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- 저자 : 염재근(Jae keun Yeom) (검색결과 4 건)
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대용량 천문 관측 자료처리를 위한 클라우드 기반 자동화 시스템
염재근(Jae-Keun Yeom),유정록(Jung-Lok Yu),임홍서(Hong-Suh Yim),김명진(Myung-Jin Kim),박진태(Jintae Park),이희재(Hee-Jae Lee),문홍규(Hong-Kyu Moon),최영준(Young-Jun Choi),노동구(Dong-Goo Roh),오영석(Young-Seok Oh),배영호(Young-Ho Bae) 한국정보과학회 2017 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.23 No.1
천문학 분야에서 광시야망원경을 통해 관측된 자료들의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 그러나 고정된 소규모의 컴퓨팅 환경과 자료 분석 도구들의 복잡성은 대용량 관측 자료들을 효율적으로 처리하는데 어려움을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 대용량 천문 관측 자료처리를 위한 클라우드 기반의 자동화 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 관측 자료 분석에 필요한 워크플로우 템플릿의 관리 및 실행 제어를 위한 워크플로우 실행 관리자(Workflow Execution Manager)와 관측 자료 분석 요청 량에 따라 동적으로 계산자원의 할당/반납이 가능한 탄력적 자원 관리자(Elastic Resource Manager)로 구성된다. 또한 동적 자원 할당 추이, 시스템 부하 등의 다양한 실험 및 결과 분석을 통해 제안한 시스템의 유효성을 검증하고, DEEP-SOUTH 스케쥴링 시스템에의 적용 사례를 기술한다. In astronomy, the amount of data generated using wide-field optical telescope has increased exponentially. However, the fixed-size small-scale computing environment and the complexity of data analysis tools, results in difficulties to process the massive observation data collected. To resolve this problem, we propose a cloud-based automation system for the efficient processing of the enormous data gathered. The proposed system consists of a Workflow Execution Manager which manages various workflow templates and controls the execution of workflows instantiated from theses templates, and an Elastic Resource Manager that dynamically adds/deletes computing resources, according to the amount of data analysis requests. To show the effectiveness of our proposed system, we exhaustively explored a board spectrum of experiments, like elastic resources allocation, system load, etc. Finally, we describe the best practice case of DEEP-SOUTH scheduling system as an example application.
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혼합트래픽 환경에서 Open Flow 네트워크 성능 평가
염재근(Jae Keun Yeom),이창무(Chang-Moo Lee),최덕재(Deok Jae Choi),석승준(Seung Jun Seok),송왕철(Wang Cheol Song),허지완(Jee-Wan Huh) 한국콘텐츠학회 2012 한국콘텐츠학회논문지 Vol.12 No.12
네트워크의 새로운 구조와 신개념 서비스 연구를 위한 연구망에서의 트래픽은 매우 다양한 속성을 지니게 된다. 이러한 연구망에서 단일 라우팅 프로토콜을 이용하는 것은 다양한 트래픽 속성을 만족시키는데 한계가 있다. 본 연구에서는 트래픽 특성을 두 가지 유형으로 분류하고 각 유형별로 최적화 기법을 이용한 알고리즘을 적용하여 독립적인 다중 포워딩 경로를 제공함으로써, 전체적으로 최적화 효과를 얻을 수 있는 방안을 제시하고, 실험으로 이를 입증한다. 구분된 유형별 트래픽은 스위치의 각 포트별로 할당되며, 각 유형별 포워딩 경로를 제공하기 위하여 OpenFlow 기술을 사용한다. 즉, 하나의 망에 트래픽 유형별로 복수 개의 경로를 OpenFlow Controller에서 구동하여 그 결과를 Forwarder에서 실행함으로써 트래픽의 만족도를 향상 시키는 시스템을 구현할 수 있는 방안을 제시한다. The traffic in research network for the new structure of the network and new service research has the various properties. From the perspective of a specific traffic point of view, transmission of traffic with different requirements using a single routing protocol is an obstacle to satisfy requirements. In this study, we classify the properties of the traffic into two types. We propose the way that we can get the overall optimization effect, the experiment proves it by providing independent multiple forwarding path by applying optimized algorithm by types. In order to distinguish each type of traffic we use the ports on the switch and in order to implement independent path we apply OpenFlow system. In other words, we present the measure that can be implemented to improve the satisfaction of the traffic by making multiple paths by OpenFlow controller according to the type of traffic and by enforcing in Forwarder.
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시스템 결함 분석을 위한 이벤트 로그 연관성에 관한 연구
박주원(Ju Won Park),김은혜(Eun hye Kim),염재근(Jae keun Yeom),김성호(Sung ho Kim) 한국산업경영시스템학회 2016 한국산업경영시스템학회지 Vol.39 No.2
To identify the cause of the error and maintain the health of system, an administrator usually analyzes event log data since it contains useful information to infer the cause of the error. However, because today's systems are huge and complex, it is almost impossible for administrators to manually analyze event log files to identify the cause of an error. In particular, as OpenStack, which is being widely used as cloud management system, operates with various service modules being linked to multiple servers, it is hard to access each node and analyze event log messages for each service module in the case of an error. For this, in this paper, we propose a novel message-based log analysis method that enables the administrator to find the cause of an error quickly. Specifically, the proposed method 1) consolidates event log data generated from system level and application service level, 2) clusters the consolidated data based on messages, and 3) analyzes interrelations among message groups in order to promptly identify the cause of a system error. This study has great significance in the following three aspects. First, the root cause of the error can be identified by collecting event logs of both system level and application service level and analyzing interrelations among the logs. Second, administrators do not need to classify messages for training since unsupervised learning of event log messages is applied. Third, using Dynamic Time Warping, an algorithm for measuring similarity of dynamic patterns over time increases accuracy of analysis on patterns generated from distributed system in which time synchronization is not exactly consistent.
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