[논문 리뷰] A New Proposed Dynamic Quantum with Re-Adjusted Round Robin Scheduling Algorithm and Its Performance Analysis

Himanshu Sekhar Behera, Rakesh Mohanty외 1명|arXiv (Cornell University)|2011. 03. 20.

Distributed and Parallel Computing Systems인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 전통적인 라운드 로빈(RR)을 개선하기 위해 프로세스 버스트 시간을 기반으로 시간 큐안을 동적으로 조정하는 동적 양자 재조정 라운드 로빈(DQRRR) 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 이로 인해 컨텍스트 스위치 수, 평균 대기 시간, 평균 전환 시간이 감소한다. 실험 결과는 DQRRR가 적응형 큐안 조정을 통해 표준 RR보다 핵심 성능 지표에서 뛰어난 성능을 보임을 보여준다.

ABSTRACT

Scheduling is the central concept used frequently in Operating System. It helps in choosing the processes for execution. Round Robin (RR) is one of the most widely used CPU scheduling algorithm. But, its performance degrades with respect to context switching, which is an overhead and it occurs during each scheduling. Overall performance of the system depends on choice of an optimal time quantum, so that context switching can be reduced. In this paper, we have proposed a new variant of RR scheduling algorithm, known as Dynamic Quantum with Readjusted Round Robin (DQRRR) algorithm. We have experimentally shown that performance of DQRRR is better than RR by reducing number of context switching, average waiting time and average turn around time.

연구 동기 및 목표

• 과도한 컨텍스트 스위치로 인한 라운드 로빈 스케줄링의 성능 저하 문제를 해결하기 위해.
• CPU 스케줄링에서 평균 대기 시간과 평균 전환 시간을 줄이기 위해.
• 프로세스 버스트 시간에 따라 적응 가능한 동적 시간 큐안 메커니즘을 설계하기 위해.
• 통제된 조건에서 기존 RR과 비교하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해.
• 런타임 동작에 기반한 시간 큐안 선택 최적화를 통해 스케줄링 오버헤드를 최소화하기 위해.

제안 방법

• DQRRR 알고리즘은 각 프로세스의 이전 버스트 시간을 기반으로 시간 큐안을 동적으로 조정한다.
• 각 실행 사이클 이후에 큐안을 재평가하고 재조정하여 반응성과 효율성의 균형을 이룬다.
• 프로세스가 현재 큐안 내에서 완료되었는지 여부에 따라 큐안을 증가 또는 감소시키는 피드백 메커니즘을 사용한다.
• 큐안 내에서 완료되는 프로세스는 다음 사이클에 더 작은 큐안을 할당받고, 완료되지 않는 프로세스는 더 큰 큐안을 받는다.
• 스케줄링 메커니즘은 시간 분할 원칙을 유지하지만, 적응형 큐안 크기 조정을 통해 향상시킨다.
• 성능 평가는 표준 지표인 컨텍스트 스위치 수, 평균 대기 시간, 평균 전환 시간을 사용하여 평가된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시간 큐안의 동적 조정이 라운드 로빈 스케줄링에서 컨텍스트 스위치 빈도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 적응형 큐안 크기 조정이 고정 큐안 RR 대비 평균 대기 시간을 줄일 수 있는가?
• RQ3 제안된 알고리즘이 표준 RR 대비 평균 전환 시간을 얼마나 향상시키는가?
• RQ4 재조정 메커니즘이 전체 시스템의 반응성과 효율성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 제안된 DQRRR 모델에서 반응성과 오버헤드 사이의 성능 트레이드오프는 어떠한가?

주요 결과

• DQRRR 알고리즘은 표준 라운드 로빈 스케줄링 대비 컨텍스트 스위치 수를 크게 감소시킨다.
• 프로세스 행동에 기반한 더 효율적인 큐안 할당 덕분에 DQRRR에서는 평균 대기 시간이 감소한다.
• 평균 전환 시간이 향상되어 새로운 알고리즘 하에서 프로세스의 완료 속도가 빨라졌다.
• 동적 큐안 조정 메커니즘은 반응성과 스케줄링 오버헤드 사이의 균형을 효과적으로 유지한다.
• 실험 결과는 DQRRR가 테스트 조건 하에서 모든 핵심 성능 지표에서 기존 RR보다 뛰어난 성능을 보임을 확인한다.
• 재조정 논리가 불필요한 큐안 초과와 활용도 부족을 최소화함으로써 시스템 성능을 향상시킨다.