구를 사용해 확인할 수 있다. 구현된 분석기의 취약성 검출의 정확성과 실행 속도를 검증하기 위하여 공개된 PHP 프로그램을 사용하여 성능 실험을 수행하였으며, 이를 통해 구현된 분석기의 실용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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