분산 파일 시스템에서는 파일 서버는 사용률이 높고, 통신 네트워크나 클라이언트 워크스테이션은 상대적으로 낮은 것으로 보고 하고 있다. 따라서, 시스템의 확장은 파일 서버가 처리해야 할 작업 부담을 증가하는 결과를 초래하므로 파일 서버는 시스템 사의 주된 병목 구간이 된다. 따라서 분산 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 파일 서버의 작업 부담을 클리언트로 이전시키고 가급적이면 파일 서버가 유지되는 상태 정보의 양을 줄여야 한다. 본 논문에서는 파일 서버에서 유지되는 상태 정보의 양이 파일 서버의 작업 부담에 비례한다는 가정 하에 파일 서버의 작업부담을 클라이언트들에게 이양시키는 대리인에 의한 캐쉬 일관성 유지 방식과 클라이언트들간의 상호 협조를 통해 요구된 파일에 대한 응답시간을 줄이는 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 대규모 분산 병렬 컴퓨팅 환경인 하둡 클러스터 시스템을 이용하여, 공간 객체들 간의 위상 관계를 효율적으로 추론하는 대용량 정성 공간 추론기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 추론기는 추론 작업의 순차성과 반복성을 고려하여, 작업들 간의 디스크 입출력을 최소화할 수 있는 인-메모리 기반의 아파치 스파크 프레임워크를 이용하여 개발하였다. 따라서 본 추론기에서는 추론의 대상이 되는 대용량 공간 지식들을 아파치 스파크의 분산 데이터 집합 형태인 PairRDD와 RDD로 변환하고, 이들에 대한 데이터 오퍼레이션들로 추론 작업들을 구현하였다. 또한, 본 추론기에서는 추론 시간의 많은 부분을 차지하는 이행 관계 추론에 필요한 조합표를 효과적으로 축소함으로써, 공간 추론 작업의 성능을 크게 향상시켰다. 대용량의 공간 지식 베이스를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 정성 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 공동 작업을 지원하는 CASE 도구를 위한 동작환경 구성방법을 제안하고자 한다. 분산된 위치에서 모델 공유를 위한 공유방법을 정의하고 공동 모델 저장소를 구성한다. 또한 시간 경과에 따른 작업 상황 비교를 위한 히스토리 기능 및 작성한 모델에 대해 책임을 부여하기 위해 사용자 인증을 통한 작업자 관리를 설계한다. 본 논문에서 제시하는 동작환경 구성방법은 분산된 위치에서 협업이 가능한 CASE 도구 개발에 기여할 것으로 기대된다.
클라우드 컴퓨팅에서는 사용량 당 과금 정책을 통해 서비스를 제공하여 사용자에게 높은 수준의 QoS 를 제공함과 동시에 비용절감의 효과를 가지고 있다. 하지만 클라우스 서비스 제공 업체에서는 최대 서비스 요구량을 만족시킬 수 있도록 시스템을 구성해야 할 필요가 있으며, 이에 맞추어 상당한 시간동안 다수의 자원을 유휴상태로 운영하여야 한다. 데이터 센터를 유휴상태로 운영될 경우 즉시 서비스 제공이 가능하다는 장점이 있으나 반대로 전력을 낭비한다는 단점을 가진다. 본 연구는 최소한의 전력소모를 하면서 QoS 를 보장할 수 있도록 하는 시스템 구축 모델을 제시하는 데 목적이 있으며 시뮬레이션 결과를 통하여 우리가 제시한 모델의 적절성을 보이려고 한다. 우리의 모델은 요청 작업 타입에 따른 traffic shaping 기법을 도입하여 작업을 저전력 컴퓨터와 고성능 컴퓨터에 분산배치하도록 하는데 목적이 있으며 가상화 기법을 통해 작업의 신속한 분산작업을 수행하는 방법을 사용한다.
컨테이너 터미널의 장치장은 선박의 입출항과 관련된 작업과 외부트럭의 반출입과 관련된 작업이 만나는 접점으로 높은 불확실성을 가진다. 장치장의 레이아웃과 장비의 운영방식, 작업 순서에 따라 작업의 지연과 원활함이 결정되므로 높은 작업의 효율을 위해 많은 연구가 이루어져 왔다. 터미널 운영사인 H사는 높은 작업 부하가 한 곳에 집중되는 것을 방지하기 위해 작업을 여러 군데 분산시키고자 WDI라는 지표를 개발하여 활용하고 있다. WDI는 각 RTGC에 동등하게 작업을 배분하여 한 곳에 정체가 발생하지 않도록 하고자 H사에서 사용되는 지표로서 본 논문은 WDI도입의 효과를 분석하고 WDI도입 효과의 원인과 결과를 정량적 측면과 정성적 측면으로 파악한다.
워크플로우 매니지먼트시스템은 오늘날의 어플리케이션들의 처리를 위한 효율적인 워크플로우 설계와 수행을 가능하게 한다. 그러나 전체물리학, 생물학, 지질학과 같이 과학탐구에 목적을 둔 어플리케이션들의 경우 대용량의 데이터를 연산해야 하기 때문에 단일 컴퓨팅 자원으로는 단 시간내에 작업을 완료하기 어렵다. 클라우드 환경에서 워크플로우를 효율적으로 수행하기 위해서는 여러 자원을 효율적으로 활용하기 위한 분산 병렬처리가 필수적이다. 일반적으로 시스템의 마스터노드에서는 클러스터의 원격노드들에게 어플리케이션 수행을 위해 설계된 워크플로우에 맞게 작업들을 분배하게 되는데 이때 마스터노드와 원격노드의 큐에서의 대기시간과 원격노드에서 할당된 작업들을 위한 스케줄링 시간은 성능을 좋지 않게 만드는 원인이 된다. 따라서 본 논문은 클라우드 환경에서 원격노드에서 작업수행이전까지의 지연시간을 줄이기 위한 최적화 방법으로 컴퓨팅 자원 활용도를 고려한 작업들의 병합 기법을 적용해서 워크플로우의 처리 속도를 향상시킨다.
인터넷 환경에서 유휴 컴퓨팅 자원들을 활용하여 병렬 작업들을 분산 처리하는 많은 연구들이 선행 되어왔다. 기존의 방법들을 프로세스(Process)기반으로 자원의 낭비가 심하고, 부하 균등화에 있어 많은 문제점들이 있다. 또한 매우 큰 작업들은 연산 시간이 수시간에서 몇 일씩 소요되는 경우가 있다. 이러한 작업들의 연산에 있어서 결함 허용이 제공되지 않은 경우 전체 소요 시간이 급격히 늘어 날 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 이동 에이전트의 이주 전략을 사용, 결함 허용이 가능한 동적 부하 균등화 기법을 새롭게 제안한다. 본 논문에서의 방법은 SPMD형의 연산작업에 효과적으로 적용 가능하다.
다단계 버스 네트워크 기반의 분산공유메모리 환경에서 효율적인 동적 라우팅 알고리즘을 제안한다. 버디특성으로부터 생기는 잉여경로들을 활용하여 네트워크 상의 스위치들의 트래픽을 동적으로 분산시키고, 동적 라우팅이 선택될 확률을 높이기 위해 기존의 최적 경로결정 알고리즘을 개선한 것이다. 시뮬레이션을 통해 제안된 동적 라우팅 알고리즘의 성능과 다단계 버스 네트워크에서의 잉여경로들을 고려하지 않는 기존의 라우팅 알고리즘들의 성능을 비교하여 우리가 제안한 동적 라우팅 알고리즘이 기존의 라우팅 알고리즘들보다 평균 대기 작업수와 평균 응답시간 면에서 효율적으로 동작한다는 것을 보인다.
그리드는 국가 전략산업뿐만 아니라, 여러 응용분야에서도 실용성이 많이 대두되면서, 국내를 비롯한 유럽과 미주에서 많은 연구가 진행 중이다. 본 실험에서 분산된 고성능의 컴퓨팅자원을 활용하여 자체 제작한 파이 프로그램의 실행을 통하여 클러스터의 작업능력과 클러스터 수에 따른 처리시간의 차이를 분석하여, 그리드 분산시스템의 필요성과 효율성을 확인하고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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