It is important that desktop grids should be able to aggressively deal with the dynamic properties that arise from the volatility and heterogeneity of resources. Therefore, it is required that task scheduling be able to positively consider the execution behavior that is characterized by an individual resource. In this paper, we implement a log analysis system with REST web services, which can analyze the execution behavior by utilizing the actual log data of desktop grid systems. To verify the log analysis system, we conducted simulations and showed that the resource group-based task scheduling, based on the analysis of the execution behavior, offers a faster turnaround time than the existing one even if few resources are used.
결과 검증은 데스크톱 그리드 환경에서 불특정 자원들에 의해 수행된 작업 결과의 정확성을 보장하는데 필수적이다. 전형적으로 투표기반 기법과 믿음기반의 기법이 데스크톱 그리드 환경에서 사용되어 왔지만, 이들 기법은 작업의 잉여 중복에 의한 자원 낭비와 동적 환경의 비적응성에 의한 반환 시간의 증가 문제를 갖고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 자원의 믿음 정도와 결과 반환 확률을 이용하여 적응적으로 작업 복제 개수를 결정할 수 있는 퍼지 추론 기반의 복제 기법을 제안한다. 따라서, 제안 기법은 동적 연산 환경의 적절한 대처를 통해 작업 복제 개수를 결정함으로써 자원 낭비를 줄여주고 전체 작업의 반환 시간을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 반환 시간, 자원 낭비, 작업의 재복제 횟수의 관점에서 우수함을 보여준다.
IT technologies(Chips, Grid and e-Science) are rapidly changed from 1965. In 1965, Intel co-founder Gordon Mooresaq the future. His prediction popularly known as Moore's law, state that the computer chips double in power every 18 months Grid computing offers a model for solving massive computational problems by making use of the unused resources of large numbers of disparate, often desktop, computers treated as a virtual cluster embedded in a distributed telecommunications infrastructure. In this paper, I will discuss current status of supercomputing technology and haw we can use these on CFD. Functionally, one can classify Grids into several types:
데스크탑 그리드는 컴퓨팅 집약적인 분산 어플리케이션을 수행하는데 있어서 유망한 플랫폼으로 부각되고 있다. 그러나 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성 때문에 데스크탑 그리드에서 병렬 어플리케이션의 효율적인 스케줄링은 어려운 문제로 알려져 있다. 이에 따라서 빈약한 스케줄링 능력과 함께 현재 데스크탑 그리드는 고 처리 어플리케이션(high throughput application)의 실행에는 적합하지만 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 실행을 지원하는데 있어서 어려움을 갖는다. 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 효율적인 실행은 어플리케이션의 전체 실행 시간(makespan)을 축소함으로써 해결할 수 있는 문제로써 데스크탑 그리드가 이를 지원할 수 있게 하는 것은 매력적인 제안이 될 것이다. 본 논문에서는 데스크탑 그리드에서 효율적인 어플리케이션의 실행을 지원하기 위한 새로운 스케줄링 방법을 제안한다. 7주간의 시간동안 40대의 데스크탑에서 추출된 추적(trace) 데이타의 분석을 통해서 데스크탑 사용 경향성과 비 신뢰적인 데스크탑의 영향이 스케줄링의 성능을 개선하는데 있어서 활용 될 수 있음을 확인하였고 이 요소들을 고려함으로써 데스크탑 그리드의 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성을 스케줄링에 적절하게 반영 할 수 있는 스케줄링 기법이 제안되었다. 제안된 스케줄링 기법은 실제 데스크탑들의 행동 패턴을 반영한 추적 기반 시뮬레이션(trace-driven simulation)을 통해서 기존의 스케줄링 방법들과 스케줄링 성능이 비교되었고 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 스케줄링 기법이 기존의 데스크탑 스케줄링 기법들에 비해서 병렬 어플리케이션의 전체 실행 시간을 축소하고 중지(suspension)와 장애(failure)의 발생 빈도를 줄이는 것을 보여준다.
데스크톱 그리드에서는 휘발성과 이질성과 같은 동적 특성을 갖는 자원의 자율적인 수행에 의해 얻어진 작업 결과의 검증이 중요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 자원의 동적 특성을 신뢰도와 결과반환확률로 정의하고 k-means 클러스터링 알고리즘을 적용하여 자원들을 자원 그룹으로 분류하고, 분류된 자원 그룹에 따라 작업의 복제수를 결정하는 자원 클러스터링 기반의 컬과 검증 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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