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      • KCI등재

        분산형 레이어 7 서버 부하 분산

        권희웅,곽후근,정규식,Kwon, Hui-Ung,Kwak, Hu-Keun,Chung, Kyu-Sik 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지 A Vol.15 No.4

        무선 인터넷 프록시 서버 클러스터링에서 저장공간을 최소화하기 위해서는 URL 해싱기법을 가진 Layer 7 부하분산기가 필요하다. 서버 클러스터 앞단에 위치한 Layer 4 부하분산기는 TCP 또는 UDP와 같은 트랜스포트 계층에서 컨텐츠 내용을 확인하지 않고 사용자 요청들을 똑같은 컨텐츠를 가진 서버들에게 분배한다. 서버 클러스터 앞단에 위치한 Layer 7 부하분산기는 응용계층에서 사용자 요청을 분석하여 요청 컨텐츠 유형에 따라 해당되는 서버들에게 분배한다. Layer 7 부하분산기를 이용하면 서버들이 배타적으로 각기 다른 컨텐츠를 가지게 할 수 있어서 서버들 저장공간을 최소화할 수 있으며 전체 클러스터 성능을 향상할 수 있다. 그러나 Layer 7 부하분산기는 응용계층에서 사용자 요청을 분석하는데 요구되는 큰 처리 부담으로 인해 Layer 4 부하분산기와 다르게 확장성이 제한된다. 본 논문에서는 그 확장성 제한을 극복하기 위해서 분산형 Layer 7 부하분산기를 제안한다. 종래의 방법에서는 한 대의 Layer 7 부하분산기 를 사용하는데 본 논문에서 제안한 방법에서는 서버 클러스터 앞에 한 대의 Layer 4 부하분산기를 설치하고 서버들에게 Layer 7 부하분산기들을 각각 설치한다. 클러스터 기반의 무선 인터넷 프록시 서버에서 종래의 방법을 리눅스기반의 Layer 7 부하분산기인 KTCPVS를 이용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안한 방법에서는 리눅스기반의 Layer 4 부하분산기인 IPVS를 사용하고 각 서버들에게 Layer 7 부하분산기인 KTCPVS를 설치하여 같이 동작하게 구현하였다. 실험은 16대의 컴퓨터를 사용하여 수행되었고, 실험 결과에 의하면 제안 방법이 종래 방법에 비해 서버 대수가 증가함에 따라 확장성 및 높은 성능 향상률을 가짐을 확인하였다. A Clustering based wireless internet proxy server needs a layer-7 load balancer with URL hashing methods to reduce the total storage space for servers. Layer-4 load balancer located in front of server cluster is to distribute client requests to the servers with the same contents at transport layer, such as TCP or UDP, without looking at the content of the request. Layer-7 load balancer located in front of server cluster is to parse client requests in application layer and distribute them to servers based on different types of request contents. Layer 7 load balancer allows servers to have different contents in an exclusive way so that it can minimize the total storage space for servers and improve overall cluster performance. However, its scalability is limited due to the high overhead of parsing requests in application layer as different from layer-4 load balancer. In order to overcome its scalability limitation, in this paper, we propose a distributed layer-7 load balancer by replacing a single layer-7 load balancer in the conventional scheme by a single layer-4 load balancer located in front of server cluster and a set of layer-7 load balancers located at server cluster. In a clustering based wireless internet proxy server, we implemented the conventional scheme by using KTCPVS(Kernel TCP Virtual Server), a linux based layer-7 load balancer. Also, we implemented the proposed scheme by using IPVS(IP Virtual Server), a linux-based layer-4 load balancer, installing KTCPVS in each server, and making them work together. We performed experiments using 16 PCs. Experimental results show scalability and high performance of the proposed scheme, as the number of servers grows, compared to the conventional scheme.

      • KCI등재

        분산형 레이어 7 서버 부하 분산

        권희웅,곽후근,정규식 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.15 No.4

        A Clustering based wireless internet proxy server needs a layer-7 load balancer with URL hashing methods to reduce the total storage space for servers. Layer-4 load balancer located in front of server cluster is to distribute client requests to the servers with the same contents at transport layer, such as TCP or UDP, without looking at the content of the request. Layer-7 load balancer located in front of server cluster is to parse client requests in application layer and distribute them to servers based on different types of request contents. Layer 7 load balancer allows servers to have different contents in an exclusive way so that it can minimize the total storage space for servers and improve overall cluster performance. However, its scalability is limited due to the high overhead of parsing requests in application layer as different from layer-4 load balancer. In order to overcome its scalability limitation, in this paper, we propose a distributed layer-7 load balancer by replacing a single layer-7 load balancer in the conventional scheme by a single layer-4 load balancer located in front of server cluster and a set of layer-7 load balancers located at server cluster. In a clustering based wireless internet proxy server, we implemented the conventional scheme by using KTCPVS(Kernel TCP Virtual Server), a linux based layer-7 load balancer. Also, we implemented the proposed scheme by using IPVS(IP Virtual Server), a linux-based layer-4 load balancer, installing KTCPVS in each server, and making them work together. We performed experiments using 16 PCs. Experimental results show scalability and high performance of the proposed scheme, as the number of servers grows, compared to the conventional scheme. 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터링에서 저장공간을 최소화하기 위해서는 URL 해싱기법을 가진 Layer 7 부하분산기가 필요하다. 서버 클러스터 앞단에 위치한 Layer 4 부하분산기는 TCP 또는 UDP와 같은 트랜스포트 계층에서 컨텐츠 내용을 확인하지 않고 사용자 요청들을 똑같은 컨텐츠를 가진 서버들에게 분배한다. 서버 클러스터 앞단에 위치한 Layer 7 부하분산기는 응용계층에서 사용자 요청을 분석하여 요청 컨텐츠 유형에 따라 해당되는 서버들에게 분배한다. Layer 7 부하분산기를 이용하면 서버들이 배타적으로 각기 다른 컨텐츠를 가지게 할 수 있어서 서버들 저장공간을 최소화할 수 있으며 전체 클러스터 성능을 향상할 수 있다. 그러나 Layer 7 부하분산기는 응용계층에서 사용자 요청을 분석하는데 요구되는 큰 처리 부담으로 인해 Layer 4 부하분산기와 다르게 확장성이 제한된다. 본 논문에서는 그 확장성 제한을 극복하기 위해서 분산형 Layer 7 부하분산기를 제안한다. 종래의 방법에서는 한 대의 Layer 7 부하분산기를 사용하는데 본 논문에서 제안한 방법에서는 서버 클러스터 앞에 한 대의 Layer 4 부하분산기를 설치하고 서버들에게 Layer 7 부하분산기들을 각각 설치한다. 클러스터 기반의 무선 인터넷 프록시 서버에서 종래의 방법을 리눅스기반의 Layer 7 부하분산기인 KTCPVS를 이용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안한 방법에서는 리눅스기반의 Layer 4 부하분산기인 IPVS를 사용하고 각 서버들에게 Layer 7 부하분산기인 KTCPVS를 설치하여 같이 동작하게 구현하였다. 실험은 16대의 컴퓨터를 사용하여 수행되었고, 실험 결과에 의하면 제안 방법이 종래 방법에 비해 서버 대수가 증가함에 따라 확장성 및 높은 성능 향상률을 가짐을 확인하였다.

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        분산 웹 서버 시스템에서의 DNS 기반 동적 부하분산 기법

        문종배(Jong Bae Moon),김명호(Myung Ho Kim) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.33 No.3·4

        대부분의 분산 웹 시스템은 Domain Name System(DNS)을 이용하여 사용자 요청을 분산한다. DNS 기반 부하분산 시스템은 구성하기 쉬운 장점이 있지만, 주소 캐싱 매커니즘에 의해 서버들 사이의 부하 불균형이 발생한다. 또한, 서버의 상태를 파악하기 위해서 DNS의 수정이 필요하다. 본 논문에서는 DNS의 동적 갱신(dynamic update)과 라운드로빈 방법을 이용한 새로운 부하분산 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 DNS의 수정 없이 동적인 부하분산을 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 서버의 부하량에 따라 서버를 DNS 리스트에 동적으로 추가, 삭제한다. 부하가 많은 서버를 DNS 리스트에서 제거함으로써 사용자 응답시간이 빠르다. 동적인 부하분산을 위하여 CPU와 메모리, 네트워크 자원의 사용률에 따른 부하분산 알고리즘을 제안한다. GUI 기반의 관리도구를 이용하여 손쉽게 제안하는 시스템을 관리할 수 있다. 실험을 통하여 본 논문에서 구현한 모듈들이 제안된 시스템의 성능에 많은 영향을 주지 않는다는 것을 보여준다. 또한 기존 라운드로빈 DNS와의 비교실험을 통하여 사용자 응답시간과 파일 전송률이 더 빠르다는 것을 보여준다. In most existing distributed Web systems, incoming requests are distributed to servers via Domain Name System (DNS). Although such systems are simple to implement, the address caching mechanism easily results in load unbalancing among servers. Moreover, modification of the DNS is necessary to load considering the server's state. In this paper, we propose a new dynamic load balancing method using dynamic DNS update and round-robin mechanism. The proposed method performs effective load balancing without modification of the DNS. In this method, a server can dynamically be added to or removed from the DNS list according to the server's load. By removing the overloaded server from the DNS list, the response time becomes faster. For dynamic scheduling, we propose a scheduling algorithm that considers the CPU, memory, and network usage. We can select a scheduling policy based on resources usage. The proposed system can easily be managed by a GUI-based management tool. Experiments show that modules implemented in this paper have low impact on the proposed system. Furthermore, experiments show that both the response time and the file transfer rate of the proposed system are faster than those of a pure Round-Robin DNS.

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        무선 인터넷 프록시 서버 클러스터에서 호스트 부하 정보에 기반한 동적 부하 분산 방안

        곽후근(Hukeun Kwak),정규식(Kyusik Chung) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.33 No.3

        무선 인터넷 프록시 서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로써 여러 가지 스케줄링 방식들을 지원한다. LVS 스케줄링 방식에는 라운드 로빈 방식, 해슁 기반 방식, 또는 서버와 부하 분산기 사이에서 서버로 연결된 커넥션 개수를 이용하는 방식이 있다. 일부 향상된 방법에서는 각 서버별로 서버의 최고 성능 범위 안에서 허용된 커넥션 개수의 상한값과 하한값을 사전에 결정하여 이를 스케줄링 시에 적용한다. 그러나, 이러한 스케줄링 방법들에서는 서버의 실시간 부하 정보들이 부하 분산에 반영되지 않는다. 본 논문에서는 서버 부하 정보에 기반한 동적 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 부하 분산기가 서버의 실시간 CPU 부하 정보를 바탕으로 가장 적은 부하를 가지는 서버에 새로운 요청을 할당한다. 16대로 구성된 클러스터링 컴퓨터와 정적 컨텐츠(이미지와 HTML)를 가지고 실험을 수행하였다. 실험결과 CPU를 많이 사용하는 요청과 호스트의 성능이 다른 경우에 대하여 종래의 스케줄링 방식보다 성능이 향상됨을 확인하였다. A server load balancer is used to accept and distribute client requests to one of servers in a wireless internet proxy server cluster. LVS(Linux Virtual Server), a software based server load balancer, can support several load balancing algorithms where client requests are distributed to servers in a round robin way, in a hashing-based way or in a way to assign first to the server with the least number of its concurrent connections to LVS. An improved load balancing algorithm to consider server performance was proposed where they check upper and lower limits of concurrent connection numbers to be allowed within each maximum server performance in advance and apply the static limits to load balancing. However, they do not apply run-time server load information dynamically to load balancing. In this paper, we propose a dynamic load balancing scheme where the load balancer keeps each server CPU load information at run time and assigns a new client request first to the server with the lowest load. Using a cluster consisting of 16 PCs, we performed experiments with static content(image and HTML). Compared to the existing schemes, experimental results show performance improvement in the cases of client requests requiring CPU-intensive processing and a cluster consisting of servers with difference performance.

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        구조적 P2P 네트워크에서 부하 임계치 조정을 통한 동적 부하 분산 기법

        윤종현(JongHyeon Yoon),황재민(Jaemin Hwang),오현교(Hyunkyo Oh),임종태(Jongtae Lim),복경수(Kyungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2014 한국콘텐츠학회논문지 Vol.14 No.12

        구조적 P2P 네트워크에서 특정 데이터의 활용이 증가할 경우 특정 노드에 부하가 집중되는 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 부하 임계치를 조정하여 부하 분산을 향상시키고 인센티브 및 페널티 부여를 통해 자율적인 부하 분산 참여율을 증가시키기 위한 동적 부하 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 인접 노드들의 평균 임계치를 이용하여 노드의 부하 임계치를 조정하여 임계치를 균등하게 상승시킨다. 노드의 자발적인 부하 분산 참여를 증가시키기 위해 인센티브와 페널티를 부여한다. 성능평가를 통해 제안하는 기법이 전반적인 부하 분산 성능을 향상시켰으며 전반적인 부하 임계치가 균등하게 조정되었음을 입증한다. With the increase of hot data, the load is concentrated on a particular node in structured P2P networks. In this paper, we propose a dynamic load balancing scheme that improves the load balancing according to load threshold adjustment and autonomously increases the participation ratio through incentive and penalty assignment in structure P2P networks. The proposed scheme evenly increases the load threshold of a node according to load threshold adjustment by using the average thresholds of adjacent nodes. We assign the incentive and penalty to nodes in order to increase their load balancing participation. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme improves load balancing performance and evenly adjusts the load threshold of nodes over the existing scheme.

      • KCI등재

        웹 서버 클러스터에서 Cyber Foraging 응용을 위한 비주기적 부하 갱신을 통한 부하 분산 기법

        최원일,강정훈,옥민환,박명순,Choi, Won-Il,Kang, Jung-Hun,Ok, Min-Hwan,Park, Myong-Soon 한국정보처리학회 2007 정보처리학회논문지 A Vol.14 No.1

        본 논문에서 웹 서버 클러스터 환경에서 웹 요청들의 분산을 위한 부하 분산 기법을 제안한다. 전통적인 주기적 부하 정보 갱신 기반의 부하 분산 기법에서는 동기화된 부하 정보와 동적 페이지에 포함된 스크립트들의 갱신 정보 때문에 Cyber Foraging 서비스 같은 동적 웹 응용프로그램에서는 적합하지 않다. 이를 해결하기 위해 Update-on-Finish 부하 분산 알고리즘은 비주기적인 부하 갱신 방법을 사용하고 있다. 웹 스위치는 비주기적인 부하 리포팅 후, 서버들의 실제 부하 정보를 알 수 있다. 그런후 실제 정보에 따라 부하 분산 스케줄을 재배열한다. 하지만 Update-on-Finish 알고리즘의 경우 부하 정보를 유지하기 위한 통신 부하가 크다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 각 서버가 K%의 작업을 마친 후 비주기적 부하 정보 보고를 통하여 부하 감소시킨 방법을 제안한다. 또한 서버의 처리능력이 다른 환경을 고려하여 서로 다른 threshold Ti값을 적용함으로써, 다양한 처리 능력을 가진 서버들을 위한 로드 밸런싱 알고리즘으로 확장하여 제안하고 있다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 K-Percent-Finish Reporting 방법은 Update-on-Finish 방법보다 최소 50% 이상의 통신 부하를 감소시키면서, 기존 주기적 부하정보 갱신 기반의 관련 연구들보다 향상된 시스템 처리 능력을 보여주고 있다. This paper introduces a load-balancing algorithm focusing on distributing web requests evenly into the web cluster servers. The load-balancing algorithms based on conventional periodic load-information update mechanism are not suitable for dynamic page applications, which are common in Cyber Foraging services, due to the problems caused by periodic synchronized load-information updating and the difficulties of work load estimation caused by embedded executing scripts of dynamic pages. Update-on-Finish algorithm solves this problem by using non-periodic load-update mechanism, and the web switch knows the servers' real load information only after their reporting and then distributes new loads according to the new load-information table, however it results in much communication overhead. Our proposed mechanism improve update-on-finish algorithm by using K-Percents-Finish mechanism and thus largely reduce the communication overhead. Furthermore, we consider the different capabilities of servers with a threshold Ti value and propose a load-balancing algorithm for servers with various capabilities. Simulation results show that the proposed K-Percents-Finish Reporting mechanism can at least reduce 50% communication overhead than update-on-finish approach while sustaining better load balancing performance than periodic mechanisms in related work.

      • KCI등재

        분산 컴퓨팅 환경에서 효율적인 유사 조인 질의 처리를 위한 행렬 기반 필터링 및 부하 분산 알고리즘

        양현식(Hyeon-Sik Yang),장미영(Miyoung Jang),장재우(Jae-Woo Chang) 한국콘텐츠학회 2016 한국콘텐츠학회논문지 Vol.16 No.7

        하둡 맵리듀스와 같은 분산 컴퓨팅 플랫폼이 개발됨에 따라, 기존 단일 컴퓨터 상에서 수행되는 질의 처리 기법을 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적으로 수행하는 것이 필요하다. 특히, 주어진 두 데이터 집합에서 유사도가 높은 모든 데이터 쌍을 탐색하는 유사 조인 질의를 분산 컴퓨팅 환경에서 수행하려는 연구가 있어 왔다. 그러나 분산 병렬 환경에서의 기존 유사 조인 질의처리 기법은 데이터 전송 비용만을 고려하기 때문에 클러스터 간에 비균등 연산 부하 분산의 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적인 유사 조인 처리를 위한 행렬 기반 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 클러스터의 균등 부하 분산을 위해 행렬을 이용하여 예상되는 연산 부하를 측정하고 이에 따라 파티션을 생성한다. 아울러, 클러스터에서 질의 처리에 사용되지 않는 데이터를 필터링함으로서 연산 부하를 감소시킨다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 질의 처리 성능 측면에서 우수함을 보인다. As distributed computing platforms like Hadoop MapReduce have been developed, it is necessary to perform the conventional query processing techniques, which have been executed in a single computing machine, in distributed computing environments efficiently. Especially, studies on similarity join query processing in distributed computing environments have been done where similarity join means retrieving all data pairs with high similarity between given two data sets. But the existing similarity join query processing schemes for distributed computing environments have a problem of skewed computing load balance between clusters because they consider only the data transmission cost. In this paper, we propose Matrix-based Load-balancing Algorithm for efficient similarity join query processing in distributed computing environment. In order to uniform load balancing of clusters, the proposed algorithm estimates expected computing cost by using matrix and generates partitions based on the estimated cost. In addition, it can reduce computing loads by filtering out data which are not used in query processing in clusters. Finally, it is shown from our performance evaluation that the proposed algorithm is better on query processing performance than the existing one.

      • KCI등재

        분산 인-메모리 환경에서 부하 분산을 위한 데이터 복제와 이주 기법

        최기태(Kitae Choi),윤상원(Sangwon Yoon),박재열(Jaeyeol Park),임종태(Jongtae Lim),복경수(Kyoungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.1

        최근 소셜 미디어의 성장과 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 급증하고 있다. 이러한 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 분산 메모리 처리 시스템을 사용한다. 하지만 분산 환경에서 특정 노드에 부하가 집중이 되면 노드의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문은 분산 메모리 환경에서 노드의 부하를 적절하게 분배하는 부하 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 부하를 관리하기 위해 핫 데이터를 여러 노드에 복제하고 노드가 추가되거나 삭제될 때 노드의 부하를 고려하여 데이터를 이주시킨다. 클라이언트는 핫 데이터의 메타데이터 정보를 유지하여 직접 노드에 접근함으로써 중앙 서버의 접근을 감소시킨다. 성능 평가를 통해 제안하는 부하 분산 관리 기법이 기존에 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 입증한다. Recently, data has been growing dramatically along with the growth of social media and digital devices. A distributed memory processing system has been used to efficiently process large amounts of data. However, if a load is concentrated in a certain node in distributed environments, a node performance significantly degrades. In this paper, we propose a load balancing scheme to distribute load in a distributed memory environment. The proposed scheme replicates hot data to multiple nodes for managing a node’s load and migrates the data by considering the load of the nodes when nodes are added or removed. The client reduces the number of accesses to the central server by directly accessing the data node through the metadata information of the hot data. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing load balancing scheme through performance evaluation.

      • 데이터 복제 서버를 이용한 학사 관리 시스템의 부하 분산에 관한 연구

        한광록,이승원,Han, Gwang-Rok,Lee, Seung-Won 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지D Vol.8 No.5

        본 논문에서는 학사관리 시스템의 부하 집중 현상을 처리하기 위하여 기존의 중앙 집중형 시스템을 그대로 사용하면서 추가적으로 분산환경의 복제 서버를 구축하고 이것을 이용하는 방법을 제안한다. 데이터의 수정을 요구하지 않는 일반 조회 트랜잭션이 DML 문장의 대부분을 차지하기 때문에 각 데이터의 특성에 따라 분리된 복제서버를 구성하여 복제 서버가 수정이 필요없는 조회 트랜잭션만을 담당하게 함으로써 사용자 분산과 데이터 분산을 동시에 실행하여 실제 처리 시간을 줄일 수 있도록 하였다. 또한 기존의 집중형 시스템의 자원들을 그대로 사용할 수 있기 때문에 구현상의 편리성과 경제성을 도모 할 수 있다. 일반적으로 서버의 부하부산을 위한 방법은 크게 사용자의 프로그램이 서버전단에 서버의 부하정보를 획득하여 상대적으로 적은 부하를 가진 서버를 선택할 수 있는 클라이언트단에서의 부하분산과 응용계층 스케쥴링 기법, IP 계층 스케쥴링 기법등을 사용한 서버단에서의 부하분산이다. 본 논문의 복제서버에서는 기존의 부하분산기법에서 발생하는 단점들을 제거 또는 보완하여 시스템의 부하 집중현상을 줄일 수 있다. In order to solve the overload of academic affairs management system, we propose a method builds a distributed Replication server and uses this server with the present centralized system. Normal query transactions which are not required for data modification are composed of almost all DML sentences. So we construct the distributed replication servers according to the data characteristics and make them perform the query transaction without modification. In this way, we can simultaneously distribute users and data, and cut down processing time for every transaction. Also Replication server has the advantages of implemental efficiency and economical because it uses resources of present centralized system without and additional configurations. Usually, to distribute the overload of server, they can use way, Client-side overload distribution that user program get present overload status then can choose a less overloaded server, and the other way, Server-side overload distribution that make use of Application Layer Scheduling Technique and IP Layer Scheduling Technique. Our Replication server can reduce the overload of centralized system by eliminating or complementing those defects of overload distribution, referred to in the forehead.

      • KCI등재

        SDN 환경에서 서버 상태 기반 가중치 부하분산 기법

        이경한(Kyoung-Han Lee),권태욱(Tea-Wook Kwon) 한국전자통신학회 2022 한국전자통신학회 논문지 Vol.17 No.6

        코로나-19 판데믹 이후 언택트 문화의 확산과 다양한 유형의 데이터를 생성하는 4차 산업 혁명으로 이전과는 비교되지 않을 정도로 많은 데이터가 생성되었다. 이는 보다 높은 데이터 처리율을 요구하게 되었고, 벤더와 하드웨어를 중심으로 하는 기존 네트워크 체계의 한계를 조금씩 드러나게 하였다. 최근 이런 한계점을 극복할 수 있는 사용자와 소프트웨어 중심의 SDN이 주목받고 있다. 또한, SDN을 기반으로 한 부하분산 기법은 방대하고 다양한 데이터를 생성하고 처리하는 데이터 센터의 서버 클러스터의 부하분산 영역에 효율을 높여 줄 것으로 보인다. 본 논문은 기존 SDN 부하분산 연구들과 달리 모니터링 기법을 통한 주기적인 확인 아닌 이벤트 발생에 따라 컨트롤러가 서버의 상태를 확인하고, 부하율에 따른 가중치를 부여하여 사용자의 요청을 할당하는 부하분산 기법을 제안하고 있다. 소기 실험결과 제안기법이 대조기법과 비교하여 3%가량 균등한 부하분산 효과를 보여 소기의 성과를 보였기에 규모가 크고 패킷의 흐름이 많은 데이터 센터의 서버 클러스터에서의 좀 더 효과적일 것으로 기대된다. After the COVID-19 pandemic, the spread of the untact culture and the Fourth Industrial Revolution, which generates various types of data, generated so much data that it was not compared to before. This led to higher data throughput, revealing little by little the limitations of the existing network system centered on vendors and hardware. Recently, SDN technology centered on users and software that can overcome these limitations is attracting attention. In addition, SDN-based load balancing techniques are expected to increase efficiency in the load balancing area of the server cluster in the data center, which generates and processes vast and diverse data. Unlike existing SDN load distribution studies, this paper proposes a load distribution technique in which a controller checks the state of a server according to the occurrence of an event rather than periodic confirmation through a monitoring technique and allocates a user's request by weighting it according to a load ratio. As a result of the desired experiment, the proposed technique showed a better equal load balancing effect than the comparison technique, so it is expected to be more effective in a server cluster in a large and packet-flowing data center.

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