배치 작업 로그 분석을 통한 스케줄링 최적화 연구

윤준원; 송의성

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤준원 (한국과학기술정보연구원) 송의성 (부산교육대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제18권 제7호

발행연도: 2017.11

수록면: 1,411 - 1,418 (8page)

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배치 작업 스케줄러는 클러스터 환경에서 구성된 계산 자원을 인지하고 순서에 맞게 효율적으로 작업을 배치하는 역할을 수행한다. 클러스터내의 한정된 가용자원을 효율적으로 사용하기 위해서는 사용자 작업의 특성을 분석하여 반영하여야 하는데 이를 위해서는 다양한 스케줄링 알고리즘을 파악하고 해당 시스템 환경에 맞게 적용하는 것이 중요하다. 대부분의 스케줄러 소프트웨어는 전체 관리 대상의 자원 명세와 시스템의 상태뿐만 아니라 작업 제출부터 종료까지 다양한 사용자의 작업 수행 환경을 반영하게 된다. 또한 작업 수행과 관련한 다양한 정보 가령, 작업 스크립트, 환경변수, 라이브러리, 작업의 대기, 시작, 종료 시간 등을 저장하게 된다. 본 연구에서는 배치 스케줄러를 통한 작업 수행과 관련된 정보를 통해 사용자의 작업 성공률, 수행시간, 자원 규모 등의 스케줄러의 수행 로그를 분석하여 문제점을 파악하였다. 향후 이 연구를 바탕으로 자원의 활용률을 높임으로써 시스템을 최적화할 수 있다.

#고성능컴퓨팅 #배치작업 #스케줄링 #로그분석 #최적화 #HPC #Batch Job #Scheduling #Log analysis #Optimization

참고문헌 (13)

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[학술대회논문] - He, Libo / 2017 / A Review of Resource Scheduling in Large-Scale Server Cluster / International Conference on Knowledge Management in Organizations : 494 ~ 505

[학술지(정기간행물)] - J. H. Abawajy / 2009 / An efficient adaptive scheduling policy for high-performance computing / Original Research Article Future Generation Computer Systems 25 (3) : 364 ~ 370

[인터넷자원] - / / National Institute of Supercomputing and Networking

[학술지(정기간행물)] - Reuther, Albert / 2017 / Scalable system scheduling for HPC and big data / Journal of Parallel and Distributed Computing 111 : 76 ~ 92

[단행본] - Templeton, D. / 2009 / Whitepaper of Sun Microsystems

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논문수 39 이용수 4,610

송의성

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