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An efficient file management framework for large-scale science experimental data services
Duseok Jin,Hee-Jun Yoon,Chi-Woong Kim,Jung-Lok Yu 한국정보통신학회 2015 2016 INTERNATIONAL CONFERENCE Vol.7 No.1
Large-scale science experimental services based on high performance infrastructure, supporting multiple users’ request for simulation jobs in diverse sciences such as a large ion collider experiment (ALICE), compact muon solenoid (CMS), and next-generation sequencing (NGS), requires extremely high performance and scalability to store and manipulate a set of scientific experimental data from advanced research equipment. The current a large unified storage is composed of multiple storage type (e.g. TAPE, HDD, SSD, Cloud), as data farms have grown in terms of both their size and the number of file they contain. However, previously reported file systems which use a union mount such as UnionFS, AuFS, unifies several storages and provides a merged large single storage to handle a massive amount of files, have shown a lack of efficient write policy with regard to the variant of storage device type. It raising the strong needs for alternative policy to write files in large-scale unification file system with heterogeneous storage device. In this work, we propose an efficient file management framework for large-scale data farm. The suggested framework provides scalable storage and rapid I/O performance through a new write policy on unification file system. It can be efficiently used in science experimental data farm that is particularly consists of heterogeneous storage devices. Applying the proposed write policy to AuFS which has presented one of the multi-layered unification file systems, we show its strength in terms of data write performance for High Performance Computer (HPC) based science experimental services.
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필터링 레이어를 추가한 OverlayFS 기반의 가상 워크스페이스
진두석 ( Duseok Jin ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
최근 데이터 분석을 위한 연구 환경은 고성능 컴퓨팅자원, 대용량 스토리지, 초고속 네트워크 시스템등 IT 기술이 융합된 사이버 인프라 연구 환경을 기반으로 하고 있다. 또한, 실험의 규모가 커지면서 다수의 연구자들이 협업을 통해 공동의 연구결과를 도출하는 집단연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 연구자들이 대용량 실험데이터를 공유·분석할 수 있는 효율적인 스토리지 작업 공간 모델을 제안한다.
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진두석 ( Duseok Jin ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
대용량 실험데이터를 생성하는 가속기, 전자현미경, 전파망원경 등과 같은 첨단 실험장비들의 기술적 발전으로, 생성되는 실험데이터의 규모가 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라, 데이터 분석연구에 대용량 데이터의 저장이 가능하고, 데이터 분석에 필요한 고성능 계산 서버를 갖춘 전문 데이터센터의 활용이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 전문 데이터센터를 연계한 데이터 분석 연구환경 구축에서 가장 기본이 되는 데이터수집을 위한 고성능 데이터 전송 시스템을 구현하고, 이를 적용한 사례를 통해 제안하는 시스템의 효율성을 검증한다.
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Intelligent u-Learning and Research Environment for Computational Science on Mobile Device
( Sun-rae Park ),( Duseok Jin ),( Jongsuk Ruth Lee ),( Kum Won Cho ),( Kyu-chul Lee ) 한국인터넷정보학회 2014 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.8 No.2
In the 21<sup>st</sup> century, IT reform has led to the development of cyber-infrastructure owing to the outstanding enhancement of computer and network performance. The ripple effect has continued to increase. Accordingly, this study suggests a new computational research environment using mobile devices. In order to simplify the access of supercomputer, Science AppStore, task management and virtualization technologies are developed on mobile devices. User can be able to research by utilizing computational science SW such as compressible flow solver and nano device simulation tool that in installed on supercomputer in mobile environments. Also, this research environment makes it possible to monitor the simulation result and covers 14 university, 33 subjects, and 1,202 individuals.
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SHORE thread를 사용한 효과적인 다중 볼륨 접근 방법
안성수(Sungsoo Ahn),최윤수(Yunsoo Choi),진두석(Duseok Jin) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.2Ⅰ
사용자에게 서비스 할 데이터가 많을 경우 여러 볼륨에 저장해서 처리해야 할 경우가 발생한다. 볼륨이 여러 개일 경우 효과적이고 효율적인 접근 방법이 필요하다. 본 논문에서는 SHORE 저장 시스템을 이용할 경우에 효과적으로 효율적인 접근 방법을 알아보고자 한다. single thread, multi thread, multi process, socket을 이용한 접근 방법을 살펴보고 multi thread를 이용하는 방법이 가장 효율적인 것을 실험 결과를 통해서 보인다. SHORE thread는 CPU bound에 관련된 job이 많은 경우는 process를 사용했을 때 비해 큰 효과가 없으나 I/O bound에 관련에 것일 경우는 multi process를 사용한 것과 비슷한 효과가 있음을 알 수 있다.
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계산과학 시뮬레이션을 위한 실시간 가상 클러스터 생성 및 I/O 성능 향상 기법
최찬호(Chanho Choi),이종숙(Jongsuk Ruth Lee),김한기(Hangi Kim),진두석(DuSeok Jin),유정록(Jung-lok Yu) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.1
최근 시뮬레이션이 다양한 계산과학 및 산업 분야에서 널리 활용되면서, 컴퓨팅 자원에 대한 그 요구사항 또한 점점 다양해지고 있다. 특히 이러한 요구는 기존 슈퍼컴퓨터와 같은 CPU 중심의 자원에서 벗어나, 사용자 별 설정 및 활용이 쉬운 유연하고 효율적인 고성능 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅을 이용해 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 다수의 가상머신으로 이루어진 대규모의 가상 클러스터의 실시간 구축이 필연적이다. 이러한 대규모의 가상 클러스터 생성은 동시 다발적인 가상머신 요청을 야기시키고, 이 요청들에 의해 대기 시간이 매우 길어지는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제의 주요 원인은 각각의 가상머신에서 사용되는 가상 이미지를 생성, 복사하는 작업들간에 병목 현상 때문이다. 본 논문에서는 가상머신 이미지들의 생성 시간을 최소화하고, 가상 클러스터의 I/O 성능을 향상 시킬 수 있는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 검증한다. Computational science simulations have been used to enable discovery in a broad spectrum of application areas, these simulations show irregular demanding characteristics of computing resources from time to time. The adoption of virtualized high performance cloud, rather than CPU-centric computing platform (such as supercomputers), is gaining interest of interests mainly due to its ease-of-use, multi-tenancy and flexibility. Basically, provisioning a virtual cluster, which consists of a lot of virtual machines, in a real-time has a critical impact on the successful deployment of the virtualized HPC clouds for computational science simulations. However, the cost of concurrently creating many virtual machines in constructing a virtual cluster can be as much as two orders of magnitude worse than expected. One of the main factors in this bottleneck is the time spent to create the virtual images for the virtual machines. In this paper, we propose a novel technique to minimize the creation time of virtual machine images and improve I/O performance of the provisioned virtual clusters. We also confirm that our proposed technique outperforms the conventional ones using various sets of experiments.
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