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[국내논문] 계산과학공학 플랫폼을 위한 실행-이력 기반의 시뮬레이션 데이터 관리 프레임워크 설계 및 구현
Design and Implementation of an Execution-Provenance Based Simulation Data Management Framework for Computational Science Engineering Simulation Platform 원문보기

Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지, v.19 no.1, 2018년, pp.77 - 86  

마진 (Dept. of Scientific Platform Development, Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI)) ,  이식 (Dept. of Scientific Platform Development, Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI)) ,  조금원 (Dept. of Scientific Platform Development, Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI)) ,  서영균 (School of Computer Science & Engineering, Kyungpook National University)

초록
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지난 수년간 KISTI는 EDISON이라는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼을 통해 사용자들이 다양한 계산과학공학 분야에서 제공된 사이언스 애플리케이션에 대한 시뮬레이션을 수행할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 일반적으로 이러한 시뮬레이션은 대규모 계산을 수반하므로 대용량의 출력 데이터를 생산해 낸다. 온라인 플랫폼에서 이러한 시뮬레이션을 수행 할 때 발생하는 중요한 문제 중 하나는 많은 사용자가 동일한 (또는 거의 변하지 않는) 입력 매개 변수 또는 파일을 사용하여 시뮬레이션 요청 (또는 작업)을 플랫폼에 동시에 제출함으로써 플랫폼에 상당한 부담을 준다는 점이다. 다시 말해, 동일한 컴퓨팅 작업으로 인해 중복 컴퓨팅 및 스토리지 리소스가 빠른 속도로 소모된다는 점이다. 이와 같은 동일한 시뮬레이션 요청으로 인한 과도한 자원 사용 문제를 극복하기 위해, 본 논문은 실행 메타 데이터, 즉 프로비넌스를 기반으로 시뮬레이션 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 IceSheet라는 새로운 프레임 워크를 제안한다. IceSheet 프레임워크는 시뮬레이션 실행과 관련된 프로비넌스를 수집하여 저장한다. 수집된 프로비넌스 정보는 중복 시뮬레이션 요청을 제외할 뿐만 아니라 오픈소스 검색 엔진인 ElasticSearch를 통해 기존 시뮬레이션 결과를 검색하는 데도 사용된다. 특히 본 논문은 IceSheet 프레임워크에서 저장된 시뮬레이션 결과를 검색하고 재사용할 수 있는 핵심 구성 요소에 대해 자세히 설명한다. 우리는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼과 함께 연동하는 검색 엔진을 기반으로 제안된 프레임워크의 프로토타입을 구현하였다. 플랫폼에서 수집된 실제 시뮬레이션 실행 프로비넌스를 기반으로 제안된 프레임워크의 성능 평가를 수행하였다. 플랫폼과 완벽히 연동된 IceSheet 프레임워크는 사용자로 하여금 선택된 시뮬레이션 소프트웨어에 대해 과거에 입력된 매개 변수 값을 빠르게 검색하고 동일한 입력 매개 변수 값이 존재하는 경우 기존의 결과를 곧바로 반환할 수 있도록 할 것으로 기대된다. 따라서 제안된 프레임워크를 통해 이전에 실행된 시뮬레이션과 동일한 요청에 대해 중복 자원 소모를 없애고 실행 시간을 크게 단축시키는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

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For the past few years, KISTI has been servicing an online simulation execution platform, called EDISON, allowing users to conduct simulations on various scientific applications supplied by diverse computational science and engineering disciplines. Typically, these simulations accompany large-scale ...

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

  • OECD (2015), “Making Open Science a Reality” [4]에 따르면 연구 결과인 출판물, 데이터 등을 공개하면 이를 통해 연구에 대한 후속 검증과 추가 연구를 가능하게 하고 새로운 연구 방법 개발에 활용할 수 있다. 이러한 시대적 흐름과 중복 시뮬레이션 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 계산과학공학 시뮬레이션 플랫폼에 적용 가능한 데이터 검색엔진을 설계 및 개발하였다. 개발된 시스템은 중복 데이터의 저장을 방지하고 계산자원의 낭비를 최소화하여 시뮬레이션의 연산 속도를 향상시키고 시뮬레이션 데이터를 재사용할 수 있게 지원하는 계산과학 데이터 검색서비스를 위해 사용될 예정이다.
  • 본 논문은 계산과학공학 시뮬레이션을 수행하여 실행-이력 기반의 시뮬레이션 데이터 프레임워크에 시뮬레이션 데이터를 웹으로 제공하는 EDISON(www.edison.re.kr) [5] 및 EDISON의 시뮬레이션 처리과정과 데이터모델에 대하여 설명한다. 그리고 오픈소스 프로젝트로써 검색엔진 설계 및 개발에 사용된 엘라스틱서치(Elasticsearch)와 오픈 사이언스에 대한 내용을 2장 관련연구에 기술하였고, 검색엔진을 포함한 실행-이력기반 시뮬레이션 데이터 관리 프레임워크(IceSheet)의 구성 및 동작과정을 3장에서 설명하고, 검색엔진과 계산과학공학 시뮬레이션 플랫폼의 연결 방법에 대한 내용을 4장에 기술하였다.
  • 오픈사이언스는 OECD에서 2015년에 발표한 “Making Open Science a Reality” [4]에 따르면, 공공자금으로 지원된 연구 성과(출판물 및 데이터)를 디지털 포맷으로 공개하여 이용자가 보다 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 하여 사회 문제해결 및 기업부분에도 이익을 제공하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
Elasticsearch란 무엇인가? Elasticsearch [10]는 오픈소스 분산 시스템이고 아파치루씬(Apache Lucene)을 기반으로 만들어졌다. 수평적인 확장성과 안정성 및 간편한 관리를 위해 설계된 JSON [11] 문서 기반의 검색 및 분석엔진이다. RESTful API [12]기반으로 색인, 검색, 매핑, 분석, Query DSL 등의 기능을 오픈소스를 Github 다운로드 페이지 [13]에서 제공하고 있으며 Java, C#, Python, Javascript, PHP, Perl, Ruby 등의 다양한 프로그래밍 언어를 지원한다.
검색엔진의 동작과정은? 그림 6은 실행-이력기반 시뮬레이션 데이터 관리 프레임워크에서 Extractor, Loader, Retriever, Matcher로 구성된 검색엔진의 동작과정을 나타낸다. 검색엔진은 MySQL로 생성된 EDISON 플랫폼의 시뮬레이션 결과 데이터베이스(Simulation Result Database)와 JDBC 연결을 통해 데이터 크롤링(Crawling)을 하고, 크롤링을 통해 추출된 데이터를 게더링(Gathering)하여 시뮬레이션 이력 저장소(Simulation Provenance Repository)에 저장한다. 이 과정은 MySQL로 관리되던 기존의 시뮬레이션 결과를 Elasticsearch기반의 검색엔진에 적합한 JSON형태로 저장하는 과정에 해당하며 이를 위해 설정하는 JDBC Import는 4장에서 소개한다.
온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼이 가지는 주요 문제는 무엇인가? 일반적으로 이러한 시뮬레이션은 대규모 계산을 수반하므로 대용량의 출력 데이터를 생산해 낸다. 온라인 플랫폼에서 이러한 시뮬레이션을 수행 할 때 발생하는 중요한 문제 중 하나는 많은 사용자가 동일한 (또는 거의 변하지 않는) 입력 매개 변수 또는 파일을 사용하여 시뮬레이션 요청 (또는 작업)을 플랫폼에 동시에 제출함으로써 플랫폼에 상당한 부담을 준다는 점이다. 다시 말해, 동일한 컴퓨팅 작업으로 인해 중복 컴퓨팅 및 스토리지 리소스가 빠른 속도로 소모된다는 점이다. 이와 같은 동일한 시뮬레이션 요청으로 인한 과도한 자원 사용 문제를 극복하기 위해, 본 논문은 실행 메타 데이터, 즉 프로비넌스를 기반으로 시뮬레이션 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 IceSheet라는 새로운 프레임 워크를 제안한다.
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