본 논문에서 웹 서버 클러스터 환경에서 웹 요청들의 분산을 위한 부하 분산 기법을 제안한다. 전통적인 주기적 부하 정보 갱신 기반의 부하 분산 기법에서는 동기화된 부하 정보와 동적 페이지에 포함된 스크립트들의 갱신 정보 때문에 Cyber Foraging 서비스 같은 동적 웹 응용프로그램에서는 적합하지 않다. 이를 해결하기 위해 Update-on-Finish 부하 분산 알고리즘은 비주기적인 부하 갱신 방법을 사용하고 있다. 웹 스위치는 비주기적인 부하 리포팅 후, 서버들의 실제 부하 정보를 알 수 있다. 그런후 실제 정보에 따라 부하 분산 스케줄을 재배열한다. 하지만 Update-on-Finish 알고리즘의 경우 부하 정보를 유지하기 위한 통신 부하가 크다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 각 서버가 K%의 작업을 마친 후 비주기적 부하 정보 보고를 통하여 부하 감소시킨 방법을 제안한다. 또한 서버의 처리능력이 다른 환경을 고려하여 서로 다른 threshold Ti값을 적용함으로써, 다양한 처리 능력을 가진 서버들을 위한 로드 밸런싱 알고리즘으로 확장하여 제안하고 있다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 K-Percent-Finish Reporting 방법은 Update-on-Finish 방법보다 최소 50% 이상의 통신 부하를 감소시키면서, 기존 주기적 부하정보 갱신 기반의 관련 연구들보다 향상된 시스템 처리 능력을 보여주고 있다.
에너지 절감형 서버 클러스터 환경에서는 서버 전원 모드가 부하상황에 따라 제어된다. 다시 말하면 현재 부하를 처리하는 데 필요한 대수의 서버들만 ON하고 나머지 서버들은 OFF한다. 이 알고리즘은 정상적인 상황에서는 잘 동작하지만 부하가 급증 또는 급감하는 비정상적인 상황에서는 QoS를 보장할 수 없다. 왜냐하면 서버가 OFF에서 ON으로 바뀌는 데 필요한 지연시간 때문에 ON 서버 대수를 당장 증가시킬 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 정상적인 상황뿐만 아니라 비정상적인 상황에서도 QoS를 향상시키는 새로운 소비 전력 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 예측 알고리즘은 기존 시계열 분석에 기반한 예측과 추세를 반영한 예측 조정의 두 부분으로 구성된다. 15대의 서버 클러스터를 이용하여 실험이 수행되었고, 4가지 유형의 기존의 시계열 예측 모델과 본 논문에서 제안하는 4가지 유형의 수정된 모델에 대해 성능을 비교하였다. 실험 결과 4가지 유형 중 추세조정 지수평활법(ESTA)과 본 논문에서 제안된 ESTA(MESTA)가 표준화된 QoS 및 단위전력당 좋은 응답수 측면에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 또한 본 논문에서 제안한 MESTA 알고리즘이 기존의 ESTA 알고리즘에 비해 가상 부하패턴과 실제 부하패턴에 대해 QoS가 7.5%, 3.3% 각각 향상됨을 보여주었다.
웹 서비스에 대한 증가하는 데이터 수요를 감당하기 위해서 많은 웹 서버들이 이용되고 있다. 현재의 웹 서비스 분야에서 클러스터와 대용량 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 또한 웹 서버의 설정이 서비스 제공자의 필요에 따라 유기적으로 변경이 가능해야한다. 하지만 현재 서비스 개발자들은 UML 등의 언어를 이용해서 비즈니스 프로세스를 디자인한다. 하지만 빠르게 변화하는 비즈니스 프로세스를 웹 서버에 적용하는 보편화된 방법은 존재하지 않는다. 본 논문에서는 웹 서버 시장에서 쓰이고 있는 Apache 서버와 웹서버의 실질적인 동작을 묘사하는 FMC (Fundamental Modeling Concepts)의 Apache Modeling Language를 이용해서 Apache 웹 서버에 대한 설정 작업을 수행하는 방법에 대해 제안한다.
본 논문은 지역적으로 산재한 대규모의 인터넷 사용자에게 안정적인 소프트웨어 스트리밍 서비스를 지원할 수 있는 대용량 소프트웨어 스트리밍 서버 플랫폼을 설계한 후 구현하고, 가상 클라이언트 트래픽 생성기를 통하여 구현된 서버에 부하를 가했을 때 서버가 안정적으로 동작함을 보여줌으로서 대용량 소프트웨어 스트리밍 서버의 설계 및 구현의 안정성을 입증하고자 한다.
클러스터 시스템의 각 노드에 존재하는 메모리들을 효율적으로 관리하기 위하여 네트워크 메로리의 개념이 등장하였으며 빈번하게 디스크를 접근하는 응용분야에서 속도 향상을 위해 사용될 수 있다. 이는 전통적인 메모리 계층(hierarchy) 구조인 메로리와 디스크 사이에 네트워크 메모리를 추가함으로써 얻어진다. 본 논문에서는 웹 서버 클러스터를 대상으로 문서의 접근 유형에 대한 사전 정보를 요구하지 않고 실제적으로 구현 가능하며 다양한 웹 문서 접근 확률 분포 값에 대하여 우수한 사용자 응답시간을 가지는 메로리 관리 기법을 제안하고 다양한 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 우수성을 검증하였다.
최근 근자상거래와 같은 웹 기반 응용프로그램에서는 높은 가용성과 확장성을 가지며 빠른 응답시간을 갖는 데이터베이스에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이러한 요구에 대한 해결책의 하나로 비공유 구조의 클러스터 시스템을 구성하고 분활과 복제정책을 사용한다. 즉, 해쉬함수나 범위값에 의해 분할하여 여러 노드에 분산 시키고 서로 다른 노드에 마스터와 백업을 두어 가용성을 높이고 있다. 그러나 기존의 방법은 하나의 갱신 질의에 대해서 마스터와 백업에 각각 질의를 보내주어야 하고 온라인 확장시에는 모든 마스터와 백업의 데이터가 재구성되어야 하므로 네트워크 비용이 크다는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 네트워크 비용을 줄이기 위한 변형된 분활 기법을 제안한다. 제안된 기법에서 마스터는 기존의 기법과 동일한 방법으로 저장하나 백업은 네트워크를 통해 지정된 노드로 포워딩을 하지 않고 질의를 받은 서버에 그대로 저장함으로써 클러스터를 구성하는 노드 사이에 통신 비용을 줄인다. 또한 온라인 확장에서는 기존의 기법과 달리 백업데이터는 같은 서버의 마스터데이터와 중복되는 것만 이동시킴으로써 데이터 이동비용을 줄이며, 전체 트랜잭션 처리량을 높인다.
본 논문은 클러스터 기반의 VOD 서버에서 동적 버퍼 분할을 이용한 새로운 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자 요청을 처리하는 서비스 노드간의 버퍼 성능과 디스크 접근 빈도를 고려하여 전체 부하를 고르게 분산하도록 한다. 또한 동적 버퍼 분할 기법은 통일한 연속매체에 접근하려는 여러 사용자에게 평균 대기시간을 감소시킬 수 있도록 버퍼를 동적으로 분할한다. 시뮬레이션을 통한 성능분석 결과에서 제안된 기법은 기존의 기법보다 부하량을 적절히 조절하면서 평균 대기시간을 감소시키고 각 노드의 처리량과 병행 사용자 수를 증가시킴을 보인다.
다양한 인터넷 응용 프로그램들이 웹 기반으로 통합되고 여러 방면에서 business-critical한 경우가 많아짐에 따라 웹서버의 고가용성과 안정성이 갈수록 강조되고 있고. 이를 보장하기 위한 리눅스 기반의 클러스터링 환경에서는 다양한 조건하에서도 데이터의 손실 없이 파일 입출력을 효과적으로 지원할 수 있는 분산 파일 시스템이 필수적이다. 본 논문에서는 리눅스 클러스터 환경에 적합한 분산 파일 시스템의 하나로서 카네기 멜론 대학에서 제안되어 개발 중에 있는 네트워크 분산 파일 시스템인 Coda 에 대하여. 가용성 및 효율성, 확장성 등에 대한 장단점을 간단히 소개하고, Coda을 적용한 고가용성 웹 서버의 구현 결과와 향후 개선 방향에 대해서 설명하도록 하겠다.
요즘 값싼 PC들을 빠른 네트웍으로 묶어 높은 성능을 얻고자 하는 클러스터 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구 중 파일에 대한 서비스를 제공하여 주는 파일 시스템에서 높은 대역폭과 병렬성을 지원하는 분산 파일 시스템이 개발되고 있다. 한편 기존 분산 파일 시스템에 대한 연구 중 서버의 부하를 감소시키고 성능을 향상시키기 위하여 상호협력 캐쉬가 제시되었다. 상호협력 캐쉬는 클라이언트간 파일 캐쉬를 공유함으로써 자신에게 없는 파일에 대한 내용을 다른 클라이언트가 가지고 있을 경우 서버에게 파일을 요구하지 않고 클라이언트간 파일 내용 전달을 통하여 요구를 처리하게 된다. 분산 파일 시스템 중 클러스터 컴퓨팅에서 많이 사용되고 있는 Linux 운영체제에서 구현된 PVFS는 높은 성능과 병렬 I/O를 제공한다. 하지만 기존 PVFS에서는 파일에 대한 캐쉬를 제공하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 기존 PVFS에서 제공하지 않은 상호협력 캐쉬를 설계하고 구현한다. 그리고 기존 PVFS와의 성능 비교를 통하여 캐쉬의 효율성을 증명한다.
차세대 염기서열 분석법이 생성한 유전체 원시 데이터를 기존의 방식대로 하나의 서버에서 분석하기 위해서는 수십 시간이 필요할 수 있고 이러한 시간을 최대한 줄여야 하는 응급 상황도 존재한다. 따라서 본 연구에서는 고속의 네트워크로 연결되고 병렬 파일 시스템을 공유하는 서버 클러스터를 활용하여 분석 시간을 크게 단축 시킬 수 있는 유전체 데이터 분석의 전처리 프로세스의 병렬화 방법을 제안한다. 기존의 검증된 분석도구를 기반으로 프로세스의 병렬화, 데이터의 분배 및 병렬 병합 기법을 개발하였고 실험을 통해 성능을 향상 시킬 수 있음을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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