계산 그리드 컴퓨팅은 수많은 컴퓨팅 자원들을 이용하여, 슈퍼 컴퓨팅이나 이전의 분산 컴퓨팅으로 해결 할 수 없는 대용량의 연산 문제를 해결한다. 계산 그리드 컴퓨팅 환경에서의 자원은 이 기종으로 구성되어, 효율적인 작업 처리를 위해서는 스케줄링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 계산 그리드에서 효율적인 작업 스케줄링을 위하여 퍼지로직 기반의 그리드 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 퍼지로직 기반의 그리드 작업 스케줄링 모델은 퍼지로직을 이용하여 자원의 효율성을 평가하며, 평가된 기반으로 그룹을 구성하여 작업을 할당하는 모델이다. 우리는 DEVS 모델링 & 시뮬레이션 환경에서 시뮬레이션 모델을 구성하고 Random 스케줄링과 MCT 스케줄링 모델과의 비교 실험을 통하여 제안된 퍼지로직 기반의 그리드 작업 스케줄링 모델이 작업완료시간, 작업손실, 통신량을 개선함으로써 더욱 더 안정적이고 빠른 작업 처리 서비스를 그리드 사용자에게 제공할 수 있다는 사실을 증명하였다.
This paper deals with grid job allocation and grid resource scheduling to provide a stable and quicker job processing service to grid users. In this paper, we proposed a fuzzy logic-based grid job scheduling model for an effective job scheduling in computational grid environment. The fuzzy logic-based grid job scheduling model measures resource efficiency of all grid resources by a fuzzy logic system based on diverse input parameters like CPU speed and network latency and divides resources into several groups by resource efficiency. And, the model allocates jobs to resources of a group with the highest resource efficiency. For performance evaluation, we implemented the fuzzy logic-based grid job scheduling model on the DEVS modeling and simulation environment and measured reduction rates of turnaround time, job loss, and communication messages in comparison with existing job scheduling models such as the random scheduling model and the MCT(Minimum Completion time) model. Experiment results that the proposed model is useful to improve the QoS of the grid job processing service.
