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문제 정의
- 나타낼 수 있다. 그런데 하나의 요청도 발생하지 않는 경우를 고려해서 하나의 사용자 요청을 처리하는데 드는 시스템 비용을 구해보자.
- 단백질 데이타의 폭발적인 증가는 컴퓨터의 발전 속도를 능가할 정도이며 또한 이를 분석하기 위해서도 데이타베이스의 빈번한 검색은 생물정보학 관련 문제들을 처리함 예 있어 과부하로 작용할 것이다. 본 논문에서는 생물 정보학의 데이타베이스를 효율적으로 사용할 수 있는 서열 검색 프로그램 모델을 제시하였다. 그룹핑 방식은 각 주기 마다 사용자 요청을 처리 하는 방식이다.
- 특징이 있다. 이런 특징에 맞춰 생물정보 데이타를 이용하는 프로그램들의 성능을 증가시키기 위한 프로그램 모델올 제안한다. 우선 사용자 요청올 모아서 한 번에 처리하는 사용자 요청 그룹핑 기법은 일정 주기 동안 사용자 요청을 모아서 데이타베이스를 한번만 검색하고 여러 번의 처리를 하게 된다.
가설 설정
- 요청들은 발생한 순서로 큐에 등록되고 등록된 순서로 순차적으로 서비스 된다. 모든 요청의 서비스 비용이 같다는 가정하며 M/G/1 큐잉 모델이 된다.
- 본 논문에서 제안하는 그룹핑 모델과 카플 모델은 데이타베이스를 모두 검색하여 검색된 모든 데이타와 사용자의 서열들 간의 비교를 하는 경우만을 가정한다. 앞에서 예로 제시한 Blast와 같이 데이타베이스의 모든 서열을 검색하지 않고 일부 데이타만을 선별하여 비교하는 프로그램에서는 본 프로그램 모델을 그대로 사용할 수 없다.
- 사용자 요청은 발생률 기의 포아송과정(Poisson process)이라 가정하였다. 서버가 다른 요청을 처리하고 있을 때, 다른 요청이 발생하면 새로운 요청은 큐에 등록된다.
- 때 나타나는 결과이다. 사용자 요청은 포아송 분포로 이루어진다고 가정하였다. 기존방식은 각 요청률(人) 에 따라 500개의 사용자 요청을 처리하는 평균 시간을 측정하였으며 그룹핑 방식은 그룹핑 주기D)를 50, 70, 100으로 하여 각 요청률( 人 )마다 2000개의 사용자 요청을 처리하는데 걸리는 응답시간의 평균올 구한 것이다.
- 물론 데이타베이스 사용과 CPU사용올 동시에 할 수 있는 기법올 이용하면 서버의 사용을 올 1보다 높일 수 있다. 서열비교를 순차적으로수행하는 방식을 가정하였다. 각 방식에서 임계값을 구해보자.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.