초록

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신뢰성이 높은 분산 시스템은 고장 발생 시 고장을 탐지하고, 다른 관련된 노드들에게 고장을 알려주어서 적절한 처리를 할 수 있어야 한다. 기존의 act 와 time-out 을 사용한 고장 탐지방법은 수신되지 않는 ack 에 대한 부하가 높은 단점을 가지고 있다. 높은 신뢰성을 요구하는 분산 실시간 시스템에서는 데드라인을 준수하기 위해 고장처리에 대한 time-bound 를 결정할 수 있어야 하므로, 기존의 ack 와 time-out 에 기반한 고장방법을 사용하기에 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성 있는 분산 실시간 멀티캐스트 프로토착에 결합된 고장 탐지 기법으로서 사용될 기존의 고장 탐지 방법을 대상으로 고장 탐지 방법을 실험하고, 그 결과를 분석하여 고장탐지 및 고장처리 지연시간이 데드라인을 보장할 수 있는지 검사한다.

신뢰성이 높은 분산 시스템은 고장 발생 시 고장을 탐지하고, 다른 관련된 노드들에게 고장을 알려주어서 적절한 처리를 할 수 있어야 한다. 기존의 act 와 time-out 을 사용한 고장 탐지방법은 수신되지 않는 ack 에 대한 부하가 높은 단점을 가지고 있다. 높은 신뢰성을 요구하는 분산 실시간 시스템에서는 데드라인을 준수하기 위해 고장처리에 대한 time-bound 를 결정할 수 있어야 하므로, 기존의 ack 와 time-out 에 기반한 고장방법을 사용하기에 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성 있는 분산 실시간 멀티캐스트 프로토착에 결합된 고장 탐지 기법으로서 사용될 기존의 고장 탐지 방법을 대상으로 고장 탐지 방법을 실험하고, 그 결과를 분석하여 고장탐지 및 고장처리 지연시간이 데드라인을 보장할 수 있는지 검사한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 실시간 시스템에 사용 가능하려면 최악의 경우(worst-case)의 고장 탐지 시간을 결정할 수 있어야 하고, 실시간 시스템에 사용 가능한 방법은 많지 않다. 그러므로 본 논문에서는 분산 실시간 환경에서 중앙 집중식 감독자를 사용하는 SNS 형태의 고장 탐지 방법의 성능 평가를 위한 분산 실시간 시뮬레이션을 하 그자 한다.
• 본 논문에서는 분산 실시간 시스템을 위한 고장 탐지 기법 중 중앙 집중식 감독자를 사용하는 고장 탐지 방법을 TM0 미들웨어를 적용하여 실험하고 결과를 분석하였다. 실험결과를 틍해 사용된 고장 탐지 방법이 실시간 환경에서 사용 가능하도록 처 리 시간을 보장하는지 알아보고, 고장 처리 시간이 얼마나 소요되는지 확인하였다. 실험에서 고장 탐지 시간과 멀티 캐스乓 취소 메시지의 수를 측정하였다.

가설 설정

• Heartbeat 시그널 주기를 TP, 메시지 전송 시간을 Ttrans, 입력정보 처리 시간을 Tin, 출력정보 처리 시간을 Tout, 고장 분석 시간을 Tproc. 멀티캐스트 시간을 Tmcast라고 가정하자. 본 논문에서 실험한 방법은 기존의 중앙 집중식 감독자 기반 고장 탐지 방법과 달리 Tp마다 heartbeat 메시지를 전송하고' Tp마다 heartbeat 메시지의 수신을 체크하고, 전송과 체크의 시간 차이는 0.

제안 방법

• 주어진 시간마다 실행되는 PE TMO의 SpM이 주기적으로 heartbeat 시그널을 이웃 노드에게 전송하고, 이웃 노드의 PE TMO SvM이 heartbeat 시그널을 수신하고 이를 PE TMO ODSS에 저장한다. 그리고 주기적으로 PE TMO SpM이 PE TMO ODSS를 조사하여 이웃 노드의 heartbeat 시그1널이 수신되었는지 체크한다.
• 주 TMO는 요청을 받았는지를 보 조T MOO 에게 통보하고, 정상적으로 요청이 처리가 되었는지를 보 조T MO에게게 통보한다. 마지막으로 주 TMO가 처리 결과를 클라 이언트에게 응답하는데 성공했는지를 통보한다. 만약 일정 시간 안에 주 TMO가 요청을 못 받거나 처리를 하지 못하는 경우, 혹은 처리 실패를 보 조T MO에게게 통보한 경우나 응답 통보를 하지 못한다면 보조 TMO가 처리한 작업을 대신 클라이언트에게 응답하게 된다.
• 멀티캐스트 시간을 Tmcast라고 가정하자. 본 논문에서 실험한 방법은 기존의 중앙 집중식 감독자 기반 고장 탐지 방법과 달리 Tp마다 heartbeat 메시지를 전송하고' Tp마다 heartbeat 메시지의 수신을 체크하고, 전송과 체크의 시간 차이는 0.5xTp이다. 실험에서 두 노드와 감독자 사이의 메시지 송/수신에 따른 시간 도표는 [그림 2]와 같다.
• 본 논문에서는 분산 실시간 시스템을 위한 고장 탐지 기법 중 중앙 집중식 감독자를 사용하는 고장 탐지 방법을 TM0 미들웨어를 적용하여 실험하고 결과를 분석하였다. 실험결과를 틍해 사용된 고장 탐지 방법이 실시간 환경에서 사용 가능하도록 처 리 시간을 보장하는지 알아보고, 고장 처리 시간이 얼마나 소요되는지 확인하였다.
• 실험결과를 틍해 사용된 고장 탐지 방법이 실시간 환경에서 사용 가능하도록 처 리 시간을 보장하는지 알아보고, 고장 처리 시간이 얼마나 소요되는지 확인하였다. 실험에서 고장 탐지 시간과 멀티 캐스乓 취소 메시지의 수를 측정하였다.
• 그리고 ApplicationTMO 에에 독립적으로 PE TMO는 고장 처리를 담당한다. 주어진 시간마다 실행되는 PE TMO의 SpM이 주기적으로 heartbeat 시그널을 이웃 노드에게 전송하고, 이웃 노드의 PE TMO SvM이 heartbeat 시그널을 수신하고 이를 PE TMO ODSS에 저장한다. 그리고 주기적으로 PE TMO SpM이 PE TMO ODSS를 조사하여 이웃 노드의 heartbeat 시그1널이 수신되었는지 체크한다.

대상 데이터

• PSTR(Primary-Shadow TMO Replication)[5] 은 DRB/PSP (primary-shadow active replication principle)의 방법 [4] 과 TMO 구조[2]룰 통합시킨 방법이다. PSTRe 서로 다른 주 TMO (primary TMO)와 보조 TMO(shadow TMO)가 네트워크상에 존재하여 PSTR 본부(station)를 구성한다. 주 TMO 와 보 조T MO는는 클라이언트의 요청을 함께 받아 다음과 같은 방법으로 처리한다.
• 고장 탐지 기법을 실험하기 위해서 Pentium TH PC 2대 및 윈도우즈 2000 및 TM0 미들워어 상에서 실험하였다. 기타 살 험에 사용된 매개변수는 다음과 같다.
• 따라서 본 논문에서는 분산 실시간 시스템에서 사용 가능한 기존의 고장 탐지 기법을 대상으로 실험하였다. 본 연구에서 실시한 실험은 분산 환경을 지원하는 시스템 설계모델인 TMO (Time-triggered Message-triggered Object)[6]을 기반으로 하였다.

이론/모형

• Tf2 = L5xTp + 3XTproc + 2xTin * Ttrans + Tout + Tmcast 고장 탐지 방법의 시뮬레이션을 위해서 본 연구에서는 TM0(time- triggered message-triggered object) 모델을 기본 모델로 채택하였다. [二t림 3]과 같이 TM0 모델은 세 가지 객 체로 구성되어 있다.
• 따라서 본 논문에서는 분산 실시간 시스템에서 사용 가능한 기존의 고장 탐지 기법을 대상으로 실험하였다. 본 연구에서 실시한 실험은 분산 환경을 지원하는 시스템 설계모델인 TMO (Time-triggered Message-triggered Object)[6]을 기반으로 하였다.

성능/효과

• 실험 결과에서는 Ttrans-20tbs, T[N=TouT=lms, Tproc= Tmcast=2ibs의 값을 가졌다. 그러므로 heartbeat 시그널의 주기가 100ms, 200ms, 300ms일 때 Tf】은 201ms, 351ms, 501ms°l 고, 1初는 171ms, 321ms, 471ms이다.

후속연구

• 향후 과제로는 실험한 고장 탐지 방법을 구현하여 그룹 통신 시스템에 통합할 것이다. 그리고 구현된 고장 탐지 방법의 실제 성능을 평가해 보아야 할 것이다.
• 향후 과제로는 실험한 고장 탐지 방법을 구현하여 그룹 통신 시스템에 통합할 것이다. 그리고 구현된 고장 탐지 방법의 실제 성능을 평가해 보아야 할 것이다.

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