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스마트 디바이스로 구성된 클러스터를 위한 상대속도 기반 작업 분배 기법

원문정보

Relative Speed based Task Distribution Algorithm for Smart Device Cluster

이재훈, 강수용

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초록

영어

Smart devices such as smart phones, smart TVs, and smart pads have become essential devices in recent years. As the popularity and demand grows, the performance of smart devices is also getting better and users are dealing with a lot of things such as education and business using smart devices instead of desktop. However, smart devices that still have poor performance compared to desktop, even with improved performance, have difficulty running high performance applications due to limited resources. In this paper, we propose a load balancing algorithm applying the characteristics of smart devices to overcome the resource limitations of devices. in order to verify the algorithm, we implemented the algorithm after adding the distributed processing system service in Android platform. After constructing the cluster on the smart device, various experiments were conducted. Through the analysis of the test results, it is confirmed that the proposed algorithm efficiently improves the overall distributed processing performance by effectively aggregating different amounts of computing resources in heterogeneous smart devices.

한국어

스마트 폰, 스마트 TV, 스마트 패드 등의 스마트 디바이스는 최근 없어서는 안 될 필수적인 기기가 되었다. 인기가 많아지고 수요가 늘어감에 따라 스마트 디바이스의 성능 또한 점차 좋아져 교육, 비즈니스 등 많은 일을 처리하기 위해 번거로운 데스크탑 PC 대신 스마트 디바이스를 선택하는 사용자들이 늘어나고 있다. 그러나 성능이 좋아졌다 해도 여전히 데스크탑 PC에 비해 부족한 성능을 지닌 스마트 디바이스는 제한된 자원으로 인해 고성능을 요구하는 어플리케이션을 실행하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 스마트 디바이스의 자원 제한을 극복하기 위한 방법 으로 주변 스마트 디바이스의 자원 활용 시 발생할 수 있는 문제점과 고려해야 할 사항에 대해 살펴보고, 스마트 디 바이스의 특성을 적용한 작업 분배 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 검증하기 위해 안드로이드 플랫폼 내 분산 처 리 시스템 서비스를 추가 후 알고리즘을 구현하였고, 스마트 디바이스에 탑재해 클러스터를 구성 후 다양한 실험을 진행했다. 실험 결과 분석을 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 노드 간 성능이 균일하지 않은 클러스터에서도 각 노드의 성능을 파악해 서로 다른 양의 작업을 분배함으로써 전체적인 분산 처리 성능이 효율적으로 향상된다는 것을 확인할 수 있었다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련 연구
 3. 스마트 기기로 구성된 클라우드 시스템
  3.1 제한된 자원과 성능 차이
  3.2 가용 자원의 변화
 4. 상대속도 기반 작업 분배 알고리즘
  4.1 어댑티브 파티셔닝(Adaptive Partitioning)
  4.2 지능적 스케줄링(Intelligent Schedulling)
 5. 성능 평가
  5.1 낮은 이질성 환경
  5.2 높은 이질성 환경
 6. 결론 및 향후계획
 참고문헌

저자정보

  • 이재훈 Jaehun Lee. 한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과
  • 강수용 Sooyong Kang. 한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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