게임 서버는 분산 서버를 기본으로 하고 있다. 분산 게임서버는 서버의 작업 부하를 분산하기 위한 일련의 알고리즘에 의해 각 게임 서버의 부하를 일정하게 나누어서 클라이언트들의 요청에 대한 서버의 응답시간 및 서버의 가용성을 효율적으로 관리한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 환경에서 기존 연구 방식인 Greedy 알고리즘과, Reinforcement Learning의 한 줄기인 Policy Gradient 중 PPO(Proximal Policy Optimazation)을 이용한 부하 분산 Agent를 제안하고, 시뮬레이션 한 후 기존 연구들과의 비교 분석을 통해 성능을 평가하였다.
최근 인터넷 사용자의 기하급수적 증가에 따라 저렴한 가격의 고성능 대용량 클러스터 웹 서버 시스템에 관심이 증대되고 있다. 클러스터 웹 서버 시스템은 저렴한 비용. 높은 확장성과 가용성 등의 장점과 더불어 대규모 사용자에 대한 성능의 극대화를 목적으로 연구 개발되고 있으며, 최근에는 성능 향상을 위한 내용 기반의 부하 분산 기법에 관심이 모아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 웹 서버 상에서 사용자의 접근 빈도와 파일의 크기를 고려하여 각 서버 노드에 부하를 균등하게 할당하는 새로운 내용 기반의 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 각 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 그 빈도와 전송된 파일의 크기를 고려한 누적 히스토그램을 생성한다. 사용자 요청은 (해시 값-서버 노드) 매핑에 의한 히스토그램 변환 과정을 통하여 각 서버 노드에 균등하게 할당된다. 제안된 기법은 누적 히스토그램을 주기적으로 갱신함으로써 동적으로 클러스터 웹 서버 시스템의 부하를 고르게 분산시킬 수 있으며, 또한 서버 노드의 캐시를 활용함으로써 전체 클러스터 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서 제안된 기법은 전통적인 라운드 로빈 방법보다는 월등히 우수함을 보이고, 기존의 내용 기반 WARD 방법보다는 약 $10\%$ 정도의 우수한 성능을 나타낸다.
본 고에서는 웹 서버 팜(farm)의 성능을 향상시키기 위해서 사용되는 로드 발란서(load balancer)의 성능을 측정하고 분석하였다. 로드 발란서는 입력되는 트래픽을 서버 팜의 각 서버에 고르게 분산시켜서 클라이언트의 접속 요구를 최대한 수용해서 전체적인 서비스 품질을 향상시킨다. 본 고에서는 로드 발란서가 초당 최대 수용할 수 있는 접속 요구를 측정하고 이때 로드 발란싱(load balancing)이 서버 팜의 각 서버로 고르게 이루어 졌는지 측정한다.
본 고에서는 웹 서버 팜(farm)의 성능을 향상시키기 위해서 사용되는 로드 발란서(load balancer)의 성능을 측정하고 분석하였다. 로드 반란서는 입력되는 트래픽을 서버 팜의 각 서버에 고르게 분산시켜서 클라이언트의 접속 요구를 최대한 수용해서 전체적인 서비스 풀질을 향상시킨다. 본 고에서는 로드 발란서가 초당 최대 수용할 수 있는 접속 요구를 측정하고 이때 로드 발란싱(load balancing)이 서버 광의 각 서버로 고르게 이루어졌는지 측정한다.
클러스터 파일 시스템의 성능을 결정짓는 주요 요소 중 하나는 메타 데이터 서비스의 성능이다. 본 논문에서는 메타 데이터 연산의 종류에 따라 적절한 메타 데이터 서버에게 클라이언트의 요청을 동적으로 분배할 수 있는 내용 기반의 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에서는 메타 데이터 서버 사이에 데이터의 이동을 유발 시키는 대신 메타 데이터를 복제하고 수정 메시지를 로깅하게 함으로써, 기존의 알고리즘에 비해 클라이언트의 요청을 서버들에게 균등하게 분배하여 응답 지연 시간을 현저히 줄일 수 있었다.
Large amount of data is being generated in gaming servers due to the increase in the number of users and the variety of game services being provided. In particular, load balancing schemes for gaming servers are crucial consideration. The existing literature proposes algorithms that distribute loads in servers by mostly concentrating on load balancing and cooperative offloading. However, many proposed schemes impose heavy restrictions and assumptions, and such a limited service classification method is not enough to satisfy the wide range of service requirements. We propose a load balancing agent that combines the dynamic allocation programming method, a type of greedy algorithm, and proximal policy optimization, a reinforcement learning. Also, we compare performances of our proposed scheme and those of a scheme from previous literature, ProGreGA, by running a simulation.
다수 클라이언트(사용자)들이 동시에 진행하는 온라인 게임은 대부분 다중 서버 구조를 채택하고 있다. 그룹 플레이의 경우, 같은 그룹내 클라이언트들 사이에 사용자 반응시간에 큰 차이가 나면 게임의 공정성과 흥미를 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 신규 클라이언트들을 대상으로, 이런 시간의 중요한 요소인 클라이언트-서버간 거리의 편차를 최소하도록 클라이언트를 서버에 배정하는 방법을 제안한다. 본 방법은 그룹 플레이를 위한 클라이언트 매칭과 서버 부하 균등도 함께 지원하고 있다. 우리는 클라이언트-서버 배정 문제를 IP(Integer Programming)으로 모델링라고 그 해를 구하는 GA(Genetic Algorithm) 기반의 알고리즘을 제안한다. 우리는 본 논문에서 재안한 방법을 다양한 조건하애서 실험했고 그 특성을 분석한다. 우리가 조사해 본바, 클라이언트 매칭과 서버 부하를 고려하면서, 클라이언트-서버 거리 편차를 최소화하는 클라이언트-서버 배정에 관한 기존 연구는 많지 않았다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권1호
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pp.22-37
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2013
Content distribution to a large number of concurrent clients stresses both server and network. While the server limitation can be circumvented by deploying server clusters, the network limitation is far less easy to cope with, due to the difficulty in measuring and balancing network load. In this paper, we use two useful network load metrics, the worst link stress (WLS) and the degree of interference (DOI), and formulate the problem as partitioning the clients into disjoint subsets subject to the server capacity constraint so that the WLS and the DOI are reduced for each session and also well balanced across the sessions. We present a network load-aware partition algorithm, which is practicable and effective in achieving the design goals. Through experiments on PlanetLab, we show that the proposed scheme has the remarkable advantages over existing schemes in reducing and balancing the network load. We expect the algorithm and performance metrics can be easily applied to various Internet applications, such as media streaming, multicast group member selection.
With the steady growth of mobile technology and applications, demand for more storage in mobile devices has also increased. A lightweight block-level protocol, Internet Advanced Technology Attachment (iATA), has been developed to deliver a cost-effective storage network solution for mobile devices to obtain more storage. This paper seeks to contribute to designing and implementing Load Balancing (LB), Network Monitoring (NM) and Write Replication (WR) modules to improve the protocol's scalability and data availability. LB and NM modules are invoked to collect system resources states and current network status at each associate node (server machine). A dynamic weight factor is calculated based on the collected information and sent to a referral server. The referral server is responsible to analyze and allocate the most ideal node with the least weight to serve the client. With this approach, the client can avoid connecting to a heavily loaded node that may cause delays in subsequent in-band I/O operations. Write replication is applied to the remaining nodes through a WR module by utilizing the Unison file synchronization program. A client initially connected to node IP A for write operations will have no hindrances in executing the relevant read operations at node IP B in new connections. In the worst case scenario of a node crashing, data remain recoverable from other functioning nodes. We have conducted several benchmark tests and our results are evaluated and verified in a later section.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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