이질적인 계산자원들로 구성된 분산 컴퓨팅 환경에서 의존성이 존재하지 않는 독립적인 작업들을 자원들에 배치하기 위한 방법은 NP-Complete 문제로 알려져 있다[1]. 이질적인 자원으로 구성된 시스템의 대표적인 예가 GRID[2]이다. 현재까지 그리드 시스템에서 스케줄링 문제를 풀기 위한 다양한 휴리스틱 스케줄링 방법이 연구되어 왔다[1,3,4,5]. 스케줄링 방법은 정적인 방법과 동적인 방법으로 나뉘어진다. 동적 스케줄링 방법은 작업의 선후 관계를 예측할 수 없는 상황에서 사용되며 동적 스케줄링 방법은 스케줄링 시기에 따라 온라인방식과 배치방식으로 나뉘어진다[1,6]. 본 논문에서는 새로운 온라인 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안하였으며 제안된 스케줄링 알고리즘의 성능이 기존의 스케줄링 알고리즘의 성능보다 뛰어남을 시뮬레이션을 통하여 보였다.
마감시한 스케줄링에서 작업들은 수행을 완료해야 하는 마감시한을 가진다 스케줄링 알고리즘은 각 시간에 어떠한 작업이 수행되어야 하는 지 결정한다. 수행이 마감시한 안에 완료된 작업들만이 알고리즘의 처리량 또는 이익에 포함된다. 작업들은 임의의 가중치를 가지고 알고리즘의 이익은 완료된 작업들의 가중치의 합으로 주어진다. 스케줄링 알고리즘의 목표는 이익을 최대화하는 것이다. 본 논문에서 우리는 온라인 비선점 스케줄링을 생각한다. 여기서 작업들은 온라인으로 도착하고, 스케줄링 알고리즘은 앞으로 도착할 작업들의 정보를 미리 알 수 없다. 작업들은 스케줄 되고 나서 수행 도중에 멈출 수 없다. 이 문제에 대해서, 우리는 임의의 온라인 알고리즘의 성능의 하한을 구한다. 또한 이 하한과 일치하는 성능을 가지는 최적의 온라인 알고리즘을 제안하다.
이질적인 계산자원들로 구성된 환경에서 독립적인 작업들을 스케줄링하기 위한 최적의 방법을 찾는 것은 NP-Complete 문제로 알려져 있다 [4]. 현재까지 이 문제를 풀기 위한 다양한 휴리스틱 스케줄링 방법이 연구되어 왔다 [1, 8, 9, 10]. 작업의 선후 관계를 예측할 수 없는 상황에서는 동적 스케줄링 방법을 사용하며 동적 스케줄링 방법은 스케줄링 시기에 따라 온라인방식과 배치방식으로 나누어진다 [1, 12]. 본 논문에서는 새로운 스케줄링 알고리즘을 제안하였으며 제안된 스케줄링 알고리즘의 성능이 기존의 스케줄링 알고리즘의 성능보다 뛰어남을 실험을 통하여 보였다.
본 논문은 마감시간을 가진 작업들의 온라인 스케줄링 문제를 다룬다. 작업들이 시간이 지남에 따라 도착하고 스케줄링 알고리즘은 앞으로 도착할 작업들의 정보를 미리 알지 못한다. 작업들은 동일한 수행시간만큼 실행되고 알고리즘의 목표는 마감 시간 안에 수행을 완료한 작업들의 수를 최대화하는 것이다. 온라인 알고리즘의 성능은 모든 작업 정보를 미리 알고 최적의 답을 줄 수 있는 최적 알고리즘의 성능과 비교하는데 두 알고리즘 성능의 비를 경쟁비라고 한다. 일반적으로 정보의 부재로 인해 온라인 알고리즘은 큰 경쟁비를 가진다. 따라서 온라인 알고리즘에 보다 많은 머신 또는 보다 빠른 머신을 제공했을 때의 경쟁비를 계산하는 자원추가 분석을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 온라인 알고리즘이 보다 많은 머신들을 이용할 수 있을 때 최적 알고리즘과 같은 성능을 낼 수 있음을 보일 것이다.
예약 스케줄링 문제는 여러 가지 제약조건이 많고 탐색공간이 방대하기 때문에 백트래킹 방법이나 단순스케줄링을 통한 방법으로는 예약 스케줄링에서 가장 중요한 고객의 만족도를 향상시키기 어렵다. 본 논문에서 제시한 예약스케줄링 기법은 제약만족문제(CSP)와 객체지향개념을 예약 스케줄링 문제에 적용하여 온라인(On-line) 예약 시에 일어날 수 있는 문제점들을 해결하고자 하였다. 객체 지향 개념을 기반으로 고객(객체)들이 갖고 있는 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 목표인 보드에 배정한다. 특히 고객들의 만족도를 높이기 위해서 고객의 선호도 보드를 참조하여 객체들의 우선순위에 따라서 자원을 배정하고, 자원에 대한 객체의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 보드에 대한 정의와 모든 사건들에 대한 정보를 전역제약으로 사용하고, 고객이 가지는 보드의 슬롯들에 대한 선호도를 지역 제약으로 사용한다. 고객의 선호도보드를 참조하여 예약스케줄링을 수행한 결과의 고객 만족도가 많이 향상되었음을 알 수 있었다.
선행스케줄링(pre-scheduling)은 정적인 작업(periodic job)과 동적인 작업(sporadic job)을 유연하게 처리하기 위해 제안된 스케줄링 방식이다. 이 방식은 오프라인 컴포넌트와 온라인 컴포넌트로 구성되며 오프라인 컴포넌트에서는 비주기적으로 도착하는 동적인 작업들을 고려하여 정적인 작업들을 여러 부분작업으로 분할하고, 그리고 각 부분작업들의 실행시간, 준비시간, 마감시간을 부여하고 실행순서를 결정한다. 온라인 컴포넌트에서는 이 정보들을 이용하여 정적인 작업들을 정해진 실행순서에 따라 스케줄하고, 동적인 작업이 도착하면 EDF(Earliest Deadline First) 스케줄링 방식으로 처리한다. 그러나 선행스케줄링에서는 자원공유문제를 고려하지 않고 실행시간을 부여하였으므로 여러 정적인 작업들이 하나의 자원을 공유할 경우에 배타적인 자원접근을 보장하지 못한다. 본 논문에서는 단일처리기 환경에서 여러 정적인 작업들의 자원공유를 고려하여 자원의 배타적 사용을 보장하는 선행스케줄 생성기법을 제시한다. 이 기법은 각 작업의 자원 방출시간을 예측하고 예측시간에 근거하여 각 작업의 자원사용구간이 중복되지 않도록 실행시간을 결정한다.
마감시간을 기준으로 스케줄링하는 EDF (Earliest Deadline Fisrt) 알고리즘이나 여유시간을 기준으로 스케줄링 하는 LLF (Least Laxity First) 알고리즘과 같은 기존의 방식들은 다중프로세서 시스템에서는 스케줄링 성공률이 급격히 낮아지거나 문맥교환 획수가 지나치게 높아 현 실적인 적용에 무리가 있다. 이 둘을 적절히 조합하여 성능을 개선한 것으로서 EDZL (Earliest Deadline Zero Laxity)은 EDF를 기본으로 하고 여유시간이 0에 도달한 태스크에 대해서는 우선적으로 실행하도록 하는 방식이다. 본 논문에서는 LLF와 같이 최소 여유시간의 태스크를 우선 적으로 실행하되 문맥교환은 여유시간이 0에 도달한 태스크가 발생할 경우에만 이루어지도록 한 LLZL (Least Laxity Zero Laxity) 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 평가결과 LLZL은 준최적으로 알려져 있는 LLF에 근접한 높은 스케줄링 성공률을 보이면서도 문맥교환 오버헤드는 EDF 와 비슷한 낮은 수준을 유지하였다. EDZL과의 비교에 있어서도 스케줄링 성공률, 문맥교환 횟수 두 가지 측면 모두 나은 성능을 보인다.
자원 예약을 보장하지 못하는 네트워크 상에서 실시간 멀티미디어 응용의 만족스러운 서비스를 위해서는 효과적인 종단 시스템의 운영이 필요하다. 이러한 운영 기술 중 버퍼를 이용한 응용 프로그램 수준의 대역폭 평활화 기술과 태스크 스케줄링 기법은 핵심적인 부분을 차지한다. 기존에 제안된 온라인 대역폭 평활화 기법은 동적 슬라이딩 윈도우와 공적 버퍼를 이용하여 네트워크에 적응할 뿐만 아니라 요구 대역폭 평활화를 통해 지터를 흡수, 완충시킴으로써 더 나은 서비스 품질을 보장한다. 그러나 응용 프로그램 수준에서 동작하기 때문에 프로그램의 수행 품질보장을 위한 시간 대역을 보장하지 못할 뿐만 아니라 지터의 발생 가능성이 높다. 본 연구에서는 효과적인 버퍼 관리를 통해 서비스 품질의 손실을 최소화하는 적응성 있는 온라인 대역폭 평활화 기법이 안정적으로 동작하기 위한 최적화된 태스크 스케줄링 기법을 제안한다. 먼저 태스크 스케줄링 기법은 멀티미디어 데이터의 생산과 소비를 적시에 보장할 수 있도록 하여 지터의 발생을 최소화하고, 만일 네트워크 지터가 발생하더라도 응용 프로그램 수준의 버퍼 관리를 통해 완충시킴으로서 서비스 품질의 손실을 최소화한다. 모의 실험에서는 제안된 기법이 온라인 대역폭 평활화 기법을 효과적으로 지원함을 보인다.
본 논문에서는 브로드캐스트를 수행할 수 있는 m개의 서버가 존재하는 경우에 마감시간이 있는 요청들을 만족시키는 스케줄링 문제를 다룰 것이다. 서버가 어떤 페이지를 브로드캐스트하면 이 페이지를 요구한 모든 요청들은 만족된다. 스케줄링 알고리즘은 매 시간에 서버에서 브로드캐스트 할 페이지를 결정한다. 알고리즘의 목표는 마감시간 안에 만족된 요청들의 가중치 합을 최대로 하는 것이다. 온라인 알고리즘의 성능은 입력을 미리 다 알고 결정을 내리는 최적 오프라인 알고리즘의 성능과 비교된다. 일반적으로 최적 오프라인 알고리즘의 성능이 월등히 뛰어 나기 때문에 온라인 알고리즘이 보다 많은 자원을 이용할 수 있는 자원추가 분석 방법을 사용한다. 본 논문에서는 온라인 알고리즘이 보다 많은 서버를 사용하는 경우를 다룰 것이다.
실시간 시스템에서 많은 요청을 처리하기 위해 다중처리기 구조가 필수적이 되었다. EDF나 LLA와 같은 기존의 실시간 온라인 스케줄링 알고리즘들은 다중처리기 시스템에서 실시간 태스크들을 스케줄링하는 데 적합하지 않다. EDF의 경우 문맥교환 오버헤드가 낮지만 다중처리기 이상현상을 보이며, LLA의 경우 준최적이지만 문맥교환 오버헤드가 높다. EDZL은 두 알고리즘의 문제점을 일부 해결하였으나 세 개 이상의 처리기에서는 준최적이 아니다. EDA2는 과부하 단계에서 좋은 성능을 보이지만 준최적이 아니다. 본 논문에서는 새로운 두개의 온라인 스케줄링 알고리즘 ED/LL과 ED2/LL을 제안한다. ED/LL은 다중처리기에서 준최적이며, 정상부하 단계에서 낮은 문맥교환 오버헤드와 높은 성공률을 보인다. 그러나, 시스템이 과부하 상태가 되면 ED/LL은 비효율적이다. 이를 해결하기 위해, ED2/LL은 정상 부하 단계에서는 ED/LL 또는 EDZL을 사용하고 과부하 단계에서는 EDA2를 사용한다. 실험을 통해 ED2/LL이 정상부하 단계에서는 물론 과부하 단계에서도 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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