본 데이터센터 네트워크를 위한 대표적인 토포로지들 중 하나인 Fat-Tree는 같은 출발지/목적지에 대해 다중 경로를 갖는다. 또한 같은 홉 수를 갖는 다중 경로의 지연시간은 주로 장비의 큐에서의 지연시간에 의해 좌우된다. 그러나 대부분의 기존 부하 분산 방식들은 이러한 특성을 이용하지 못하고 패킷의 순서 바뀜 현상을 막기 위해 플로우 단위로 부하분산을 한다. 드물기는 하지만 지금까지 제안된 패킷 단위의 부하분산 방식들은 고비용의 전송계층 프로토콜의 사용을 전제로 이루어진다. 본 논문에서는 Fat-Tree의 특성을 이용하여 패킷의 순서 바뀜을 최소화하면서도 패킷 단위로 부하를 분산하여 네트워크의 활용률을 높이는 새로운 부하분산 방식을 제안한다. 모의실험 결과는 제안된 방식이 플로우 단위의 무작위 Valiant 부하방식이 가장 좋은 성능을 보일 때만큼의 TCP 성능을 제공할 수 있음을 보여준다.
클러스터 시스템을 계산능력과 메모리 크기에 있어서 바람직한 확장성을 제공한다. 또한 고속의 컴퓨터 네트워크 기술의 발달로 인해 클러스터 시스템은 값비싼 MPPs (Massively Parallel Processors)와 비교하여 경쟁력을 얻고 있다. 부적당한 작업 스케줄링은 시스템의 기능을 충분히 이용할수 없고, 병렬처리 프로그램에서 프로그램 실행 전에 각 태스크의 부하를 예측하기 어려우며, 태스크들은 다양한 형태로 서로 의존적이다. 동적 부하균등 알고리즘에서는 실행시간에 각 프로세서의 부하를 평가한 후, 각 태스크를 적절한 크기로 분할하고 그것들을 각 프로세서의 수행능력에 비례하여 클러스터 시스템에 할당한다. 그러나, 프로세싱 노드간의 통신비용이 높으면, 모든 노드들이 부하분산에 참여하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 부하분산에 참여하는 프로세서를 통신비용과 평균 부하로부터의 편차를 고려하여 제한하였다. 기존의 부하균등 방식과 제안된 동적 알고리즘을 비교하기 위하여, 통신비용, 노드 수, 그리고 부하의 범위와 같은 파라메터를 사용하여 다양한 모델의 클러스터 시스템에 관한 시뮬레이션을 수행하였다.
High-volume web sites often use clusters of servers with load balancing as a way to increase the performance, scalability, and availability of the sites. Load balancing, usually performed by load balancer in front of such clusters, is a technique to spread workload between several computers or resources, in order to get optimal resource utilization or response time. In this paper we examine the performance for several configurations of cluster-based web servers using a simulation approach. We investigate two types of buffering scheme (common and local) for web clusters and three load balancing policies (uniformly random, round robin, and least queue first), using response time as a performance measure. We also examine two basic approaches of scaling web clusters: adding more servers of same type or upgrading the capacity of the servers in the clusters.
본 논문에서 분산 시스템의 각 노드들은 노드들간에 주기적으로 교환되는 시스템 상태 정보를 히스토리에 저장하고, 그 히스토리 정보에 Newton의 후향 보간법의 5차 보간 다항식을 사용하여 다음 주기의 예측 부하 지수(ELI)를 계산한다. 계산되어진 ELI를 동적 부하 균등화 시스템의 로케이션 정책에 이용하였다. 그 결과 ELI 기반 동적 부하 균등화 시스템은 기존의 부하 균등화 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 시뮬레이션을 통하여 알 수 있었다.
In this paper, adaptive channel borrowing approach fuzzy neural networks for load balancing (ACB-FNN) is presented to maximized the number of served calls and the depending on asymmetries traffic load problem. In a wireless network, the call's arrival rate, the call duration and the communication overhead between the base station and the mobile switch center are vague and uncertain. A new load balancing algorithm with cell involved negotiation is also presented in this paper. The ACB-FNN exhibits better learning abilities, optimization abilities, robustness, and fault-tolerant capability thus yielding better performance compared with other algorithms. It aims to efficiently satisfy their diverse quality-of-service (QoS) requirements. The results show that our algorithm has lower blocking rate, lower dropping rate, less update overhead, and shorter channel acquisition delay than previous methods.
An asynchronous optical packet-switching (AOPS) node with load-balancing capability can achieve better performance in reducing the high packet-loss ratio (PLR) and time delay caused by unbalanced traffic. This paper proposes a novel dynamic load-balancing algorithm for an AOPS node with limited buffer and without wavelength converters, and considering the data flow distribution and service levels. By calculating the occupancy state of the output ports, load state of the input ports, and priorities for data flow, the traffic is balanced accordingly. Simulations demonstrate that asynchronous variant data packets and output traffic can be automatically balanced according to service levels and the data flow distribution. A PLR of less than 0.01% can be achieved, as well as an average time delay of less than 0.46 ns.
현재 IETF (Internet Engineering Task Force)의 SHIM6 (Site Multihoming by IPv6 Intermediation) 워킹그룹에서는 Network layer Shim (L3shim)이라는 새로운 IPv6 스택을 정의하여IPv6 환경에서 멀티호밍을 지원하는 방법에 대해 표준을 제정하고 있다. 이 Multihoming은 redundancy, load sharing과 같은 멀티호밍 장점을 지원할 수 있다. 본 논문은 이와 같이 새롭게 정의된 L3shim이 단말에 있을 경우, 단말에서 효과적인 Policy 정책을 통한 load sharing 및 balancing 통한 traffic engineering 방법을 제시한다. 현재 SHIM6 워킹그룹에서는 L3shim을 이용한 load balancing 부분은 다루고 있지 않다. 그러나 멀티호밍의 장점 줌 하나는load balancing이며 실제 load balancing이 지원 됐을 경우 응용 차원에서 많은 장점을 가질 것으로 여겨진다. 따라서 이와 관련한 메커니즘이 필요하며, 이를 위한 선행적인 연구가 필요로 되어진다.
In this paper, the load balancing which is one of the distribution power system's operation purposes was studied. Reconfiguration of Distribution power system presents that the configuration is changed by changing the switch on/off status which exists in the system according to the mentioned purpose. Through this method, the load of distribution power system is shown to be balanced. As a characteristic of complicated distribution power system, system is designed by being applied by OOP(Object Oriented Programming) method which connected more flexibly than existing Procedural Programming method, and the process of calculating the distflow and the loss of configurated system is shown. In addition, this paper suggests more efficient method compared by the results of reconfiguration on the purpose of the loss minimization and by the result of distribution power system reconfiguration on the purpose of load balancing. Moreover, it searches for the method to approach the global optimal solution more quickly.
This paper proposes a channel diversity based load-balancing cross-layer routing scheme for Wireless Mesh Networks (WMNs). The proposed scheme deals with channel diversity phase and load balancing phase in WMNs. Channel diversity factor $metric_{ch-d}$ and load balancing factor $f_{load}$ are defined and employed cooperatively as a combined path selection policy.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권1호
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pp.218-223
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2021
Pervasive enhancement and required enforcement of the Internet of Things (IoTs) in a distributed massively multiplayer online architecture have effected in massive growth of Big-Data in terms of server over-load. There have been some previous works to overcome the overloading of server works. However, there are lack of considered methods, which is commonly applicable. Therefore, we propose a combing Sparse Auto-Encoder and Load-Balancing, which is ProGReGA for Big-Data of server loads. In the process of Sparse Auto-Encoder, when it comes to selection of the feature-pattern, the less relevant feature-pattern could be eliminated from Big-Data. In relation to Load-Balancing, the alleviated degradation of ProGReGA can take advantage of the less redundant feature-pattern. That means the most relevant of Big-Data representation can work. In the performance evaluation, we can find that the proposed method have become more approachable and stable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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