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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 183 - 190 (8page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2021.22.1.183
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수많은 계산 노드로 구성된 클러스터 환경에서 배치 작업 스케줄러는 계산 자원의 상태를 인지하여 순서에 맞게 효율적으로 작업을 할당하는 역할을 수행한다. 클러스터 내의 계산 자원에 작업을 할당하는 방법은 제출된 시간의 순서를 따르는 것이 공평한 방법이다. 그러나 한정된 가용 자원을 효율적으로 사용하기 위해서는 작업의 규모와 수행 시간을 고려한 스케줄링 알고리즘이 필요하며 다양한 연구들이 진행되어 왔다.
본 연구는 클러스터 환경에서 배치 작업 스케줄러의 수행 환경을 분석하고 작업 회수시간(Turn-around Time) 최소화하기 위해 고려할 요인들을 검토하였다. 나아가 자원의 가용성을 높이기 위한 스케줄링 알고리즘 기법을 연구하고 각 기법에 대한 시뮬레이션을 수행을 통해 성능을 평가했다. 이로써 클러스터의 유휴 계산자원의 활용성을 높임으로써 사용자는 작업 수행에 필요한 자원을 빠르게 확보할 수 있다. 향후 실제 클러스터 환경에 접목함으로써 자원의 활용률과 최적화에 기여할 수 있다.
본 연구는 클러스터 환경에서 배치 작업 스케줄러의 수행 환경을 분석하고 작업 회수시간(Turn-around Time) 최소화하기 위해 고려할 요인들을 검토하였다. 나아가 자원의 가용성을 높이기 위한 스케줄링 알고리즘 기법을 연구하고 각 기법에 대한 시뮬레이션을 수행을 통해 성능을 평가했다. 이로써 클러스터의 유휴 계산자원의 활용성을 높임으로써 사용자는 작업 수행에 필요한 자원을 빠르게 확보할 수 있다. 향후 실제 클러스터 환경에 접목함으로써 자원의 활용률과 최적화에 기여할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 알고리즘
Ⅳ. 작업 부하 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Quinn P / 2015 / Delivering SKA science / preprint arXiv: 1501.05367
Parashar M / 2014 / Big data challenges in simulation-based science / DICT@ HPDC :1~2
Buyya, Rajkumar / 1999 / High performance cluster computing: Architectures and systems / Prentice Hall
He, Libo / 2017 / A Review of Resource Scheduling in Large-Scale Server Cluster / International Conference on Knowledge Management in Organizations :494~505
JW Yoon / 2002 / Log Analysis-Based Resource and Execution Time Improvement in HPC: A Case Study / Applied Sciences 10(77)
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