KR20040076169A - 분산컴퓨팅에 의해 사용된 정보처리장치의 기여도 측정방법 및 장치 - Google Patents

분산컴퓨팅에 의해 사용된 정보처리장치의 기여도 측정방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

분산컴퓨팅은 대용량의 처리능력을 지닌 정보처리장치를 이용하지 않고 전자회로망 상에 산재해 있는 수많은 정보처리장치를 활용하여 대량의 처리능력을 이끌어 내는 방법이다. 본 발명은 분산컴퓨팅에 사용된 각 정보처리장치가 분산컴퓨팅에 사용된 정도를 측정하여 객관적이고 합리적으로 기여도를 측정하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명을 이용하여 각 정보처리장치가 분산컴퓨팅에 사용된 것에 대해 보상할 수 있는 공평한 기준을 마련할 수 있으므로, 정보처리장치의 소유자들이 적극적으로 분산컴퓨팅에 참여토록 하는 동기를 부여하여, 분산컴퓨팅에 활용할 수 있는 정보처리기의 자원을 보다 안정적으로 확보할 수 있다. 본 발명의 방법 및 장치는 종래의 통신시스템, 인터넷 등 임의의 전자회로망에 적용된다.

Description

분산컴퓨팅에 의해 사용된 정보처리장치의 기여도 측정 방법 및 장치{A METHOD OF MEASURING CONTRIBUTION OF DATA PROCESSING USED BY DISTRIBUTED COMPUTING AND A SYSTEM THEREOF}
본 발명은 전자회로망 상에 산재하고 있는 각종 정보처리장치의 유휴자원을 대용량의 처리능력을 필요로 하는 응용분야에 사용하는 분산컴퓨팅에 이용함에 있어서, 각 정보처리장치가 분산컴퓨팅에 대해 기여한 정도를 측정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
컴퓨터라고 통칭되는 정보처리장치는 실생활의 거의 모든 분야에서 사용되고 있다. 간단한 구조와 처리능력이 작은 휴대전화 단말기나 PDA와 같은 정보처리장치로부터 일기예보, 국방, 모의실험 등의 목적에 활용되는 슈퍼컴퓨터와 같은 대용량의 처리능력을 가진 정보처리장치까지 그 형태와 기능과 용도는 매우 다양하다. 기존의 업무를 정보처리장치를 이용하여 처리하고자 할 때, 사용될 정보처리장치의 선택은 일반적으로 사용 용도와 응용 분야의 요구사항 등을 기초로 하여 결정된다. 즉, 처리할 업무의 양이 많거나 신속성을 요하거나 정밀성을 요구하는 등 요구사항이 고도화 될수록 더 높은 처리용량을 지닌 고가의 정보처리장치를 필요로 하게 된다. 국가방위나 일기예보 분야에서와 같이 공공의 목적을 위한 분야, 혹은 정보처리장치 구입에 소요되는 비용을 상회하는 경비를 절감할 수 있는 분야 혹은 정보처리장치 구입에 소요되는 비용을 상회하는 이익을 발생시킬 수 있는 분야 등은 막대한 비용을 부담하면서 요구사항을 만족할 수 있는 수준의 처리능력을 지닌 정보처리장치를 도입한다. 반면에 그렇지 않은 분야에서는 비용의 문제로 인해 필요한 처리능력을 갖춘 정보처리기를 도입하는데 어려움을 겪고 있으며, 요구수준에 미달하는 처리능력을 지닌 정보처리장치를 이용하는 경우에는 정보를 처리하는데 더 많은 시간을 소모하거나 정밀성이 떨어지는 등의 문제점을 드러내기도 한다.
이와 같은 배경에서 고안된 것이 인터넷 기반의 분산컴퓨팅 기술이다. 인터넷 상에는 수많은 정보처리장치들이 연결되어 있고, 이들 대부분의 정보처리장치들은 매우 긴 기간동안 아무런 작업도 하지 않고 있다는 점에 착안하여, 대용량의 처리능력을 필요로 하는 작업을 작게 분할하여(이하 "세부작업") 아무 작업도 수행하지 않고 있는 상태(이하 "유휴상태")의 정보처리장치로 하여금 분담하여 처리하도록 하는 것이 분산컴퓨팅 기술이다. 즉, 전체 작업을 작게 분할하여 여러 대의 정보처리기가 분담 처리하도록 함으로써, 전체적으로는 대용량의 처리능력을 얻게 된다.
이와 같은 분산컴퓨팅의 특성상 분산컴퓨팅에 의해 도출되는 전체적인 처리능력은 분산컴퓨팅에 사용된 정보처리기의 수와 각 정보처리기의 처리능력과 각 정보처리기의 실제 기여도에 크게 좌우된다. 따라서 분산컴퓨팅을 이용하여 대용량의 처리능력을 얻기 위해서는 사용할 수 있는 정보처리기를 많이 확보해야만 한다.인터넷을 이용한 비즈니스를 수행하는 많은 업체들에서도 이와 비슷한 특성이 나타난다. 인터넷 비즈니스 업체들의 수익은 회원의 수나 사용자의 수에 따라 크게 좌우된다. 따라서, 이들 업체들은 수익성을 높이기 위해 실제의 화폐나 마일리지와 같이 가상의 가치를 가진 가상 화폐로 보상을 함으로써 회원과 사용자를 유도하는 방법을 사용하고 있다.
분산컴퓨팅에서도 마찬가지로 분산컴퓨팅에 사용된 정보처리기에 대해 보상을 함으로써 분산컴퓨팅에의 참여를 촉진하여 더 많은 수의 정보처리기를 활용할 수 있고, 사용할 수 있는 정보처리기의 수가 증가함에 따라 분산컴퓨팅에서 얻을 수 있는 전체 처리능력의 향상을 기대할 수 있으며, 정보처리기의 수가 많아질수록 안정적이고 지속적으로 정보처리기를 사용할 수 있다. 이와 같은 효과를 위해서는 사용된 정보처리기에 대한 보상이 공평하고 합리적이어야만 한다. 그러나 현재까지는 사용자들로 하여금 무상으로 자신의 정보처리기를 분산컴퓨팅에 사용할 수 있도록 동의하는 것을 전제로 하고 있으므로 각 정보처리기가 분산컴퓨팅에 기여한 정도를 측정하는 방법과 그 장치가 매우 초보적인 수준에 머물러 있으며, 기여도를 측정하는 목적 또한 보상을 위한 것이 아니다. 따라서 각 정보처리기가 분산컴퓨팅에 참여한 정도와 분산컴퓨팅이 수행하는 전체 작업에 기여한 정도를 정확하게 측정하는 장치가 필요하다.
본 발명의 목적은 분산컴퓨팅에 사용된 각 정보처리기의 기여도, 즉 분산컴퓨팅에 사용된 정도와 그것이 분산컴퓨팅이 수행하는 전체 작업에 기여한 정도를측정하는 방법과 장치를 제공하기 위한 것이다.
하나의 구조체인 정보처리기가 다수의 구성요소(이하 "자원")로 이루어져 있기 때문에, 세부 작업이 수행될 때에는 각 자원을 필요에 따라 점유하게 된다. 따라서 분산컴퓨팅에 의해 정보처리기가 사용된 정도는 각 자원별로 구분하여 자원별 특성과 용도를 고려하여 측정되어야 하며, 각 정보처리기의 분산컴퓨팅에 대한 기여도는 해당 정보처리기 내의 자원별 사용도를 통합하여 판단되어야 한다. 사용된 정도를 측정하고자 하는 자원은 원격지에 존재하므로, 별개의 정보처리기에 장착된 자원이 분산컴퓨팅에 의해 사용되는 것을 감시해야 한다. 즉, 측정된 결과를 관리, 분석, 이용하는 주체와 측정되는 대상이 공간적으로 분리되어 있으며, 이들은 전자회로망을 통해 연결되어 있다. 따라서 정보처리기의 기여도를 측정하고자 하는 주체는 전자회로망을 통해 연결된 원격지 정보처리기의 자원 사용 여부를 감시해야 한다.
분산컴퓨팅이 작업을 수행하는 과정은 분산컴퓨팅 서버가 수행될 전체 작업을 세부작업으로 분할하고, 각 정보처리기는 분산컴퓨팅 서버로부터 세부작업을 하나씩 수신하여 실행한 다음에, 세부작업의 수행이 완료되면 그 결과를 분산컴퓨팅 서버로 전송하는 절차로 진행된다. 각 정보처리기가 세부작업을 수행하는 도중에 잠시 중지해야 하는 상황이 발생할 수 있는데, 이때는 세부작업의 수행을 멈추고 중단된 세부작업을 재개할 수 있는 상황이 될 때까지 대기한다. 세부작업의 수행이 정지된 기간에는 분산컴퓨팅에 의해 사용되지 않는 자원이 발생하므로 이를 반영해야 한다.
정보처리기가 분산컴퓨팅에 의해 사용된 정도 만으로는 기여도가 합리적으로 측정되지 않는다. 그 이유는 정보처리기가 수행한 작업의 결과가 분산컴퓨팅 전체의 작업에 반영되지 않는 경우가 발생하기 때문이다. 따라서 각 정보처리기가 수행한 작업결과가 분산컴퓨팅 전체의 작업에 기여하는 여부를 반영해야 한다.
도 1은 본 발명인 기여도 측정의 대상이 되는 정보처리기(분산컴퓨팅의 세부작업을 분담하는 정보처리기)의 구조에 대한 블록도.
도 2는 분산컴퓨팅이 운용되는 물리적인 환경에 대한 예시도.
도 3은 분산컴퓨팅을 수행하는 각 기능별 모듈간의 관계도.
도 4는 본 발명에서 고안된 기여도 측정장치의 기능별 모듈간의 관계도.
도 5는 정보처리기의 연산장치와 기억장치와 네트워크 인터페이스가 분산컴퓨팅에 의해 사용된 정도를 측정하는 방법에 대한 흐름도.
도 6은 저장장치에 분산컴퓨팅을 위한 데이터가 저장되는 시점에서의 처리방법에 대한 흐름도.
도 7은 저장장치로부터 분산컴퓨팅을 위한 데이터가 축출되는 시점에서의 처리방법에 대한 흐름도.
도 8은 정보처리기의 저장장치가 분산컴퓨팅에 의해 사용된 정도를 서버에 보고하는 방법에 대한 흐름도.
도 9는 정보처리기가 수행한 세부작업의 결과와 측정모듈이 측정한 결과를수신하여 통계처리하는 방법에 대한 흐름도.
도 10은 정보처리기가 수행한 세부작업의 수에 따라 기여도를 측정하는 방법에 대한 흐름도.
도 11은 정보처리기에 클라이언트 모듈을 설치하는 방법과 이때 정보처리기 식별자를 할당받는 방법에 대한 흐름도.
도 1에 도시된 바와 같이, 정보처리기는 사용자의 입력을 받아들이는 입력 장치(12)와, 정보처리의 결과를 사용자에게 표현하기 위한 출력 장치(11)와, 프로그램된 명령을 수행하여 정보를 처리하는 연산장치(10)와, 수행할 프로그램이나 처리할 정보를 장기적으로 보관하는 저장장치(14)와, 연산장치가 프로그램된 명령을 수행하기 위하여 프로그램과 정보를 저장하는 기억장치(15)와 다른 정보처리기와 통신하기 위한 네트워크 인터페이스(13)로 구성된다. 이들 각각은 정보처리기를 구성하는 자원으로써 분산컴퓨팅에 의해 사용된 정도를 측정할 대상이다. 그러나, 대부분의 경우에는 입출력에 관계되는 자원은 분산컴퓨팅과 무관하므로 본 발명에서는 연산장치, 저장장치, 기억장치, 네트워크 인터페이스에 해당하는 자원을 측정의 대상으로 한다.
도 2는 분산컴퓨팅이 운용되는 물리적인 환경을 예시한 것이다. 서버(99)는 분산컴퓨팅 전체의 작업을 주관하는 일을 담당하여, 전체 작업을 세부작업으로 분할하여 각 정보처리기가 분담하여 수행하도록 하고, 정보처리기가 수행한 세부작업의 결과를 취합하는 등의 전체적인 제어와 통제를 수행한다. 각 정보처리기(110, 111, 112, 113, 114)는 서버로부터 세부작업과 처리할 정보를 수신하여 지정된 작업을 자체적으로 수행하고 그 결과를 다시 서버로 전송한다. 정보처리기와 서버는 전자회로망을 통해 상호 연결되어 통신한다.
도 3은 분산컴퓨팅을 수행하는 각 기능별 모듈간의 상관관계를 예시한 것이다. 주모듈(81), 전송모듈(82), 관리모듈(83), 관리 데이터베이스(84) 등 4개 모듈은 도 2에 나타난 서버측에서 수행되는 기능이며, 클라이언트 모듈(85)은 도 2에 나타난 정보처리기 측에서 수행되는 기능이다. 이들 각각의 기능은 주모듈은 분산컴퓨팅이 수행할 전체 작업을 관리하고, 분할된 세부 작업을 스케줄링하고, 처리될 데이터를 관리하고, 세부작업을 수행할 정보처리기에 대한 관리를 담당하고, 수행 결과에 발생한 결함을 관리하고, 인증과 보안을 관리하고, 분산컴퓨팅에 참여하는 각 정보처리기의 계정을 관리하며; 전송모듈은 서버와 정보처리기 간에 발생하는 전송을 효율적으로 처리하기 위한 캐싱서비스를 제공하고, 트랜잭션을 관리하며; 관리모듈은 전체 시스템의 안정성과 통계관리를 목적으로 하여 사용자의 계정을 관리하고, 서버의 자원에 대한 관리를 수행하고, 수행과정에서 수집되는 각종 정보에 대한 통계관리를 하며; 관리 데이터베이스는 사용자 정보, 분산컴퓨팅이 수행하는 작업에 대한 정보, 처리할 데이터에 대한 정보, 처리된 결과에 대한 정보, 각종 통계에 대한 정보등을 저장하고 관리하며; 클라이언트 모듈은 세부 작업을 수행할 정보처리기의 자원을 감시하여 분산컴퓨팅에서 할당된 세부 작업을 시작할 시점을 파악하고, 할당된 작업을 주어진 데이터를 대상으로 수행하는 기능을 수행한다. 본 발명은 분산컴퓨팅이 동작하는 세부적인 방식과는 독립적이므로 분산컴퓨팅의 자세한 동작방식에 대해서는 생략한다.
도 4는 본 발명에서 고안된 기여도 측정 장치의 기능별 모듈간 상관관계를 나타낸 것이다. 기여도 측정 장치를 기능 측면에서 크게 분류를 하면 각 정보처리기에서 수행되는 측정모듈(30)과 서버에서 수행되는 취합모듈(40)로 구분할 수 있다. 측정모듈은 정보처리기 내의 각 자원들이 사용된 정도를 측정하는 기능을 담당하는 것으로, 이는 다시 각 자원별 측정모듈로 세분된다. 취합모듈은 각 정보처리기에서 측정된 결과를 수신하여 실제로 분산컴퓨팅이 수행하는 전체 작업에 기여한 것인지 검증하고, 검증된 측정값을 통계에 반영하는 기능을 수행한다.
정보처리기의 자원 중에서 연산장치, 기억장치, 네트워크 인터페이스 등은 분산컴퓨팅에 의한 세부작업이 수행되고 있는 기간에만 사용상의 의미가 있으므로 도 5에 도시된 흐름도와 같이 각 자원이 사용된 정도를 측정한다. 연산장치에 대해서는 세부작업이 수행되고 있는 기간동안에 수행된 마이크로 명령어의 수와 연산장치가 세부작업을 수행한 시간 등을 측정하고, 기억장치에 대해서는 세부작업이 수행되고 있는 기간동안에 기억장치를 점유한 크기와 시간을 측정하고, 네트워크 인터페이스에 대해서는 전송하거나 수신한 패킷의 수를 측정한다. 측정한 결과를 기록하기 위해 각 자원별로 다음과 같은 자료구조가 사용된다.
연산장치 측정기록: <수행한 마이크로 명령어의 수, 연산장치를 점유한 기간>
기억장치 측정기록: <기억장치를 점유한 크기, 기억장치를 점유한 기간>
네트워크 인터페이스 측정기록: <수신한 패킷의 수, 송신한 패킷의 수>
반면에 저장장치는 하드디스크와 같은 종류의 장기간 저장을 위해 사용되는자원이기 때문에 다른 자원과는 달리 세부작업이 수행되지 않고 있는 기간에도 일정한 공간을 점유하고 있으므로 도 5에 도시된 흐름도와는 다른 측정방식을 따른다. 즉, 저장장치에 데이터가 저장될 당시의 시각과 데이터의 크기를 기록하여, 이 데이터가 축출될 때까지 저장장치를 점유하고 있는 기간을 측정한다(도 6, 도 7, 도 8). 측정된 결과는 주기적으로 서버의 취합모듈에 의해 통계처리가 된다. 저장장치 자원에 대한 측정 결과를 기록하기 위해 다음과 같은 자료구조가 사용된다.
저장장치 측정기록: <데이터 크기, 저장시각, 저장기간>
각각의 측정 결과는 해당 정보처리기가 기여한 정도를 파악하기 위한 목적을 가지고 있으므로 정보처리기 식별자와 결부되어 전달되며, 연산장치와 기억장치와 네트워트 인터페이스 자원은 각 정보처리기가 수행하는 세부작업 결과의 검증절차까지 필요하므로 세부작업 식별자와 결부된다. 따라서 측정모듈로부터 취합모듈로 전송되는 측정결과는 다음과 같은 자료구조를 가진다.
<정보처리기 식별자, 세부작업 식별자, 연산장치 측정기록, 기억장치 측정기록, 네트워크 인터페이스 측정기록>
<정보처리기 식별자, 저장장치 측정기록>
각 정보처리기로부터 전송된 측정결과를 이용하여 취합모듈이 검증하고 통계처리하는 과정은 도 9에 도시된 바와 같다. 즉, 각 정보처리기로부터 측정된 자원 사용도 결과를 수신하여, 정보처리기가 수행한 세부작업이 이미 다른 정보처리기에 의해 수행이 완료된 경우와 수행한 세부작업의 결과에 오류가 발견된 경우 등 전체작업에 기여한 바가 없는지 검증하는 절차와, 검증을 거친 측정결과를 통계에 반영하는 절차로 동작한다. 적절한 통계처리를 위해 다음과 같은 자료구조를 이용한다.
<정보처리기 식별자, 연산장치 기여도, 기억장치 기여도, 네트워크 인터페이스 기여도, 저장장치 기여도>
이때 각 자원의 기여도는 일정 기간동안 누적된 모든 정보처리기의 자원기여도에 대한 상대적인 평가값으로 부여하거나, 각 정보처리기에서 측정된 사용도를 누적한 절대값으로 부여하는 것이 가능하다.
정보처리기 내의 자원별로 사용된 정도를 측정하는 방식 외에 간단하게 기여도를 측정하는 방식을 사용할 수도 있는데, 단순히 정보처리기가 분산컴퓨팅에 사용된 시간만을 기준으로 기여도를 측정하거나, 전체 작업이 동일한 크기와 부하를 가지는 세부작업으로 분할이 가능한 경우에는 각 정보처리기가 수행한 세부작업의 수를 기준으로 기여도를 측정하는 간단한 방법도 사용할 수 있다. 정보처리기가 분산컴퓨팅에 사용된 시간을 기준으로 하는 경우, 도 5에 나타난 절차를 통해 시간을 측정한다. 이때 각 자원별로 사용된 정도를 계산하는 것이 아니라 정보처리기 자체의 입장에서 사용된 시간을 측정하는 점만이 차이가 난다. 이 경우, 정보처리기에서 측정 결과를 기록하기 위해 다음과 같은 자료구조를 이용한다.
수행시간 측정기록: <시작시간, 수행기간>
이 수행시간 측정기록은 매 세부작업이 완료될 때마다 세부작업의 결과와 함께 취합모듈로 전송되거나, 주기적으로 전송된다. 이 측정결과를 취합모듈에서 통계처리하기 위해서 다음과 같은 자료구조를 이용한다.
<정보처리기 식별자, 수행기간>
정보처리기가 수행한 세부작업의 수를 기준으로 측정하는 방법은 각 정보처리기가 사용한 자원이나 세부작업을 수행한 시간을 측정할 필요가 없으므로 취합모듈에서 충분히 측정이 가능하고, 도 10에 도시된 흐름도와 같은 절차로 측정이 수행된다. 즉, 각 정보처리기가 전송한 세부작업의 결과의 수를 세는 것만으로 기여도를 측정하는 것이 가능한데, 이때에도 취합모듈의 검증모듈을 거쳐 세부작업의 수행결과에 오류가 있는지와 이미 다른 정보처리기에서 수행한 작업인지 검증하는 절차가 필요하다. 이때 취합모듈에서는 각 정보처리기의 기여도를 통계처리하기 위해 다음과 같은 자료구조를 이용한다.
<정보처리기 식별자, 수행한 세부작업의 수>
정보처리기 식별자를 할당받는 과정은 도 11에 도시되어 있다.
실제 활용분야에서 본 발명을 적용할 때에는 활용분야의 요구사항, 응용분야의 특성 등을 고려하여 구현상의 방법을 달리 적용할 수 있고, 측정의 대상인 자원을 일부로 제한하여 복합적으로 측정할 수 있다.
현재까지 이뤄지는 분산컴퓨팅의 운용방식은 타인의 정보처리기를 소유자의 동의하에 무상으로 사용하여 대용량의 처리능력을 도출하는 것이었기 때문에, 분산컴퓨팅에 사용된 각 정보처리기의 기여도에 대해 엄밀하고 합리적으로 측정할 필요가 없었다. 본 발명은 정보처리기의 각 자원별로 자원의 특성과 용도를 고려하고, 분산컴퓨팅이 수행하는 전체적인 작업에 대해 각 정보처리기가 수행한 세부작업이실제로 기여를 했는지 검증을 하여, 분산컴퓨팅에 사용된 각 정보처리기의 기여도를 측정하는 방법과 장치를 제시한다.
분산컴퓨팅이 여러 응용분야에서 이용될 경우에는 사용할 수 있는 정보처리기의 수가 제한되어 있기 때문에, 요구되는 수준의 처리능력을 확보하거나 안정적인 수의 정보처리기를 공급받기 위해서 분산컴퓨팅에 참여하는 바에 따른 보상이 필요하다. 본 발명은 분산컴퓨팅에 사용된 정보처리기의 기여도를 객관적이고 합리적으로 측정함으로 인해 이와 같은 보상의 기준을 마련해 준다.
또한, 분산컴퓨팅에 사용된 각 자원별로 기여도를 통계처리하는 것이 가능하므로 분산컴퓨팅의 수행에 필요한 자원 중에서 부족한 자원을 파악할 수 있고, 이에 따라 부족한 자원을 더욱 많이 확보하는데 활용할 수 있다.

Claims (1)

  1. 임의의 전자회로망 상에 산재한 정보처리기를 이용하여 분산컴퓨팅을 수행하는 환경에서 분산컴퓨팅에 사용된 각 정보처리기의 기여도를 측정하는 방법에 있어서,
    상기 각 정보처리기가 상기 분산컴퓨팅에 사용된 정도를 측정하고 기록하는 제1 과정과;
    상기 각 정보처리기가 수행한 세부작업의 수행결과를 검증하는 제2 과정과;
    상기 측정된 기여도를 통계에 반영하는 제3 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 기여도 측정 방법.
KR1020030011518A 2003-02-24 2003-02-24 분산컴퓨팅에 의해 사용된 정보처리장치의 기여도 측정방법 및 장치 KR20040076169A (ko)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102050844B1 (ko) * 2018-09-04 2019-12-03 오딘네트워크 주식회사 보상 장치 및 이를 이용한 보상 방법, 및 이를 구비한 네트워크 시스템

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