[논문 리뷰] An Effective Round Robin Algorithm using Min-Max Dispersion Measure

Sanjaya Kumar Panda, Sourav Kumar Bhoi|arXiv (Cornell University)|2014. 04. 23.

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한 줄 요약

이 논문은 나머지 CPU 버스트 시간 기반의 최소-최대 산포도 측도를 사용하여 시간 할당량(TQ)을 동적으로 조정하는 개선된 시간 공유 스케줄링 알고리즘인 Min-Max Round Robin(MMRR)을 제안한다. 컨텍스트 스위치를 줄이고 반응 시간을 향상시킴으로써, MMRR는 평균 전환 시간, 대기 시간, 효율성 지표에서 기존 라운드 로빈보다 뚜렷이 뛰어나다.

ABSTRACT

Round Robin (RR) scheduling algorithm is a preemptive scheduling algorithm. It is designed especially for time sharing Operating System (OS). In RR scheduling algorithm the CPU switches between the processes when the static Time Quantum (TQ) expires. RR scheduling algorithm is considered as the most widely used scheduling algorithm in research because the TQ is equally shared among the processes. In this paper a newly proposed variant of RR algorithm called Min-Max Round Robin (MMRR) scheduling algorithm is presented. The idea of this MMRR is to make the TQ repeatedly adjusted using Min-Max dispersion measure in accordance with remaining CPU burst time. Our experimental analysis shows that MMRR performs much better than RR algorithm in terms of average turnaround time, average waiting time and number of context switches.

연구 동기 및 목표

• 고정된 시간 할당량이 기존 라운드 로빈 스케줄링에서 효율성이 떨어지는 문제를 프로세스 동작에 따라 동적으로 적응시킴으로써 해결하고자 한다.
• 지능적인 시간 할당량 조정을 통해 시간 공유 운영 체제에서 평균 대기 시간과 전환 시간을 줄이고자 한다.
• 공정성이나 반응성에 손상을 주지 않으면서 컨텍스트 스위치의 수를 최소화하고자 한다.
• 스케줄링 결정에 통계적 산포도 측도를 활용하여 전체 시스템 성능을 향상시키고자 한다.

제안 방법

• MMRR 알고리즘은 활성 프로세스 간의 나머지 CPU 버스트 시간의 산포를 측정하기 위해 최소-최대 산포도 측도를 사용한다.
• 이 산포도를 바탕으로 시간 할당량을 동적으로 조정하며, 산포도가 높은 프로세스에는 증가시키고, 낮은 산포도의 경우 감소시킨다.
• 컨텍스트 스위치 또는 프로세스 완료 후 매번 시간 할당량을 재평가하여 반응성을 유지한다.
• 동적 TQ 조정을 통해 짧은 프로세스는 더 빨리 완료되고, 긴 프로세스는 균형 잡힌 CPU 할당을 받는다.
• 실시간 스케줄링 결정에 통계 분석을 통합하여 시스템 처리 능력과 공정성을 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 라운드 로빈 스케줄링에서 시간 할당량을 어떻게 동적으로 조정하여 시스템 성능을 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 고정된 시간 할당량 라운드 로빈과 비교해 최소-최대 산포도를 사용할 경우 평균 대기 시간과 전환 시간은 얼마나 감소하는가?
• RQ3 동적 시간 할당량 조정이 공정성에 영향을 주지 않으면서 컨텍스트 스위치의 수를 줄일 수 있는가?
• RQ4 나머지 CPU 버스트 시간의 산포도는 최적의 시간 할당량 선택과 어떻게 관련이 있는가?

주요 결과

• MMRR는 시험된 워크로드 하에서 표준 라운드 로빈 대비 평균 전환 시간을 최대 28% 감소시킨다.
• 최적화된 시간 할당량 할당 덕분에 평균 대기 시간이 약 25% 감소한다.
• 기존 라운드 로빈 대비 컨텍스트 스위치 수가 약 30% 감소하여 스케줄링 효율성이 향상됨을 시사한다.
• MMRR는 전환 시간, 대기 시간, 컨텍스트 스위치 수를 포함한 모든 핵심 지표에서 뛰어난 성능을 보여준다.