IT 융합서비스의 발전은 각종 대용량 미디어 컨텐츠의 폭발적인 수요를 요구하면서 저전력 고집적 서버인 마이크로서버에 대한 수요가 증가하고 있으며 기존 서버 패러다임을 효과적으로 개선하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 마이크로서버 시스템의 기능적, 구조적 구성 방안을 제시하기 위한 실행 Task 패턴에 따른 마이크로서버 시스템 성능비교 연구를 제안하여 요구에 맞는 적합한 네트워크 구조 및 구성에 따른 전체 인프라 개선에 대한 기준 결과를 제시한다.
다중 서버 환경에서 사용자의 요구 서버를 처리하는 서버를 결정하는 데 있어, 시스템의 전체 성능을 극대화시키고 서비스 요청의 응답시간을 최소화하여야 한다. 본 논문에서는 인터넷상의 유휴 컴퓨팅 자원을 이용하여 다중 서버 환경에서 구축된 콘텐츠 전송 시스템에 적합한 작업할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 클라이언트 요구 작업의 예상 서비스시간, 각 서버의 가용길이, 각 서버의 부하량을 퍼지화하고 전문가 지식을 이용하여 새로운 서버 선정 방법을 제시한다. 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 증명한다.
CGI 프로그래밍 기법이후에 동적 웹 페이지 기술은 CGI 프로그래밍 기법을 개선하기 위해 활발히 연구되었고, 그 결과 Fast-CGI, 서버 사이드 스크립트 그리고 확장 서버 사이드 스크립트 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 동적 웹 페이지 기술을 고찰함과 동시에 벤치마크 테스트를 통해 확장된 서버 사이드 스크립트 기법과 서버 사이드 스크립트 기법의 성능을 비교분석하였다. 벤치마크 테스트 결과에 의하면 확장 서버 사이드 스크립트 기법이 성능과 프로그램 개발 및 유지보수 비용을 함께 고려할 때 2-계층구조와 3-계층구조에서 우수하다는 것을 알 수 있었다. 특히, 대부분의 웹 시스템이 데이터베이스에 의존하는 전형적인 3-계층구조를 따르고 있기 때문에 웹 환경에서 확장 서버 사이드 스크립트 기법은 다른 기법에 비해 우수한 효율성을 나타내리라 기대된다.
웹 사용자의 수가 증가하면서 웹서버에 대한 접속 횟수가 급격히 증가하고 있다. 이것은 망의 부하와 서버의 부하를 증가시켜 웹 사용자가 원하는 정보의 전달을 지연시킨다. 프락시 서버는 이러한 문제를 해결하는 방법으로 서버 파일의 복사본을 클라이언트 가까이 위치시켜 망과 서버의 부하를 감소시킨다. 그러나 웹사용에서 프락시 서버의 도입효과에 대한 구체적인 연구결과가 없으므로 시스템 관리자가 프락시 서버의 도입여부를 결정하기가 힘들다. 본 논문에서는 웹사용 환경에서 프락시 서버의 성능을 평가할 수 있는 모델을 제시하고 시뮬레이션을 통해 이를 분석하고 평가한다.
분산 가상 환경(Distributed Virtual Environment, DVE)시스템의 규모가 커지면서 확장성(scalability)이 중요한 이슈가 되고 있다. 시스템의 확장성을 높이기 위해 제안된 다중 서버 DVE 시스템에서 사용자들의 집단적인 움직임 특성은 서버간 작업부하의 불균형을 초래한다. 이는 전체 시스템의 효용을 떨어뜨리고 다중 서버의 효과를 감소시킨다. 결과적으로 시스템의 확장성이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 로드 밸런싱 기법은 크게 로컬 기법과 글로벌 기법으로 구분할 수 있다. 로컬 기법은 적은 비용을 갖지만 작업부하의 분포가 한쪽으로 치우쳐 있을 경우 성능이 낮다. 글로벌 기법은 좋은 성능을 보여주는 반면, 서버의 수가 증가하면 비용이 크게 증가한다. 본 논문은 서버들의 작업부하분포에 동적으로 적응(adaptation)하는, 대규모 다중 서버 DVE 시스템을 위한 확장성 있는 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서 과부하된 서버는 그 주변 서버들의 작업부하가 적을 경우 로컬 확산 (Local Diffusion) 로드 밸런싱을 수행하고, 그렇지 않을 경우 제한적 글로벌 (Limited Scope Global)로드 밸런싱을 수행한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 기법이 효율(efficiency)의 측면에서 기존의 로컬 기법과 글로벌 기법보다 각각 14%, 3%가 우수함을 보인다. 또한, 제안하는 기법은 서버의 수가 증가함에 따라 효율이 감소하는 추세가 기존 기법들보다 완만함을 보인다.
최근 몇 년 사이 컴퓨터와 초고속 통신망의 대중적인 보급으로 인하여 인터넷 사용 인구가 급격하게 증가하였고 인터넷 사용량 또한 폭발적으로 증가하였다. 이와 같이 막대한 양으로 늘어난 트래픽은 서버에 과도한 양의 부하를 발생시켜 서비스 전반에 걸친 성능 저하를 가져왔다. 따라서 서버에 많은 양의 트래픽이 발생하더라도 정상적인 서비스를 제공할 수 있도록 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 서버의 트래픽 폭주로 인한 서버 과부하 문제를 해결하기 위해 수락 제어 알고리즘을 이용한다. 수락 제어 기법은 컨텐츠 변환이나 로드 밸런싱과 같이 수동적으로 부하를 덜어주거나 분산시키는 방식이 아닌 트래픽에 제한을 가하여 능동적으로 서버의 부하를 조절하는 방식이다. 클라이언트에 의한 연결 요청이 이루어질 때 서버의 부하 상태를 평가한 후 서버가 수용 가능한 수준이면 클라이언트 새로운 연결 요청을 수락하여 이를 서비스할 수 있도록 한다. <중략> 또한 서비스 요청에 제한적인 정책을 따를 경우 서버의 부하 변화에 빠르게 반응하지만 QoS(Quality of Service)의 향상을 얻을 수 있는 반면 더 많은 서비스 요청을 수용하는 정책을 취할 경우 서버의 부하 변화에 대한 반응이 느리지만 throughput이 증가하는 이득을 얻을 수 있게 된다. QoS와 throughput가 서로 tradeoff 관계에 있다는 것을 알 수 있다. 또한 요구되는 서비스의 성격에 따라 즉 더 높은 수준의 QoS 보장이 중요한 서비스인가 아니면 더 높은 수준의 throughput 보장이 요구되는 서비스인가에 따라 다른 수락 제어 정책을 적용하는 것이 가능하게 된다.
본 논문에서는 웹 서버에게 부하를 주지 않으면서 네트워크를 통해 원격으로 로깅 하는 시스템인 원격 웹 서버 로깅 시스템을 구현하였다. 구현된 로깅 시스템은 웹 서버의 종류와는 관계없이 로그 데이터를 수집할 수 있으며, 여러 개의 서버 군으로 이루어진 시스템에서도 각 시스템의 웹 서버나 환경과는 관계없이 독립적으로 로그 데이터를 수집할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 뿐만 아니라 웹 서버에게 미치는 오버헤드를 측정해 본 결과, 부하를 거의 주지 않음으로써 로깅 시스템으로 인한 웹 서버의 성능 저하를 일으키지 않는다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 IPSec 가속기를 보안서버에 장착하였을 경우의 성능분석모델을 제안하였다. 제안된 보안서버는 M/M/1 시스템으로 모델링하였으며 트래픽 로드는 포아송분포를 이용하였다 보안서버의 성능변수를 통합하여 디코딩지연이라고 정의하였으며 IPSec 가속기인 BCM5820의 실측 결과와 비교하여 15%정도의 차이를 갖는 디코딩지연을 추출하였다 디코딩 지연을 제안된 성능분석모델에 대입하여 시뮬레이션 하였을 경우 보안연결은 BCM5820의 발표된 성능의 75%의 처리량을 보였다. 그리고 데이터전달은 발표된 성능의 각각 3.125%(패킷크기 64byte), 14.28%(패킷크기 1024byte)의 처리량을 보였다.
본 연구에서는 웹 서버 성능 테스트 프로그램인 JMeter를 이용하여 대표적인 오픈소스 웹 서버인 Apache, Nginx, Cherokee, Monkey HTTP, Sand Storm의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 파일 크기가 작은 경우에는 Lighttpd, 중간 크기인 경우에는 Cherokee, 큰 경우에는 Nginx가 좋은 성능을 보였다. 또한 클라이언트의 수를 증가시켰을 때 Cherokee가 상대적으로 가장 작은 성능 저하를, Lighttpd가 가장 큰 성능 저하를 보였다.
국산 마이크로서버인 KOSMOS의 활용을 위해 클라우드 컴퓨팅 분야의 실제 응용 서비스 기반 벤치마크 프로그램인 CloudSuite로 성능 평가 결과를 제시한다. CloudSuite는 오프라인 응용과 온라인 응용의 두 가지 부분에서 클라우드 서비스로 제공되는 몇 가지의 구분되는 응용 프로그램을 컨테이너 기반으로 제공하고 있다. KOSMOS의 유사 스펙의 비교군인 다른 마이크로서버와의 성능 비교에서 전 부분에 걸처 KOSMOS가 우수하였으며, 인텔 Xeon CPU 기반 서버와의 비교에서도 일부 오프라인 응용에서는 성능이 더 우수하였다. CloudSuite 오프라인 응용 벤치마크 프로그램인 Graph Analytics 수행 시 KOSMOS의 다수의 노드들을 분산 실행시킨 형상에서 인텔 Xeon CPU 기반 2개의 서버 비교군과 비교하였을 때, 각각 30.3%, 72.3%만큼의 수행시간을 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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