KR100609459B1 - 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템 및 방법 - Google Patents

피투피 방식의 병렬 분산처리시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR100609459B1
KR100609459B1 KR1020040020363A KR20040020363A KR100609459B1 KR 100609459 B1 KR100609459 B1 KR 100609459B1 KR 1020040020363 A KR1020040020363 A KR 1020040020363A KR 20040020363 A KR20040020363 A KR 20040020363A KR 100609459 B1 KR100609459 B1 KR 100609459B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
computer
resource
work
resources
computers
Prior art date
Application number
KR1020040020363A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20040084831A (ko
Inventor
김기환
Original Assignee
김기환
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 김기환 filed Critical 김기환
Publication of KR20040084831A publication Critical patent/KR20040084831A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100609459B1 publication Critical patent/KR100609459B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5061—Partitioning or combining of resources
    • G06F9/5072—Grid computing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5061—Partitioning or combining of resources
    • G06F9/5077—Logical partitioning of resources; Management or configuration of virtualized resources
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/104—Peer-to-peer [P2P] networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer And Data Communications (AREA)

Abstract

본 발명은 그리드컴퓨팅 기술에서 자원 공유를 허락한 임의의 컴퓨터가 타 컴퓨터의 자원을 요청하여 사용하거나 타 컴퓨터에게 자원을 제공할 수 있도록 하여, 자원을 사용하는 컴퓨터가 슈퍼컴퓨터로 기능할 수 있도록 하는 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템은, 컴퓨터에 설치되어 타 컴퓨터와의 자원공유 기능을 수행하는 자원공유 미들웨어와, 타 컴퓨터와의 물리적인 접속수단인 네트워크와, 메모리를 구비하고,
상기 자원공유 미들웨어는, 상기 컴퓨터의 IP주소와 CPU 성능과 RAM 용량과 네트워크 속도를 포함하는 자원정보를 파악하고, 상기 컴퓨터의 자원제공조건을 사용자로부터 입력받아 상기 메모리에 저장하는 설정모듈과; 상기 네트워크에 접속된 상기 타 컴퓨터의 IP주소와 CPU성능과 RAM용량과 네트워크 속도를 포함하는 자원정보를 수집하여 상기 메모리에 저장하는 자원수집모듈과; 상기 자원수집모듈에서 수집한 상기 타 컴퓨터의 자원정보를 파악하여 상기 타 컴퓨터의 성능에 따라 등급을 부여하고 상기 메모리에 저장하는 등급화모듈과; 임의의 제 1 타 컴퓨터로부터 자원사용 요청이 있으면 상기 컴퓨터의 자원사용 상태를 파악하여 상기 자원제공조건에 부합되면 자원사용을 허락하고, 상기 제 1 타 컴퓨터로부터 요청된 작업을 수행한 후 작업결과를 상기 제 1 타 컴퓨터에게 제공하는 자원제공모듈과; 임의의 제 2 타 컴퓨터들에게 자원을 요청하여 작업에 필요한 자원을 확보하고, 상기 자원 확보 된 제 2 타 컴퓨터들에게 상기 작업을 분배한 후 작업결과를 수신받아 취합하여 최종 결과치를 산출하는 자원사용모듈을 포함한다.
자원공유, 미들웨어, 리더컴퓨터, 그룹작업, 그리드컴퓨터

Description

피투피 방식의 병렬 분산처리시스템 및 방법 {parallel distributed processing system and method }
도 1은 본 발명에 따른 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템의 구성도,
도 2는 본 발명에 따른 컴퓨터에 설치되는 자원공유 미들웨어를 도시한 구성도,
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 피투피 방식의 병렬 분산처리방법을 도시한 동작 흐름도,
도 4는 도 3에 도시된 그룹작업요청 서브루틴을 도시한 상세 동작 흐름도,
도 5는 도 3에 도시된 개별작업요청 서브루틴을 도시한 상세 동작 흐름도,
도 6은 도 3에 도시된 그룹작업 서브루틴을 도시한 상세 동작 흐름도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
210; 자원공유 미들웨어 211; 설정모듈
212; 자원수집모듈 213; 등급화모듈
214; 자원제공모듈 215; 자원사용모듈
216; 중개모듈 220; 네트워크
230; 메모리
본 발명은 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 그리드컴퓨팅 기술에서 자원 공유를 허락한 임의의 컴퓨터가 타 컴퓨터의 자원을 요청하여 사용하거나 타 컴퓨터에게 자원을 제공할 수 있도록 하여, 자원을 사용하는 컴퓨터가 슈퍼컴퓨터로 기능할 수 있도록 하는 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템 및 방법에 관한 것이다.
슈퍼컴퓨터는 보통의 컴퓨터보다 연산 속도가 매우 빠른 컴퓨터를 의미한다. 통상적으로 이 슈퍼컴퓨터는 주어진 시간 안에 많은 양의 수치계산을 할 때, 또는 많은 양의 정보를 짧은 시간 안에 다루어야 할 때 사용한다. 즉, 슈퍼컴퓨터는 기상예측, 암호문처리, 유전자분석, 핵물리학, 인공지능, 전쟁시뮬레이션 등과 같이 주로 많은 양의 연산을 빠른 시간 내에 처리해야 하는 분야에 사용되고 있으며, 최근에는 자동차 설계나 건축물 설계에도 많이 이용되는 등 그 활용범위가 점차 확대되고 있다.
종래에는 슈퍼컴퓨터를 단일 시스템으로 구성하였기 때문에 매우 고가이고 업그레이드와 성능 개선이 어려워서 이용가치가 급속하게 퇴색하며, 슈퍼컴퓨터를 다룰 수 있는 전문인력이 필요한 문제점이 있다. 그렇기 때문에 슈퍼컴퓨터는 국가 차원에서 보유하여 활용하고 있을 뿐이며, 일반인들은 슈퍼컴퓨터를 이용할 방법이 없었다. 앞서 언급한 바와 같이 슈퍼컴퓨터의 활용 범위가 확대됨에 따라 일반인이나 기업에서도 슈퍼컴퓨터의 필요성이 대두되었으나, 매우 고가이기 때문에 일반인이나 기업에서는 슈퍼컴퓨터를 구입할 엄두도 내지 못하였다.
최근 들어, 네트워크의 속도가 초고속화되고 일반컴퓨터의 성능이 향상됨에 따라, 네트워크를 통해 다수의 일반 컴퓨터를 연결하여 슈퍼컴퓨터로서의 기능을 수행하도록 하는 기술이 개발되었으며, 그 종류로서 클러스터 기술과 그리드컴퓨팅 기술이 있다.
클러스터 기술란 인트라넷 환경에서 서버와 다수의 클라이언트를 네트워크 장비로 연결하여 병렬처리시스템을 구축하는 기술이다. 이 병렬처리시스템은 시스템의 자원을 확장하려면 또 다른 클라이언트를 네트워크 장비로 추가 연결하여야 하기 때문에 확장 연결될 수 있는 클라이언트의 개수가 제한되고, 운영체제(OS)가 다른 클라이언트는 연결할 수 없는 문제점이 있다.
그리드컴퓨팅 기술이란 인터넷에 접속된 컴퓨터들을 연결하여 단일 시스템처럼 사용할 수 있도록 하는 정보통신 인프라이다. 이 그리드컴퓨팅 기술에 따르면 운영체제가 다른 이기종의 컴퓨터의 연결이 가능하며, 연결 가능한 컴퓨터의 대수가 무한하고, 컴퓨팅 자원의 동적인 추가와 삭제가 가능한 잇점이 있다.
이 그리드컴퓨팅 기술을 지원하는 미들웨어로서, 글로버스(Globus)가 있다. 이 글로버스는 서버-클라이언트 환경을 지원하며, 자원 정보를 수집하는 서버와 수집된 자원 정보를 통합하는 서버를 구비한다. 이 서버들은 클라이언트의 자원을 수집하고 통합하며, 분산할 작업들을 클라이언트들에게 배포하고, 클라이언트들은 자신에게 할당된 작업을 수행한 다음 그 결과를 서버로 전달한다. 즉, 이 글로버스에서는 서버와 클라이언트가 고정되어 있기 때문에 자원관리 및 작업분배요청 등을 서버에서만 할 수가 있었다. 그렇기 때문에 서버가 다운되거나 고장나면, 클라이언트가 정상적으로 동작하더라도 그리드컴퓨팅 시스템을 사용할 수 없게 되는 문제점이 있었다.
상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명의 목적은, 그리드컴퓨팅 기술에서 인터넷에 접속된 컴퓨터들이 피투피(P2P) 방식으로 동작하여 자원공유를 허락한 임의의 컴퓨터가 자원공유를 허락한 타 컴퓨터의 자원을 이용하거나 자원공유를 허락한 타 컴퓨터로 자원을 제공할 수 있도록 하여, 네트워크를 통해 타 컴퓨터 자원을 사용하는 컴퓨터가 슈퍼컴퓨터로서의 기능을 할 수 있도록 하는 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템은, 컴퓨터에 설치되어 타 컴퓨터와의 자원공유 기능을 수행하는 자원공유 미들웨어와, 타 컴퓨터와의 물리적인 접속수단인 네트워크와, 메모리를 구비한 피투피 방식의 병렬분산처리시스템에 있어서,
상기 자원공유 미들웨어는,
상기 컴퓨터의 IP주소와 CPU 성능과 RAM 용량과 네트워크 속도를 포함하는 자원정보를 파악하고, 상기 컴퓨터의 자원제공조건을 사용자로부터 입력받아 상기 메모리에 저장하는 설정모듈과;
상기 네트워크에 접속된 상기 타 컴퓨터의 IP주소와 CPU성능과 RAM용량과 네트워크 속도를 포함하는 자원정보를 수집하여 상기 메모리에 저장하는 자원수집모듈과;
상기 자원수집모듈에서 수집한 상기 타 컴퓨터의 자원정보를 파악하여 상기 타 컴퓨터의 성능에 따라 등급을 부여하고 상기 메모리에 저장하는 등급화모듈과;
임의의 제 1 타 컴퓨터로부터 자원사용 요청이 있으면 상기 컴퓨터의 자원사용 상태를 파악하여 상기 자원제공조건에 부합되면 자원사용을 허락하고, 상기 제 1 타 컴퓨터로부터 요청된 작업을 수행한 후 작업결과를 상기 제 1 타 컴퓨터에게 제공하는 자원제공모듈과;
임의의 제 2 타 컴퓨터들에게 자원을 요청하여 작업에 필요한 자원을 확보하고, 상기 자원 확보된 제 2 타 컴퓨터들에게 상기 작업을 분배한 후 작업결과를 수신받아 취합하여 최종 결과치를 산출하는 자원사용모듈을 포함한 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 피투피 방식의 병렬 분산처리방법은, 컴퓨터에 설치되어 타 컴퓨터와의 자원공유 기능을 수행하는 자원공유 미들웨어와, 타 컴퓨터와의 물리적인 접속수단인 네트워크와, 메모리를 구비한 피투피 방식의 병렬 분산처리시 스템에서의 피투피 방식의 병렬 분산처리방법에 있어서,
상기 자원공유 미들웨어가 상기 컴퓨터의 IP주소와 CPU 성능과 RAM 용량과 네트워크 속도를 포함하는 자원정보와 자원제공조건을 파악하는 제 1 단계와;
상기 자원공유 미들웨어가 상기 네트워크에 접속된 상기 타 컴퓨터의 IP 주소와 CPU 성능과 RAM 용량과 네트워크 속도를 포함하는 자원정보를 수집하고 상기 타 컴퓨터의 성능에 따라 등급을 부여하는 제 2 단계와;
임의의 제 1 타 컴퓨터로부터 자원사용 요청이 있으면, 상기 자원공유 미들웨어가 상기 컴퓨터의 자원사용 상태를 파악하여 상기 자원제공조건에 부합되면 자원사용을 허락하고, 상기 제 1 타 컴퓨터로부터 요청된 작업을 수행한 후 작업결과를 상기 제 1 타 컴퓨터에게 제공하는 제 3 단계와;
상기 자원공유 미들웨어가 임의의 제 2 타 컴퓨터들에게 자원을 요청하여 작업에 필요한 자원을 확보하고, 상기 자원 확보된 제 2 타 컴퓨터들에게 상기 작업을 분배한 후 작업결과를 수신받아 취합하여 최종 결과치를 산출하는 제 4 단계를 포함한 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따르면 상술한 바와 같은 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템에 상술한 바와 같은 피투피 방식의 병렬 분산처리방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.
이하, 첨부된 도면을 참조하며 본 발명의 한 실시예에 따른 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템 및 방법을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템의 구성도이다. 본 발명에 따른 병렬 분산처리시스템은 본 발명에 따른 피투피 방식의 병렬 분산처리방법을 수행하는 미들웨어(middle ware)가 설치되고 인터넷(100)에 접속된 다수의 컴퓨터(110, 121∼123, 131∼134, 141, 142)로 이루어진다. 모든 컴퓨터는 인터넷(100)에 접속되어 상호 억세스(access)가 가능하다. 각 컴퓨터는 타 컴퓨터의 자원(CPU, 메모리(RAM), 하드디스크(HDD) 등)을 사용하는 자원사용컴퓨터로 동작할 수도 있고, 타 컴퓨터에게 자신의 자원을 제공하는 자원제공컴퓨터로 동작할 수도 있다. 본 발명의 실시예에서는 편의상 110이 '자원사용컴퓨터'이고, 121∼123, 131∼134, 141, 142가 '자원제공컴퓨터'라고 한다. 그리고, 자원공유를 하고 온라인 상태이나 현재 자원사용컴퓨터나 자원제공컴퓨터로 동작하지 않는 컴퓨터를 대기노드(151∼154)라고 한다.
자원사용컴퓨터(110)는 자원제공컴퓨터(121∼123, 131∼134, 141, 142)에게 작업을 분배하고, 자원제공컴퓨터(121∼123, 131∼134, 141, 142)는 분배된 작업을 수행한 후 그 결과를 자원사용컴퓨터(110)에게 피드백한다. 그러면 자원사용컴퓨터(110)는 피드백된 작업 결과를 취합한다.
이때, 자원사용컴퓨터(110)는 작업량에 따라 다음 두 가지 방식으로 작업을 분배할 수 있는데, 하나는 작업량이 적어서 자원사용컴퓨터가 사용할 자원제공컴퓨터의 수가 적을 때 이용하면 유리한 방식으로서, 자원사용컴퓨터(110)가 모든 자원제공컴퓨터(121∼123, 131∼134, 141, 142)에게 직접 작업을 분배하고 취합하는 방 식이다.
다른 하나는 작업량이 많아서 자원사용컴퓨터가 사용할 자원제공컴퓨터의 수가 많을 때 유리한 방식으로서, 자원사용컴퓨터(110)가 자원제공컴퓨터를 다수의 그룹으로 나누고 각 그룹의 리더컴퓨터를 설정한 후 각 리더컴퓨터에게만 작업을 분배하는 방식이다.
이 방식을 도 1을 참조하면서 설명하면, 자원사용컴퓨터(110)는 우선 사용하고자 하는 자원제공컴퓨터들의 자원을 수집한다. 자원사용컴퓨터가 자원제공컴퓨터들의 자원을 수집하는 과정은 후술하기로 한다. 그리고, 자원사용컴퓨터는 자원제공컴퓨터를 A, B, C 그룹으로 나누고, 각 그룹의 리더컴퓨터(121, 131, 141)를 설정한다. 이때, 그룹은 자원제공컴퓨터의 IP를 기준으로 근접한 IP끼리 묶는 방식을 사용할 수 있고, 그룹 중 가장 성능이 우수한 컴퓨터를 리더컴퓨터로 설정한다. 자원사용컴퓨터(110)는 각 그룹의 리더컴퓨터(121, 131, 141)에게 작업을 분배하고, 각 그룹의 리더컴퓨터(121, 131, 141)는 분배된 작업을 다시 나누어서 해당 그룹의 타 자원제공컴퓨터에게 분배한 후 작업 결과를 입력받아 취합한다. 그리고, 각 그룹의 리더컴퓨터(121, 131, 141)는 취합한 작업 결과를 다시 자원사용컴퓨터(110)에게 전달한다. 자원사용컴퓨터(110)는 모든 그룹의 리더컴퓨터(121, 131, 141)로부터 입력된 작업 결과를 취합한다. 이러한 방식에 따르면 작업이 계층적으로 분배되어 이루어지기 때문에 복잡한 작업도 효율적으로 분배되어 처리될 수 있다.
각 컴퓨터에 설치되는 미들웨어는 사용자가 일반 소프트웨어 공개 웹사이트에 접근하여 다운로드받아 설치할 수도 있고, 특정 웹사이트에 접속하여 통상적인 회원 가입과정을 통해 파일 다운로드 권한을 획득한 후 다운로드받아 설치할 수도 있다. 자원공유 미들웨어를 설치하는 과정은 통상적인 응용 프로그램 설치과정과 유사하다.
컴퓨터에 설치되는 자원공유 미들웨어는 도 2에 도시된 바와 같이 설정모듈(211)과 자원수집모듈(212)과 등급화모듈(213)과 자원제공모듈(214)과 자원사용모듈(215)과 중개모듈(216)로 이루어진다.
설정모듈(211)은 컴퓨터의 자원정보를 체크하고, 사용자로부터 자원제공조건을 입력받아 메모리(230)에 저장한다. 즉, 설정모듈(211)은 컴퓨터의 IP주소, 사용자이름, CPU 성능, RAM 용량, 운영체제, JVM(Java Virtual Machine) 버전, 네트워크 속도 등의 정보를 체크하여 메모리(230)에 저장한다. 또한, 설정모듈(211)은 자원제공조건을 설정하는 환경을 사용자에게 제공하고, 사용자로부터 자원제공조건(항상 제공, CPU 사용량 10% 미만일 때 제공, 스크린세이버가 작동중일 때 제공, 특정 시간대동안 제공)을 입력받아 메모리(230)에 저장한다.
자원수집모듈(212)은 컴퓨터의 전원이 온되면 네트워크(220)를 통해 근접한 IP주소로 라우팅메시지를 송출한다. 이 라우팅메시지에 대한 응답메시지가 수신되면 자원수집모듈(212)은 응답컴퓨터가 동일한 미들웨어를 구비하고 있다고 인식하고, 응답컴퓨터와 IP자원정보 및 자원제공조건정보를 교환한다. 이때 자원수집모듈(212)은 본인의 IP자원정보 및 자원제공조건정보 뿐만 아니라 메모리(230)에 저 장된 타 컴퓨터의 IP자원정보 및 자원제공조건정보도 응답컴퓨터에게 제공하거나, 응답컴퓨터로부터 제공받는다. 그리고, 자원수집모듈(212)은 응답컴퓨터로부터 제공된 타 컴퓨터의 IP자원정보 및 자원제공조건정보를 메모리(230)에 업데이트한다. 응답컴퓨터와 교환되며 메모리에 저장되는 IP자원정보에는 IP주소, 사용자이름, CPU 성능, RAM 용량, 운영체제, JVM(Java Virtual Machine) 버전, 네트워크 속도 등의 내용이 포함된다. 자원수집모듈(212)은 주기적으로 다른 IP주소에 라우팅메시지를 송출하여 자원수집과정을 반복 수행한다. 이러한 자원수집과정을 반복 수행하면, 최종적으로 모든 사용 가능한 컴퓨터의 자원을 수집할 수 있게 된다.
등급화모듈(213)은 메모리(230)에 저장되는 IP자원정보 중 CPU 성능, RAM 용량, 운영체제, JVM 버전, 네트워크 속도에 따라 가산점을 주고, 그 가산점 합계를 기준으로 각 컴퓨터별 등급을 부여하고 등급정보를 메모리(230)에 추가한다.
자원제공모듈(214)은 자원사용컴퓨터에게 자신의 컴퓨터 자원을 제공하는 기능을 수행한다. 즉, 자원사용컴퓨터로부터 자원사용 요청이 있으면, 자원제공모듈(214)은 현재 컴퓨터의 상태가 사용자가 설정한 자원제공조건에 해당하는 지를 체크하고, 자원제공조건에 부합되면 자원사용을 허락한다. 그리고, 필요한 경우 작업을 수행하기 위한 응용프로그램을 다운로드받아 컴퓨터에 설치하고, 자원사용컴퓨터로부터 작업을 분배받아 처리한 후 그 결과를 자원사용컴퓨터에게 전달한다.
자원사용모듈(215)은 자원제공컴퓨터에게 자원사용을 요청하고, 자원제공컴퓨터로부터 자원사용이 허락되면 작업을 분배하여 작업요청메시지를 전송한다. 이 작업요청메시지는 작업사용컴퓨터의 IP주소와, 작업결과를 보고할 컴퓨터의 IP주소와, 작업내용과, 작업내용을 교환할 타 작업제공컴퓨터의 IP주소 정보를 포함한다. 이때, 자원사용모듈은 사용자가 지정한 노드수만큼의 작업사용컴퓨터에게 작업요청을 할 수도 있고, 작업량에 따라 필요한 노드수를 파악하고 그 노드수만큼의 작업사용컴퓨터에게 작업요청을 할 수도 있다. 또한, 자원사용모듈(215)은 필요에 따라 자원제공컴퓨터에게 작업을 위한 응용프로그램 설치를 요청할 수 있다. 자원제공컴퓨터가 직접 자원사용컴퓨터들에게 작업을 분배할 경우 작업요청메시지의 작업사용컴퓨터의 IP주소와 작업결과를 보고할 컴퓨터의 IP주소는 일치한다. 그러나, 자원제공컴퓨터가 그룹의 리더컴퓨터를 통해 작업을 분배할 때 리더컴퓨터가 그룹 내 타 자원제공컴퓨터에게 전달하는 작업요청메시지의 경우, 자원사용컴퓨터의 IP주소와 작업결과를 보고할 컴퓨터의 IP는 일치하지 않는다. 또한, 자원사용컴퓨터가 매우 바쁠 경우, 자원사용모듈(215)은 작업결과를 보고할 컴퓨터의 IP주소를 다른 컴퓨터로 지정하여 작업을 분배할 수 있는데, 이때에도 자원사용컴퓨터의 IP주소와 작업결과를 보고할 컴퓨터의 IP주소가 일치하지 않게 된다.
중개모듈(216)은 리더컴퓨터로서의 기능을 수행한다. 즉, 작업사용컴퓨터로부터 분배된 작업에 대해 자원사용모듈(215)을 구동하여 그룹내 타 작업제공컴퓨터에게 작업을 재분배한다. 그리고, 그 작업 결과를 취합하여 작업사용컴퓨터에게 제공한다.
상기와 같이 구성된 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템의 개별 컴퓨터에서 의 병렬 분산처리방법을 설명한다.
본 실시예에서는 편의상 컴퓨터에 자원공유 미들웨어 프로그램이 설치되어 있는 것으로 가정한다. 본 발명의 자원공유 미들웨어는 자원사용컴퓨터로서 그룹내 리더컴퓨터 또는 타 자원제공컴퓨터에게 작업을 분배하는 기능을 수행하고, 리더컴퓨터로서 타 자원사용컴퓨터로부터 분배된 작업을 그룹내 타 자원제공컴퓨터에게 분배하는 기능을 수행하고, 자원제공컴퓨터로서 자원사용컴퓨터나 그룹내 리더컴퓨터로부터 분배된 작업을 수행하여 그 결과를 자원사용컴퓨터나 리더컴퓨터에게 전달하는 기능을 수행한다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 피투피 방식의 병렬 분산처리방법을 도시한 동작 흐름도이다.
컴퓨터의 전원이 온되면, 자원공유 미들웨어 프로그램은 컴퓨터의 자원정보와 자원제공조건을 파악한다(S301). 이때, 파악하는 자원정보에는 IP주소, 사용자이름, CPU 성능, RAM 용량, 운영체제, JVM(Java Virtual Machine) 버전, 네트워크 속도 등의 정보가 포함되고, 자원제공조건으로서는 항상 제공, CPU 사용량 10% 미만일 때 제공, 스크린세이버가 작동중일 때 제공, 특정 시간대동안 제공 중 하나의 조건이다. 컴퓨터의 자원정보는 컴퓨터의 전원이 온될 때마다 파악하고, 자원제공조건은 자원공유 미들웨어 프로그램 설치시 사용자가 선택한 조건을 기억하고 있다가 전원이 온될 때 저장된 정보를 파악한다.
자원공유 미들웨어는 대기상태로 진행하고(S302), 자원수집 및 등급화과정을 진행한다(S303). 즉, 자원공유 미들웨어가 근접 IP주소로 라우팅메시지를 송출하 고, 이 라우팅메시지에 대한 응답메시지가 수신되면 응답컴퓨터와 IP자원정보 및 자원제공조건정보를 교환함으로써, 자원을 수집한다. 또한, 외부 컴퓨터로부터 라우팅메시지가 수신되면 응답하고, 그 외부 컴퓨터와 IP자원정보 및 자원제공조건정보를 교환하여 자원을 수집한다. 그리고, 수집된 자원에 대해 CPU 성능, RAM 용량, 운영체제, 네트워크 속도 등을 고려하여 등급화를 수행한다.
사용자로부터 자원사용이 요구되는 응용 프로그램이 실행되어 자원사용명령이 수신되면(S304), 자원공유 미들웨어는 작업에 필요한 노드수를 파악한다(S305). 그리고, 자원공유 미들웨어는 작업량에 따라 계층적 작업이 필요한 지 여부를 파악한다(S306). 즉, 자원공유 미들웨어는 작업에 필요한 노드수가 직접 관리할 수 있을 정도인 지를 파악한다.
계층적 작업이 필요하면 타 자원제공컴퓨터들에게 그룹작업요청 서브루틴(S340)을 수행하고, 계층적 작업이 필요하지 않으면 타 자원제공컴퓨터들에게 개별작업요청 서브루틴(S350)을 수행한다. 여기서, 그룹작업요청 서브루틴은 그룹별 리더컴퓨터에게 작업을 분배하고 리더컴퓨터로부터 작업결과를 수신받는 과정으로서 상세과정은 도 4에 도시되어 있다. 개별작업요청 서브루틴은 각 자원제공컴퓨터에게 작업을 분배하고 각 자원제공컴퓨터로부터 작업결과를 수신받는 과정으로서 상세과정은 도 5에 도시되어 있다.
자원공유 미들웨어는 작업을 분배한 각 리더컴퓨터 또는 자원제공컴퓨터들로부터 작업결과가 수신되면(S307), 수신된 작업결과들을 취합하여 최종 결과치를 산출한(S308) 후 대기상태(S302)로 되돌아간다.
한편, 단계 S304에서 사용자로부터 자원사용명령이 수신되지 않고, 타 자원사용컴퓨터 또는 그룹내 리더컴퓨터로부터 자원요청이 수신되면(S309), 자원공유 미들웨어는 컴퓨터의 현재 자원상태를 파악한다(S310).
단계 S310의 파악 결과, 컴퓨터의 현재 자원상태가 자원제공조건에 부합되면(S311) 타 자원사용컴퓨터에게 자원사용허가메시지를 전송한다(S312). 컴퓨터의 현재 자원상태가 자원제공조건에 부합되지 않으면(S311), 타 자원사용컴퓨터에게 자원사용거부메시지를 전송한(S313) 후 대기상태(S302)로 되돌아간다.
자원사용허가메시지를 전송받은 리더컴퓨터 또는 타 자원사용컴퓨터로부터 작업요청메시지가 수신되고(S314), 현재 수신된 작업요청메시지가 그룹작업을 위한 작업요청메시지이면(S315), 그룹작업 서브루틴(S360)을 수행한다. 여기서, 그룹작업 서브루틴(S360)은 자원사용컴퓨터로부터 리더컴퓨터로 지정되어 작업을 분배받고, 분배된 작업을 그룹내 타 자원제공컴퓨터에게 재분배하는 기능을 수행하며, 이는 도 6에 상세하게 기술되어 있다. 그룹작업 서브루틴을 수행한 후 타 자원제공컴퓨터로부터 작업 결과가 수신되면(S316), 수신된 결과를 취합하여 자원사용컴퓨터에게 전송한다(S317).
한편, 단계 S315에서 리더컴퓨터 또는 타 자원사용컴퓨터로부터 수신된 작업요청메시지가 그룹작업요청메시지가 아니면(S315), 요청된 작업을 수행하기 위한 응용처리모듈을 실행한(S318) 후 작업결과를 리더컴퓨터 또는 타 자원사용컴퓨터에게 전송한다(S319). 이때 컴퓨터가 시퀀스한 작업을 수행하는 경우에는 타 자원제공컴퓨터와 작업에 필요한 정보를 교환하면서 응용처리모듈을 실행할 수도 있다.
도 4는 도 3에 도시된 그룹작업요청 서브루틴(S340)을 도시한 상세 동작 흐름도이다.
자원수집된 컴퓨터들에 대해 IP주소를 기반으로 다수의 그룹으로 나누고(S341), 각 그룹별로 리더컴퓨터를 설정한다(S342). 그리고, 각 그룹의 리더컴퓨터에게 자원을 요청한다(S343). 해당 리더컴퓨터로부터 자원사용허가메시지가 수신되면(S344), 확보된 자원량을 업데이트한다(S345). 작업을 위한 모든 자원이 확보되면(S346), 자원 확보된 그룹의 개수에 따라 작업영역을 분할하고(S347), 각 리더컴퓨터에게 작업요청메시지를 전송한다(S348). 이 작업요청메시지에는 작업내용과 자원사용컴퓨터의 IP주소와 그룹명과 그룹을 구성하는 하위노드정보 등이 포함된다. 이렇게 그룹작업요청메시지를 전달받은 리더컴퓨터는 그룹작업을 수행한 후 그 결과를 전송한다.
도 5는 도 3에 도시된 개별작업요청 서브루틴(S350)을 도시한 상세 동작 흐름도이다.
자원수집된 컴퓨터들에게 자원을 요청한다(S351). 해당 컴퓨터로부터 자원사용허가메시지가 수신되면(S352), 확보된 자원량을 업데이트한다(S353). 작업을 위한 모든 자원이 확보되면(S354), 자원 확보된 노드수에 따라 작업영역을 분할하고(S355), 각 자원제공컴퓨터에게 작업요청메시지를 전송한다(S356). 이 작업요청메시지에는 작업내용과 자원사용컴퓨터의 IP주소 등이 포함되고, 필요에 따라서는 작업에 필요한 정보를 교환할 타 자원사용컴퓨터의 IP주소를 포함할 수도 있다. 이렇게 작업요청메시지를 전달받은 자원제공컴퓨터는 해당 작업을 수행한 후 그 결 과를 전송한다.
도 6은 도 3에 도시된 그룹작업 서브루틴(S360)을 도시한 상세 동작 흐름도이다. 자원공유 미들웨어는 자원사용컴퓨터가 그룹작업을 요청하면 그룹작업 서브루틴(S360)을 수행한다.
그룹내 자원수집된 컴퓨터에게 자원을 요청하고(S361), 자원을 요청한 컴퓨터로부터 자원사용허가메시지가 수신되면(S362), 확보된 자원량을 업데이트한다(S363). 작업에 필요한 모든 자원이 확보되면(S364), 자원 확보된 노드수에 따라 자원사용컴퓨터로부터 분배된 작업영역을 분할하고(S365), 각 자원제공컴퓨터에게 작업요청메시지를 전송한다(S366). 작업요청메시지를 전달받은 자원제공컴퓨터는 분배된 작업을 수행한 후 그 결과를 자원공유 미들웨어에게 제공하고, 자원공유 미들웨어는 분산 작업결과를 취합하여 자원사용컴퓨터에게 전달한다.
이상에서 본 발명에 대한 기술 사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만, 이는 본 발명의 가장 양호한 일 실시예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한, 이 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자이면 누구나 본 발명의 기술 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.
이상과 같이 본 발명에 따르면, 전세계에 산재된 컴퓨터와 인터넷을 이용하여 분산 병렬처리시스템을 구축할 수 있기 때문에 매우 저렴한 비용으로 초고속 연 산처리능을 갖는 시스템을 제공할 수 있다. 아울러, 자원공유를 허락한 사용자는 자신의 컴퓨터를 사용하지 않을 때는 타 컴퓨터에게 자원을 제공하고, 필요시에는 타 컴퓨터의 자원을 사용할 수 있기 때문에 컴퓨터의 활용도가 증대하는 효과가 있다.

Claims (8)

  1. 컴퓨터에 설치되어 타 컴퓨터와의 자원공유 기능을 수행하는 자원공유 미들웨어와, 타 컴퓨터와의 물리적인 접속수단인 네트워크와, 메모리를 구비한 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템에 있어서,
    상기 자원공유 미들웨어는,
    상기 컴퓨터의 IP주소와 CPU 성능과 RAM 용량과 네트워크 속도를 포함하는 자원정보를 파악하고, 상기 컴퓨터의 자원제공조건을 사용자로부터 입력받아 상기 메모리에 저장하는 설정모듈과;
    상기 네트워크에 접속된 상기 타 컴퓨터의 IP주소와 CPU성능과 RAM용량과 네트워크 속도를 포함하는 자원정보를 수집하여 상기 메모리에 저장하는 자원수집모듈과;
    상기 자원수집모듈에서 수집한 상기 타 컴퓨터의 자원정보를 파악하여 상기 타 컴퓨터의 성능에 따라 등급을 부여하고 상기 메모리에 저장하는 등급화모듈과;
    임의의 제 1 타 컴퓨터로부터 자원사용 요청이 있으면 상기 컴퓨터의 자원사용 상태를 파악하여 상기 자원제공조건에 부합되면 자원사용을 허락하고, 상기 제 1 타 컴퓨터로부터 요청된 작업을 수행한 후 작업결과를 상기 제 1 타 컴퓨터에게 제공하는 자원제공모듈과;
    임의의 제 2 타 컴퓨터들에게 자원을 요청하여 작업에 필요한 자원을 확보하고, 상기 자원 확보된 제 2 타 컴퓨터들에게 상기 작업을 분배한 후 작업결과를 수신받아 취합하여 최종 결과치를 산출하는 자원사용모듈과;
    임의의 제 3 타 컴퓨터로부터 자원사용 요청이 있으면 상기 컴퓨터의 자원사용 상태를 파악하여 상기 자원제공조건에 부합되면 자원사용을 허락하고, 임의의 제 4 타 컴퓨터들에게 자원을 요청하여 상기 제 3 타 컴퓨터로부터 요청된 작업을 수행하기 위한 필요한 자원을 확보하고, 상기 자원 확보된 제 4 타 컴퓨터들에게 상기 요청된 작업을 재분배한 후 작업결과를 수신받아 취합하여 상기 제 3 타 컴퓨터에게 제공하는 중개모듈를 포함한 것을 특징으로 하는 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 자원제공조건은 항상 제공, CPU 사용량 10% 미만일 때 제공, 스크린세이버가 작동중일 때 제공, 특정 시간대동안 제공 중 하나의 조건인 것을 특징으로 하는 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템.
  4. 컴퓨터에 설치되어 타 컴퓨터와의 자원공유 기능을 수행하는 자원공유 미들웨어와, 타 컴퓨터와의 물리적인 접속수단인 네트워크와, 메모리를 구비한 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템에서의 피투피 방식의 병렬 분산처리방법에 있어서,
    상기 자원공유 미들웨어가 상기 컴퓨터의 IP주소와 CPU 성능과 RAM 용량과 네트워크 속도를 포함하는 자원정보와 자원제공조건을 파악하는 제 1 단계와;
    상기 자원공유 미들웨어가 상기 네트워크에 접속된 상기 타 컴퓨터의 IP 주소와 CPU 성능과 RAM 용량과 네트워크 속도를 포함하는 자원정보를 수집하고 상기 타 컴퓨터의 성능에 따라 등급을 부여하는 제 2 단계와;
    임의의 제 1 타 컴퓨터로부터 자원사용 요청이 있으면, 상기 자원공유 미들웨어가 상기 컴퓨터의 자원사용 상태를 파악하여 상기 자원제공조건에 부합되면 자원사용을 허락하고, 상기 제 1 타 컴퓨터로부터 요청된 작업을 수행한 후 작업결과를 상기 제 1 타 컴퓨터에게 제공하는 제 3 단계와;
    상기 자원공유 미들웨어가 임의의 제 2 타 컴퓨터들에게 자원을 요청하여 작업에 필요한 자원을 확보하고, 상기 자원 확보된 제 2 타 컴퓨터들에게 상기 작업을 분배한 후 작업결과를 수신받아 취합하여 최종 결과치를 산출하는 제 4 단계와;
    임의의 제 3 타 컴퓨터로부터 자원사용 요청이 있으면 상기 컴퓨터의 자원사용 상태를 파악하여 상기 자원제공조건에 부합되면 자원사용을 허락하고, 임의의 제 4 타 컴퓨터들에게 자원을 요청하여 상기 제 3 타 컴퓨터로부터 요청된 작업을 수행하기 위한 필요한 자원을 확보하고, 상기 자원 확보된 제 4 타 컴퓨터들에게 상기 요청된 작업을 재분배한 후 작업결과를 수신받아 취합하여 상기 제 3 타 컴퓨터에게 제공하는 제 5 단계를 포함한 것을 특징으로 하는 피투피 방식의 병렬 분산처리방법.
  5. 삭제
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 제 4 단계는,
    상기 작업에 필요한 노드수로부터 계층적 작업의 필요 여부를 파악하는 제 1 소단계와;
    상기 제 1 소단계에서 계층적 작업이 필요하면, 작업에 필요한 그룹 자원을 확보하고 상기 확보된 그룹 자원에 작업을 분배한 후 작업결과를 수신받아 취합하여 최종 결과치를 산출하는 제 2 소단계와;
    상기 제 1 소단계에서 계층적 작업이 필요하지 않으면, 작업에 필요한 개별 자원을 확보하고 상기 확보된 개별 자원에 작업을 분배한 후 작업결과를 수신받아 취합하여 최종 결과치를 산출하는 제 3 소단계를 포함한 것을 특징으로 하는 피투피 방식의 병렬 분산처리방법.
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 자원제공조건은 항상 제공, CPU 사용량 10% 미만일 때 제공, 스크린세이버가 작동중일 때 제공, 특정 시간대동안 제공 중 하나의 조건인 것을 특징으로 하는 피투피 방식의 병렬 분산처리방법.
  8. 컴퓨터에 설치되어 타 컴퓨터와의 자원공유 기능을 수행하는 자원공유 미들웨어와, 타 컴퓨터와의 물리적인 접속수단인 네트워크와, 메모리를 구비한 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템에,
    상기 자원공유 미들웨어가 상기 컴퓨터의 IP주소와 CPU 성능과 RAM 용량과 네트워크 속도를 포함하는 자원정보와 자원제공조건을 파악하는 제 1 단계와;
    상기 자원공유 미들웨어가 상기 네트워크에 접속된 상기 타 컴퓨터의 IP 주소와 CPU 성능과 RAM 용량과 네트워크 속도를 포함하는 자원정보를 수집하고 상기 타 컴퓨터의 성능에 따라 등급을 부여하는 제 2 단계와;
    임의의 제 1 타 컴퓨터로부터 자원사용 요청이 있으면, 상기 자원공유 미들웨어가 상기 컴퓨터의 자원사용 상태를 파악하여 상기 자원제공조건에 부합되면 자원사용을 허락하고, 상기 제 1 타 컴퓨터로부터 요청된 작업을 수행한 후 작업결과를 상기 제 1 타 컴퓨터에게 제공하는 제 3 단계와;
    상기 자원공유 미들웨어가 임의의 제 2 타 컴퓨터들에게 자원을 요청하여 작업에 필요한 자원을 확보하고, 상기 자원 확보된 제 2 타 컴퓨터들에게 상기 작업을 분배한 후 작업결과를 수신받아 취합하여 최종 결과치를 산출하는 제 4 단계와;
    임의의 제 3 타 컴퓨터로부터 자원사용 요청이 있으면 상기 컴퓨터의 자원사용 상태를 파악하여 상기 자원제공조건에 부합되면 자원사용을 허락하고, 임의의 제 4 타 컴퓨터들에게 자원을 요청하여 상기 제 3 타 컴퓨터로부터 요청된 작업을 수행하기 위한 필요한 자원을 확보하고, 상기 자원 확보된 제 4 타 컴퓨터들에게 상기 요청된 작업을 재분배한 후 작업결과를 수신받아 취합하여 상기 제 3 타 컴퓨터에게 제공하는 제 5 단계를 포함한 피투피 방식의 병렬 분산처리방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020040020363A 2003-03-26 2004-03-25 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템 및 방법 KR100609459B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20030018791 2003-03-26
KR1020030018791 2003-03-26

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20040084831A KR20040084831A (ko) 2004-10-06
KR100609459B1 true KR100609459B1 (ko) 2006-08-08

Family

ID=37368177

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020040020363A KR100609459B1 (ko) 2003-03-26 2004-03-25 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100609459B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101573112B1 (ko) 2013-02-18 2015-12-01 단국대학교 산학협력단 데이터 분배 방법 및 장치
KR101704928B1 (ko) 2015-10-26 2017-02-08 동국대학교 산학협력단 Gpu를 이용한 파일의 분산 저장 시스템 및 방법

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100618159B1 (ko) * 2004-08-05 2006-08-29 한국정보통신대학교 산학협력단 정책 쿼럼 기반의 그리드 자원 관리 시스템 및 그 방법
KR100654391B1 (ko) * 2005-04-22 2006-12-06 이광훈 클러스터 시스템 제어 방법 및 상기 제어 방법을 수행하는컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 포함하는 클러스터 시스템
KR100795593B1 (ko) * 2005-05-18 2008-01-21 아주대학교산학협력단 동적 순위 매김 및 그룹핑을 이용한 그리드 컴퓨팅 시스템및 그 데이터 처리 방법
KR100800615B1 (ko) * 2006-07-27 2008-02-05 고려대학교 산학협력단 에이전트 기반 피투피-메시지 패싱 인터페이스 미들웨어 및그 설계 방법
KR100779116B1 (ko) * 2006-10-11 2007-11-27 (주)아이젠데이타시스템 시스템 사용에 따른 종량요금 보상 시스템 및 보상 방법
KR100882442B1 (ko) * 2007-05-14 2009-02-06 엔에이치엔(주) 단일 서버용 사용자 프로그램을 복수개의 컴퓨팅 노드에서병렬 실행하는 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6098091A (en) 1996-12-30 2000-08-01 Intel Corporation Method and system including a central computer that assigns tasks to idle workstations using availability schedules and computational capabilities
KR20010000624A (ko) * 2000-10-10 2001-01-05 최은석 고성능 컴퓨터를 이용한 연산기능 제공방법
KR20030026708A (ko) * 2001-09-26 2003-04-03 (주)네오클릭 P2p(피어투피어) 기반의 cpu 공유 분산 컴퓨팅
KR20040056074A (ko) * 2002-12-23 2004-06-30 한국과학기술정보연구원 그리드 네트워크에서 그리드 자원에 대한 정보를 제공하는장치 및 방법과 그 프로세스를 기록한 컴퓨터 판독가능한기록매체

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6098091A (en) 1996-12-30 2000-08-01 Intel Corporation Method and system including a central computer that assigns tasks to idle workstations using availability schedules and computational capabilities
KR20010000624A (ko) * 2000-10-10 2001-01-05 최은석 고성능 컴퓨터를 이용한 연산기능 제공방법
KR20030026708A (ko) * 2001-09-26 2003-04-03 (주)네오클릭 P2p(피어투피어) 기반의 cpu 공유 분산 컴퓨팅
KR20040056074A (ko) * 2002-12-23 2004-06-30 한국과학기술정보연구원 그리드 네트워크에서 그리드 자원에 대한 정보를 제공하는장치 및 방법과 그 프로세스를 기록한 컴퓨터 판독가능한기록매체

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101573112B1 (ko) 2013-02-18 2015-12-01 단국대학교 산학협력단 데이터 분배 방법 및 장치
KR101704928B1 (ko) 2015-10-26 2017-02-08 동국대학교 산학협력단 Gpu를 이용한 파일의 분산 저장 시스템 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20040084831A (ko) 2004-10-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101159377B1 (ko) 고성능 컴퓨팅 시스템 및 방법
Mansouri et al. Combination of data replication and scheduling algorithm for improving data availability in Data Grids
Edwin et al. An efficient and improved multi-objective optimized replication management with dynamic and cost aware strategies in cloud computing data center
KR20070006906A (ko) Ｈｐｃ 환경에서의 토폴로지-인식 작업 스케쥴링 및백필링을 위한 시스템 및 방법
Tos et al. Dynamic replication strategies in data grid systems: a survey
Belgaum et al. Cloud service ranking using checkpoint-based load balancing in real-time scheduling of cloud computing
Patni et al. Load balancing strategies for grid computing
Keat et al. Scheduling framework for bandwidth-aware job grouping-based scheduling in grid computing
Caron et al. Definition, modelling and simulation of a grid computing scheduling system for high throughput computing
Srivastava et al. CGP: Cluster-based gossip protocol for dynamic resource environment in cloud
KR100609459B1 (ko) 피투피 방식의 병렬 분산처리시스템 및 방법
Taghizadeh et al. A metaheuristic‐based data replica placement approach for data‐intensive IoT applications in the fog computing environment
Keerthika et al. A multiconstrained grid scheduling algorithm with load balancing and fault tolerance
Benali et al. Evaluation of traffic-aware VM placement policies in distributed cloud using cloudsim
Bouhouch et al. Dynamic data replication and placement strategy in geographically distributed data centers
Cirne et al. Scheduling in bag-of-task grids: The PAUÁ case
Priya et al. To optimize load of hybrid P2P cloud data-center using efficient load optimization and resource minimization algorithm
CN105827744A (zh) 云存储平台的数据处理方法
Verma et al. Hbi-lb: A dependable fault-tolerant load balancing approach for fog based internet-of-things environment
Mansouri An effective weighted data replication strategy for data grid
Huai et al. CROWN: A service grid middleware with trust management mechanism
Thakor et al. PDLB: an effective prediction-based dynamic load balancing algorithm for clustered heterogeneous computational environment
Khodayarseresht et al. A multi-objective cloud energy optimizer algorithm for federated environments
KR100779116B1 (ko) 시스템 사용에 따른 종량요금 보상 시스템 및 보상 방법
Sabri A Cutting-Edge Data Mining Approach for Dynamic Data Replication That also Involves the Preventative Deletion of Data Centres That are Not Compatible with One Other

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
LAPS Lapse due to unpaid annual fee