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분산 멀티미디어 시스템의 품질 서비스 향상을 위한 자원 할당 및 변환 기법
송동호,인연진 한국항공대학교 1998 論文集 Vol.36 No.-
분산 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 데이터 처리는 연속 미디어 처리를 위한 실시간 처리, 서비스 품질의 균일성, 보다 많은 사용자에 대한 서비스 제공등의 요구사항이 있어서 이에 대한 서비스 품질 관리가 요구된다. 본 논문에서는 사용자 영역의 서비스 품질 관리기를 통ㅎ여 상기 요구 사항을 제공하기 위하여 분산 시스템 자원 관리, 스케쥴링 서비스 품질 협상, 시스템 통합 등의 기법에 관한 연구를 한다. 사용자 영역의 서비스 품질 관리기가 분산 멀티미디어 데이터의 서비스 품질을 만족시키기 위한 방법으로 협상된 서비스 품질을 보유 자원들의 할당 및 운용 방법으로 표현하는 기법과 잉여자원을 결핍 자원으로의 전환 기법, 분산 시스템간의 자원 할당 기법, 할당된 자원의 운영 기법 등을 제시, 설명한다. 또한 이들 기법의 타당성 검증을 위하여 시스템 구현을 통한 성능 측정 및 분석 결과를 제시 하였다. The development of computers and networks performance has made multimedia applications run in near real-time mode. However, using resources in general purpose operating systems is used to a couple of dominated opplications in the system. Multimedia data has characteristics of continuous media, so, it has strict timing constraints. Multimedia data processing needs real-time processing control and resource management. Allocation resources in a server system to provider several AV streams at the same time, it hardly satisfies to the need of multimedia applications. So it is generally not possible to provide a quality that is good enough for all users and all tasks at all times. Because of this limitation, exploring ways of assessing and managing performance of applications had been a central issue of multimedia research. The Quality of Service parameter specifies the resource quantity allocated to a service, as well as the service disciplines managing the shared resource in multimedia system. Resource allocation strategies in conventional operating system mainly aim at providing fairness among tasks. Continuous media, however, introduce real-time constrains. In an overload situation, a fairness policy will allocate an equal amount of resources to all tasks but this share may be too little for every tasks, so resulting in unacceptable quality for all them. To resolve these problems raised, a new resource management policy for Quality of Service is proposed in this paper. The proposed approach uses a relationship between resource units and a periodic resource usage pattern on distributed multimedia system. In this paper, We define resource relationship and usage pattern and use resource management using the relationship for Quality of Service on distributed multimedia service. To porve the feasibility of the proposed, the resource mapping allocation and QoS management and implemented and the test results are analyzed in this paper.
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CORBA를 이용한 멀티미디어데이터처리 및 그룹웨어용 소프트웨어레고의 구현
인연진(Yean-Jin In),한정규(Jung-Gyu Han),송동호(Dong-Ho Song) 한국정보과학회 1995 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.22 No.2B
초고속 정보통신용으로 이용될 다양한 응용소프트웨어의 개발은 국내외에서 현재 가장 활발히 진행되고 있는 연구분야이다. 이런 응용소프트웨어들을 쉽게 조립식으로 설계, 구현할 수 있는 소프트웨어 생성환경의 개발은 필수적이다. 또한, 멀티미디어 데이터 처리와 그룹웨어는 이들 응용소프트웨어의 공통기반기술이다. 이런 공통기반기술은 하부시스템 소프트웨어로서 상부의 응용소프트웨어들이 쉽게 사용할 수 있는 API와 객체 형태로 제공되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 조립식 블록 장난감인 레고의 형태를 갖는 소프트웨어레고로서 멀티미디어 데이터 처리및 그룹웨어 분야의 기능들을 논의한다.
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동적 분산병렬 하둡시스템 및 분산추론기에 응용한 서버가상화 빅데이터 플랫폼
송동호,신지애,인연진,이완곤,이강세,Song, Dong Ho,Shin, Ji Ae,In, Yean Jin,Lee, Wan Gon,Lee, Kang Se 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.5
시멘틱 웹 기술인 RDF 트리플로 표현된 지식을 추론 과정을 거치면 새로운 트리플들이 생성되어 나온다. 초기 입력된 수억개의 트리플로 구성된 빅데이터와 추가로 생성된 트리플 데이터를 바탕으로 질의응답과 같은 다양한 응용시스템이 만들어 진다. 이 추론기가 수행되는 과정에서 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요해 진다. 이 추가 컴퓨팅 리소스는 하부 클라우드 컴퓨팅의 리소스 풀로부터 공급받아 수행시간을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 하둡을 이용하는 환경에서 지식의 크기에 따라 런타임에 동적으로 서버 컴퓨팅 노드를 증감 시키는 방법을 연구하였다. 상부는 응용계층이며, 중간부는 트리플들에 대한 분산병렬추론과 하부는 탄력적 하둡시스템 및 가상화 서버로 구성되는 계층적 모델을 제시한다. 이 시스템의 알고리즘과 시험성능의 결과를 분석한다. 하둡 상에 기 개발된 풍부한 응용소프트웨어들은 이 탄력적 하둡 시스템 상에서 수정 없이 보다 빨리 수행될 수 있는 장점이 있다. Inference process generates additional triples from knowledge represented in RDF triples of semantic web technology. Tens of million of triples as an initial big data and the additionally inferred triples become a knowledge base for applications such as QA(question&answer) system. The inference engine requires more computing resources to process the triples generated while inferencing. The additional computing resources supplied by underlying resource pool in cloud computing can shorten the execution time. This paper addresses an algorithm to allocate the number of computing nodes "elastically" at runtime on Hadoop, depending on the size of knowledge data fed. The model proposed in this paper is composed of the layered architecture: the top layer for applications, the middle layer for distributed parallel inference engine to process the triples, and lower layer for elastic Hadoop and server visualization. System algorithms and test data are analyzed and discussed in this paper. The model hast the benefit that rich legacy Hadoop applications can be run faster on this system without any modification.
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