본 논문에서는 자연계에 존재하는 동기화 현상에 착안하여 무선 네트워크를 위한 자율적 부하균형 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 무선 접속 서비스를 제공하는 셀 사이의 부하균형 문제를 자연계 동기화 현상을 이용하여 모델링 한 후 각 셀들이 이웃 셀과의 부하 차이에 따라 자율적으로 부하를 분배하기 위한 알고리즘을 설계한다. 모의실험을 통해 제안 기법을 이용하여 각 셀들이 자신의 지역적 정보만을 이용하여 자율적으로 부하 분배 여부를 결정하더라도 셀 간 부하균형을 이룰 수 있다는 것을 검증하였다.
분산시스템에서 비집중화된 방법으로 부하균형을 유지하기 위해서는 네트워크상의 각 노드는 다른 노드들의 부하상태정보를 가져야만 한다. 네트워크상에 v 개의 노드가 존재할 때 모든 노드간에 부하정보를 교환하기 위해서는 $Ο({v^2})$의 트래픽 오버헤드가 필요하게 된다. 이 논문에서는 분산된 노드간에 동기적으로 동작하는 부하균형 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저 SBIBD(Symmetric Balanced Incomplete Block Design)에 근거하여 (v,k+1,1)구조에 의해 $v={k^2}+k+1$ 개의 노드간의 통신을 위해 2k 정규그래프 구조를 갖는 네트워크 토폴로지를 구성하였다. 이 망에서 동작하도록 고안된 부하균형 알고리즘은 Ο(v√v)의 메시지 오버헤드를 가지면서 각각의 노드가 v개의 모든 노드에 대한 부하상태정보를 가지도록 한다. 또한 이 알고리즘은 모든 링크가 부하상태정보 전송을 위해 √v의 동일한 트래픽을 갖도록 설계되었다.
네트워크의 보편화와 개인용 컴퓨터의 고급화를 통한 가용 자원의 확장은 분산 컴퓨팅환경에서 작업 부하 균형의 성능 향상을 기대할수 있게 되었다. 하지만 이를 현실화시키기 위해서 다음과 같은 제약 사항을 극복해야 한다. 첫째 네트워크 연결된 각각의 시스템은 이질적인 하드웨어와 운영체제로 구성되어있다. 둘째 네트웍 대역폭의 격심한 변화가 존재하며 상이한 시스템 성능 차이가 존재한다. 셋째 어플리케이션의 요구조건이 상이하다. 본 논문에서는 작업부하 균형에 이동 에이전트 패러다임을 적용하며 위의 문제점을 해결하기 위하여세가지의 사항을 추가한다. 1)이질적인 분산 컴퓨팅 환경에 어플리케이션을 동적으로이식하기 위하여 분산 객체 지향 미들웨어인 CORBA[1] 기반 MASIF[2]를 이용한다. 2)유휴 자원정보에 기반한 어플리케이션의 동적배치를 위하여 지원 감지 모니터링을 실행한다. 3) 다양한 어플리케이션의 요구 조건을 만족시키기 위하여 다양한 모니터링 알고리즘을 동적으로 로드하는 자바 객체, MonitorHandler를 제안한다. 제안한 프레임워크의 실효성을 검증하기 위하여 프로토타입 어플리케이션을 구현하였다. 실험 결과 유휴 자원을 고려한 동적 배치가 정적배치나 초기 정보에 의한 단 한번의 배치보다 각각 57% 와 26%의 성능 향상을 보였다. 제안하는 프레임워크는 작업부하 균형 어플리케이션의 개발을 용이하게 하며 범용성과 확장성을 제공한다.
클라우드 시스템에 대한 현재의 연구들은 대규모 시스템 구현에 있어서 클라우드 구성요소들 간의 적절한 상호작용에 집중되어 있다. 그러나 이러한 시스템들은 속성을 기반으로 한 유사한 서비스 제공자들을 그룹화 하거나 효율적인 자원공유를 향상시키기 위한 지능적인 부하분산과 같은 지능적 기법을 제공하지 않는다. 본 논문은 클라우드 제공자를 그룹화하여 효율적인 서비스 가상화를 제공하여 서비스 프로비저닝을 향상시킨다. 클러스터 분석에 기반한 클라우드 서비스 제공자의 그룹화는 유사하거나 관련된 서비스를 하나의 그룹으로 만든다. 동적인 부하 균형화는 클라우드 시스템의 서비스 프로비저닝을 지원하며 동적인 기법을 사용하여 그룹내에서 부하분산을 담당한다. 제안한 가상화 기법(GRALB)은 다른 기법에 비해 메시지 오버헤드나 성능 면에서 좋은 결과를 보였다.
유비쿼터스 헬스케어에서 지능형 의사결정지원 및 빠른 진단결과를 제공하기 위한 자동진단은 일반적으로 에이전트 시스템에 의해 수행된다. 본 연구에서는 이동에이전트기술을 사용하여 저 부하 노드에 효율적으로 프로세스를 이주시켜 부하를 분산시키도록 유비쿼터스 헬스케어시스템을 설계하였다. 또한 실시간 자동진단시스템을 지원하는 이동에이전트 중심의 유비쿼터스 헬스케어 기술을 위한 프레임워크를 제시하며, 효율적인 자원활용을 고려하여, 노드들 내에 있는 프로세스의 부하분산을 위한 균형화된 클러스터링을 제안한다. 제안한 알고리즘은 시스템의 부하분산이 최소화될 때까지 과부하된 노드를 선택하여 프로세스를 가까운 노드에 이주시킨다. 제안한 균형화 클러스터링은, 가까운 노드에 이주시킴으로써 메시지오버헤드를 감안할 때, 효율적으로 프로세스를 모든 노드에 분산시킨다.
최근 스마트 자동차, 스마트폰과 같은 다양한 소스로부터 공간 빅데이터 스트림을 수집하는 것이 매우 용이해졌다. 공간 데이터 스트림은 편중되고 동적으로 변화하는 분포를 지니기 때문에 전체 부하가 분산 클러스터 내의 작업자들에게 효율적으로 분배되지 않을 경우 전체 시스템의 성능이 저하된다. 본 연구에서는 공간 데이터 스트림에 특화된 부하 균형화 알고리즘인 적응적 공간 키 그룹핑(ASKG)을 제안한다. ASKG의 핵심 아이디어는 공간 데이터 스트림의 최근 분포를 학습하고 이를 기반으로 향후 유입되는 데이터 스트림이 각 작업자에게 고르게 분배되도록 하는 새로운 그룹핑 스키마를 제안하는 것이다. 이를 공간 분포의 변화에 맞춰 주기적으로 반복함으로서 적응적으로 부하 불균형을 해결할 수 있다. 실제 데이터셋에 대해 작업자의 수, 입력 속도, 공간 질의 처리 시간을 변화시키며 성능을 평가한 결과, 대안 알고리즘 대비 제안 방법이 부하 불균형, 처리량, 지연 시간에서 높은 개선효과를 보였다.
대용량 볼륨 데이타를 가시화하는 효과적인 방법인 후-정열 병렬 렌더링은 부하균형에 의해 성능이 결정된다. 기존의 정적 데이타 분할 방법은 태스크 병렬성만의 관점에서는 자기균형을 쉽게 얻을 수 있었지만, 데이타 내부의 빈 공간을 고려하지 않았기 때문에 데이타 병렬성의 관점에서는 심각한 불균형을 초래할 수 있었다. 본 논문은 태스크 병렬성과 데이타 병렬성이 함께 고려된, 적응적이며 확장적인 부하 균형 기법을 제안한다. 우리는 계층적 자료 구조인 옥트리와 BSP-트리를 효과적으로 결합하여 볼륨 데이타의 실제 영역만을 추출하여 렌더링 노드들로 균등하게 분산시켰으며, 각 렌더링 노드들에서는 3차원 클러스터링 알고리즘을 적용하여 렌더링 순서를 효과적으로 결정하였다. 제안하는 방법은 기존의 정적 데이타 분산 기법에 비해 최대 22배의 병렬성을 높였고 동기화 비용을 낮추어 렌더링 성능을 크게 향상시켰음을 실험을 통해 알 수 있었다.
서버 가상화 기술에 의한 서버 통합은 효율적인 자원 사용에 따른 비용적인 장점이 있다. 그러나 하나의 물리적 장치에 여러 개의 서버가 가상머신으로 함께 동작함으로써 더욱 복잡한 부하특성을 가지게 되었다. 따라서 이를 해결하기 위한 효율적인 자원관리 방법이 요구된다. 이러한 문제에 대한 해결방법으로 제안된 것이 가상머신 이동(live migration)[1,2]을 이용한 가상머신 동적 재배치 기법이다[3,4]. 본 논문은 가상머신 동적 재배치 알고리즘에 있어서 각 자원요소(CPU, network I/O, memory)들의 활용률을 다차원 공간상에서 분석하여 조율함으로써 서버통합의 자원 효율성을 증가시키는 방법(Server consolidation optimizing algorithm)을 제안하고 있다. 실험을 위해서 여러 대의 통합서버와 수많은 서비스를 생성하여야 하는 어려움이 있기 때문에 본 논문에서는 기업환경에서의 서버 가상화 프로젝트 경험을 바탕으로 서버의 부하변화와 유사한 패턴의 모니터링 데이타들을 정의하여 수치적인 시뮬레이션을 통해 sandpiper[3]와 SCOA 알고리즘의 부하 균형에 대한 효율성을 비교하였다.
본 논문에서는 라운드 로빈 알고리즘을 적용한 부하균형기법을 보이고 있다. 이를 위하여 2개의 패키지(패킷 캡춰와 라운드로빈 테스트 패키지)를 구현하였으며, 이러한 구현 패키지 S/W에 의해 본 연구 실험의 가상연결구조(데이터 생성기, 가상서버, 서버1,2,3) 에서 발생하는 패킷의 량을 측정한 것으로 서버1,2,3으로 트래픽 분산여부를 파악할 수 있었으며, 구현된 라운드로빈 부하균형 모니터링 시스템의 기능으로는 데이터의 수신량, 패킷량 표현, 패킷량 그래프 표현, 라운드 로빈 테스트, 시스템 모니터링 기능이 있다. 실험결과는 들어오는 데이터의 크기가 많이 차이나지 않는 이상 라운드 로빈 알고리즘은 확실한 형태의 트래픽 분산을 가능하게 해주었다 그리고 일부분에서 오차가 심한 경우도 있지만 횟수를 거듭하고 테스트가 장기화 될수록 오차는 줄어들었다.
본 논문에서는 볼륨렌더링을 위한 빠른 병렬 알고리즘을 제안하고, 이를 4,096개의 프로세서를 가진 MasPar MP-2범용병렬 컴퓨터에서 C 언어와 MPL(MasPar Programming Language)언어를 이용하여 구현하였다. 본 알고리즘은 현재 가장 빠른 순차 볼륨 렌더링 알고리즘으로 알려진 Lacroute의 Shear-Warp 알고리즘을 병렬화한 것이다. 본 병렬 알고리즘은 밀림변환 공간 분할 기법과 이전의 렌더링 단계에서 얻은 부하정보를 이용하여 다음 렌더링시 부하를 균형화하는 부하균형화 기법을 이용함으로써 통신 오버헤드를 줄이며, 연속길이부호화 기법에 의한 볼륨 데이터 구조를 이용함으로써 처리할 복셀의 수를 크게 줄인다. MasPar MP-23에서 $128\times128\times128$복셀로 구성된 인체 두뇌 볼륨 데이터세트에 대하여 실험한 결과 초당 3~4프레임의 속도로 렌더링하였으며 본 알고리즘의 확장성에 의하여 16,384개의 프로세서를 가진 MasPar MP-2 시스템에서는 초당 12~16프레임의 렌더링이 가능할 것으로 기대된다. 또한 더 큰 볼륨에 대해서도 최근의 SIMD 또는 MIMD 머신상에서는 초당 30~60프레임의 렌더링이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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