DiffServ망에서 많이 거론되고 있는 대표적인 스케줄러로 PQ(Priority Queue), WRR(Weighted Round Robin)등의 스케줄러가 연구되어져 있다. 그러나 이러한 스케쥴링 방식들은 약간의 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 PQ와 WRR의 단점을 보완하여 WRR 스케쥴러에 적용이 가능한 스케줄러 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 DiffServ 망에서 각 클래스의 큐 상태를 체크하여 퍼지 이론을 적용한 제어 정책에 따라 WRR 스케쥴러의 가중치를 동적으로 할당하였다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 네트워크 시뮬레이터(NS-2)를 이용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 EF 클래스의 패킷 손실률에서 WRR 스케쥴러 방식보다 향상되었으며, AF4 클래스에서는 PQ 방식보다 향상된 결과를 보였다.
본 논문에서는 수동 성형 결합기(Passive Star coupler)를 이용한 단일흡 방식의 파장 분할 다중화 네트워크에서 다중 채널 접근 방안과 이에 따른 망 구조가 연구된다. 제안되는 방안에서는 단일흡 방식의 파장 분할 다중화 네트워크에서 핵심이되는 자둥 사용자의 다중 채널 접근을 위해 집중형 스케쥴링 노드(Central Scheduling Node, CSN)를 두었다. 제안되는 방법은 망 내의 모든 노드에서 분산적인 스케쥴링 알고리듬을 수행하는 기존의 다중 채널 접근 방안에서 제기될 수 있는 제어 오버헤드를 줄일 수 있으며 채널 충돌, 목적지 충돌과 같은 충돌이 발생하지 않는 스케쥴링 노드는 간단한 구조를 가지며 여기서 수행되는 스케쥴링 알고리듬 역시 간단하기 때문에 구현상에 장점을 가진다. 그리고 집중형 노드는 데이터 패킷이 아닌 제어 패킷만을 처리하기 때문에 버퍼 요구량 또한 작다. 제안된 네트워크 구조와 다중 접근 방안은 다중큐 다중서버(Multi-Queue Multi-Server)모델로 성능이 분석되며 아울러 시뮬레이션을 통해 성능이 평가된다.
In this example, a message passing based multicomputer system with general interdonnedtion network is considered. After multicomputer systems are developed with morm-hole routing network, topologies of interconecting network are not major considertion for process management and resource sharing. Tehre is an independeent operating system kernel oneach node. It communicates with other kernels using message passingmechanism. Based on this architecture, the problem is how mech does performance degradation will occur in the case of processor sharing on multicomputer systems. Processor sharing between application programs is veryimprotant decision on system performance. In almost cases, application programs running on massively parallel computer systems are not so much user-interactive. Thus, the main performance index is system throughput. Each application program has various communication patterns. and the sharing of processors causes serious performance degradation in hte worst case such that one processor is shared by two processes and another processes are waiting the messages from those processes. As a result, considering this problem is improtant since it gives the reason whether the system allows processor sharingor not. Input data has many parameters in this simulation . It contains the number of threads per task , communication patterns between threads, data generation and also defects in random inupt data. Many parallel aplication programs has its specific communication patterns, and there are computation and communication phases. Therefore, this phase informatin cannot be obtained random input data. If we get trace data from some real applications. we can simulate the problem more realistic . On the other hand, simualtion results will be waseteful unless sufficient trace data with varisous communication patterns is gathered. In this project , random input data are used for simulation . Only controllable data are the number of threads of each task and mapping strategy. First, each task runs independently. After that , each task shres one and more processors with other tasks. As more processors are shared , there will be performance degradation . Form this degradation rate , we can know the overhead of processor sharing . Process scheduling policy can affects the results of simulation . For process scheduling, priority queue and FIFO queue are implemented to support round-robin scheduling and priority scheduling.
통합 서비스 망은 다양한 트래픽 소스의 다양한 지원을 필요로 한다. 본 논문은 패킷 스케줄링 알고리즘 중 WFQ와 SFQ를 비교 분석하여 성능을 비교한 후 다양한 트래픽 소스를 전송하기 위해 제안된 방법을 WFQ와 SFQ 스케줄링 알고리즘에 적용하여 비교 분석 할 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.2824-2837
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2019
Container technologies are widely used in infrastructures to deploy and manage applications in cloud computing environment. As containers are light-weight software, the cluster of cloud applications can easily scale up or down to provide Internet-based services. Container-based applications can well deal with fluctuate workloads by dynamically adjusting physical resources. Current works of scheduling applications often construct applications' performance models with collected historical training data, but these works with static models cannot self-adjust physical resources to meet the dynamic requirements of cloud computing. Thus, we propose a self-adaptive automatic container scheduling framework AutoScale for cloud applications, which uses a feedback-based approach to adjust physical resources by extending, contracting and migrating containers. First, a queue-based performance model for cloud applications is proposed to correlate performance and workloads. Second, a fuzzy Kalman filter is used to adjust the performance model's parameters to accurately predict applications' response time. Third, extension, contraction and migration strategies based on predicted response time are designed to schedule containers at runtime. Furthermore, we have implemented a framework AutoScale with container scheduling strategies. By comparing with current approaches in an experiment environment deployed with typical applications, we observe that AutoScale has advantages in predicting response time, and scheduling containers to guarantee that response time keeps stable in fluctuant workloads.
본 연구에서는 불필요한 에너지 소모와 지연을 야기하는 혼잡을 탐지할 수 있는 알고리즘을 제시하고 이에 따라 혼잡 제어를 수행할 수 있는 기법을 제시한다. 기존의 혼잡 탐지는 큐 점유율만을 사용하거나 MAC 계층에서 패킷 도착율만을 가지고 혼잡을 결정하였으나 본 연구에서는 이들 두 가지를 모두 고려하여 더 정밀한 혼잡 탐지를 가능하게 하였다. 또한 혼잡도에 따라 미리 혼잡 회피를 수행하고 혼잡이 발생한 경우 패킷의 우선순위에 따라 지연에 민감한 패킷들을 먼저 스케줄링할 수 있는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 혼잡 탐지와 제어 기법은 기존의 혼잡 제어 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
Queueing system with scheduled arrivals is useful in many fields where both customers' waiting time and servers' operation time (utilization) are important, and arrival time of customers is possible to be controlled. In this paper, we analyzed the operation of ship maintenance with the queueing system with scheduled arrival. Based on the model presented by Pegden and Rosenshine [8], who dealt with exponential service time, we extended the service time distributions to phase-type distribution which is able to include a wide range of real stochastic phenomena. Since most activities in the military are carried out under tight control and schedule, scheduled arrival queue has quite good applicability in this area. In this context, we applied queue with scheduled arrival to the optimal booking time decision for the ship maintenance in the navy.
본 논문에서는 IoT 환경의 무선 센서 네트워크 시스템 상의 효율적인 패킷 전달을 위해 큐러닝(Q-learning)에 기반한 다중 대기열 동적 스케쥴링 기법을 제안한다. 이 정책은 다중 대기열(Multiple queue)의 각 큐가 요구하는 딜레이 조건에 맞춰 최대한 패킷 처리를 미룸으로써 효율적으로 CPU자원을 분배한다. 또한 각 노드들의 상태를 큐러닝(Q-learning)을 통해 지속적으로 상태를 파악하여 기아상태(Starvation)를 방지한다. 제안하는 기법은 무선 센서 네트워크 상의 가변적이고 예측 불가능한 환경에 대한 사전지식이 없이도 요구하는 서비스의 질(Quality of service)를 만족할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 기존의 학습 기반 패킷 스케쥴링 알고리즘과 비교하여 제안하는 스케쥴링 기법이 복잡한 요구조건에 따라 유연하고 공정한 서비스를 제공함에 있어 우수함을 증명하였다.
In this paper, we consider a source node that operates over a time varying channel with energy harvesting capability. The goal of the source is to maximize the average number of successfully delivered packets per time slot. The source is able to choose whether to transmit a packet or defer the transmission in each time slot. The decision which is chosen by the source depends on the channel information available and the length of the energy queue. We formulate the problem of finding the optimal policy as a Markovian decision problem. We show some properties of the value function that represents the discounted number of successfully delivered packets per time slot. We prove that the optimal policy is a threshold type policy depending on the state of the channel and the length of the energy queue. We also derive an upper bound for the average number of packets per time slots successfully received by the destination. We show using numerical results that this bound is a tight bound on the performance of the optimal policy. And we consider the case of time varying channel but without channel state information (CSI). Then, we study the impact of channel time varying nature and the availability of CSI. In this case, we show that the optimal policy is a greedy policy. The performance of this greedy policy is also calculated.
본 논문에서는 기존의 Smoothing Scheme의 문제점을 개선한 새로운 WRR 셀 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 셀 스케쥴링 알고리즘에서는 현재 라운드에 서비스되는 VC의 큐가 비어있을 경우 모든 VC들 중에서 할당된 가중치와 버퍼의 길이의 차이가 가장 큰 VC를 서비스한다. 이렇게 함으로써 대역 할당의 효율이 증가하는 결과를 가져온다. 또한, 모든 실시간 트래픽을 서비스한 후에 남은 멀티미디어 서비스 대역을 비 실시간 트래픽에 할당할 수 있다. 한 사이클 안에 평균 서비스 수가 증가하고 많은 셀을 서비스하게 됨으로써 총 버퍼 길이도 감소한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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