In this paper, we propose new concepts that the distributed counter value with the distributed EC system identify each user who users the distributed system. The web user should register his/her own user ID in the cyber shopping mall system. Instead of registration, this paper proposes the proprietary mechanism that is distributing counter. The counter assigns the distinguished number to each client. The distributed lock algorithm is used for mutual assignment of the counter to each client. The proposed algorithm is the best solution in the distributed environment system such as cyber shopping mall. If a user should register his/her own ID in every EC system, he/she may not try to use these uncomfortable systems. The mutual counter is used to identify each client. All of these features are designed and implemented on Windows NT web server. Also these features were experiments with 5 clients for 300 times. According to the experiments, clients have their own mutual counter value. The proposed algorithm will be more efficient in internet application environment. Moreover, it will improve the number of internet users.
This paper presents a new Internet-based computational framework for the realistic simulation of multi-scale response of structural systems. Two levels of parallel processing are involved in this frame work: multiple local distributed computing environments connected by the Internet to form a cluster-to-cluster distributed computing environment. To utilize such a computing environment for a realistic simulation, the simulation task of a structural system has been separated into a simulation of a simplified global model in association with several detailed component models using various scales. These related multi-scale simulation tasks are distributed amongst clusters and connected to form a multi-level hierarchy. The Internet is used to coordinate geographically distributed simulation tasks. This paper also presents the development of a software framework that can support the multi-level hierarchical simulation approach, in a cluster-to-cluster distributed computing environment. The architectural design of the program also allows the integration of several multi-scale models to be clients and servers under a single platform. Such integration can combine geographically distributed computing resources to produce realistic simulations of structural systems.
With the advent of the Internet-of-Things paradigm, the amount of data production has grown exponentially and the user demand for responsive consumption of data has increased significantly. Herein, we present DART, a fast and lightweight stream processing framework for the IoT environment. Because the DART framework targets a geospatially distributed environment of heterogeneous devices, the framework provides (1) an end-user tool for device registration and application authoring, (2) automatic worker node monitoring and task allocations, and (3) runtime management of user applications with fault tolerance. To maximize performance, the DART framework adopts an actor model in which applications are segmented into microtasks and assigned to an actor following a single responsibility. To prove the feasibility of the proposed framework, we implemented the DART system. We also conducted experiments to show that the system can significantly reduce computing burdens and alleviate network load by utilizing the idle resources of intermediate edge devices.
There is a growing demand on remotely sensed and GIS data services in modern society. However, conventional WEB applications based on client/server pattern can not meet the criteria in the future . Grid computing provides a promising resolution for establishing spatial information system toward future applications. Here, a new architecture of the distributed environment for remotely sensed data processing based on the middleware technology was proposed. In addition, in order to utilize the new environment, a problem had to be algorithmically expressed as comprising a set of concurrently executing sub-problems or tasks. Experiment of the algorithm was implemented, and the results show that the new environmental can achieve high speedups for applications compared with conventional implementation.
규모가 크고 복잡하며, 사용자와 상호 작용하는 시뮬레이션은 처리되는 메시지 수가 매우 많으므로 메시지의 순차적 시뮬레이션이 더 효율적이라 생각할 수 있다. 또한 사용자가 많은 훈련용 시뮬레이션은 지역적으로 분산되고 사용자의 추가 요구 사항의 증가로 시스템의 운용 및 유지보수 비용이 많이 든다. 따라서 시뮬레이션에 웹 기술의 적용은 이러한 문제를 해결할 수 있는 하나의 방법이 될 수 있다. 하지만 웹의 동적인 환경은 분산 처리되는 사건들의 인과성 오류를 유발 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분산 처리되는 시뮬레이션 서버와 웹 브라우저의 클라이언트 사이에 상호작용을 위한 클라이언트-서버 모델을 제시하고 구현하였으며, 구현에는 웹 기술에 적합한 자바와 자바 분산 객체 모델을 사용하였다. 제시된 모델에 의한 실험결과 인터넷의 동적인 환경에 분산 시뮬레이션이 정확하게 수행되었음을 확인할 수 있었다.
스마트 팩토리는 설계 개발, 제조, 유통 물류 등 생산 전체 과정에 정보 통신 기술을 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도 등을 향상시킬 수 있는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리에서 발생되는 데이터의 양은 공장의 규모 및 시설 수준에 따라 많은 차이를 보이지만, 기존의 생산관리시스템을 활용하여 방대한 양의 데이터를 발생시키는 스마트 팩토리 환경에 적용하기에 어려움이 있다. 이로 인해 방대한 양의 빅데이터 처리할 수 있는 빅데이터 분산 처리 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서의 GlusterFS 기반 빅데이터 분산 처리 시스템 설계하였다. 제안하는 빅데이터 분산 처리 시스템은 기존 분산 처리 시스템에 비해 네트워크 트래픽 분산 및 관리를 통해 부하와 데이터 소실 위험도를 감소시켰다.
IT기술이 발전함에 따라, 우리가 접하는 데이터의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이처럼 방대한 데이터들을 분석하고 관리하기 위한 기술로 등장한 것이 빅데이터 분산처리시스템이다. 기존 분산처리시스템에 대한 품질평가는 정형 데이터 중심의 환경을 바탕으로 이루어져 왔다. 그러므로, 이를 비정형 데이터 분석이 핵심인 빅데이터 분산처리시스템에 그대로 적용시킬 경우, 정확한 품질평가가 이루어질 수 없다. 따라서, 빅데이터 분석 환경을 고려한 분산처리시스템의 품질평가모델에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 소프트웨어 품질에 관한 국제 표준인 ISO/IEC9126에 근거하여 빅데이터 분산처리 시스템에서 요구되는 품질평가 요소를 도출하고, 이를 측정하기 위한 메트릭을 정의함으로써 새로이 품질평가모델을 제안한다.
웹에 존재하는 수많은 유휴상태 호스트들을 이용한 병렬/분산 처리는 대규모 응용문제에 대해 높은 가격 대 성능비를 가진다. 웹 환경에서 병렬/분산 처리를 위하여 호스트들의 이질성 및 가변성, 자율성, 지속적인 성능보장과 참여 호스트 수 변화 등 예측할 수 없는 상태에 대한 해결책을 제시하여야 한다. 본 논문은 지리적으로 떨어져 있는 참여 호스트들의 작업 처리를 성능에 기반하는 적응적 작업 재할당 전략을 제안한다. 또한, 대규모 응용문제의 병렬 처리 중에 호스트 수가 변하는 동적 환경에 대해 동적 호스트 관리 스킴을 제공한다. 본 논문에서는 PDSWeb (Parallel/Distributed Scheme on Web) 시스템을 구현하여, 많은 연산량을 지닌 랜더링 이미지 생성에 적용하여 평가한다. 그 결과 호스트의 가변성에 대해 적응적 작업 재할당은 최고 90%이상 향상하였으며. 호스트 추가와 삭제에 따른 성능 향상 정도를 보인다.
인터넷 기반 분산/병렬 처리 시스템인 PDP(Parallel/Distributed Processing)는 인터넷의 유휴상태 호스트들을 이용하여 대용량 작업을 병렬로 처리해서 전체 수행 시간을 감소시킨다. 본 연구에서는 실시간 네트워크 모니터링을 활용하여 수시로 변화하는 네트워크 환경에 적응하여 병렬/분산 처리되는 방안을 제안한다. 실시간 네트워크 모니터링 정보를 PDP 주요 핵심 알고리즘들에 적용하여 네트워크 과부하 및 결함으로 발생하는 작업 지연 요소에 적응적으로 대처함으로써 전체 성능이 향상됨을 보인다.
최근 클라우드 컴퓨팅 시장의 클러스터 환경이 일반 클러스터 환경에서 가상화 클러스터 환경으로 변화하고 있다. 이러한 클러스터 환경의 변화는 대용량 분산처리 성능에 영향을 끼치고 있으며, 국내외의 많은 IT관련 기업에서 경쟁적으로 연구와 서비스에 집중 투자하고 있다. 본 논문에서는 대용량 데이터 분산 처리 성능에 하이퍼바이저가 미치는 영향을 비교하기 위한 목적으로 하이퍼바이저를 사용하는 Xen과 컨테이너 기반의 Docker를 사용하여 가상 클러스터 환경을 만들고, MapReduce의 성능을 측정하는 실험을 하였다. 이 결과 하이퍼바이저를 사용하지 않은 Docker 성능이 약 1.44배 - 2.92배 더 좋은 것을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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