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분산시스템에서의 부하균형을 위한 알고리즘 = A Load Balancing Algorithm in Distributed Computing Systems
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학술지명
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발행연도
1993
작성언어
Korean
KDC
028
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
430-441(12쪽)
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분산시스템에서 부하균형이란 과부하상태인 프로세서로부터 부하가 적은 프로세서에게로 태스크들을 이동시킴으로써 평균응답시간을 줄일 수 있는 하나의 태스크 스케쥴링 방법이다. 태스크의 이동을 위해서는 각 프로세서의 부하상태에 대한 정보가 필요한데 분산시스템에서 정보를 얻는데 많은 메세지가 필요하게 된다. 본 논문에서는 각 프로세서에게 송신집합을 부여하고 이 집합에 속해 있는 프로세서에게만 부하정보를 보내는 방법을 사용한 결과, 부하정보를 얻는데 필요한 메시지의 수가 줄어들게 되었다. 하지만 송신집합이 적절하게 선택되어야 하는데, 그렇지 않을 경우에는 일부의 프로세서 간에는 서로의 부하정보를 알지 못하여 부하균형이 이루어지지 않을 수가 있다. 또한 부적절한 송신집합은 특정 프로세서에게 부하균형 제어권을 주게 되는 결과를 초래한다. 이에 본 논문에서는 어떤 프로세서 간에도 부하균형이 이루어지며, 부하균형 제어권이 모든 프로세서에게 균등히 배분될 수 있는 송신집합을 구하여, 프로세서의 개수가 N일 때 메세지 수가 √N으로 줄어들 수 있음을 보였다.
더보기Load balancing is a task scheduling scheme for distributed computing systems, that transfers tasks from heavily-loaded processors to lightly-loaded or idle precessors to balance workload so that average response time can be reduced Maintaining workload information is needed in making task migration decisions. However, it may incur large message overhead In this paper, we adapt a strategy that assigns a sending set to each processor so that load information of a processor is sent only to the processors in the sending set. Symmetically, each processor receives load information only from a set of processors called receiving set As a result, the size of load table can be reduced substantially. Maintaining a reduced load table requires fewer messages and less local processing time. However, sending sets have to be chosen properly, otherwise load balancing may not occur between some pair of processors due to lack of load information in their load tables. Also, improper sending sets may put extra burden on some processors and leads to an uneven distribution of load balancing control. We propose an algorithm based on balanced sending sets with which load balancing can occur between any pair of processors and load balancing control is evenly distributed among participating processors. With balanced sending sets, number of messages required for each update can be reduced to the square root of the number of processors in the system. Evaluation of load balancing schemes with balanced sending sets is also presented in this paper.
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