송신자 개시 부하 균등 알고리즘에서는 전체 시스템이 과부하일 때 송신자(과부하 프로세서)가 부하를 이전하기 위해 수신자(과부하 프로세서)를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다. 따라서 이 같은 상황에서는 저부하 상태인 수신자 프로세서로부터 승인 메시지를 받기까지 불필요한 프로세서간 통신으로 인하여 프로세서의 이용률이 저하되고 또한 타스크의 처리율이 낮아지는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이질형 분산 시스템에서의 동적 부하 균등을 위해 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 접근 방법을 제안한다. 이 기법에서는 불필요한 요청 메시지를 줄이기 위해 요청 메시지가 전송될 프로세서들이 제안된 유전자 알고리즘에 의해 결정된다.
동적 부하 분산 정책은 시스템의 상태를 고려하여 부하 균등화를 결정한다. 이를 위하여 분산형 정책에서는 각 노드가 부하 균등화를 결정하기 전에 적절한 부하 전송 대상을 찾기 위하여 현재의 시스템 상태 정보를 수집한다. 그러나 이 과정에서 프로세서 쓰레싱이 발생하게 된다. 본 논문에서는 프로세서 쓰레싱의 발생 빈도를 감소시키기 위한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 그리고 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능 개선을 증명하였다.
네트워크 기술의 발전으로 저비용으로 고성능을 얻고자 하는 클러스터 시스템에 대한 연구가 많아지고 있다. SPMD(Single Program Multiple Data) 형태의 병렬 프로그램을 사용한 클러스터 시스템의 주된 성능 장애는 부하 불균등 현상이다 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 마스터 노드가 정보를 모으는 횟수와 주기를 시뮬레이션을 통해 최적의 값으로 결정하고 그 주기 동안에 각 노드의 태스크 당 평균 수행시간을 계산한다. 통신비용의 오버헤드를 고려한 시스템의 실행시간을 평균 수행시간으로 예측하여 각 노드가 이동할 태스크의 수를 결정하는 동적 부하 균등 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘의 클러스터 시스템을 모델링하고 성능 분석을 위한 시뮬레이션을 한다.
데이터베이스 시스템에서 조인 연산은 시스템의 성능에 영향을 주는 가장 복잡하고 소모적인 연산이다. 데이터베이스 시스템의 향상을 위한 많은 병렬 처리 알고리즘들이 제안되었으나 기존의 방법들은 AVS(Attribute Value Skew)와 JPS(Join Product Skew) 등과 같은 데이터 편지를 고려하고 있지 않다. 따라서 데이터 편재의 상황에서 기존의 방법들은 조인 연산 중에 노드들 간의 부하 불균형으로 인하여 그 성능이 급격하게 저하된다. 본 논문에서는 병렬 조인 시에 AVS와 JPS를 고려하여 노드간에 균등하게 부하를 분산하는 방법과 이를 이용한 효율적인 병렬 조인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 기존의 샘플링 방법을 이용하여 조인 연산의 입력과 결과 릴레이션의 데이터 분포를 예측하고, 이를 기반으로 데이터 값에 대한 조인 비용을 산출한다. 그리고 히스토그램 균등화 기법을 이용하여 국부적인 조인 과정에서 노드들 간에 부하 균등을 성취할 수 있도록 데이터를 각 노드에 재 분재한다. 본 논문에서는 성능 평가를 위하여 제안된 알고리즘과 기존의 대표적인 알고리즘들을 위한 모의 실험 모델을 제시하고 모의 실험 결과를 기술한다. 성능 측정 결과 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘들에 비해서 데이터 편재의 상황에서 성능이 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 중앙집중형 동적부하균등을 효율적으로 처리하기 위하여 네트워크기반 병렬 유전자 알고리즘을 이용하였다. 기존의 유전자 알고리즘을 적용한 경우와는 달리 클라이언트들에서 최적작업 할당의 탐색을 분산처리하여 중앙 스케줄러의 성능을 향상시킬 수 있었다. 최적해의 수렴속도를 향상시키기 위해 선택연산은 룰렛휠 선택과 엘리트 보존전략을 함께 사용하였고, 염색체 인코딩은 슬라이딩윈도우기법을 이용하였으며 교차연산은 주기교차방법을 이용하였다. 부하균등기법의 유연성 변화에 따른 중앙 스케줄러의 성능을 모의실험한 결과 기존의 방법보다 성능이 향상됨을 확인하였다.
대 규모의 CORBA 시스템을 구축할 때 서로 다른 프로토콜을 갖는 여러 개의 ORB 도메인이 존재한다. 이러한 서로 다른 ORB 도메인들 간의 통신은 ORB 브리지를 통하여 수행된다. 따라서 전체 시스템에서 각 ORB 도메인 간의 브리지의 수는 가능하면 적어야 하고 각 브리지에 가중되는 부하 역시 적어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 그래프 개념으로 모델링하고 기본적인 그래프 연산들을 이용하여, 브리지의 수를 줄이고 각 브리지에 가중되는 부하를 균등하게 분할하여 전체 시스템을 구성하는 효율적인 알고리즘을 제안한다.
송신자 개시 부하 균등 알고리즘에서는 전체 시스템이 과부하일 때 송신자(과부하 프로세서)가 부하를 이전하기 위해 수신자(저부하 프로세서)를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보낸다. 따라서 이 같은 상황에서는 저부하 상태인 수신자 프로세서로부터 승인 메시지를 받기까지 불필요한 프로세서간 통신으로 인하여 프로세서의 이용률이 저하되고 또한 태스크의 처리율이 낮아지는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이질형 분산 시스템에서의 동적 부하 균등을 위해 진화알고리즘을 기반으로 하는 접근 방법을 제안한다.
분산 시스템에서 전체 시스템의 부하 균형을 이루어 시스템의 성능을 향상시키는 것이 주요 목표 중 하나이다. 시스템간의 부하를 균등하게 함으로써 처리기의 가동률을 높이고 작업 반환 시간도 줄일 수 있다. 본 논문은 지식 기반 메카니즘을 이용하여 각 노드에서 과거 및 현재의 정보를 기반으로 추론한 미래 부하상태 정보를 서로 공유하여 최적의 부하 균등화를 이루는 의사 결정 규칙과 정보 교환 규칙을 설계하였다. 성능 평가 결과 각 노드의 가동률이 균등해지고 처리 속도의 향상을 보였으며, 시스템의 신뢰성과 가용성이 향상되었다. 본 논문에서 제안한 기법은 분산 운영 체제의 부하 조절 알고리즘 설계에 활용될 수 있다.
현재 사용중인 경로 선택 방법은 최단 경로 알고리즘을 이용하므로 망 자원을 효율적으로 이용하지 못하며 특정 경로로 트래픽이 집중될 경우 혼잡(congestion) 상황을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 새롭게 요청되는 연결 설정 요구에 대해 요청된 대역폭을 충족시킬 수 있는 경로를 결정하는데 있어서 통계적 기법을 이용함으로써 망을 효율적으로 사용할 수 있도록 하는 통계적 경로 선택(Statistical Route Selection; SRS) 알고리즘을 제안한다. MPLS[4]의 등장으로 부하 균등화(load balancing)에 필요한 명시적인(explicit) LSP 설정을 할 수 있게 되었으며, MPLS의 LSP를 설정하기 위해 SRS 알고리즘을 이용할 수 있다. SRS 알고리즘은 경로 선택을 위해 링크들의 이용률을 구하고, 통계적인 기법을 사용하여 가중치를 결정하며, 그 가중치를 이용한 최단 경로를 구한다. 여기서 사용되는 통계적 기법은 링크 이용률의 평균과 분산을 이용하는 것으로, 이 정보를 기반으로 링크의 가중치에 대해 분산을 작게 하는 방향으로 경로를 결정함으로써 부하 균등화 효과를 얻게 되어 망 자원 이용률을 높인다. 실험을 통해 SP, WSP, SDP[3] 알고리즘에 비해 SRS 알고리즘이 망 자원을 효율적으로 이용하여 연결 설정 실패의 수와 혼잡 링크의 수를 줄이는 것을 보인다.
본 논문에서 분산 시스템의 각 노드들은 노드들간에 주기적으로 교환되는 시스템 상태 정보를 히스토리에 저장하고, 그 히스토리 정보에 Newton의 후향 보간법의 5차 보간 다항식을 사용하여 다음 주기의 예측 부하 지수(ELI)를 계산한다. 계산되어진 ELI를 동적 부하 균등화 시스템의 로케이션 정책에 이용하였다. 그 결과 ELI 기반 동적 부하 균등화 시스템은 기존의 부하 균등화 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 시뮬레이션을 통하여 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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