U2L 마이그레이션 시 성능 만족을 위한 정량적 용량 측정 모델
Quantitative Capacity Measurement Model for Performance Satisfaction in U2L Migration
1
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
정보시스템의 하드웨어 규모산정을 위한 산업계 표준인 tpmC(TPC-C), max-jOPS, IOPs 등 성능기준은 모든 하드웨어 제조사의 서버를 대상으로 성능측정하기가 어려워, 동일 또는 유사 사양의 공인 성능측정 결과를 활용하여, 규모산정에 적용하고 있다. 일반적으로, 어플리케이션(AP)서버의 규모산정 기준은 OPS(JVM)를 적용하는데, 공식적으로 제공하는 TPC-C의 수식계산법을 통해 산정하기에 명확한 변환 기준이 없다는 단점이 있다. 특히, x86 CPU 기반의 U2L Migration을 고려 할 때 국제 공인 성능기준인 SPEC위원회의 SPECjbb max-jOPS 수치와 산업계 표준으로 사용하는 TPC-C(tpmC)로 비교 전환하여 검증하는 방법이 존재하지 않아 정확히 규모산정이 어렵다. 이에, 본 연구에서는 5년마다 수행하는 핵심 통계조사 E-Census 시스템의 실측 데이터 분석을 통해 U2L Migration 사전-사후 성능검증을 하였다. 그 결과, U2L 대상시스템의 성능기준인 TPC-C를 코어 단위로 비교 환산하는 기준을 제시하였다. 이는 하드웨어 도입금액 기준 36.0% 비용 절감 효과와 데이터 처리시간 기준 기존대비 평균 14.3%의 성능 향상을 확인하였다. 마지막으로, U2L Migration을 위한 TPC-C 기준의 CPU 성능증감률, 대상시스템 최대사용률, 제조사 간 성능변환 비율 등을 반영한 CPU 코어 단위의 이기종간 전환“U2L Migration 하드웨어 표준 규모산정”의 개선모델을 제시한다.
Abstract
There are many challenges in hardware capacity sizing of enterprise servers such as tpmC (TPC-C), max-jOPS(SPECjbb), and IOPs, which are the industry-standard benchmark of information systems, are difficult to measure for all hardware manufacturers' servers. Thus, the results of accredited performance measurements are used for the calculation, referencing, simulation methods in the industry. In general, the capacity sizing of Application server is applied to TPC-C(tpmC), which is no clear migration criterion for calculating TPC-C(tpmC) through a mathematical calculation method. In particular, considering x86 CPU based U2L migration, there are no methods to compare and verify SPECjbb2015 max-jOPS value of SPEC, which is an industry recognized performance standard, to OPS(JVM). In this paper, U2L migration verification was performed by analyzing actual data of the E-Census system, which is conducted every five years. As a result, we present the standard for TPC-C(tpmC) migration on the x86 based systems in U2L. This approach resulted in a 36.0% cost savings in hardware purchasing and an average 14.3% improvement in data processing time. Lastly, we propose an improved model of "hardware capacity sizing for U2L migration" that reflects CPU performance increase rate, system's maximum use rate, and performance conversion rate between hardware manufacturers for U2L migration.
참고문헌 (25)
- 임지연, "Global R&D Trend and Challenges in Artificial Intelligence SW", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 12(4), pp.33~46 (2016), 한국차세대컴퓨팅학회
- "Amazon Web Services (AWS)"[URL]
- "Microsoft Azure(MS Azure)"[URL]
- "Google Cloud Platform(GCP)"[URL]
- "TPC(Transaction Processing Performance Council)"[URL]
- 임철수, "클라우드 데이터센터용 DDR-SSD 기반 차세대 스토리지 시스템 성능분석", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 8(1), pp.34~41 (2012), 한국차세대컴퓨팅학회
- "SPEC(Standard Performance Evaluation Corp.)"[URL]
- "SPECjbb2015 Benchmark User Guide" (2015)[URL]
- "SPECjbb2015 Results" (2015)[URL]
- 장은태, "효율적인 가상화 시스템 프로파일링을 위한 성능측정 프레임워크", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 15(3), pp.31~39 (2019), 한국차세대컴퓨팅학회[DOI]
- Yang Bo, "Comparison and Analysis of X86Server and Minicomputer Application in Power Enterprises", J. Phys: Conf. Ser (2019)
- "TPC-C Advanced Sort Results List" (2018)[URL]
- Premathas Somasekaram, "Evaluation and Analysis of Hardware Sizing for a Mission Critical Enterprise Application", ~ (2013)
- 박찬림, "하드웨어 규모산정값과 SPECjbb 표준에 따른 실측값 비교 연구", 정보화연구, 16(2), pp.147~154 (2019), 한국엔터프라이즈아키텍처학회[DOI]
- 정해용, "공공부문 정보시스템의 하드웨어 용량산정 방식 설정을 위한 실증적 연구", 정보화정책, 12(3), pp.48~66 (2005), 한국지능정보사회진흥원
- 나종회, "계산에 기초한 하드웨어 도입 규모산정 방식 연구", 한국IT서비스학회지, 5(1), pp.47~59 (2006), 한국IT서비스학회
- Telecommunications Technology Association, "Guideline for Hardware Sizing of Information Systems, TTAK.KO-10.0292", R2, 2018
- "NIRS(National Information Resources Service)"[URL]
- "TPC BEN CHMARK C Standard Specification Revision 5.11" (2010)[URL]
- "TPC BEN CHMARK H Standard Specification Revision 2.18.0" (2018)[URL]
- "STATISTICS KOREA, Population and Housing E-Census news"[URL]
- "Population and Housing E-Census"[URL]
- "Google ADSense"[URL]
- "IBM Power Systems Performance Report" (2017)[URL]
- "Intel Software Developer Zone"[URL]