Abstract

그리드 컴퓨팅은 하나의 대용량 작업을 처리하도록 물리 자원을 구성하고 있지만 최근에는 데이터의 급속한 증가로 인해서 복수개의 작업을 처리하는 방법이 필요하다. 일반적으로 대용량 작업을 요청하면 각 물리 자원들이 작업을 분할하게 되며, 자원의 성능과 거리에 따라 처리 시간이 다르다. 성능에 따라 먼저 완료된 유효자원은 어떠한 작업도 하지 않으며, 모든 작업이 끝났을 경우에 다음 작업을 처리한다. 이에 본 논문에서는 먼저 처리가 완료된 자원을 다른 작업에 할당할 수 있는 동적 자원 재배치 스케줄링 모델(DRRSM: Dynamic Resource Reallocation Scheduling Model)을 제안한다. DRRSM은 먼저 처리가 완료된 자원을 다른 작업에 자원의 성능과 거리에 따라 작업을 재배치시키는 방법이다. DRRSM은 여러 개의 대용량 작업을 처리하는데 효과적이다. A grid computing consists of the physical resources for processing one of the large-scale jobs. However, due to the recent trends of rapid growing data, the grid computing needs a parallel processing method to process the job. In general, each physical resource divides a requested large-scale task. And a processing time of the task varies with an efficiency and a distance of each resource. Even if some resource completes a job, the resource is standing by until every divided job is finished. When every resource finishes a processing, each resource starts a next job. Therefore, this paper proposes a dynamic resource reallocation scheduling model (DDRSM). DDRSM finds a waiting resource and reallocates an unfinished job with an efficiency and a distance of the resource. DDRSM is an efficient method for processing multiple large-scale jobs.

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