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본 논문에서 웹 서버 클러스터 환경에서 웹 요청들의 분산을 위한 부하 분산 기법을 제안한다. 전통적인 주기적 부하 정보 갱신 기반의 부하 분산 기법에서는 동기화된 부하 정보와 동적 페이지에 포함된 스크립트들의 갱신 정보 때문에 Cyber Foraging 서비스 같은 동적 웹 응용 프로그램에서는 적합하지 않다. 이를 해결하기 위해 Update-on-Finish 부하 분산 알고리즘은 비주기적인 부하 갱신 방법을 사용하고 있다. 웹 스위치는 비주기적인 부하 리포팅 후, 서버들의 실제 부하 정보를 알 수 있다. 그런후 실제 정보에 따라 부하 분산 스케줄을 재배열 한다. 하지만 Update-on-Finish 알고리즘의 경우 부하 정보를 유지하기 위한 통신 부하가 크다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 각 서버가 K%의 작업을 마친 후 비주기적 부하 정보 보고를 통하여부하감소시킨 방법을 제안한다. 또한 서버의 처리능력이 다른 환경을 고려하여 서로 다른 threshold Ti값을 적용함으로써, 다양한 처리 능력을 가진 서버들을 위한 로드 밸런싱 알고리즘으로 확장하여 제안하고 있다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 K-Percent-Finish Reporting 방법은 Update-on-Finish 방법보다 최소 50% 이상의 통신 부하를 감소시키면서, 기존 주기적 부하 정보 갱신 기반의 관련 연구들보다 향상된 시스템 처리 능력을 보여주고 있다.


This paper introduces a load-balancing algorithm focusing on distributing web requests evenly into the web cluster servers. The load-balancing algorithms based on conventional periodic load-information update mechanism are not suitable for dynamic page applications, which are common in Cyber Foraging services, due to the problems caused by periodic synchronized load-information updating and the difficulties of work load estimation caused by embedded executing scripts of dynamic pages. Update-on-Finish algorithm solves this problem by using non-periodic load-update mechanism, and the web switch knows the servers’ real load information only after their reporting and then distributes new loads according to the new load-information table, however it results in much communication overhead. Our proposed mechanism improve update-on-finish algorithm by using K-Percents-Finish mechanism and thus largely reduce the communication overhead. Furthermore, we consider the different capabilities of servers with a threshold Ti value and propose a load-balancing algorithm for servers with various capabilities. Simulation results show that the proposed K-Percents-Finish Reporting mechanism can at least reduce 50% communication overhead than update-on-finish approach while sustaining better load balancing performance than periodic mechanisms in related work.