가용성이 높은 Cold Standby 클러스터 시스템의 성능 분석 = Performance Analysis of Highly Available Cold Standby Cluster Systems
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발행연도
2001
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Korean
KDC
569
등재정보
구)KCI등재(통합)
자료형태
학술저널
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수록면
173-180(8쪽)
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고가용도 클러스터 시스템에서 가동되는 인터넷 기반 소프트웨어의 복잡도가 증가됨에 따라 소프트웨어의 설계, 구현, 또는 그 밖의 여러 가지 원인과 관련된 결함으로 인하여 시스템 서비스의 오동작 또는 수행 중단으로 이어지는 사례가 늘어나고 있다. 특히 대량 트랜잭션을 처리하는 인터넷 기반 컴퓨팅 소프트웨어는 빈번한 통신 두절과 데이타 유실로 인하여, 이들이 탑재된 클러스터 시스템의 결함 발생이 더욱 심각할 가능성이 높다. 본 연구는 소프트웨어 재활 결함 허용 기법을 활용하여, 별도의 추가되는 하드웨어 없이도 가용도를 개선할 수 있다는 “소프트웨어 재활 기법을 적용한 다중계 시스템 가용도 분석” 에 관한 논문에서 언급된 문제점들에 대한 해결 방안을 제시하였으며, 구체적으로는 1) 주서버의 고장 발생시 여분서버로의 작업전이(switchover) 상태를 클러스터 시스템 모델링에 포함시켰으며, 2) 작업전이 상태와 재활(rejuvenation) 상태에서 머무는 시간을 지수분포 대신에 k-stage Erlangian 분포를 사용하여 확정시간(deterministic time)을 표현할 수 있도록 하였다. 즉 본 논문에서는 고가용도 cold standby 클러스터 시스템의 운영 상태에 대한 상태전이도(state transition diagram)에서, 임의의 상태에서 머무는 시간분포가 memoryless 성질을 만족하지 않아도 되는 semi-Markov 프로세스 문제를 해결하였다.
더보기Due to the complexity of Internet based computing softwares in which have someundetected design or implementation faults, highly available cluster systems that run the software become unreliable or stop service frequently. Especially, because of the loss of communications or data, Internet based computing software that deals with massive transaction processing jobs may easily be unavailable. In this paper, we solve the specific problems left as the further research topics in our previous publication that demonstrates the possibility of availability improvement for multiplex systems using software rejuvenation method. Those are 1) we include the switchover state in our model to represent the role of the primary and backup server, 2) instead of using memoryless property to describing sojourn time distribution for a rejuvenation state and a switchover state, we use k-stage Erlangian distribution and then it becomes possible to give deterministic time for the sojourn time of rejuvenation or switchover. In other words, our state transition diagram for a highly available cold standby cluster systems consists of two kinds of states that are exponentially distributed sojourn time and deterministic sojourn time. This kind of problem is classified as the semi-Markov process.
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