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Resource Allocation Policies for Loosely Coupled Applications in Heterogeneous Computing Systems
Hwang, Eunji,Kim, Suntae,Yoo, Tae-kyung,Kim, Jik-Soo,Hwang, Soonwook,Choi, Young-ri IEEE 2016 IEEE transactions on parallel and distributed syst Vol.27 No.8
<P>High-Throughput Computing (HTC) and Many-Task Computing (MTC) paradigms employ loosely coupled applications which consist of a large number, from tens of thousands to even billions, of independent tasks. To support such large-scale applications, a heterogeneous computing system composed of multiple computing platforms with different types such as supercomputers, grids, and clouds can be used. On allocating heterogeneous resources of the system to multiple users, there are three important aspects to consider: fairness among users, efficiency for maximizing the system throughput, and user satisfaction for reducing the average user response time. In this paper, we present three resource allocation policies for multi-user and multi-application workloads in a heterogeneous computing system. These three policies are a fairness policy, a greedy efficiency policy, and a fair efficiency policy. We evaluate and compare the performance of the three resource allocation policies over various settings of a heterogeneous computing system and loosely coupled applications, using simulation based on the trace from real experiments. Our simulation results show that the fair efficiency policy can provide competitive efficiency, with a balanced level of fairness and user satisfaction, compared to the other two resource allocation policies.</P>
황선태(Suntae Hwang) 한국정보과학회 2002 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.8 No.1
급속도로 확대되고 있는 전자거래에 있어서 디지탈 정보의 보호가 점차 심각한 문제로 대두되고 있다. 따라서 효율적이고 편리하며 안전한 방법이 구축되어야 전자거래를 활성화시킬 수 있으리라 판단된다. 본 연구에서는 공개키 기반구조에서 스마트카드를 이용하여 디지탈 정보의 권한을 효율적으로 관리함으로서 정보를 보호하고자 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해서 정보의 암복호화 시간을 단축하고, 서버의 부하를 감소시키는 부분 암호화 기법을 제시하며, 장차 디지탈 정보 서비스 업체에서 이 방법을 사용함으로서 상대적으로 강한 경쟁력을 갖출 수 있으리라 본다. In the rapidly growing e-business area, the protection of information from hacking or tapping becomes very serious issue. Therefore, the more effective, convenient and secure methods are required to make the e-business more active. In this study, we develop the effective method of protecting digital contents on the public key infrastructure. To do this, we propose the partial encryption scheme to reduce the encryption time, and therefore, to release the server's workload. Our suggested scheme is believed to bring the strong competition to the portal service agents.
계산 그리드를 위한 커스터마이즈 가능한 글로벌 작업 스케줄러
황선태(Suntae Hwang),허대영(Dae-young Heo) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.33 No.7
계산 그리드는 다양한 컴퓨팅 자원을 통합한 환경을 제공하며, 그리드 환경은 기존의 컴퓨팅 환경에 비해 매우 복잡하며 다양하다. 그리고 그리드 자원들은 각각 같지 않은 플랫폼과 서로 다른 소프트웨어들을 설치하고 있다. 계산 그리드를 보다 효율적으로 사용하기 위해서는 그리드 자원들을 효과적으로 다룰 수 있는 통합이 필요하다. 본 논문에서는 그리드의 자원을 메타 수준에서 통합하면서 동시에 다양한 정책을 반영할 수 있는 글로벌 스케줄러를 소개한다. 이 글로벌 스케줄러는 기계적인 부분과 세개의 정책으로 구성되어 있다. 기계적인 부분은 적절한 사용자 작업과 계산 자원을 선택하기 위해서 주로 사용자 대기열과 자원 대기열을 검색한다. 이 기계적 부분을 위한 최적화된 알고리즘이 정의되었다. 또한 세개의 정책은 사용자 선택 정택, 자원 선택 정책, 자원 할당 정책으로서 이들은 계산 그리드의 운영을 잠시 중단하고 새로 정의해서 교체 할 수 있다. 예를 들면 사용자 선택 정책은 특정 사용자가 다른 사용자보다 높은 우선 순위를 가지게 하거나 할 수 있고, 자원 선택 정책은 사용자가 요구하는 컴퓨팅 자원에 부합하는 자원을 선택하도록 하며, 자원 할당 정책은 그리드 기반의 통신에서 올 수 있는 부하를 제어하여 극복할 수 있다. 마지막으로, 사용자 선택 정책을 위한 여러 가지 알고리즘을 사용자 형평성만을 고려하여 정의하고 이들의 성능을 측정하여 비교하였다. Computational grid provides the environment which integrates various computing resources. Grid environment is more complex and various than traditional computing environment, and consists of various resources where various software packages are installed in different platforms. For more efficient usage of computational grid, therefore, some kind of integration is required to manage grid resources more effectively. In this paper, a global scheduler is suggested, which integrates grid resources at meta level with applying various scheduling policies. The global scheduler consists of a mechanical part and three policies. The mechanical part mainly search user queues and resource queues to select appropriate job and computing resource. An algorithm for the mechanical part is defined and optimized. Three policies are user selecting policy, resource selecting policy, and executing policy. These can be defined newly and replaced with new one freely while operation of computational grid is temporarily holding. User selecting policy, for example, can be defined to select a certain user with higher priority than other users, resource selecting policy is for selecting the computing resource which is matched well with user's requirements, and executing policy is to overcome communication overheads on grid middleware. Finally, various algorithms for user selecting policy are defined only in terms of user fairness, and their performances are compared.