최근 융합 IT의 대표적 응용분야로서 물류시스템에 RFID/NFC 등의 기술이 사용되고 있으며, 물류의 흐름에 따른 많은 빅 데이터(Big Data)가 생성되고 있다. 이러한 분산된 데이터를 수집하여 하둡 시스템의 병렬처리 기능으로 생산 아이템의 물류 정보와 물류의 이력관리를 위한 정보를 생성할 수 있다. 이를 지원하기 위한 하둡 시스템 설계 및 프로토타입을 개발하여 이의 활용가능성을 타진하였다.
교통 시뮬레이션 시스템은 현실 세계의 교통 및 차량 관련 데이터를 기반으로 미래의 차량 움직임을 예측하는 프로그램으로, 다양한 교통문제를 해결을 위한 도구가 될 수 있다. 시뮬레이션 스케일을 전국단위로 확장하기 위해서 분산/병렬 시스템을 도입해야 하는데, 이 논문에서는 병렬/분산 과정에서 핵심이 되는 Open MPI 기반의 데이터 교환에 대한 방법을 제안하고자 한다. 공통된 하나의 커뮤니케이션 모듈을 기반으로 분산된 노드의 데이터 교환에 대한 문제를 해결하여 생산성을 높이고, 시뮬레이션 과정에서 소요되는 커뮤니케이션 타임을 줄여줄 것으로 예상된다.
클러스터 시스템의 응용 분야가 다양화되고 복잡해짐에 따라, 대규모 클러스터 시스템을 보다 효율적으로 사용하기 위해서 실제 사용자의 이용 패턴을 예측할 수 있는 워크로드 분석의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 가동중인 188개의 계산 노드, 3008개 CPU 자원을 보유한 대규모 클러스터 시스템에서 병렬 분산 파일 시스템에 대한 워크로드를 분석하였다.
대용량 데이터의 분산/병렬 가시화를 위해서는 가시화 클라이언트와 서버 사이의 프로토콜이 필요하다. 기존 가시화 도구들은 개발 도구에 특화된 프로토콜을 사용하고 있으며, 이 때문에 클라이언트와 서버는 매우 tightly-coupled 되어 있다. 본 논문에서는 응용에 독립적인 분산/병렬 가시화를 위한 가시화 프로토콜을 설계하고 구현한다. 또한, 시변환 데이터의 효율적 가시화를 위해 animation을 구현할 수 있는 프리미티브를 설계하고 status machine으로 병렬 전송된 데이터들 간의 동기화를 구현한다. 이러한 응용 독립적 가시화 프로토콜을 도입함으로써 가시화는 병렬 분산 가시화를 수행하는 그리드의 서비스나 슈퍼컴퓨팅의 서비스로 확장될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 클러스터 노드 할당 시스템에 대한 최적화 모델을 제시한다. 분산 파일 시스템 구조를 지닌 제시 모델에서는 시간에 따른 시스템의 역동적인 움직임을 면밀하게 고려하여 클러스터 노드 할당 세트가 타당한지를 조사하는 클러스터 모니터 노드의 기능이 주어진다. 노드 할당 시스템의 클러스터 모니터 노드는 병렬 모듈들을 클러스터 노드들에 분산시키면서 유전 알고리즘을 이용하여 좋은 할당 솔루션을 제공한다. 실험적 연구의 일환으로 코딩 기법, 교배, 돌연변이, 개체집단 크기 같은 다양한 유전 인자 파라미터와 노드 모듈개수에 따른 솔루션 품질 및 계산 시간에 관한 비교 실험 결과를 발표한다.
최근 인터넷 환경에서의 기술 향상으로 인하여 다양한 정보를 공유하고, 네트워크로 연결된 여러 시스템 자원을 이용하는 것이 용이하게 되었다. 특히, 자바의 애플릿(applet)을 이용한 코드 이동(code migration) 기술은 인터넷의 웹 환경에서 프로그램의 분산을 용이하게 하며, 그 애플릿을 수행하는 브라우저는 이동된 코드의 신뢰성을 보장해준다. 본 논문은 웹 환경에서 이동 가능 코드를 분산시키고, 대량의 연산수행을 지닌 작업을 분배하여 병렬적으로 수행시킨 뒤, 그 결과를 취합하는 웹 기반 병렬 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 또한, 이 시스템에 참여하는 이질적인 다수의 호스트들은 인터넷이라는 환경에서 지리적으로 떨어져 연결되어 있으므로 성능의 차이 및 가변성을 예상하기 힘들다. 그러므로, 그들 간의 성능 차이를 고려한 태스크 할당 알고리즘 및 심각한 가변성에 대한 적응력이 요구된다. 이 논문에서는 시스템의 구현에 사용될 적응성 향상 기법을 제시하고, 시스템의 작업 처리 성능 및 제안하는 알고리즘들의 효율을 나타내는 성능 평가 결과를 제시한다.
Kim, Byungsang;Youn, Chan-Hyun;Park, Yong-Sung;Lee, Yonggyu;Choi, Wan
Journal of Information Processing Systems
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제8권4호
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pp.555-566
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2012
The cloud environment makes it possible to analyze large data sets in a scalable computing infrastructure. In the bioinformatics field, the applications are composed of the complex workflow tasks, which require huge data storage as well as a computing-intensive parallel workload. Many approaches have been introduced in distributed solutions. However, they focus on static resource provisioning with a batch-processing scheme in a local computing farm and data storage. In the case of a large-scale workflow system, it is inevitable and valuable to outsource the entire or a part of their tasks to public clouds for reducing resource costs. The problems, however, occurred at the transfer time for huge dataset as well as there being an unbalanced completion time of different problem sizes. In this paper, we propose an adaptive resource-provisioning scheme that includes run-time data distribution and collection services for hiding the data transfer time. The proposed adaptive resource-provisioning scheme optimizes the allocation ratio of computing elements to the different datasets in order to minimize the total makespan under resource constraints. We conducted the experiments with a well-known sequence alignment algorithm and the results showed that the proposed scheme is efficient for the cloud environment.
클러스터와 같은 분산 메모리 구조에서 각 노드는 전체 데이터의 일부분을 저장하고 있다. 이러한 구조에서는 데이터를 각 노드에 분산시키는 방법이 성능에 영향을 준다. 데이터 분산 정책은 데이터를 노드들에게 분산시켜 병렬 데이터 처리를 실현하는 정책이다. 클러스터 관리, 확장, 업그레이드 등 다양한 요인으로 인해 클러스터의 각 노드 성능이 동일하지 않을 수 있다. 이러한 클러스터에서 노드의 성능을 고려하지 않은 데이터 분산 정책은 데이터를 각 노드에 효율적으로 분산시키지 못할 수 있다. 본 논문에서는 각 노드의 성능을 나타내는 인자로 노드에 장착되어 있는 프로세서의 코어 수를 이용하고, 이를 고려한 데이터 분산 정책을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 데이터 분산 정책에서는 전체 코어 수 대비 노드에 장착된 코어 수에 비례하여 데이터를 노드에 분산 저장하도록 할당을 한다. 또, 본 논문에서 제안하는 데이터 분산 정책을 Chapel 언어를 이용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 데이터 분산 정책이 효과적임을 입증하기 위해 이 정책을 이용하여 Mandelbrot 집합과 원주율을 계산하는 병렬 프로그램을 작성하고, 클러스터에서 실행하여 실행 시간을 비교한다. 8-코어와 16-코어로 구성되어 있는 클러스터에서 수행한 결과에 의하면 노드의 코어 수를 기반으로 한 데이터 분산 정책이 병렬 프로그램의 수행 시간 감소에 기여하였다.
본 논문에서는 KDSM(KAIST Distributed Shared Memory) 시스템의 설계 및 구현에 관해서 설명한다. KDSM은 Linux 2.2.13 상에서 실행되는 사용자 수준 라이브러리로 구현되었고, TCP/IP를 기반 통신 구조로 사용한다. KDSM은 페이지 기반 무효화 프로토콜(page-based invalidation protocol)과 다중 쓰기 프로토콜(multiple writer protocol)을 기반으로 하고, HLRC(Home-barred Lazy Release Consistency) 메모리 일관성 모델을 사용한다. KDSM의 성능을 측정하기 위해서 4개의 과학계산용 응용 프로그램을 실행하여 JIAJIA와 성능 비교를 하였다. 그 결과, 2개의 응용은 같은 결과를 냈고, 나머지 2개는 KDSM의 성능이 우수하였다.
본 논문에서는 서버를 사용하지 않고 각 노드에 연결된 지역 디스크들을 이용하여 분산 RAID 저장 장치를 구성하는 분산 환경의 클러스터 컴퓨터를 위한 분할된 결함허용정보 저장 기법을 제안한다. 클러스터 노드들의 결함허용정보를 주기적으로 동시에 분산 RAID에 저장하는 방법은 분산 RAID의 병렬성을 이용할 수 있고, 각 노드의 결함허용정보를 순차적으로 저장하는 기법은 분산 환경에서 네트워크에 병목 현상을 방지할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 분산 RAID를 저장 장치로 사용하는 클러스터 컴퓨터에서 이들 두 가지 기법을 결합함으로써 통신 부하가 큰 응용에서 노드들에 대한 결함허용정보 저장 비용을 줄이고 클러스터의 가용성을 높일 수 있도록 하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위하여 본 연구에서는 16노드의 클러스터 시스템에서 MIP와 Linpack HPC 벤치마크 프로그램을 이용한 성능 평가를 수행하였다. 벤치마크 결과는 분할된 결함허용정보 저장 기법이 기존의 기법들에 비하여 분산 RAID를 사용한 클러스터 컴퓨터에서 비교적 우수한 성능을 나타낼 수 있으며, 클러스터의 단일 노드 결함이 발생되었을 경우에 빠른 회복을 수행하는 결함허용정보저장 기법을 설계하는 데에 효과적으로 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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