초록

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인터넷 환경에서 유휴 컴퓨팅 자원들을 활용하여 병렬 작업들을 분산 처리하는 많은 연구들이 선행 되어왔다. 기존의 방법들은 하나의 작업을 여러 개의 작은 단위로 나누어 각각을 다수의 노드에서 분산 처리하는 방식으로 분해할 수 없는 다수의 작업에 대한 고려가 되어 있지 않다. 이러한 방법은 각 노드의 성능과 자원에 대한 고려가 없기 때문에 서로 다른 성능과 자원을 가지는 노드들로 구성된 시스템에서는 시스템을 효율적으로 사용할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 이동 에이전트를 이용하여 각 노드의 성능과 자원에 대한 정보를 수집하고 이를 이용하여 주어진 작업에 대해 최적의 노드를 선택하여 할당하는 방법을 제안하고 구현하였다. 분해할 수 없는 작업의 경우 최적의 노드를 선택하여 작업을 할당하는 것은 작업 처리량을 극대화하여 시스템의 효율성을 높일 수 있을 것이다.

인터넷 환경에서 유휴 컴퓨팅 자원들을 활용하여 병렬 작업들을 분산 처리하는 많은 연구들이 선행 되어왔다. 기존의 방법들은 하나의 작업을 여러 개의 작은 단위로 나누어 각각을 다수의 노드에서 분산 처리하는 방식으로 분해할 수 없는 다수의 작업에 대한 고려가 되어 있지 않다. 이러한 방법은 각 노드의 성능과 자원에 대한 고려가 없기 때문에 서로 다른 성능과 자원을 가지는 노드들로 구성된 시스템에서는 시스템을 효율적으로 사용할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 이동 에이전트를 이용하여 각 노드의 성능과 자원에 대한 정보를 수집하고 이를 이용하여 주어진 작업에 대해 최적의 노드를 선택하여 할당하는 방법을 제안하고 구현하였다. 분해할 수 없는 작업의 경우 최적의 노드를 선택하여 작업을 할당하는 것은 작업 처리량을 극대화하여 시스템의 효율성을 높일 수 있을 것이다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 서로 다른 작업 크기를 가지는 k개의 (k=4, 8, 16) 작업에 대한 더州이터 크기를 미리 알고 있다는 가정 하에 처리할 작업의 우선순위를 결정하며 이 순위롤 이용하여 이질적인 성능을 가지는 8개의 호스트에서 처리하도록 하였다. 작업 할당 방법은 다음과 같은 두 가지 방법올 사용한다.
• 기존의 연구들은 분해할 수 있는 작업에 대한 부하 균등에 초점을 두었다. 본 논문에서는 이동 에이전트를 이용한 동적 부하 균등 기법을 이용하여 분해할 수 없는 다수의 작업을 작업 처리 노드의 성능을 고려하여 처리함으至써 분산 시스템의 효율을 높이는 데에 초점을 두고 연구하였다.
• 본 논문에서는 이질적인 성능을 가지는 노드들로 구성된 일반적인 지역 네트워크 환경하에서 이동 에이전트를 이용하여 각 노드들올 주기적으로 검사하여 노드의 성능 정보를 취득한 후 이를 토대로 주어진 작업들에 대한 최적의 노드를 선택해서 작업을 할당하는 방법을 연구하고 구현하였다.

제안 방법

• 구현에 대한 성능 평가는 표4, 5과 같은 환경에서 수행되었다. 노드의 수는 8개로 고정하고 서로 다른 크기를 가지는 작업의 수를 각각 4개, 8개, 16개로 하여 절대적인 최적의 노드 선택 법, 상대적인 최적의 노드 선택법을 적용해서 전체적인 처리 시간을 측정하여 비교하였다.

성능/효과

• 본 논문에서는 이동에 이전트를 이용하여 각 호스트의 성능에 대한 정보를 수집하고 최적의 노드를 선택하여 작업을 할당함으로써 분해할 수 없는 다수의 작업을 처리할 때 작업 크기와 노드 성능을 고려하여 상대적인 최적의 노드를 선택하는 작업할당 방법이 더 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있다.
• 지역 네트워크라는 환경의 특성상 서버 노드와 작업 노드 간의 지연시간은 평균 0.1ms 정도로 측정되어 작업 노드의 성능을 결정짓는데 큰 영향을 주지는 않았으며 N₁GA가 8개의 작업 노드들을 방문하여 노드 정보를 획득하는데 걸리는 시간은 평균 955ms로 측정되었다.

후속연구

• h1 data-page="1">1. 서론

  서로 다른 성능과 자원들올 가지는 분산 시스템에서 분해할 수 없는 여러 개의 작업을 다수의 작업 노드를 이용하여 분산 처리할 때 각 노드의 성능과 자원 현황을 고려하여 주어진 작업에 대한 최적의 노드를 선택하여 작업을 할당한다면 시스템의 처리 능력을 극대화할 수 있을 것이다.

• 이번 연구에서는 호스트의 수를 고정하고 작업의 수를 가변적으로 한 뒤 노드정보 획득에 이전트가 주기적으로 성능정보를 획득하도록 구현하였으나 차후에는 호스트 수가동적으로 변하는 환경에서 작업에 따라 정보 획득에 이전트의 주기를 조절하면서 작업을 처리하는 연구를 수행할 예정이다.

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이 논문을 인용한 문헌

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