정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)

  • 제23권1호
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  • Pages.45-56
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  • 2017
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  • 2383-6318(pISSN)
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  • 2383-6326(eISSN)
한국정보과학회 (Korean Institute of Information Scientists and Engineers)
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대용량 천문 관측 자료처리를 위한 클라우드 기반 자동화 시스템

Cloud-Based Automation System to Process Data from Astronomy Observation

  • 염재근 (한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨터개발센터 기술원) ;
  • 유정록 (한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨터개발센터) ;
  • 임홍서 (한국천문연구원 우주위험감시센터) ;
  • 김명진 (한국천문연구원 우주위험감시센터) ;
  • 박진태 (한국천문연구원 행성과학그룹) ;
  • 이희재 (한국천문연구원 행성과학그룹) ;
  • 문홍규 (한국천문연구원 행성과학그룹) ;
  • 최영준 (한국천문연구원 행성과학그룹) ;
  • 노동구 (한국천문연구원 우주위험감시센터) ;
  • 오영석 (한국천문연구원 행성과학그룹) ;
  • 배영호 (한국천문연구원 우주위험감시센터)
  • 투고 : 2016.09.06
  • 심사 : 2016.10.24
  • 발행 : 2017.01.15
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초록

천문학 분야에서 광시야망원경을 통해 관측된 자료들의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 그러나 고정된 소규모의 컴퓨팅 환경과 자료 분석 도구들의 복잡성은 대용량 관측 자료들을 효율적으로 처리하는데 어려움을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 대용량 천문 관측 자료처리를 위한 클라우드 기반의 자동화 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 관측 자료 분석에 필요한 워크플로우 템플릿의 관리 및 실행 제어를 위한 워크플로우 실행 관리자(Workflow Execution Manager)와 관측 자료 분석 요청 량에 따라 동적으로 계산자원의 할당/반납이 가능한 탄력적 자원 관리자(Elastic Resource Manager)로 구성된다. 또한 동적 자원 할당 추이, 시스템 부하 등의 다양한 실험 및 결과 분석을 통해 제안한 시스템의 유효성을 검증하고, DEEP-SOUTH 스케쥴링 시스템에의 적용 사례를 기술한다.

In astronomy, the amount of data generated using wide-field optical telescope has increased exponentially. However, the fixed-size small-scale computing environment and the complexity of data analysis tools, results in difficulties to process the massive observation data collected. To resolve this problem, we propose a cloud-based automation system for the efficient processing of the enormous data gathered. The proposed system consists of a Workflow Execution Manager which manages various workflow templates and controls the execution of workflows instantiated from theses templates, and an Elastic Resource Manager that dynamically adds/deletes computing resources, according to the amount of data analysis requests. To show the effectiveness of our proposed system, we exhaustively explored a board spectrum of experiments, like elastic resources allocation, system load, etc. Finally, we describe the best practice case of DEEP-SOUTH scheduling system as an example application.

키워드

과제정보

연구 과제번호 : 남천 황도대 집중탐사연구

연구 과제 주관 기관 : 한국천문연구원

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