Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1993.10a
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pp.15-15
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1993
기존의 부하공유에 대한 연구에서는 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해서 각 처리기의 부하가 동일한 경우(homogeneous workload)와 각 처리기의 부하가 상이한 경우(heterogeneous workload)에 대해서 실험을 하고 있다. 처리기의 부하가 상이한 경우를 실험하기 위해서는 시스템내의 처리기중에서 부하를 발생시키는 처리기의 갯수, 처리기의 부하를 고부하, 저부하로 나뉘어질때 고부하 처리기의 비율, 그리고 각 처리기의 처리속도가 상이한 경우에 일정한 처리속도를 갖는 처리기의 비율의 변화에 따른 알고리즘의 성능을 평가하고 있다. 그러나 기존의 실험은 안정상태(steady state)의 경우에만 한정되어 있어 하루중 시간대에 따라서 처리기의 부하가 증감하는 현상을 보이는 실시스템의 환경을 정확히 반영하기는 어렵우므로 실험환경이 변화하는 시점, 즉 과도상태(transient state)에 대한 알고리즘의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 각 처리기의 부하, 또는 시스템의 부하가 일시적으로 증가,또는 감소하는 과도상태하에서 기존의 부하공유 알고리즘의 동작 특성을 실험을 통해서 분석하였다. 이를 위해 기존의 부하공유 알고리즘중에서 송신자-시작, 수신자-시작, 그리고 송수신자-시작 알고리즘을 대상 알고리즘으로 선정하였으며, 성능평가를 위해서는 제출된 작업의 작업반환시간, 각 처리기에서 대기중인 작업의 평균 갯수와 표준편차를 이용하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.249-251
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1999
해싱 함수를 이용하여 작업을 여러 노드에 분할해서 실행하는 해쉬 기반 병렬 조인 기법에서 Data Skew는 특정 노드에 부하를 집중시키므로 시스템의 성능을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 기본적인 해쉬 기반 조인 기법을 데이터 공유시스템에 적용하고, Data Skew를 해결하기 위하여 동적 작업 할당과 부하가 집중된 노드의 작업을 다른 노드로 재할당하는 작업 재배치 방법을 제안한다. 제안된 기법들의 성능을 분석하기 위하여 모의 실험을 수행하였으며, 모든 노드에서 데이터베이스가 저장된 디스크를 공유하는 데이터 공유 시스템의 겨우 동적 작업 할당과 작업 재배치 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10a
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pp.154-155
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2007
무선 공유기란 NAT(Network Address Translation) 기능을 사용하여 여러 무선 사용자가 인터넷회선 하나를 공유할 수 있게 해주는 장치이다. 여러 개의 무선 공유기를 여러 사용자가 공유하여 사용하는 학교 또는 소규모 사무실 환경에서 사용자들은 무선 공유기들을 임의대로 선택하여 사용할 수 있어서 특정 무선 공유기에 사용자들이 몰리는 현상이 발생할 수 있다. 이러한 경우 무선공유기와 사용자들 사이에 부하 불균형의 문제가 발생한다. 그로 인하여 생기는 문제점중 하나는 사용자가 몰리는 무선 공유기에 속하는 사용자들의 경우 서비스가 원활하지 않다는 점이다. 또 다른 문제점은 무선 공유기 전체 자원 이용률이 낮다는 점이다. 이 문제들을 해결하는 방법으로 본 논문에서는 Multiple SSID를 이용하여 무선 공유기의 대역폭 이용률을 극대화하는 부하 공유 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 주기적으로 각 무선 공유기들의 사용 가능한 대역폭 정보를 Multiple SSID를 이용하여 사용자에게 보여준다. 새로운 사용자는 최대 사용가능한 대역폭을 가진 무선 공유기를 선택한다. 이 방법은 사용자와 라우터들 사이에서 대역폭 활용관점에서 좋은 부하 분산을 가능하게 해준다. 제안한 방법을 ASUS WL 500G 무선 공유기를 이용하여 구현하였으며 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안된 방법이 기존 방법에 비해 대역폭 이용률이 향상되었음을 확인하였다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.12
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pp.3456-3468
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1999
Most of previous parallel join algorithms assume a database partition system(DPS), where each database partition is owned by a single processing node. While the DPS is novel in the sense that it can interconnect a large number of nodes and support a geographically distributed environment, it may suffer from poor facility for load balancing and system availability compared to the database sharing system(DSS). In this paper, we propose a dynamic load balancing strategy by exploiting the characteristics of the DSS, and then extend the conventional hash join algorithms to the DSS by using the dynamic load balancing strategy. With simulation studies under a wide variety of system configurations and database workloads, we analyze the effects of the dynamic load balancing strategy and differences in the performances of hash join algorithms in the DSS.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.355-357
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2002
최근 인터넷이 발달하면서 인터넷 상의 다양한 컴퓨터들을 연결함으로써 이기종 클러스터 환경 구축이 용이해졌다. 이러한 이기종 클러스터 환경에서 알고리즘의 이식성을 높이기 위해서는 네트워크의 특성 및 노드의 이질성에 따른 부하 불균형에 효과적으로 적응할 수 있어야 한다 본 논문에서는 이기종 클러스터 환경에서 Message Passing 방식을 이용한 고성능 클러스터 컴퓨팅 작업 시 최적의 효율을 얻을 수 있는 Enhanced-WF 알고리즘을 제시한다 Enhanced-WF 알고리즘은 부하공유를 위하여 Weighted Factoring 알고리즘을 기반으로 적응할당정책을 적용하는 동시에 네트워크 통신시간과 계산시간을 겹치게 한다. Enhanced-WF 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 이기종 PC클러스터 환경에서 PVM을 이용한 행렬곱셈 프로그램을 이용하였다. 그 결과, Enhanced-WF 알고리즘이 이기종 클러스터 환경에서 Send, GSS, Weighted Factoring 알고리즘과 같은 기존의 부하공유 알고리즘보다 효과적임을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.75-78
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2002
데이타베이스 공유 시스템(Database Sharing System: DSS)은 고성능의 온라인 트랜잭션 처리를 위해 다수 개의 컴퓨터를 연동하는 방식으로 각 노드들은 디스크 계층에서 데이타베이스를 공유한다. DSS를 구성하는 각 노드에 트랜잭션을 할당하는 정책이 잘못될 경우 특정 트랜잭션의 폭주로 노드에 과부하가 발생할 수 있으므로. 각 노드의 성능을 최적화하기 위한 부하 분산이 필요하다. 본 논문에서는 트랜잭션 클래스에서 참조하는 데이터베이스의 핫 셋 크기, 각 노드의 메모리 크기와 CPU 성능, 동시에 실행되는 트랜잭션 수의 변화에 따른 처리량 등을 고려한 동적 부하 분산 기법을 제안한다.
A load-sharing algorithm must deal with load imbalance caused by characteristics of a network and heterogeneity of nodes in Internet-based clustering systems. This paper has proposed the Efficient Load-Sharing algorithm. Efficient-Load-Sharing algorithm creates a scheduler based on the WF(Weighted Factoring) algorithm and then allocates tasks by an adaptive granularity strategy and the refined fixed granularity algorithm for better performance. In this paper, adaptive granularity strategy is that master node allocates tasks of relatively slower node to faster node and refined fixed granularity algorithm is to overlap between the time spent by slave nodes on computation and the time spent for network communication. For the simulation, the matrix multiplication using PVM is performed on the heterogeneous clustering environment which consists of two different networks. Compared to other algorithms such as Send, GSS and Weighted Factoring, the proposed algorithm results in an improvement of performance by 75%, 79% and 17%, respectively.
In this paper, we propose a game theoretic channel sharing model that allocates resources of a base station between MNO(Mobile Network Operator) and MVNO(Mobile Virtual Network Operator) in a fair and efficient manner. Considering the input traffic loads of MNO and MVNO, the proposed model uses the bargaining game theory to allocate channel resources between MNO and MNVO. When the input loads of the carriers are asymmetric, the proposed model increases the resource utilization by allocating more channel resources to the operator with high input load. In addition, the proposed model prevents the quality of service of an operator from degrading even if the input load of the other operators increases excessively.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.112-114
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2001
지금까지 구축 된 공간 데이터들을 각 서버끼리 공유하여 유사한 내용의 공간정보구축을 위만 중복투자를 막고 공간데이터의 활용도를 높이는 방안이 시급하다. 멀티서버 환경에서의 공간데이터의 공유는 데이터의 보안과 사용자 편의성을 고려하여 뷰로 제공되고 관리되어질 수 있다. 분산 된 대용량의 공간데이터에 대해 복잡한 공간연산 처리를 감안한다면 멀티서버 환경에서는 공간 뷰의 실체화가 필수적이다. 본 논문에서는 멀티서버 환경에서의 공간데이터의 유통을 지원하고 공유 된 공간데이터에 대한 사용자 편의성과 네트웍 부하를 고려한 공간 뷰 실체화 기법을 제안한다. 확장 된 공간데이터 디렉토리 서비스(Extended Spatial Data Diretory Service)를 이용하여 각 서버가 공유하는 공간테이블에 대란 정보를 검색하고, 검색 된 징보를 바탕으로 로컬서버는 각 서버에에 직접 접속하여 필요한 영역의 데이터를 얻어 뷰를 생성한다. 이때 공유 공간데이터가 대용량 데이터임을 고려하여 로컬서버는 공간 뷰 성의에 대한 술어를 분리하여 뷰 질의 처리를 각각의 원격서버로 분산시켜 네트웍 부하와 서버의 질의처리 비용을 줄이고 공간 뷰 서버에 실제화 시킴으로써 뷰에 대한 질의처리시 각 서버로의 접근을 데비터의 접근을 줄여 사용자 응-답시간을 최소화한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.3
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pp.51-58
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2007
The shared-nothing multiprocessor architecture has advantages in scalability, this architecture has been adopted in many multiprocessor database system. But, if the data are not uniformly distributed across the processors, load will be unbalanced. Therefore, the whole system performance will deteriorate. This is the data skew problem, which usually occurs in processing parallel hash join. Balancing the load before performing join will resolve this problem efficiently and the whole system performance can be improved. In this paper, we will present an algorithm using merit of very large memory to reduce disk access overhead in performing load balancing and to efficiently solve the data skew problem. Also, we will present analytical model of our new algorithm and present the result of some performance study we made comparing our algorithm with the other algorithms in handling data skew.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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