병렬 및 분산 시스템에서 자원의 최적 k-한도 배치 = Optimal k-bounded Resource Placement in Parallel and Distributed Systems
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학술지명
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발행연도
1996
작성언어
Korean
KDC
569
등재정보
구)KCI등재(통합)
자료형태
학술저널
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수록면
681-690(10쪽)
제공처
본 논문에서는 병렬 및 분산 시스템에서 자원을 배치함에 있어서 최소한의 자원 복사(copy)만을 사용하면서 주어진 성능 요건을 만족하게 하는 자원의 최적 배치 방법을 모색하고자 한다. 여기에서 자원이란, 특별한 입출력 프로세서, 값비싼 주변기기 등과 같은 하드웨어 자원과, 컴파일러나 라이브러리 루틴, 데이타 화일 등과 같은 소프트웨어 모듈들을 의미한다. 이들 각 자원들을 억세스하는 데 소요되는 시간 지연으로 인하여, 각각의 프로세서들과 그들과 가장 인접한 자원의 복사가 존재하는 곳까지의 거리가 멀수록 시스템의 성능이 떨어지게 된다. 그러므로, 모든 프로세서들은 적어도 하나의 자원 복사와는 거리가 k(≥1) 이내에 있어야 하며, 또한 시스템의 비용을 줄이기 위해서는 최소한의 자원 복사를 사용하여 배치하여야 한다. 이것을 본 논문에서는 k-한도 자원 배치 문제라고 부른다. 병렬 및 분산 시스템은 그래프로 표현할 수가 있다. 여기에서 k 한도 자원 배치 문제는 그래프 상에서 가장 작은 k-dominating set을 찾는 문제로 변환이 된다. 이 문제는 k = 1 인 경우에도 NP-complete 문제로 증명이 되어 있으며. 본 논문에서는 A^≠ 알고리즘을 사용하여 상태 공간 탐색 방법으로 최적 배치를 구한다. 또한, 최적 배치를 찾는 데에 걸리는 시간을 단축시키기 위하여, k-dominating set의 특성들을 분석하여 유용한 휴어리스틱 정보들을 도출한다. 여려가지 정형 그래프와 임의 그래프 상에서의 실험을 통하여, 이들 휴어리스틱 정보들을 사용하여 최적 k 한도 배치를 찾는 데에 걸리는 시간을 상당히 줄일 수 있음을 보인다.
더보기We consider the problem of placing resources in a distributed computing system so that certain performance requirements may be met while minimizing the number of required resource copies
Resources include hardware resources such as special I/O processors, expensive peripheral devices, or such software modules as compilers, library routines, and data files. Due to the delay in accessing each of these resources, system performance degrades as the distance between each processor and its nearest resource copy increases. Thus, every processor must be within a given distance k(≥1) of at least one resource copy, while using the minimum number of resource copies so as to reduce the system cost. This is called the k-bounded placement problem in this paper The structure of a distributed computing system is represented by a graph The k bounded placement problem is first transformed into the problem of finding the smallest k-dominating set in a graph. This problem is known to be NP complete even with k = 1. In this paper, searching for the smallest k-dominating set is formulated as a state space search problem, which is then solved optimally with the well-known A^≠ algorithm. To speed up the search, we derive heuristic information by analyzing the properties of k-dominating sets. Some experimental results on various regular and random graphs show that the search time can he reduced dramatically using the heuristic information.
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