[논문]분산시각 미디어 검색 프레임워크의 성능향상을 위한 브로커 서버 우선순위를 이용한 라운드 로빈 스케줄링 기법

심준용; 원재훈; 김세창; 김정선

분산시각 미디어 검색 프레임워크의 성능향상을 위한 브로커 서버 우선순위를 이용한 라운드 로빈 스케줄링 기법
A Scheduling Algorithm using The Priority of Broker for Improving The Performance of Semantic Web-based Visual Media Retrieval Framework 원문보기

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용, v.35 no.1, 2008년, pp.22 - 32

심준용 (한양대학교 컴퓨터공학과) , 원재훈 (한양대학교 컴퓨터공학과) , 김세창 (한양대학교 컴퓨터공학과) , 김정선 (한양대학교 전자컴퓨터공학부)

초록
AI-Helper

기존의 Ontology를 이용한 이미지 검색 시스템이나 메타데이타 기반의 분산 이미지 검색 시스템들의 단점들을 극복하기 위해 이미지 제공자들의 자율성을 보장하면서, Semantic 기반의 이미지 검색을 지원하는 분산 시각미디어 검색 프레임워크인 HERMES(The Retrieval Framework for Visual Media Service)가 제안되었다. 제안된 프레임워크에서는 서비스를 사용하는 다수 사용자들이 Broker서버에 동시에 접속했을 경우 발생하는 Overhead에 대한 문제를 해결 할 수 없었기 때문에 성능의 저하와 확장성을 고려할 수 없는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 다수의 동시 사용자들이 접속했을 경우에도 성능의 저하 없이 비슷한 수준의 서비스를 제공하기 위해서 Broker서버를 증설하여 Monitoring System으로부터 각각의 Broker 내부 컴포넌트의 수행시간을 측정하여 저장하고, 저장된 데이타에 대하여 각 Broker들에 대한 우선순위를 결정하는 테이블을 작성한다. 사용자로부터 Query를 입력받는 User Interface는 Broker의 Ranking Table을 참조하여 다수의 Query 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 Load Balancing 시스템을 제안한다. 또한 기존의 방식들과 비교실험을 통하여 제안하는 Load Balancing 시스템의 스케줄링 기법이 빠르다는 것을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper

To overcome the weakness of the image retrieval system using the existing Ontology and the distributed image based on the database having a simple structure, HERMES was suggested to ensure the self-control of various image suppliers and support the image retrieval based on semantic, the mentioned framework could not solve the problems which are not considered the deterioration in the capacity and scalability when many users connect to broker server simultaneously. In this paper the tables are written which in the case numerous users connect at the same time to the supply analogous level of services without the deterioration in the capacity installs Broker servers and then measures the performance time of each inner Broker Component through Monitoring System and saved and decides the ranking in saved data. As many Query performances are dispersed into several Servers User inputted from the users Interface with reference to Broker Ranking Table, Load Balancing system improving reliability in capacity is proposed. Through the experiment, the scheduling technique has proved that this schedule is faster than existing techniques.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

않았다. 따라서 본 논문에서는 Monitoring System으로부터 수집된 Brok曰■서버의 정보를 제공받아 다수의 동시 사용자들의 접속 시 설치되어있는 다수의 Broker 서버로 분산시킴으로써 성능과 확장성을 높일 수 있는 Load Balancing 시스템을 제안한다. 이 시스템은 부하 분산을 위한 다수의 Broker서버 운영을 전제로 하며 Monitoring System으로부터 각각의 Broker서버의 내부 컴포넌트의 수행시간을 측정하여 저장한다.
본 논문은 기존의 HERMES 시스템의 Broker 서버에 다수의 동시 접속자들이 Query를 수행할 경우 발생할 수 있는 Overhead를 줄이기 위해서 Broker서버를 증설하고 Load Balancing 하기 위한 시스템을 구축하였다 또한 Broker서버의 내부 컴포넌트 수행시간과 Broker 와 Provider서버간의 Web Services 호출에 의한 네트워크 트래픽 시간을 함께 측정하여 Broker■서버의 우선순위를 결정할 수 있는 스케줄링 방법을 연구하였다.
본 장에서는 기존에 연구된 HERMES 시스템의 확장성과 다수 사용자의 요청에 대한 서버의 안정성을 보장하기 위하여 시스템의 특징에 맞는 부하 분산 스케줄링기법을 적용한 아키텍처를 제안하고, Load Balancing 시스템을 이루고 있는 주요 컴포넌트들의 특징과 기능을 알아본다. 제안하는 Load Balancing 시스템 아키텍처는 그림 5와 같다.

제안 방법

또한 각 Broker 서버의 정보를 제공하는 Monitoring System과 Load Balancing 시스템의 통신 방법인 .Net Remoting에 대해서 알아보고, Load Balancing 시스템이 HERMES 시스템의 주요 컴포넌트들과 통신하기 위해 사용하는 Web Services에 대해서 알아본다.
일반적으로 분산 시스템에서 부하 분산 스케줄링기법으로 라운드로빈(Round Robin), 가중치 기반 라운드로빈(Weighted Rounded Robin), 최소접속(Least Connection), 가중치 기반 최소접속(Weighted Least Connec- tion)과 같은 방법들이 채택되어 사용되는데 이러한 방법으로는 HERMES 시스템의 특성상 균형 있는 부하 분산 스케줄링을 할 수 없다. 따라서 사용자의 Query를 직접 받아 최적화된 Query를 만들어 적합한 Provider 서버를 선택 해주는 Broker서버와 Broker 서버로부터 작업요청을 받아 시각 미디어 데이타를 제공하는 Pro- vider서버 사이의 호출 응답시간이 스케줄링 하는데 중요한 요소가 될 수 있다는 것을 고려하여 전체적으로는 라운드로빈 (Round Robin) 방법을 사용하지만 전체 Broker 서버의 요구-응답시간의 평균시간에 미치지 못하는 Broker서버는 한 주기 동안 제외시키는 방법을 적용한다 또한 Monitoring System으로부터 수집된 Bro- ker서버의 요구-웅답시간을 토대로 Broker서버들의 순위를 결정하여 높은 우선순위를 갖는 Broker서버에게더 많은 Query를 처리하게 함으로써 HERMES 시스템에 적합한 부하 분산 스케줄링 기법을 제시한다.
이 시스템은 부하 분산을 위한 다수의 Broker서버 운영을 전제로 하며 Monitoring System으로부터 각각의 Broker서버의 내부 컴포넌트의 수행시간을 측정하여 저장한다. 또한 컴포넌트의 수행시간외에 분산 환경에서의 네트워크 트래픽이 전체적인 수행능력에서 큰 비중을 차지하는 것을 고려하여 Broker서버로부터 호출된 Provider 서버들로부터의 작업처리와 응답시간까지 모두 포함한 Communication Delay도 함께 측정한다. 본 논문에서는 측정된 이 두 가지 값을 합하여 요구-응답시간이라고 칭한다.
된다. 본 장에서는 기존에 연구되었던 Load Balan- cing을 위한 요소들과 스케줄링 기법들을 살펴보고, 그것과 비교하여 HERMES 시스템에 적합한 측정 요소들과 스케줄링 기법들을 알아본다. 또한 각 Broker 서버의 정보를 제공하는 Monitoring System과 Load Balancing 시스템의 통신 방법인 .
실험 환경은 분산되어 있는 Broker서버 3대와 Pro- videi■서버 10대를 이용하여 임의의 Query를 일정 시간 동안 수행시켜 다음 네 가지 경우로 비교했다. 각 서버는 최대 100Mbps의 WAN망으로 분산되어 있기 때문에 네트워크 트래픽에 의한 지연은 고려하지 않는다.
본 논문에서는 측정된 이 두 가지 값을 합하여 요구-응답시간이라고 칭한다. 저장된 각 Broker서버들의 요구-응답시간에 대한 우선순위를 결정하고 테이블을 작성함으로써 다수 사용자의 Query 를 수행할 때 Load Balancing을 위한 Broker서버들의목톡 테이블을 제공하여 Query들을 여러 서버로 분산처리 하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상 시킨다. 일반적으로 분산 시스템에서 부하 분산 스케줄링기법으로 라운드로빈(Round Robin), 가중치 기반 라운드로빈(Weighted Rounded Robin), 최소접속(Least Connection), 가중치 기반 최소접속(Weighted Least Connec- tion)과 같은 방법들이 채택되어 사용되는데 이러한 방법으로는 HERMES 시스템의 특성상 균형 있는 부하 분산 스케줄링을 할 수 없다.
해서 선택된 Broker서버들의 성능에 따라서 가중치를 부여하고 라운드로빈(Round Robin) 방식을 사용하여 분산 처리함으로써 요청되는 Query들에 대해서 서버의 안정성과 응답시간에 대한 신뢰성을 제공한다. 분산 환경에서의 사용자 요청에 대한 처리 구조를 일반적인 서버와 HERMES 시스템을 구성하는 서버와 비교하여 보면 그림 4와 같다.

대상 데이터

Broker.서버의 목록을 만들기 위해 필요한 정보를 Notify Manager객체를 통하여 수집한다.

성능/효과

또한 일반적인 클라이언트-서버 분산 시스템에서는 서비스를 직접 처리하는 서버의 상태가 Load Balan- cing을 위한 중요한 Metric이 될 수 있었지만 HERMES 시스템의 Broker서버의 경우 서비스를 처리하는 Provi- der서버와의 네트워크 상태 또한 Broker서버의 상태만큼 중요하다는 것을 확인하였다. 본 논문의 Load Balancing 시스템의 주요 컴포넌트들은 Web Services 기술로 구현되었기 때문에 이와 같은 구조를 갖는 다른 플랫폼의 시스템에서도 컴포넌트들의 정보만 URL로 가져온다면 언제든지 사용가능하다.
또한 일반적인 클라이언트-서버 분산 시스템에서는 서비스를 직접 처리하는 서버의 상태가 Load Balan- cing을 위한 중요한 Metric이 될 수 있었지만 HERMES 시스템의 Broker서버의 경우 서비스를 처리하는 Provi- der서버와의 네트워크 상태 또한 Broker서버의 상태만큼 중요하다는 것을 확인하였다. 본 논문의 Load Balancing 시스템의 주요 컴포넌트들은 Web Services 기술로 구현되었기 때문에 이와 같은 구조를 갖는 다른 플랫폼의 시스템에서도 컴포넌트들의 정보만 URL로 가져온다면 언제든지 사용가능하다.
실험을 통하여 분산 환경에서의 대표적인 부하 분산 스케줄링 방법인 라운드로빈(Round Robin)과 최소 접속(Least Connection) 방법을 본 논문에서 제안한 방법과 비교한 결과 제안한 방법이 평균적으로 더 좋은 성능을 보이는 것을 실험 결과 그래프를 통하여 확인하였다. 또한 일반적인 클라이언트-서버 분산 시스템에서는 서비스를 직접 처리하는 서버의 상태가 Load Balan- cing을 위한 중요한 Metric이 될 수 있었지만 HERMES 시스템의 Broker서버의 경우 서비스를 처리하는 Provi- der서버와의 네트워크 상태 또한 Broker서버의 상태만큼 중요하다는 것을 확인하였다.
정해진 주기마다 측정된 값을 가지고 Load Balancer로부터 Broker서버의 스케줄링이 일어나고 Query를 처리하는 Broker 서버가 바뀐 것을 확인할 수 있다.

후속연구

물론 Brokei■서버는 사용자가 원하는 서비스를 직접 처리 하지 않기 때문에 일정양의 Query 에 대해선 문제가 없겠지만 다수의 접속자와 시스템이 확장될 수 있다는 것을 고려한 만큼 앞으로 연구되어야 할 과제가 된다. 또한 Provider서버에 대한 Web Ser- vices호출이 빈번하므로 Provider서버가 등록되어 있는 UDDI서버의 스키마를 사용한 Web Services의 QoS 평가가 연구된다면 성능과 신뢰성이 더욱 향상될 것이다.
대기해야된다. 물론 Brokei■서버는 사용자가 원하는 서비스를 직접 처리 하지 않기 때문에 일정양의 Query 에 대해선 문제가 없겠지만 다수의 접속자와 시스템이 확장될 수 있다는 것을 고려한 만큼 앞으로 연구되어야 할 과제가 된다. 또한 Provider서버에 대한 Web Ser- vices호출이 빈번하므로 Provider서버가 등록되어 있는 UDDI서버의 스키마를 사용한 Web Services의 QoS 평가가 연구된다면 성능과 신뢰성이 더욱 향상될 것이다.

참고문헌 (10)

양명미, 정병훈, 손영수, 김정선, 'Ontology를 이용한 Web Services 기반 분산 이미지 검색 프레임워크 아키텍처', 한국컴퓨터종합학술대회 2005 논문집, Vol.32, No.1(B)
나연묵, 이복주, 김정선, 'Visual Media Retrieval Framework Using Web Service,' Lecture Notes in Computer Science 3597권, pages 104-113, Jul, 2005

상세보기
M. Macedonia and M. Zyda, Networked Virtual Environments Design and Implementation, Addison Wesley, 1999
심준용, 김세창, 원재훈, 김정선, '분산 시각미디어 검색 프레임워크를 위한 모니터링 시스템', 2006 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, Vol. 33, No. 1(B)
Kristian Paul Bubendorfer, 'Resource Based Policies for Load Distribution,' Victoria University of Wellington, Aug, 1996
T.V. Gopal, N.S. Karthic Natarak, C. Ramaurthy and V. Sankaranarayanan, 'Load Balancing in Heterogenous Distributed Systems,' Microelectron. Reliab., Vol.36, No.9, pp. 1279-1286, 1996

상세보기
'리눅스 가상 서버 프로젝트,' http://linuxvirtualserver.org
David Conger, 'Remoting with C# and .NET,' Wiley Publishing, Inc., 2003, ISBN 0-471-27352-X
Microsoft's .net Remoting: A Technical Overview, http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url/library/en-us/dndotnet/html/hawkremoting.asp
Scott Short, 'Building XML Web Services For The Microsoft.NET Platform' Microsoft Press., 2002, ISBN 89-5674-034-8

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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