기존 웹 페이지는 사용자가 해당 페이지를 요청할 때 마다 새로운 페이지를 다운로드 받아 사용자에게 제공하였다. 따라서 동일한 페이지를사용자가 반복해서 요청할 경우 동일한 리소스에 대한 다운로드만을 반복하게 된다. 이는 불필요한 데이터의 소비를 발생시키는 요인이다. 본 논문에서는 사용자와 서버간의 불필요한 요청에 의해 발생하는 데이터의 소모를 감소시키고, 콘텐츠 제공 속도를 향상시키는 대에 초점을 맞추었다. 따라서 이를 방지하기 위하여 본 논문에서는 캐싱 시스템과 사용자가 요청하는 파일의 변경을 감지할 수있는 해시 함수를 이용한 해시 값의 비교를 통해 항상 최신 캐시를 유지하면서 데이터 소모를 줄일 수 있는 알고리즘에 대하여 논하고, 웹 콘텐츠의 속도 향상을 위한 서비스 워커 기반의 캐싱 시스템을 설계하고 성능을 평가하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2496-2512
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2021
The requirements for powerful computing capability, high capacity, low latency and low energy consumption of emerging services, pose severe challenges to the fifth-generation (5G) network. As a promising paradigm, mobile edge networks can provide services in proximity to users by deploying computing components and cache at the edge, which can effectively decrease service delay. However, the coexistence of heterogeneous services and the sharing of limited resources lead to the competition between various services for multiple resources. This paper considers two typical heterogeneous services: computing services and content delivery services, in order to properly configure resources, it is crucial to develop an effective offloading and caching strategies. Considering the high energy consumption of 5G base stations, this paper considers the hybrid energy supply model of traditional power grid and green energy. Therefore, it is necessary to design a reasonable association mechanism which can allocate more service load to base stations rich in green energy to improve the utilization of green energy. This paper formed the joint optimization problem of computing offloading, caching and resource allocation for heterogeneous services with the objective of minimizing the on-grid power consumption under the constraints of limited resources and QoS guarantee. Since the joint optimization problem is a mixed integer nonlinear programming problem that is impossible to solve, this paper uses deep reinforcement learning method to learn the optimal strategy through a lot of training. Extensive simulation experiments show that compared with other schemes, the proposed scheme can allocate resources to heterogeneous service according to the green energy distribution which can effectively reduce the traditional energy consumption.
WDSS는 네트워크 연동구간을 이용한 DDoS 대피소 시스템에 L7 스위치와 웹캐시서버를 추가 구성하여 웹 응용계층 DDoS 공격에 대한 방어성능을 향상시킨 시스템이다. WDSS는 웹 DDoS 공격 발생 시 백본 네트워크로부터 트래픽을 우회한 뒤 비정상 요청은 DDoS 차단시스템과 L7 스위치에서 차단하고 정상적인 클라이언트의 요청에 대해서만 웹캐시서버가 응답하게 함으로써 소규모 트래픽 기반의 세션 고갈형 DDoS 공격에 대응하고 정상적인 웹서비스를 유지한다. 또한 정상 트래픽을 웹서버로 재전송하기 위한 IP 터널링 설정이 없이도 공격 대응이 가능하다. 본 논문은 WDSS를 국내 ISP 백본 네트워크상에 구축하여 시스템 작동에 대한 유효성과 웹 응용계층 DDoS 공격 방어성능을 검증한 결과를 다룬다. 웹 DDoS 방어성능 평가는 실제 봇넷과 동일한 공격 종류와 패킷수의 공격을 수행할 수 있는 좀비 PC로 구성한 DDoS 모의테스트 시스템을 이용하여 실시하였다. 웹 응용계층 DDoS 공격 종류와 강도를 달리하여 WDSS의 웹 DDoS 방어성능을 분석한 결과 기존의 DDoS 대피소 시스템에서 탐지/방어하지 못한 소규모 트래픽에 기반하며 동일 플로우를 반복적으로 발생하지 않는 웹 DDoS 공격을 탐지/방어할 수 있었다.
There are many file systems in various operating systems. Those are usually designed for server environments, where the common cases are usually 'multiple active users', 'great many small files' And they assume a big main memory to be used as buffer cache. So the existing file systems are not suitable for resource hungry embedded systems that process multimedia data streams. In this study, we designed and implemented a new file system which efficiently stores and retrieves multimedia data steams. The proposed file system has a very simple disk layout, which guarantees a quick disk initialization and file system recovery. And we introduced a new indexing-scheme, called the time-based indexing scheme, with the file system. With the indexing scheme, the file system maintains the relation between time and the location for all the multimedia streams. The scheme is useful in searching and playing the compressed multimedia streams by locating exact frame position with given time, resulting in reduction of CPU processing and power consumption. The proposed file system and its APIs utilizing the time-based indexing schemes were implemented firstly on a Linux environment, though it is operating system independent. In the performance evaluation on a real DVR system, which measured the execution time of multi-threaded reading and writing, we found the proposed file system is maximum 38.7% faster than EXT2 file system.
본 논문에서는 독립적으로 스케쥴링할 수 있는 VLIW 명령어들을 소개함으로써, 컴파일러와 프로세서에서의 스케줄링 작업을 더욱 균등하게 분배할 수 있는 프로세서 구조를 제안하였다. 제안한 APVLIW(Aggressively Packed VLIW) 프로세서의 목표는 자료종속성을 포함한 VLIW 명령어들을 독립적으로 스케줄링이다. APVLIW 프로세서는 기존의 VLIW 코드로부터 대부분의 NOP(No Operations)과 LNOP(Long NOPs) 명령어들을 제거함으로써 압축된 형태의 긴명령어 그룹을 생성한다. 본 논문에서 제안된 APVLIW 프로세서는 여러 개의 연산처리기와 동적 스케줄러의 쌍들과 자료종속성 정보를 사용하여 긴명령어내의 각 명령어를 독립적으로 스케줄링할 수 있다. 이러한 스케줄링 기법은 특히 루프를 포함한 프로그램을 실행할 때 효과적이다. 실험 결과를 통해서 캐시크기의 변화와 벤치마크 프로그램에 상관없이 APVLIW 프로세서가 VLIM 프로세서에 비하여 성능이 향상됨을 확인하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.
멀티 코어 프로세서는 현재 많은 고성능 서버에 적용되어 사용되고 있다. 최근 이들 서버는 점차 높은 네트워크 대역폭 활용을 요구하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서는 멀티 코어를 효율적으로 활용하여 네트워크 처리율을 향상시키는 방안이 필요하다. 그러나 현재 운영체제들은 멀티 코어 시스템을 멀티 프로세서 환경과 거의 동일하게 다루고 있으며 아직 멀티 코어의 고유 특성을 고려한 성능 최적화 시도는 미흡한 상태이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 멀티 코어의 특성을 최대한으로 고려하여 프로세스 스케줄링을 결정함으로써 통신 성능을 향상시키는 방안에 대해서 연구한다. 제안되는 프로세스 스케줄링은 멀티 코어 프로세서의 캐쉬 구조, 프로세스의 통신 집중도, 그리고 각 코어의 부하를 기반으로 해당 프로세스에게 최적의 코어를 결정하고 스케줄링한다. 제안된 기법은 리눅스 커널에 구현되었으며 측정 결과는 최신 리눅스 커널의 네트워크 처리율을 20%까지 향상시켰으며 프로세서 자원은 55% 더 절약할 수 있음을 보인다.
클라우드의 사용이 보급화 됨에 따라 가상화 기술에 다양한 요구사항이 접목, 적용되고 있다. 클라우드 컴퓨팅의 대표적인 특징은 사용자가 원하는 자원 요구사항에 따라 최적화 된 환경을 구축할 수 있으며, 나아가 확장성에도 유연하게 대처할 수 있다. 이런 장점으로 인해 다양한 분산컴퓨팅 분야에 클라우드 컴퓨팅이 적용, 활용되고 있는 실정이다. 이를 위해 클라우드 환경의 성능 안정성을 보장하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 구축된 클라우드 교육 시스템 테스트베드 환경에서 시스템의 성능을 보장하기 위한 다양한 요소성능(metric) 측정을 오픈소스 기반의 툴들을 이용하여 분석하였다. 이를 위해 프로세서, 메모리, 캐시, 네트워크 등 가상화 환경에 영향을 주는 요소 성능을 구분하고, 그 성능을 호스트머신(Host Machine) 및 가상머신(Virtual Machine)에서 각각 측정하였다. 이로서 시스템의 상태를 명확하게 파악할 수 있으며, 문제점을 빠르게 진단하여 가용성을 증대시키고 나아가 클라우드 컴퓨팅의 SLA(Service Level Agreement) 수준을 보장할 수 있다.
본 논문은 해양과 IT 기술 융합의 하나로써 PMIPv6(proxy mobile IPv6) 네트워크가 구성된 항만에서 NEMO(network mobility) 지원 기법을 적용함으로써 항만 네트워크에 접속해있는 승객, 물류 등의 이동성 지원뿐만 아니라 외부에서 해당 네트워크로 handover하는 MN(mobile node)에 대한 연결 방안을 제안한다. PMIPv6 망의 항만에서 NEMO를 지원할때 LMA(local mobile anchor)와 HA(home agent)의 터널과 BCE(binding cache entry)가 중복되어 생성되는 문제점이 발생하기 때문에 이를 해결하기위한 방안인 프로세싱 오버헤드를 줄일 수 있는 PMIPv6망의 NEMO 지원을 위한 메시지 형식 보완을 제안하였다. 이를 위해서 MN 및 MR의 네트워크 초기접속간 PBU(proxy binding update) 메시지에 옵션필드를 추가하여 초기접속 혹은 handover임을 LMA/HA에 통보하고 바인딩 절차를 줄인다. 이에 따라 PMIPv6 기반의 항만 네트워크에서 NEMO를 지원할 때 발생하는 지연 시간 감소와 자원 절약을 할 수 있다.
가상화 기술은 한정된 물리자원을 추상화하여 다수의 가상 자원 형태로 사용자에게 제공하는 기술로써 자원 활용률을 높이고 유동적으로 서비스를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 한정된 물리자원을 다수의 가상머신이 공유하는 가상화 기술의 특성상, 자원 공유로 인한 성능 간섭 현상이 발생하는 문제가 있다. 이는 호스트 운영체제의 CPU 스케줄러가 가상머신에서 실행중인 프로세스의 특성을 고려하지 않고 스케줄링 하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 연구들이 진행되었지만 실제 근본적인 성능 간섭의 원인 분석에 대해서는 다루고 있지 않다. 본 논문에서는 KVM 기반 가상화 환경에서 가상머신의 성능 간섭의 원인을 분석하기 위해 다양한 시나리오에서의 프로파일링을 수행하고, 그 결과를 분석하여 CPU 스케줄링 관점에서 성능 간섭 현상의 원인과 그 해결 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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