Abstract
Grid computing, a mechanism which uses heterogeneous systems that are geographically distributed, draws attention as a new paradigm for the next generation operation of parallel and distributed computing. The importance of grid computing concerning communication cost is very huge because grid computing furnishes uses with integrated virtual computing service, in which a number of computer systems are connected by a high-speed network. Therefore, to reduce the execution time, the scheduling algorithm in grid environment should take communication cost into consideration as well as computing ability of resources. However, most scheduling algorithms have not only ignored the communication cost by assuming that all tasks were dealt in one cluster, but also did not consider the overhead of communication cost when the tasks were processed in a number of clusters. In this paper, the functions of original scheduling algorithms are analyzed. More importantly, the functions of algorithms are compared and analyzed with consideration of communication cost within the co allocation environment, in which a task is performed separately in many clusters.
지역적으로 분산되어 있는 이기종의 시스템들을 하나로 묶어 사영하는 그리드 컴퓨팅이 차세대 병렬.분산 연산을 위한 새로운 패러다임으로 관심을 끌고 있다. 고속 네트워크로 연결된 다수의 컴퓨터 시스템이 사용자에게 통합된 가상의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 그리드 시스템은 통신비용에 대한 중요성이 매우 크다. 따라서 그리드 환경에서 스케줄링 알고리즘은 작업의 실행시간을 단축하기 위하여 자원들의 연산능력과 함께 통신에 대한 비용을 고려하여야 한다. 그러나 현재까지 발표된 대부분의 스케줄링 알고리듬들은 작업이 한 클러스터에서 처리되는 것을 가정함으로써 통신비용을 무시하였으며, 작업이 다수의 클러스터에 분산되어 처리되는 경우에도 통신비용에 관한 오버헤드를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 그리드 시스템에 적합한 기존 스케줄링 알고리즘들의 성능을 분석하였으며, 작업이 다수의 클러스터에 분산되어 수행되는 co-allocation 환경에서 통신비용을 고려하여 알고리즘들의 성능을 비교하고 분석하였다.