• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권9호
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• pp.279-292
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• 2014

에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지절감을 고려하지 않는 기존 환경에서만큼의 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 최대로 절감하는 것이 목표이다. 에너지 절감형 서버 클러스터에 관한 기존 연구에서는 현재의 사용자요청을 처리하는데 필요한 최소한의 서버 대수를 계산하여 해당 서버만을 활성화하도록 서버 전원 모드를 일정주기마다 제어한다. 부하가 급격하게 변하는 상황에서는 서버 수를 빨리 증가하지 못하기 때문에 기존 연구에서는 서비스품질이 떨어진다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 부하추세를 급증, 증가, 완만, 감소, 급감하는 5가지 상황으로 분류하여 필요한 서버 대수를 계산할 때 각 상황에 맞는 다중 임계치를 적용한다. 또한 부하추세를 5등급으로 나누는 기준을 서버가 부하를 추가로 감당할 수 있는 잔여용량에 따라 유연하게 조정하는 방법을 추가로 사용한다. 실험은 서버 15대로 클러스터를 구성하여 수행하였다. SPECweb이라는 전문 벤치마킹 툴을 이용하여 부하가 급격하게 변화하는 패턴들을 생성하여 사용하였다. 실험 결과는 서비스품질은 에너지절감을 고려하지 않는 기존의 클러스터링 방식 수준으로 향상되었으며, 소비전력은 부하 패턴에 따라 최대 약 50% 절감되었음을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권6호
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• pp.185-196
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• 2015

에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권11호
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• pp.369-382
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• 2015

에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 하며, 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 주기 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력을 절감하거나 열을 낮추는데 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기존 자율학습기반의 서버 전원 모드 제어 방법의 단위전력당 성능과 QoS를 높이기 위한 에너지 효율적인 클러스터 관리기법을 제안한다. 제안 방법은 다중임계기반의 자율학습 방법과 전력소모 예측 방법을 결합한 서버 전원 모드 제어이다. 일반적인 부하 상황에서는 다중임계 학습기반의 서버 전원 모드 제어를 적용하고, 급변하는 부하 상황에서는 예측기반의 서버 전원 모드 제어가 적용된다. 일반적 상황과 급변하는 상황의 구별은 현재의 사용자 요청과 관찰된 과거 몇 분의 사용자 요청의 비율에 따라 이루어진다. 또한, 동적종료 기법을 추가로 적용해 서버가 OFF 하는 데 소요되는 시간을 단축한다. 제안 방법은 16대 서버로 구성된 클러스터 환경에서 3가지 부하 패턴을 이용하여 실험을 수행한다. 다중임계 학습, 예측, 동적종료를 함께 이용한 실험에서 단위전력당 성능(유효응답 수)과 표준화된 QoS 측면에서 가장 우수한 결과를 보여준다. 제안하는 방법과 파라미터 로드된 단일임계 학습을 비교할 때 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴에서 단위전력당 유효응답 수가 각각 1.66%, 2.9%, 3.84% 향상되고, QoS 관점에서는 각각 0.45%, 1.33%, 8.82% 향상되었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권2호
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• pp.47-56
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• 2015

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.