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엄현상(Hyeonsang Eom) 한국정보과학회 2006 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.12 No.6
본 논문에서는 프로그램의 성능을 향상시키기 위하여 프로그래머들이 다른 성능조율 대안들을 평가하는 것을 돕는 새로운 평가 방법론을 소개한다. 이 방법론은 조율 대안이 채택된 경우의 성능을 평가할 수 있게 한다. 구체적으로 말하자면, 성능 병목 지점의 확인을 위하여 프로그램 구성 요소들에서 소요되는 시간을 수량화하는 전통적인 성능 평가 방법론과는 대조적으로 분산 또는 병렬 프로그램이 처리하는 일의 이동 이후의 성능을 예측한다. 따라서, 이 방법론은 일의 처리 장소를 변경함으로써 성능을 향상시키는 것에 대한 가이드라인을 제공한다. 이 방법론을 사용하면 기반 네트워크 변경에 따른 성능에 대한 파급효과도 예측할 수 있다. 이 방법론은 조율할 프로그램이 실행되는 동안 점진적으로 그리고 온라인으로 성능을 평가할 수 있다. 본 논문에서는 이 방법론을 구현한 후 사용했을 때 여섯 프로그램들의 검사 집합에 대하여 다른 조율 대안들의 성능을 정확히 예측할 수 있다는 실험 검증 결과를 보인다. We introduce a new performance evaluation methodology that helps programmers evaluate different tuning alternatives in order to improve program performance. This methodology permits measuring performance implications of using tuning alternatives. Specifically, the methodology predicts performance after workload migration for a distributed or parallel program in contrast to traditional performance methodlogies that quantify time spent in program components for bottleneck identification. The methodology thus provides guidance on workload migration. The methodology also permits predicting the performance impact of changing the underlying network. The methodology may evaluate performance incrementally and online during the execution of the program to be tuned. We show that our methodology, when it is implemented and used, permits accurately predicting the performance of different tuning alternatives for a test suite of six programs.
조완희(Wan H. Cho),엄현상(Hyeonsang Eom),염헌영(Heon Y. Yeom) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2A
클라우드 스토리지 시스템은 다수의 사용자에게 높은 가용성(Availability)를 제공해야한다. 이를 위하여 광범위하게 사용되어지는 미러링(Mirroring) 기법에 대해 분석해 보고 실제 실험을 통하여 고 가용성을 제공 할 수 있는지 증명해 본다.
김덕상(Deoksang Kim),엄현상(Hyeonsang Eom),염헌영(Heonyoung Yeom) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.2
빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 시대가 오면서 데이터 사용량이 점점 증가하고 있고 이러한 빅데이터를 신속히 처리하기 위한 시스템들이 개발되고 있다. 그 중 데이터를 저장하기 위한 시스템으로 분산 파일 시스템이 널리 사용되고 있다, 이러한 분산 파일 시스템 중에는 글러스터 파일 시스템(GlusterFS)이 있다. 또한 기술의 발달로 고성능 장비인 Nand flash SSD (Solid State Drive)의 가격이 하락함에 따라서 데이터센터로 도입이 증가되는 추세이다. 따라서 GlusterFS에서도 SSD를 도입하려고 하지만, GlusterFS는 하드디스크를 기반으로 설계되었기 때문에 SSD를 이용했을 시 구조적인 문제로 성능 저하가 발생하게 된다. 이러한 구조적인 문제점들에는 I/O-cache, Read-ahead, Write-behind Translator들이 있다. 랜덤 I/O에 장점이 있는 SSD에 맞지 않는 기능들을 제거함으로써, 4KB 랜덤 읽기의 경우 255%까지의 성능향상 결과와, 64KB 랜덤 읽기의 경우 50%까지의 성능 향상 결과를 얻었다. In the current era of big data and cloud computing, the amount of data utilized is increasing, and various systems to process this big data rapidly are being developed. A distributed file system is often used to store the data, and glusterFS is one of popular distributed file systems. As computer technology has advanced, NAND flash SSDs (Solid State Drives), which are high performance storage devices, have become cheaper. For this reason, datacenter operators attempt to use SSDs in their systems. They also try to install glusterFS on SSDs. However, since the glusterFS is designed to use HDDs (Hard Disk Drives), when SSDs are used instead of HDDs, the performance is degraded due to structural problems. The problems include the use of I/O-cache, Read-ahead, and Write-behind Translators. By removing these features that do not fit SSDs which are advantageous for random I/O, we have achieved performance improvements, by up to 255% in the case of 4KB random reads, and by up to 50% in the case of 64KB random reads.