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처리 시간에 민감한 워크로드의 성능 보장과 서버 자원 사용률 향상을 위한 효과적인 메모리 대역폭 할당 기법 : An Efficient Memory Bandwidth Management for Ensuring Performance of Latency-sensitive Workload and High Server Utilization

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dc.contributor.advisor엄현상-
dc.contributor.author민지수-
dc.date.accessioned2018-05-29T03:34:38Z-
dc.date.available2018-05-29T03:34:38Z-
dc.date.issued2018-02-
dc.identifier.other000000150583-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/141577-
dc.description학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 컴퓨터공학부, 2018. 2. 엄현상.-
dc.description.abstract웹 서비스나 소셜 네트워크 등과 같은 처리 시간에 민감한 워크로드들은 원하는 수준 내에 서비스를 제공하기 위해 성능에 민감하다. 이러한 특징으로 많은 경우 처리 시간에 민감한 워크로드들은 서버를 단독으로 사용하고 있고 그 결과 낮은 하드웨어 사용률의 경향을 보인다. 이를 해결하기 위해 처리 시간에 민감한 워크로드와 일괄 처리 워크로드들을 한 서버에 함께 배치하여 수행하게 함으로 하드웨어의 사용률을 높일 수 있다. 하지만 이 경우 여러 워크로드들이 동시에 공유하는 서버 자원의 경합 상황으로 인해 처리 시간에 민감한 워크로드는 원하는 성능을 보장받지 못하게 될 수 있다. 따라서 처리 시간에 민감한 워크로드의 성능을 정확히 보장하면서 서버 자원의 사용률을 높이는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 여러 워크로드들이 동시 수행되는 상황에서 처리 시간에 민감한 워크로드에게 자원을 격리 제공하여 성능을 보장받을 수 있게 한다. 그리고 격리하여 제공할 자원의 크기를 예측하는 성능 예측 모델을 제안한다. 이 모델은 머신 러닝 알고리즘으로 생성되어 기존 연구에 비해 좀 더 정확하고 효율적인 자원 크기를 예측하고 할당한다는 장점이 있다. 본 논문에서 제안한 모델을 통해 처리 시간에 민감한 워크로드를 위한 메모리 대역폭의 크기를 예측하여 할당하고 처리 시간을 측정했을 때 완벽하게 원하는 성능을 보장하였으며 서버의 하드웨어 사용률도 최대 7.2배 증가하였다.-
dc.description.tableofcontents제 1 장 서론 1
제 2 장 배경 4
2.1 기존 연구와 한계점 4
제 3 장 성능 예측 모델 8
3.1 데이터 수집 단계 8
3.2 모델 훈련 단계 10
제 4 장 구현 12
4.1 예측 단계 12
4.2 할당 단계 14
제 5 장 실험 결과 및 분석 15
5.1 실험 환경과 벤치마크 워크로드 15
5.2 예측 정확도 15
5.3 성능 보장과 사용률 향상 19
제 6 장 관련 연구 22
제 7 장 결론 24
참고문헌 25
Abstract 28
-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent877996 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoko-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject성능 예측-
dc.subject메모리 대역폭-
dc.subject공유 자원 관리-
dc.subject머신 러닝 모델-
dc.subject처리 시간에 민감한 워크로드-
dc.subject.ddc621.39-
dc.title처리 시간에 민감한 워크로드의 성능 보장과 서버 자원 사용률 향상을 위한 효과적인 메모리 대역폭 할당 기법-
dc.title.alternativeAn Efficient Memory Bandwidth Management for Ensuring Performance of Latency-sensitive Workload and High Server Utilization-
dc.typeThesis-
dc.description.degreeMaster-
dc.contributor.affiliation공과대학 컴퓨터공학부-
dc.date.awarded2018-02-
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