선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 게임 서버 클러스터 환경에서 서버 CPU의 전력 소모를 최소화하기 위한 클라이언트-서버 배정 방법을 제안했다. 우리는 먼저 클라이언트-서버 배정을 NLP 문제로 모델링하고, 그 해를 구하는 시뮬레이티드 어닐링 기반의 알고리즘을 제안했다.
- 본 논문에서는 서버 클러스터 환경에서 운영되는 온라인 게임을 대상으로, 서버들의 CPU 전력 소모를 최소화하는 CSA 방법을 제안한다. 우리는 CSA 문제를 NLP(NonLinear Programming)으로 모델링하고, 그 해를 구하는 시뮬레이티드 어닐링(SA: Simulated Annealing) 기반의 방법을 제안한다.
- 우리는 전력 소모가 두 가지 타입의 CPU를 정해, 이 중 한 CPU를 가진 서버들이 혼재된 서버클러스터를 대상으로 제안한 방법을 실험해 보았다. 실험 결과, CPU의 동작 속도를 기본 주파수인 최대 주파수로 고정시킨 경우와 비교해, 우리의 방법이 전력소모를 현저히 줄임을 보여 주었다.
가설 설정
- 실험에서 서버의 수는 N=10으로 설정했는데, 그 중 5개 서버는 ‘AMD Opteron’ CPU를, 나머지 5개 서버는 ‘Intel Pentium M’ CPU를 갖는다고 가정했다. 같은 CPU를 갖는 서버들의 성능은 동일하다고 가정했다.
- 실험에서 서버의 수는 N=10으로 설정했는데, 그 중 5개 서버는 ‘AMD Opteron’ CPU를, 나머지 5개 서버는 ‘Intel Pentium M’ CPU를 갖는다고 가정했다.
- 우리는 서버들의 CPU가 여러 동작 주파수를 지원한다고 가정한다. 이런 CPU는 동작 주파수가 낮으면 소모 전력도 그 만큼 낮아지는 특성을 갖는다.
- 하나는 전력 소모 최소화만을 목적으로 배정을 구하고, 다른 두 개는 앞에서 구한 배정에 대해 서버간 부하 균등이나 클라이언트-서버간 거리 균등을 다시 개선하게 된다. 우리는 서버들이 여러 동작 주파수를 지원하는 CPU를 사용한다고 가정한다.
- 사용자 도착률은 단위 시간 동안에 발생하는 게임 플레이를 원하는 플레이어들의 평균 수를 나타내는데, 본 실험에서는 단위시간을 30초로 설정했다. 우리는 신규 사용자 수가 포아송 분포를 따른다고 가정했다. 편의상 클라이언트와 서버간의 거리는 1 ~ 10 사이 값을 갖고, 평균값이 5인 균일 분포(uniform distribution)를 갖는 것으로 가정했다.
- 우리는 신규 사용자 수가 포아송 분포를 따른다고 가정했다. 편의상 클라이언트와 서버간의 거리는 1 ~ 10 사이 값을 갖고, 평균값이 5인 균일 분포(uniform distribution)를 갖는 것으로 가정했다. 우리의 실험에서는 서버의 CPU 타입별로 최대 부하를 달리 정했기에, 서버간 부하 편차 LD는 같은 CPU를 가진 서버간의 부하 편차를 먼저 구한 후, 이들의 평균으로 정의한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.