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이기종 워크스테이션 클러스터 상에서 부하 균형을 위한 효과적 작업 분배 방법 = Efficient Task Distribution Method for Load Balancing on Clusters of Heterogeneous Workstations
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2001
작성언어
Korean
KDC
004
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KCI등재
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학술저널
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81-92(12쪽)
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이기종 워크스테이션 클러스터링은 병렬 응용 처리에 유용하며 비용 측면에서 효과적이다. 이기종 워크스테이션 클러스터링 환경에서 최소의 전체 작업 반환 시간이 되도록 하기 위해서는 부하 균형 시스템이 필요하다. 다른 사용자들, 그룹들, 다른 작업 요구들, 그리고 다른 처리능력을 가지는 각 워크스테이션들은 클러스터링 환경의 다른 그것과 상대적이다. 기존 방식은 각 워크스테이션의 처리능력에 가중치를 미리 부여하는 정적 방식이거나 각 워크스테이션의 상대적 처리능력을 얻기 위해서 벤치마크 프로그램을 수행하는 동적 방식이다. 수행되는 응용과는 관계없는 벤치마크 프로그램은 계산시간을 소비하고 전체 작업 반환 시간을 지연시킨다. 이 논문은 효과적 작업 분배 방식을 제안하고 이기종 워크스테이션 클러스터링 환경에서 부하 균형 시스템을 구현한다. 이 논문에서 제안한 방식의 전체 작업 반환 시간은 부하 균형을 하지 않은 방식뿐만 아니라 벤치마크 프로그램에 의한 부하균형 방식과도 비교한다. 실험을 통하여 비교한 방식보다 제안 방식의 결과가 우수함을 보인다.
더보기The clustering environment with heterogeneous workstations provides the cost effectiveness and usability for executing applications in parallel. The load balancing is considered as a necessary feature for the clustering of heterogeneous workstations to minimize the turnaround time. Since each workstation may have different users, groups. requests for different tasks, and different processing power, the capability of each processing unit is relative to the others` unit in the clustering environment Previous works is a static approach which assign a predetermined weight for the processing capability of each workstation or a dynamic approach which executes a benchmark program to get relative processing capability of each workstation. The execution of the benchmark program, which has nothing to do with the application being executed, consumes the computation time and the overall turnaround time is delayed. In this paper, we present an efficient task distribution method and implementation of load balancing system for the clustering environment with heterogeneous workstations. Turnaround time of the methods presented in this paper is compared with the method without load balancing as well as with the method load balancing with performance evaluation program. The experimental results show that our methods outperform all the other methods that we compared.
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