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서버가상화 및 분산처리를 이용한 천리안해양관측위성 산출물 재처리 시스템
GOCI Products Re-processing System (GPRS) Using Server Virtualization and Distributed Processing 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.33 no.2, 2017년, pp.125 - 134  

양현 (한국해양과학기술원 ICT융합연구단) ,  유정미 (한국해양과학기술원 해양위성센터) ,  최우창 (한국해양과학기술원 해양위성센터) ,  한희정 (한국해양과학기술원 해양위성센터) ,  박영제 (한국해양과학기술원 부원장실)

초록
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최근 위성 기반 윈격 탐사 기술의 발전과 더불어 대용량 위성 자료를 효율적으로 처리하기 위한 능력이 요구되고 있다. 이 연구에서는 대용량 GOCI 산출물을 효율적으로 재처리하기 위해 서버가상화와 분산처리를 기반으로 한 GOCI 산출물 재처리 시스템(GOCI Products Re-processing System; GPRS)을 개발하는데 집중하였다. 실험 결과 GPRS를 이용하여 메모리 및 CPU의 사용률을 각각 약 100%, 75%까지 올릴 수 있었다. 이는 제안 시스템을 통해 하드웨어 자원을 절약함과 동시에 작업 처리 속도를 향상시킬 수 있다는 것을 의미한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recent advance in the satellite-based remote sensing technology demands abilities to efficiently processthe massive satellite data. In thisstudy, we focused on developing GOCI Products Reprocessing System (GPRS) based on server virtualization and distributed processing in order to efficiently reproc...

주제어

#GOCI   #GPRS   #Server Virtualization   #Distributed Processing  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이 센터는 GOCI 자료를 모든 사용자에게 제한 없이 대국민 서비스하는 역할도 담당하고 있으며, GOCI 산출물을 위한 알고리즘이 수정 및 개선된 경우 보유하고 있는 모든 GOCI 자료를 재처리하여 보다 향상된 품질의 해색자료를 국민들이 공유할 수 있도록 서비스하는 임무도 가지고 있다. 따라서 이 연구에서는 앞서 제시한 서버가상화 및 분산처리 등의 IT를 이용하여 주어진 하드웨어 환경 하에서 GOCI 자료의 처리효율을 극대화시키기 위한 시스템 개발을 주요 목적으로 하고 있다.
  • 이 연구에서는 방대한 양의 GOCI 자료를 재처리하기 위해 서버가상화와 분산처리 기술을 이용한 GOCI 산출물 재처리 시스템(GOCI Products Reprocessing System; GPRS)을 개발하였다. VMWare 하이퍼바이저를 이용하여 서버가상화 환경을 구축함으로써 자원 활용성을 증대시킬 수 있었으며, 응용 수준의 분산처리를 이용하여 작업 처리 효율을 향상시킬 수 있었다.

가설 설정

  • 이러한 결과가 나타난 원인으로는 크게 2가지를 들 수 있다. 첫 번째 원인은 가상 서버 자체가 구동될 때 도 물리 서버의 리소스를 공용한다는 것이다. 가상 서버의 운영체제를 구동시키는데 사용하는 물리 서버의 메모리 및 CPU 사용량만큼은 자료를 처리하는데 활용될 수 없으므로 자료 처리율의 감소로 이어진다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
서버가상화란? 서버가상화는 실제 존재하는 서버의 물리적 자원들을 논리적 자원들의 형태로 표시하는 기술을 의미한다 (Daniels 2009). 가상화를 통해 물리적 하드웨어를 논리적으로 나눔으로써 자원의 활용성을 증대시킬 수 있다.
거대한 양의 자료를 처리하기 위한 자원활용성과 처리효율성 각각을 향상 시키기 위해 각광 받고 있는 기술을 무엇인가? 거대한 양의 자료를 효율적으로 처리하기 위해 가장 중요한 항목은 자원활용성과 처리효율성이다(Lea 1988). 컴퓨팅 장치의 자원활용성을 높이기 위해 최근 대두되고 있는 기술로 서버가상화가 있으며(Daniels 2009; Qian et al., 2009; Waldspurger 2002), 자료의 처리효율성을 증대시키기 위해 각광받고 있는 기술 중 하나로 분산처리가 있다(Hawick et al., 2003; Parhami 2006; Sharp 1986).
대부분의 서버가 보통 활용 가능한 하드웨어의 리소스는 얼마인가? 가상화를 통해 물리적 하드웨어를 논리적으로 나눔으로써 자원의 활용성을 증대시킬 수 있다. 대부분의 서버는 하드웨어 리소스의 8-12%만 사용한다고 알려져 있는데, 가상화는 이런 서버의 유휴 자원을 최대한 활용할 수 있도록 지원해 준다(Daniels 2009, Laudon and Laudon 2004; Yichao et al., 2012).
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참고문헌 (17)

  1. Choi, J.K., Y.J. Park, B.R. Lee, J. Eom, J.E. Moon, and J.H. Ryu, 2014. Application of the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) to mapping the temporal dynamics of coastal water turbidity. Remote Sensing of Environment, 146: 24-35. 

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  2. Daniels, J., 2009. Server virtualization architecture and implementation. Crossroads, 16(1): 8-12. 

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  3. Goldberg, R.P., 1974. Survey of virtual machine research. Computer, 7(6): 34-45. 

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  4. Hawick, K.A., P.D. Coddington, and H.A. James, 2003. Distributed frameworks and parallel algorithms for processing large-scale geographic data. Parallel Computing, 29(10): 1297-1333. 

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  5. Justice, C.O., J.R.G. Townshend, E.F. Vermote, E. Masuoka, R.E. Wolfe, N. Saleousc, D.P. Roya, and J.T. Morisette, 2002. An overview of MODIS Land data processing and product status. Remote Sensing of Environment, 83: 3-15. 

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  6. Laudon, K.C., and J.P. Laudon, 2004. Management information systems: managing the digital firm, Prentice Hall, New Jersey, USA. 

  7. Lea, R., 1988, ASP: A cost-effective parallel microcomputer. IEEE Micro, 8(5): 10-29. 

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  8. Parhami, B. 2006. Introduction to parallel processing: algorithms and architectures. Springer, New York, USA. 

  9. Qian, L., Z. Luo, Y. Du, and L. Guo, 2009. Cloud Computing: An Overview. Springer , Berlin Heidelberg, Germany. 

  10. Rosenblum, M., and T. Garfinkel, 2005. Virtual machine monitors: current technology and future trends. Computer, 38(5): 39-47. 

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  11. Ryu, J.-H., H.-J. Han, S. Cho, Y.-J. Park, and Y.-H. Ahn, 2012. Overview of geostationary ocean color imager (GOCI) and GOCI data processing system (GDPS). Ocean Science Journal, 47(3): 223-233. 

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  12. Sharp, J.A. 1986. An introduction to distributed and parallel processing, Blackwell Scientific Pub., Boston, USA. 

  13. Waldspurger, C.A., 2002. Memory resource management in VMware ESX server. SIGOPS Operating Systems Review, 36(SI): 181-194. 

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  14. Yang, H., J.-K. Choi, Y.-J. Park, H.-J. Han, and J.-H. Ryu, 2014a. Application of the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) to estimates of ocean surface currents. Journal of Geophysical Research: Oceans, 119(6): 3988-4000. 

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  15. Yang, H., E. Oh, T.-H. Han, H.-J. Han, and J.-K. Choi, 2014b. An Efficient Data Processing Method to Improve the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) Data Service. Korean Journal of Remote Sensing, 30(1): 137-147 (in Korean with English abstract). 

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  16. Yang, H., J.-M. Ryu, H.-J. Han, J.-H. Ryu, and Y.-J. Park, 2012. Ocean Disaster Detection System (OD2S) using Geostationary Ocean Color Imager (GOCI). Journal of the Korea society of IT services, 11: 177-189 (in Korean with English abstract). 

  17. Yichao, J., W. Yonggang, and C. Qinghua, 2012. Energy efficiency and server virtualization in data centers: An empirical investigation, IEEE Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS), 133-138. 

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