초록

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그리드 환경은 수많은 컴퓨팅 자원을 활용하는 시스템으로 자원에 대한 정보가 필요하다. 자원 정보 검색을 위해서는 모니터링이 전체 자원에서 일어나야 하므로 이에 따른 오버헤드가 예상된다. 본 논문에서는 모니터링의 오버헤드를 줄이면서도 효율적으로 정확하게 자원 정보를 수집 할 수 있는 모니터링 기술을 구현하였다. 여기서 제안된 모니터링 기술은 시스템 성능에 따라 자동적으로 모니터링 주기를 조절하게 된다. 이를 통해 모니터링에 의한 오버헤드가 줄었음을 측정 결과를 통해 보일 것이다.

그리드 환경은 수많은 컴퓨팅 자원을 활용하는 시스템으로 자원에 대한 정보가 필요하다. 자원 정보 검색을 위해서는 모니터링이 전체 자원에서 일어나야 하므로 이에 따른 오버헤드가 예상된다. 본 논문에서는 모니터링의 오버헤드를 줄이면서도 효율적으로 정확하게 자원 정보를 수집 할 수 있는 모니터링 기술을 구현하였다. 여기서 제안된 모니터링 기술은 시스템 성능에 따라 자동적으로 모니터링 주기를 조절하게 된다. 이를 통해 모니터링에 의한 오버헤드가 줄었음을 측정 결과를 통해 보일 것이다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에선 그리드 환경에서 주기를 시스템 상황에 따라 변화를 주어 모니터링하여 정확한 자원의 정보를 제공하면서 모니터링의 비용, 오버헤드를 줄이자는 것이다. 그리드 환경에서의 가변적인 사항을 크게 세가지로 나누면, 첫째 사용자가 원하는 자원의 양을 제공하기 위해서 자원 정보를 보는 오버헤드 양, 둘째 실시간으로 자원정보를 갖지 못하는 손실률, 셋째 자원의 상황이 얼마나 다변적인지를 알려주는 상황 변화율 등이다.
• 하지만 모니터링이 가지고 있는 근본적인 문제였던 모니터링에 의한 자원의 오버헤드에 대해선 대책이 세워지지 못했다. 본 연구에서는 그리드 환경에서 모니터링 주기가 자원의 상태 변화정도에 따라 최적의 주기로 모니터링하여 모니터링에 의한 오버헤드를 줄이는 모델을 제안하고자 한다.[5]
• 본 연구에서는 그리드 환경에서 모니터링이 이루어져야 하는 주기를 시스템 상태 변화를 주는 방법을 제안하고자 한다. 시스템 상황이 얼마나 자주 변하는지, 자원의 오버헤드 양에 따라, 자원 정보의 불확실성에 대한 손실률 등을 이용하여 주기를 계산하는 방법을 모델링 하였으며, 이를 이용해 주기를 실제 계산해서 적용해 보았다.

제안 방법

• 본 연구는 자원정보의 상태 변화율 울 파악하여 변화율에 따라 주기룔초절하여 모니터링 하도록 모델링하였다. 또한 본 논문에서 제안된 모델링을 현재 그리드 모니터링 기반을 두고, 섀로운 하나의 모듈을 추가함으로써 모니터링의 주기를 자원 상태 변화율에 따라 optimal 모니터링이 가능하도록 한다. 즉, 본 논문을 적용하는 면에 있어서도 현재의 구성요소와 코드에 변화 없이 적용하기에 쉽게 최적화된 모니터링 주기로 자원관리를 할 수 있다.
• 보내려는 자원을 멀티미디어 데이터라고 할 때 멀티미디어 데이터의 전송 시 잃어버린 패킷 수를 비율로 바꾸어 손실률 L로 하고, 모니터링에 의한 overhead 는 cpu, 메모리와 네트워크의 사용틀의 평균 값을 M라 하자. 또한 자원 정보의 변화 가능성을 P라 놓고, 이 p 값에 따랴, 손실률 L에 따라, 모니터링에 의한 overhead M에 따라 최적의 t을 계산해 보자.
• 본 연구는 자원정보의 상태 변화율 울 파악하여 변화율에 따라 주기룔초절하여 모니터링 하도록 모델링하였다. 또한 본 논문에서 제안된 모델링을 현재 그리드 모니터링 기반을 두고, 섀로운 하나의 모듈을 추가함으로써 모니터링의 주기를 자원 상태 변화율에 따라 optimal 모니터링이 가능하도록 한다.
• 본 연구에서는 그리드 환경에서 모니터링이 이루어져야 하는 주기를 시스템 상태 변화를 주는 방법을 제안하고자 한다. 시스템 상황이 얼마나 자주 변하는지, 자원의 오버헤드 양에 따라, 자원 정보의 불확실성에 대한 손실률 등을 이용하여 주기를 계산하는 방법을 모델링 하였으며, 이를 이용해 주기를 실제 계산해서 적용해 보았다.
• 최소한의 모니터링 비용을 구하기 위해서 위에서 제안한 가변적인 사항을 적용해 적합한 «먀을 찾아보자. 보내려는 자원을 멀티미디어 데이터라고 할 때 멀티미디어 데이터의 전송 시 잃어버린 패킷 수를 비율로 바꾸어 손실률 L로 하고, 모니터링에 의한 overhead 는 cpu, 메모리와 네트워크의 사용틀의 평균 값을 M라 하자.

성능/효과

• 또한 본 논문에서 제안된 모델링을 현재 그리드 모니터링 기반을 두고, 섀로운 하나의 모듈을 추가함으로써 모니터링의 주기를 자원 상태 변화율에 따라 optimal 모니터링이 가능하도록 한다. 즉, 본 논문을 적용하는 면에 있어서도 현재의 구성요소와 코드에 변화 없이 적용하기에 쉽게 최적화된 모니터링 주기로 자원관리를 할 수 있다.

후속연구

• 실험결과를 살펴보면, 손실률 L와 이때 모니터링에 의한 오버해드 M가 같은 경우 자원의 정보가 변화할 가능성이 커질수록 변화가 잦은 시스템이므로 좀더 짧온 주기룔 주어야 정확한 자원 정보롤 얻을 수 있을 것이다. 또한 같은 자원의 정보가 변할 가능성을 가질 때 손실률 L가 클수록 주기 짧아져야 정확한 자원 정보를 얻을 수 있을 것이다. 이롤 알아보기 쉽도록 모니터링에 의해 overhead M가 20%일 때 자원의 변화 가능성이 각각 0.
• 실험결과를 살펴보면, 손실률 L와 이때 모니터링에 의한 오버해드 M가 같은 경우 자원의 정보가 변화할 가능성이 커질수록 변화가 잦은 시스템이므로 좀더 짧온 주기룔 주어야 정확한 자원 정보롤 얻을 수 있을 것이다. 또한 같은 자원의 정보가 변할 가능성을 가질 때 손실률 L가 클수록 주기 짧아져야 정확한 자원 정보를 얻을 수 있을 것이다.

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이 논문을 인용한 문헌

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