본 연구에서 이기종으로 구성된 웹 클러스터 시스템의 부하분산 알고리즘을 개발하고자 한다. 다수의 알고리즘을 제안하고, 동시 사용자수에 의거하여 응답시간을 측정하고자 한다. 동적 가중치에 의한 부하분산 알고리즘과 고정가중치에 의한 부하분산 알고리즘을 비교하고 동적 가중치 알고리즘이 우수함을 입증하고자 한다. 또한 클러스터 시스템의 효율은 사용자수가 증가함에 따라 향상됨을 보이고자 한다.
계층적인 Mobile IPv6 구조에서 실시간 서비스의 확대와 노드의 이동성 증가에 따라 Mobility Anchor Point(MAP)의 부하가 늘어나는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 IETF(internet Engineering Task Force)의 중요한 마이크로 이동성 프로토콜인 HMIPv6의 기본동작을 설명하고 MAP에서 발생할 수 있는 부하를 하위에 있는 라우터에게 분산시키기 위하여 Passive Approach와 Active Approach 두 가지 방법을 제안하였다. Passive Approach는 MAP가 분산 시점을 결정하여 하위의 라우터에게 부하를 분산해주는 방법이고 Active Approach는 임의의 MAP하위에 있는 라우터가 스스로 분산 시점을 결정하여 MAP로 동작하여 MAP에서 발생할 수 있는 부하를 줄이는 방법이다.
본 논문에서는 유한한 자원인 네트워크를 보다 많은 이용자가 원활하게 사용하기 위해 고안된 전송 부하 분산 알고리즘인 Round Robin, Weighted Round Robin과 전송 부하 분산 알고리즘이 존재 하지 않는 네트워크를 Petri-net 이론을 기반으로 한 시뮬레이터(CPN-Tools)를 통해 실험 결과를 비교 분석하여 알고리즘의 필요성과 전송 부하 분산 알고리즘의 특징과 장단점을 실험을 통하여 보였다.
본 논문에서는 병렬프로그램을 효율적으로 수행하는데 필수적인 부하분산을 위한 기존 알고리즘의 부하분산 오버헤드를 최소화하기 위하여 이 알고리즘의 병렬화 방법을 제시한다. 병렬계산 모델로는 동적으로 변하는 트리구조를 들었으며 이러한 계산은 많은 응용분야에서 찾아볼 수 있다. 부하분산 알고리즘은 통신비용을 정해진 한도 이내로 유지하면서 프로세서간 계산부하를 최대한 균등하게 분산시키고자 시도한다. 이 알고리즘이 메쉬와 하이퍼큐브 구조에서 어떻게 병렬화 될 수 있는가를 상세히 보이고 각각의 경우에 대하여 시간상 복잡도를 분석하여 기존의 알고리즘보다 여러가지 오버헤드가 개선되었음을 증명한다.
클라우드 환경을 구성하는 자원을 능동적으로 사용 하기 위해서는 부하분산 정책이 필요하며 효율적으로 작업을 할당하고 공유할 수 있는 자원 관리 스케줄링이 필요하다. 또한 자원의 경제성을 유념하여 클라우드 서비스 제공자의 이익 창출과 자원 활용도의 개선을 실현해야하고 서비스 사용자의 만족도를 향상시켜야 한다. 본 논문에서는 계층형 부하분산 정책을 이용한 비용이익 기반 자원관리 스케줄링 모델(Cost-benefits Based Resource Management Scheduling Model using Hierarchical Load Balancing Policy)을 제안한다. 제안하는 모델은 계층형 부하분산 정책을 적용하여 자원을 통합, 관리함으로서 개선된 유지보수성을 제공하며, 서비스 제공자의 비용이익을 고려하여 각 자원들마다의 자원협상 메커니즘과 비용이익을 우선으로 하는 가격 결정 알고리즘을 제공하여 합리적인 자원 할당이 가능하다.
최근 소셜 미디어의 성장과 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 급증하고 있다. 이러한 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 분산 메모리 처리 시스템을 사용한다. 하지만 분산 환경에서 특정 노드에 부하가 집중이 되면 노드의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문은 분산 메모리 환경에서 노드의 부하를 적절하게 분배하는 부하 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 부하를 관리하기 위해 핫 데이터를 여러 노드에 복제하고 노드가 추가되거나 삭제될 때 노드의 부하를 고려하여 데이터를 이주시킨다. 클라이언트는 핫 데이터의 메타데이터 정보를 유지하여 직접 노드에 접근함으로써 중앙 서버의 접근을 감소시킨다. 성능 평가를 통해 제안하는 부하 분산 관리 기법이 기존에 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 입증한다.
무선 인터넷 프록시 서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버(호스트)로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로서 여러 가지 스케줄링 방식들을 가지고 있다. 그러나 부하 분산시에 서버(호스트)의 유동적인 부하 정보를 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에 개선된 방식으로 서버의 동시 연결 개수에 따라 상한계(Upper Bound)와 하한계(Lower Bound)를 설정하고, 요청을 분산하는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling)이 존재한다. 그러나 사용자의 요청 컨텐츠에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음에도 불구하고 이 값들이 고정되어 있다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 호스트 부하 정보에 기반한 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식은 호스트의 부하 정보를 바탕으로 사용자의 요청을 분산하였으며, 사용자의 요청에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음을 고려하여 상한계와 하한계를 설정하지 않고 사용자 요청 컨텐츠에 따라 적절하게 요청이 분배되도록 하였다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과 사용자가 요청하는 컨텐츠가 동일한 경우에는 기존 스케줄링 방식과 $13\%$ 성능 감소를 다른 경우에는 기존 스케줄링 방식보다 $102\%$의 성능 향상을 보임을 확인하였다.
게임 서버는 분산 서버를 기본으로 하고 있다. 분산 게임서버는 서버의 작업 부하를 분산하기 위한 일련의 알고리즘에 의해 각 게임 서버의 부하를 일정하게 나누어서 클라이언트들의 요청에 대한 서버의 응답시간 및 서버의 가용성을 효율적으로 관리한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 환경에서 기존 연구 방식인 Greedy 알고리즘과, Reinforcement Learning의 한 줄기인 Policy Gradient 중 PPO(Proximal Policy Optimazation)을 이용한 부하 분산 Agent를 제안하고, 시뮬레이션 한 후 기존 연구들과의 비교 분석을 통해 성능을 평가하였다.
스타형의 분산 컴퓨터 시스템에서는 중앙노드의 처리능력이 주변노드들의 처리 능 력에 비해 클 수가 있고 또 각 노드의 작업도착률은 서로 다를 수 있다. 따라서 작업 전송을 위한 송신자 기준과 수신자 기준의 선택에 따라 부하분산의 성능은 크게 달라 진다. 하지만 이종의 분산 컴퓨터 시스템에서 최적 송신자 및 수신자 기준의 설정은 매우 어렵다. 본 논문에서는 동적부하분산을 위하여 고정 임계값 대신에 노드의 평균 응답시간이나 작업의 기대응답시간과 같은 동적 기준을 사용하는 효율적인 위치 결정 부하 분산 정책을 제안한다.
클러스터 기반의 VOD 서버는 동시에 여러 사용자에게 실시간으로 고품질 서비스를 위해 정교한 부하 분산 기술과 버퍼관리 기술을 요구한다. 본 논문은 클러스터 기반 VOD 서버에서 동적 버퍼 분할을 이용한 새로운 부하분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자 요청을 처리하는 서비스 노드간의 버퍼 성능과 디스크 접근 빈도를 고려하여 노드 부하를 고르게 분산한다. 또한 동적 버퍼 분할 기법은 동일한 연속 매체에 접근하려는 여러 사용자에게 평균 대기시간을 감소시킬 수 있도록 버퍼를 동적으로 분할한다. 각 서비스 노드에서 동적 버퍼 분할로 발생하는 버퍼 정보를 유지함으로써 각 서비스 노드의 버퍼 재사용을 극대화할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법이 효율적인 버퍼 관리로 노드 부하 균등화, 사용자 평균 대기시간 감소, 병행 사용자 수 증가 등의 성능 향상을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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