병렬 및 분산 시스템에서의 최적 고장 허용 자원 배치

Optimal Fault-Tolerant Resource Placement in Parallel and Distributed Systems

  • 김종훈 (충남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이철훈 (충남대학교 컴퓨터공학과)
  • 발행 : 2000.06.15

초록

본 논문에서는 병렬 및 분산 시스템에서 자원을 배치함에 있어서 최소한의 자원 복사(copy)만을 사용하면서 임의의 노드 및 링크 상에서 고장이 발생하더라도 주어진 성능 요건을 만족하게 하는 자원의 최적 배치 방법을 모색하고자 한다. 이러한 성능 요건의 만족과 시스템의 고가용성을 위하여, 모든 노드들에 대하여 최소한의 자원 복사를 사용하여 그 노드나 혹은 인접한 노드 중 적어도 두 개 이상에 자원 복사가 존재해야 하는데, 이것을 본 논문에서는 고장 허용 자원 배치 문제라고 부른다. 병렬 및 분산 시스템은 그래프로 표현할 수가 있다. 여기에서 고장 허용 자원 배치 문제는 그래프 상에서 가장 작은 고장 허용 dominating set을 찾는 문제로 변환이 된다. Dominating set 문제는 NP-complete로 증명이 되어 있으며, 본 논문에서는 A* 알고리즘을 사용하여 상태 공간 탐색 방법으로 최적 배치를 구한다. 또한, 최적 배치를 찾는 데에 걸리는 시간을 단축시키기 위하여, 고장 허용 dominating set의 특성들을 분석하여 유용한 휴리스틱 정보들을 도출한다. 또한 여러가지 정형 그래프와 임의 그래프 상에서의 실험을 통하여, 이들 휴리스틱 정보들을 사용하여 최적 고장 허용 자원 배치를 찾는 데에 걸리는 시간을 상당히 줄일 수 있음을 보인다.

We consider the problem of placing resources in a distributed computing system so that certain performance requirements may be met while minimizing the number of required resource copies, irrespective of node or link failures. To meet the requirements for high performance and high availability, minimum number of resource copies should be placed in such a way that each node has at least two copies on the node or its neighbor nodes. This is called the fault-tolerant resource placement problem in this paper. The structure of a parallel or a distributed computing system is represented by a graph. The fault-tolerant placement problem is first transformed into the problem of finding the smallest fault-tolerant dominating set in a graph. The dominating set problem is known to be NP-complete. In this paper, searching for the smallest fault-tolerant dominating set is formulated as a state-space search problem, which is then solved optimally with the well-known A* algorithm. To speed up the search, we derive heuristic information by analyzing the properties of fault-tolerant dominating sets. Some experimental results on various regular and random graphs show that the search time can be reduced dramatically using the heuristic information.

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참고문헌

  1. O. Kariv and S. L. Hakimi, 'An algorithm approach to network location problems I: the p-centers,' SIAM J. Appl. Math., vol. 37, no. 3, pp. 513-538, Dec. 1979 https://doi.org/10.1137/0137040
  2. R. Cole and U. Vishkin, 'The accelerated centroid decomposition techniques for optimal parallel tree evaluation in logarithmic time,' Algorithmica, vol. 3, pp. 329-346, 1988 https://doi.org/10.1007/BF01762121
  3. X. He and Y. Yesha, 'Binary tree algebraic computation and parallel algorithms for simple graphs,' J. Algorithms, vol. 9, pp. 92-113, 1988 https://doi.org/10.1016/0196-6774(88)90007-7
  4. X. He and Y. Yesha, 'Efficient parallel algorithms for r-dominating set and p-center problems on trees,' Algorithmica, vol. 5, pp. 129-145, 1990 https://doi.org/10.1007/BF01840381
  5. S. Kutten and D. Peleg, 'Fast distributed construction of small k-dominating sets and applications,' J. Algorithms, vol. 28, pp. 40-66, 1998 https://doi.org/10.1006/jagm.1998.0929
  6. A. L. N. Reddy, P. Banerjee, and S. G. Abraham, 'I/O embedding in hypercubes,' Proc. Int'l Conf. on Parallel Processing, pp. 331-338, Aug. 1988
  7. M. Livingston and Q. F. Stout, 'Distributing resources in hypercube computers,' Proc. The 3rd Conf. on Hypercube Concurrent Comp. and Appl., pp. 222-231, Jan. 1988 https://doi.org/10.1145/62297.62324
  8. M. Livingston and Q. F. Stout, 'Perfect dominating sets,' Congressus Numerantium, vol. 79, pp. 187-203, 1990
  9. G. -M. Chiu and C. S. Raghavendra, 'Resource allocation in hypercube systems,' Proc. Dist. Memory Computing Conf., pp. 894-902, April 1990
  10. H. -L. Chen and N. -F. Tzeng, 'Efficient resource placement in hypercubes using multiple-adjacency codes,' IEEE Trans. on Computers, vol. 43, no. 1, pp. 23-33, Jan. 1994 https://doi.org/10.1109/12.250606
  11. P. Ramanathan and S. Chalasani, 'Resource placement in k-ary n-cubes,' Proc. Int'l Conf. on Parallel Processing, vol. 2, pp. 133-140, Aug. 1992
  12. 이철훈, '병렬 및 분산 시스템에서 자원의 최적 k-한도 배치', 정보과학회논문지(A), 제 23 권, 제 7 호, pp. 681-690, July 1996
  13. M. R. Garey and D. S. Johnson, Computers and Intractability : A Guide to the Theory of NP-Completeness. W. H. Freeman and Company, New York, 1979
  14. N. J. Nillson, Problem Solving Methods in Artificial Intelligence. New York: McGraw-Hill, 1971