이 논문에서는 작업의 처리시간이 임의의 확률분포를 따르고 작업의 납기일이 작업마다 별개인 상황에서의 단일 기계 스케줄링문제에 관하여 살펴본다. 이 때 충분히 이른 작업의 수를 최대화시키는 데에 관심을 둔다. 이러한 스케줄링문제를 풀기 위한 두 가지 알고리즘, 즉 이진정수계획모형과 스케줄링 규칙을 제안한다. 여기서 제안하는 스케줄링 규칙은 처리시간과 납기일이 확정적인 경우에 지연작업의 수를 최소화시켜주는 스케줄링을 제공하는 기존 알고리즘을 처리시간과 납기일이 확률적인 경우로 확장한 것이다. 다음으로 이진정수계획모형과 스케줄링규칙을 성과측면에서 비교한다. 그 결과 대부분의 경우에 스케줄링 규칙이 이진정수계획모형과 거의 같은 스케줄을 제공할 뿐만 아니라 컴퓨터자원을 매우 적게 소모한다.
오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하며 요청되는 고장수리 서비스 업무의 신속한 해결을 위해 업무를 인력에게 합리적으로 배정을 해야 한다. 그러므로, 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 화학계기의 A/S작업을 인력에게 합리적으로 배정 하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해주는 Y사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도매인 크기가 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다.
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.
계산 그리드 컴퓨팅은 수많은 컴퓨팅 자원들을 이용하여, 슈퍼 컴퓨팅이나 이전의 분산 컴퓨팅으로 해결 할 수 없는 대용량의 연산 문제를 해결한다. 계산 그리드 컴퓨팅 환경에서의 자원은 이 기종으로 구성되어, 효율적인 작업 처리를 위해서는 스케줄링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 계산 그리드에서 효율적인 작업 스케줄링을 위하여 퍼지로직 기반의 그리드 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 퍼지로직 기반의 그리드 작업 스케줄링 모델은 퍼지로직을 이용하여 자원의 효율성을 평가하며, 평가된 기반으로 그룹을 구성하여 작업을 할당하는 모델이다. 우리는 DEVS 모델링 & 시뮬레이션 환경에서 시뮬레이션 모델을 구성하고 Random 스케줄링과 MCT 스케줄링 모델과의 비교 실험을 통하여 제안된 퍼지로직 기반의 그리드 작업 스케줄링 모델이 작업완료시간, 작업손실, 통신량을 개선함으로써 더욱 더 안정적이고 빠른 작업 처리 서비스를 그리드 사용자에게 제공할 수 있다는 사실을 증명하였다.
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.
그리드(Grid) 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원들을 네트워크로 연동시켜 서로 공유 될 수 있도록 해주는 서비스이다. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅 시스템을 구성하는 전체 노드를 대상으로 작업을 분배하는 메타 스케줄링 정책과 특정 한 개의 노드 내에서 작업을 분배하는 작업 스케줄링을 동시에 고려하는 하이브리드 스케줄링 기법을 제안한다. 그리드 컴퓨팅 노드로 제출된 작업을 필요 프로세서 수와 예상 작업수행 시간에 따라 구분하여 우선순위가 높은 작업은 작업 큐(Job Queue)로, 우선순위가 낮은 작업과 원거리 작업은 백필 큐(Backfill Queue)로 할당시킴으로써, 그리드 컴퓨팅 시스템의 성능을 높이는 방법을 연구한다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법들의 성능을 평가하며, 그리드 컴퓨팅 시스템의 이용률이 높아지고, 작업 지연시간이 감소됨을 확인한다.
워크플로우는 기업의 업무 프로세스, 이질적 정보 서버들을 통한 정보 처리 등과 같은 잘 정의된 복잡한 프로세스를 수행하기 위해 설계되어 조율된 작업들로 구성된다 워크플로우 스케줄링에서는 부여된 제약조건을 만족하면서 작업을 수행할 수 있는 작업의 실행 순서를 결정한다. 워크플로우를 실행시킬 때, 동시에 하나의 작업을 처리할 수 있는 자원이 여러 개 있을 경우에는, 어떤 자원이 어떤 작업을 수행할지 결정해야하는 자원 스케줄링 상황이 발생한다. 자원 스케줄링을 할 때는, 작업에 대한 자원의 적합도 및 선호도를 반영하는 것이 바람직하다. 한편, 프로세스가 진행되어 감에 따라 작업에 대한 자원의 적합도 및 선호도는 변할 수 있고, 또한 이러한 적합도 및 선호도 정보가 사전에 주어지지 않은 경우도 있다. 이 논문에서는 작업에 대한 자원의 적합도 및 선호도를 모델링하는 방법을 제안하고, 이를 프로세스 진행에 따라 갱신하는 방법을 소개하고, 이를 이용하여 적응적으로 자원 스케줄링하는 방법을 제시한다.
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.
그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 이기종의 컴퓨팅 자원들을 상호 연결하고 공유하여 가상의 고성능 컴퓨팅시스템을 구성함으로서 대용량의 컴퓨팅 연산 등을 수행하는 차세대 컴퓨팅 기술이다. 이러한 그리드 컴퓨팅의 성능을 극대화하기 위해서는 효율적으로 작업을 자원에 할당하는 작업 스케줄링 기법이 필요하다. 따라서 작업 총 완료시간 등을 고려한 작업 스케줄링 기법에 대한 많은 연구가 진행되었다. 그러나 작업 스케줄링에 있어서 자원의 사용에 따른 자원 비용을 고려하는 것 역시 매우 중요하며, 자원 비용의 최소화를 통해 그리드 컴퓨팅의 전체적인 성능 및 경제적 효율성을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 시간과 비용을 모두 고려한 다목적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 다목적 유전 알고리즘 기법의 하나인 NSGA-II를 적용하여 최적 해를 도출하였고, 모델의 효율성을 증명하기 위해 시뮬레이션 환경을 구성하여 기존의 스케줄링 모델인 Min-Min, Max-Min 알고리즘과의 비교 실험을 수행하였다. 이를 통해 제안한 스케줄링 모델이 기존 스케줄링 모델에 비해 작업 총 완료시간과 자원 비용을 더욱 효율적으로 최소화함을 증명하였다.
본 논문에서는 그리드 환경을 구축할 때 자원 비용 면에서 효율적인 스케줄링 정책을 제안한다. 이 스케줄링 정책은 로컬 컴퓨팅 자원을 효율적으로 할당하기 위해 자원 비용과 작업 실패율을 고려한다. 이 스케줄링 정책의 특징은 원격 스케줄러와 로컬 스케줄러를 사용하여 2단계 스케줄링을 수행한다. 원격 스케줄러에서는 자원 데이터베이스에 저장된 네트워크와 로컬시스템의 정보를 사용하여 작업의 총실행시간이 최소인 로컬시스템을 선택하여 작업을 할당한다. 로컬 스케줄러에서는 할당된 작업의 대기시간과 처리시간을 재계산한 후, 작업을 데드라인 내에 처리할 수 있다면 로컬시스템에서 수행한다. 하지만 데드라인을 초과하면 다른 로컬시스템으로 이주시켜 처리함으로써 작업 실패율과 자원 비용을 최소화한다. 제안한 스케줄링 정책은 기존 Greedy 정책에 비해 작업 실패율은 높지만, 자원 비용을 줄이는 면에서 더 우수함을 보인다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 스케줄링 정책이 기존 Greedy 스케줄링 정책에 비해 컴퓨팅 자원 비용을 줄이는 면에서 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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