In multi-server environment there are many servers which are able to process job requests. So we bave to design a mechanism that selects appropriate servers for processing each job request while maximizing server throughput and minimizing average response time of requests. Conventional methods ac~ opt the load of each server as criteria of server selection. that is, they select a server whose load is not bigger than the others. In this work we propose an approach that uses the degree of server performance, server load and the estimated service time of requested job as guidelines of server selection. We incorporate fuzzification techniques and expert knowledge in this approach. Comparing the performances c~f our approach to that of conventional one, experiments show that the proposed approach provides better performances.
다중 서버 환경이란 어떤 작업이 처리될 수 있는 서버가 다수 존재하는 환경을 할한다. 이러한 환경에서는 사용자의 요구를 처리하는 서버를 결정하는데 있어 시스템의 전체 성능을 극대화 시키고 요구들의 응답 시간을 최소화 하여야 한다. 이과정에서 기존에는 서버 부하량만을 기준하여 최소 부하를 지닌 서버를 선정하고 있다. 본 논문에서는 서버의 성능 정도와 부하 정도 그리고 서비스 수행 시간의 크기를 퍼지화하고 전문가 지식을 사용하는 새로운 서버 선정 방법을 제시한다. 퍼지 기법을 사용함으로써 기존 방법에 비하여 우수한 성능을 보임을 실험을 통해 보인다.
