웹은 네트워크로 연결된 모든 컴퓨터를 하나로 묶는 거대한 가상 시스템을 구성한다. 인터넷에 존재하는 수많은 유휴 상태 시스템을 이용하여 병렬 처리함으로써 비용 대 성능비가 매우 높으며 강력한 컴퓨팅 파워를 요구하는 거대한 문제를 해결할 수 있다. 하지만, 로컬 네트워크가 아닌 인터 넷 전체를 대상으로 하는 글로벌 환경에서 병렬 수행하는데 호스트들간의 이질성, 접근의 용이성, 작업에 대한 신뢰성을 고려해야 한다. 본 논문은 가상 병렬 처리 시스템인 WebImg를 설계 및 구현하여 웹 컴퓨팅 이 가능하며 동일한 작업을 여러 호스트에게 분배하기 위한 유연성 있는 작업 할당 전략을 제시하고 그 성능을 평가한다. 작업에 참여한 이 기종 호스트들이 가변적인 환경에서 작업 수행 도중 시스템의 성능변화에 대처하여 재할당 연산을 이용한 유연성 있는 작업 할당 기법을 제시한다. 더욱이 제안한 작업 할당 전략은 참여 호스트의 상태를 수시로 제어하여 결함내성을 제공한다.
웹은 네트워크로 연결된 모든 컴퓨터를 하나로 묶는 거대한 가상 시스템을 구성한다. 인터넷에 존재하는 수많은 유휴 상태 시스템을 이용하여 병렬 처리함으로써 비용 대 성능비가 매우 높으며 강력한 컴퓨팅 파워를 요구하는 거대한 문제를 해결할 수 있다. 하지만, 로컬 네트워크가 아닌 인터 넷 전체를 대상으로 하는 글로벌 환경에서 병렬 수행하는데 호스트들간의 이질성, 접근의 용이성, 작업에 대한 신뢰성을 고려해야 한다. 본 논문은 가상 병렬 처리 시스템인 WebImg를 설계 및 구현하여 웹 컴퓨팅 이 가능하며 동일한 작업을 여러 호스트에게 분배하기 위한 유연성 있는 작업 할당 전략을 제시하고 그 성능을 평가한다. 작업에 참여한 이 기종 호스트들이 가변적인 환경에서 작업 수행 도중 시스템의 성능변화에 대처하여 재할당 연산을 이용한 유연성 있는 작업 할당 기법을 제시한다. 더욱이 제안한 작업 할당 전략은 참여 호스트의 상태를 수시로 제어하여 결함내성을 제공한다.
Web consists of the grand virtual system which is made of all connected computers network. We can solve the huge problem which requires high quality in cost performance and powerful computing power to use a numerous idle state system on internet as process it parallel. However, we have to consider h...
Web consists of the grand virtual system which is made of all connected computers network. We can solve the huge problem which requires high quality in cost performance and powerful computing power to use a numerous idle state system on internet as process it parallel. However, we have to consider heterogeneous computing resources, accessibility, and reliability to carry out parallel system on global environment, not network but whole Internet. In this paper, We the WebImg system which has the power of web computing, and show the flexible task allocation strategy in heterogeneous hosts. Also, we evaluate its performance, moreover the proposed task allocation strategy supplies fault tolerance by controlling host situation at any time.
Web consists of the grand virtual system which is made of all connected computers network. We can solve the huge problem which requires high quality in cost performance and powerful computing power to use a numerous idle state system on internet as process it parallel. However, we have to consider heterogeneous computing resources, accessibility, and reliability to carry out parallel system on global environment, not network but whole Internet. In this paper, We the WebImg system which has the power of web computing, and show the flexible task allocation strategy in heterogeneous hosts. Also, we evaluate its performance, moreover the proposed task allocation strategy supplies fault tolerance by controlling host situation at any time.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
따라서, 본 논문에서는 앞서 언급한 이러한 문제점을 해결하는 가상 병렬 처리 시스템을 제안한다. 자바 수행 환경 (Java execution environment)은 플랫폼 독립성을 보장하여 글로벌 컴퓨팅에 참여하는 네트워크 상의 호스트들의 이질성을 극복하게 해주는 좋은 도구가 되고 있다.
초기 성능 정보만을 가지고 작업 할당 과정을 거치고 수행이 완료되기를 기다린다는 것은 수시로 변하는 인터넷의 특성에서 정확성 이 있으면서 최상의 수행 결과에 이르기는 힘들다. 이러한 불규칙적인 변화, 즉 수행상태와 호스트의 고장에 대웅할 수 있는 컴퓨팅 알고리즘이 필요하며, 최적의 수행시간을 얻기 위한 분석을 제안하게 되는데 본 논문에서는 유연성 있는 작업할당(Flexible Task Allocation)을 제시한다.
인하여 그들의 수행능력은 다양하다. 이로 인해 요청된 애플리케이션에 대해 다수의 JP에게 수행능력 에 따라 작업을 분배하여 같은 시간에 작업의 완료가 이루어지도록 한다. 하지만 웹이라는 물리적인 거리와 가변적인 환경에서 여러 일반 사용자들에게 마저 개방되어 있으므로 이들 시스템 가용성 의 정도에 따른 참여자들의 컴퓨팅 사이클을 방해한다.
가설 설정
본 시스템은 참여한 JP수에 대한 제한이 없음을 가정 한다. 그림 3은 JP중 고장이 발생하지 않았을 경우의 유연성 있는 작업 할당을 보여준다.
유연성 있는 작업 할당에서 작업 상태를 알리는 JM과 JP간의 메시지 전송이 이루어지는데 Complete 메시지를 받은 회수를 c라 가정한다. 재할당 연산에 참여한 JP의 성능비대로 재할당 작업의 양을 결정하는 식 (2)를 적용하며 이러한 재할당 연산 시간을 timeJMre 이라 하면 다음 식 (4)를 얻는다.
제안한 작업 할당 전략으로 JP중 고장이 발생하지 않는다고 가정할 때 작업 할당 전략에 따라 표3과 같은 컴퓨니트 수를 이룬다. 유연성 있는 할당의 레벨이 80%로 설정하였을 경우 성능의 변화가 거의 없는 경우에도 1~2번의 재할당 연산을 수행한 결과이 다.
발생 가능성으로는 초기의 할당된 연산에 대한 커다란 변화를 가져올 가능성과 연산 도중 호스트의 고장으로 작업에 대한 웅답을 하지 못할 경우로 한다. 환경의 가변적인 상황에 따라 작업 수행 능력의 변화, 참여 호스트의 고장에 대해 유연성을 적용하여 JP 고장 발생 유/무로 가정하여 해결책을 찾는다.
제안 방법
Notify 메시지와 함께 재할당 연산에 참여할 때 많은 비용이 드는쓰레드 생성 시간을줄일 수 있기 때문에 전체 수행시간을 줄인다. Complete 메시지를 보낸 JP를 제외하고 모든 JO에 게 지금까지 할당받아서 연산을 마친 컴퓨니트 수를 결과로써 알린다. 결과는 JO에 의해 전송되며 작업 처리율을 적용하여 재할당(ReAllocation) 연산 여부를 예측하며, 이때 JP들은 계속해서 작업을 수행한다.
세션에 의해 연결된 구성 요소들을 이용해 스케줄링을 한다. JO와 세션 연결을 통해 해당 JP의 연산 상태와 작업 스케줄링 상태를 관찰한다.
구현을 위해 자바 JDK(Java Development Kit) L2와 사용자 인터페이스를 위한 자바의 경 량 컴포넌트(light-weight Component)인 Swing을 이용하였다. 웹 브라우저는 Internet Explorer 5.
즉, timeJPM 시간은 배제한 것으로 만약에 환경적 요인으로 어떠한 JP의 극심한 작업량 증가로 성능비에 의해 할당된 연산을 제대로 수행하지 못하여 전체의 수행 시간이 커지거나 또는 JP의 고장으로부터 理에게 응답이 가지 않을 경우에는 전체 수행시간을 결정하는 JP가 무한정 ( 7喝(° too)되므로 전체 수행 시간을 알 수 없다. 극심한 성능변화와 무한정 기다릴 가능성을 예측하여 유연성 있는 작업 할당을 통한 JP들의 수행 변화에 따른 제어를 통해 재할당 연산을 수행 한다.
널리 산재되어 있는 자원들을 빠른 네트워크로 연결하여 단말 사용자가 하나의 애플리케이션에 대하여 병렬 수행을 위해 몇 개의 작업으로 분할하고 이들 작업들을 서로 다른 호스트에 게 할당하는데 있어서 그들의 성능에 맞는 작업을 할당하며, 특히 할당받은 작업을 수행 도중에 호스트의 가용성(system availability)에 따라 가변적 인 성능 이상 상태 발생으로 연산 지연(latency), 더욱이 진행중의 고장(failure) 으로 더 이상 연산할 수 없는 호스트의 부분 작업을 성공적으로 끝마칠 수 있도록 재할당 연산을 수행하는 유연성 있는 작업 할당(Flexible Task Allocation) 기법을 제시한다.
그러므로, JMe 참여한 모든 JP 의 작업 처리 진행 상태를 안다. 또한 전송되는 과정에서 자바가 지원하는 소켓관련 예외 처리를 적용하여 JP 고장을 탐지한다.
통신에 대한 JM의 중재로 인한 오버헤드를 줄이는 메커니즘을 적용하고 자바 기술을 이용하여 Weblmg 시스템외 호환성과 확장성을 유지하도록 하였다. 모한, 웹 환경이 미치는 가변적인 요인에 효과적으로 대처하기 위한 유연성 있는 작업 할당기법을 통해 결합내성과 균횡있는 작업 할당 전략을 제공한다.
본 논문과 관련되는 시스템으로 ATLAS[4]는 자바와 Clik의 프로그래밍 기술을 접합하였으며 네트워크 기반의 자원들을 활용하여 병 렬 수행할 수 있도록 설계되었다. 작업 취득 스케줄링(Work-stealing Scheduling)알고리즘을 사용하여 균형적인 작업 할당 전략을 지원하고, 트리 구조의 프로그래 밍 모델을 가진다.
본 논문에서 개발하는 Weblmg 시스템은 원격객체 참조 기법울 이용한 구현으로 경제성을 고려한다. 통신에 대한 JM의 중재로 인한 오버헤드를 줄이는 메커니즘을 적용하고 자바 기술을 이용하여 Weblmg 시스템외 호환성과 확장성을 유지하도록 하였다.
본 논문에서 제시하는 시스템은 작업 요청자(Job Requester : JR)/작업 관리자(Job Manager: JM)/작업 처리자(Job Processor: JP)로 구성한다. 작업 서비스 요청을 시작하면서 자바가 지원하는 RMI (Remote Method Invocation)을 이용하여 JR 참조 값을 전달하기 때문에 北는 작업 결과를 JM 중재 없이 직접 전달한다.
본 논문은 이러한 유연성 있는 작업 할당을 평가하기 위해 Weblmg 시스템의 활용으로 통신 시간에 비해 많은 계산량을 가진 작업들을 이룰 수 있는 프랙탈 이미지 처리를 이용했다. 작업 처리자수 증가가 8대에 이를 때까지는 거의 선형 그래프를 이루는 성능향상을 얻었다.
결함내성을 제공한다. 시스템의 수행능력의 변화에 우선순위를 부여하여 재할당 연산을 진행하며 재할당을 제한하는 레벨을 제시하여 처리 시간의 최적화를 얻었다. 인터넷에 수많은 호스트들에게 작업을 분배하고 그 결과를 전달하는데 있어서 작업 관리자의 중재없이 애플리케이션의 수행을 요구한 작업 요청자에게 직접 전달하는 애플릿간의 통신이 가능하도록 원격 객체 참조 모델을 사용하였다.
시스템의 수행능력의 변화에 우선순위를 부여하여 재할당 연산을 진행하며 재할당을 제한하는 레벨을 제시하여 처리 시간의 최적화를 얻었다. 인터넷에 수많은 호스트들에게 작업을 분배하고 그 결과를 전달하는데 있어서 작업 관리자의 중재없이 애플리케이션의 수행을 요구한 작업 요청자에게 직접 전달하는 애플릿간의 통신이 가능하도록 원격 객체 참조 모델을 사용하였다. 그러므로 작업 관리자의 부담을 줄이고 통신 오버헤드를 방지하였으며 전체 수행시간을 줄였다.
작업 할당 전략으로는 참여 JP의 수에 비례하는 균등하게 작업을 할당한 단순 할당, JP가 가지는 초기 성능평가 정보에 따라 할당된 정적 할당, 가변적인 환경에 적응할 수 있는 유연성 있는 할당을 비교한다.
통신에 대한 JM의 중재로 인한 오버헤드를 줄이는 메커니즘을 적용하고 자바 기술을 이용하여 Weblmg 시스템외 호환성과 확장성을 유지하도록 하였다. 모한, 웹 환경이 미치는 가변적인 요인에 효과적으로 대처하기 위한 유연성 있는 작업 할당기법을 통해 결합내성과 균횡있는 작업 할당 전략을 제공한다.
대상 데이터
작업이 시작되기 전에 성능을 고려하여 적절한 분배가 이루어지도록 컴퓨터의 연산능력을 평가해 오던 간단하면서도 신뢰성을 확보할 수 있는 평가를 거친다. 이것으로는 UNPACK 벤치 마크[12]를 사용한다. 가우스 소거법(Gaussian Elimination)의 부분 피벗팅 기법을 이용해 행렬에 대한 선형방정식 (Ax = B)의 해를 구하는 연산을 한다.
컴퓨팅 환경으로는 네트워크로 연결된 이종의 10 대의 컴퓨터를 이용한다. 자바 수행 능력을 가진 Netscape 4.
데이터처리
또한 시스템을 관리하는 작업 관리자는 작업 관찰자(Job Observer : JO)를 두어서 작업에 대한 결과 정보를 얻어 요소들간의 신뢰성을 얻는다. 구현된 가상 병렬 처리 시스템의 활용으로 프랙탈 이미지 처리(Fractal Image Processing)를 적용하여 제안한 기법의 성능을 평가한다.
이론/모형
이것으로는 UNPACK 벤치 마크[12]를 사용한다. 가우스 소거법(Gaussian Elimination)의 부분 피벗팅 기법을 이용해 행렬에 대한 선형방정식 (Ax = B)의 해를 구하는 연산을 한다. 결과로 단위 시간당 부동 소수점 덧셈과 곱셈 연산의 수행 회수를 측정하여 초당 몇 백만 번의 부동 소수점 연산을 수행했는지에 대한 MFLOPS (mega-floating point operation per second) 단위 값을 제공하며 측정된 값에 비 례하여 JP에게 초기의 수행 작업 양을 결정한다.
아주 간단한 복소수 변환 (z = z2+c (z=x+y/, C=Ci + cW))을 계속 반복하여 계산하면 복잡한 구조를 만들어 내는 만델브로트(Mandelbrot) 방법을 사용한다. 알고리즘 내부에는 자기 유사성(self-similarity) 을 전제로 하여 끊임없는 자기 복제(recursiveness) 를 반복하므로 하나의 이미지를 생성하는데 상당히 많은 수행시간과 처리량이 요구된다.
성능/효과
가우스 소거법(Gaussian Elimination)의 부분 피벗팅 기법을 이용해 행렬에 대한 선형방정식 (Ax = B)의 해를 구하는 연산을 한다. 결과로 단위 시간당 부동 소수점 덧셈과 곱셈 연산의 수행 회수를 측정하여 초당 몇 백만 번의 부동 소수점 연산을 수행했는지에 대한 MFLOPS (mega-floating point operation per second) 단위 값을 제공하며 측정된 값에 비 례하여 JP에게 초기의 수행 작업 양을 결정한다. 벤치마크 정보는 JM에 의해 유지된다.
인터넷에 수많은 호스트들에게 작업을 분배하고 그 결과를 전달하는데 있어서 작업 관리자의 중재없이 애플리케이션의 수행을 요구한 작업 요청자에게 직접 전달하는 애플릿간의 통신이 가능하도록 원격 객체 참조 모델을 사용하였다. 그러므로 작업 관리자의 부담을 줄이고 통신 오버헤드를 방지하였으며 전체 수행시간을 줄였다. 뿐만 아니라 작업 관리자의 중재가 없는 대신에 서브 관리자인 작업 처리자의 가상 쓰레드인 작업 관찰자를 둠으로써 응답에 대한 신뢰성이 있다,
더욱이 수행 도중 JP의 고장 발생의 경우에는 정적 할당의 경우에는 고장이 발생하면 전체수행 시간은 무한대가 되어 JRe 응답을 받을 수가 없다. 그러므로 제안한 유연성 있는 할당에서는 고장 난 JP가 아직 끝내지 못한 작업을 다른 JP가 대신하여 전체 수행시간을 얻으며 또한 JRe 요청한 작업의 결과를 얻는다. 하지만 고장이 발생한 JP는 더 이상 연산을 하지 않으므로 연산을 수행하는 JP 수가 감소하며 미수행된 작업을 가져오기 위한 재할당 연산의 추가로 전체 수행시간이 증가한다.
메시지 전송에 의해 연산 정보를 통해 JP의 수행 상태를 얻어 작업 처 리율을 가져 와 재할당 연산을 수행한다. 메시지 전송을 위한 통신시간 및 JM의 재할당 연산 시간이 성능에 변화가 거의 없이 일정하게 유지될 경우에는 많은 통신시간과 연산시간의 추가로 전체수행 시간이 클 수 있지만 서비스가 시작된 후로 참여한 JP들이 초기 의 성능평가 정 보와는 다른 성능변화가 발생할 경우 제안한 유연성 있는 작업 할당을 통한 전체의 수행시간을 줄여 최적화 비용을 얻는다.
본 논문에서 적용되는 애플리케이션으로 간단한 알고리즘을 사용하면서 통신시간에 비해 처리를 위한 연산시간이 매우 큰 프랙탈 이미지 처리이다. 아주 간단한 복소수 변환 (z = z2+c (z=x+y/, C=Ci + cW))을 계속 반복하여 계산하면 복잡한 구조를 만들어 내는 만델브로트(Mandelbrot) 방법을 사용한다.
작업 처리자수 증가가 8대에 이를 때까지는 거의 선형 그래프를 이루는 성능향상을 얻었다. 성능평가의 비교로 제시된 단순 할당과 정적 할당은 환경의 변화가 거의 없어 수행능력에 차이가 없는 경우에도 단순 할당에 비해 52.61% 의 성능향상을 보였으며, 특히 성능변화가 극심한 경우에는 단순 할당과 정적 할당에 비해 각각 66.77%, 36.94% 정도 성능향상 되었다. 심지어 호스트의 고장이 발생했을 경우에는 정적 할당의 경우는 수행 시간은 무한대가 되어 결과를 얻을 수 없게 되었으며 고장이 없는 경우에 비해 22.
후속연구
가상 시스템은 거대한 하나의 컴퓨터로 볼 수 있으며 이러한 계산 환경을 글로벌 컴퓨팅(Global Computing) 이라고 한다. 글로벌 컴퓨팅에 존재하는 무수한 컴퓨터들의 유휴시간(idle time)을 이용하여 대규모의 병렬 처리를 수행하여 비용대 성능비(cost performance) 가 뛰어난 컴퓨팅 환경을 구성할 것으로 기대된다. 그러나, 이러한 환경은 이질적인(heterogeneous) 컴퓨팅 자원으로 구성되어 있으므로 컴퓨팅자원들 각각의 플랫폼에 맞는 컴파일링 작업이 추가로 요구되며 제공자와 사용자간의 신뢰 성(reliability) 이 떨어진다.
Weblmg 시스템 구성 요소들과 애플리케이션으로 활용한 프랙탈 이미지 처리와의 연결을 구현된 인터페이스 클래스에 의해 이루어지며 이러한 응용으로만 성능평가를 마쳤다. 다양한 애플리 케 이 션을 사용하여 제안된 작업 할당 기 법을 동일한 환경에서 비교 성능평가가 필요하다.
처리자 관리에 관한 연구이다. 본 논문에서는 정적으로 고정된 참여 호스트를 대상으로 연산을 수행하였으며 현재 참여한 작업 처리자의 추가에 대해 어떠한 영향을 받지 않았으며 작업 처리자 삭제는 수행 중고 장을 판단함으로써 작업 처리자를 관리하는데 그쳤으므로 이러한 제한점을 극복하기 위한 동적인 작업 처리자 관리 모델 연구가 요구된다. 둘째로 애플리케이션의 다양화이다.
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