適用於WEB伺服器之可延伸式計算機系統設計(III)
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(2) 行政院國家科學委員會補助專題研究計畫. ; 成 果 報 告 期中進度報告. 適用於 WEB 伺服器之可延伸式計算機系統設計(3/3) 計畫類別：; 個別型計畫. 整合型計畫. 計畫編號：NSC－91－2213－E－009－074 執行期間：91 年 08 月 01 日至 92 年 07 月 31 日. 計畫主持人：鍾崇斌 共同主持人：單智君 計畫參與人員： 馬詠程、謝萬雲、鄭哲聖. 成果報告類型(依經費核定清單規定繳交)：精簡報告. ;完整報告. 本成果報告包括以下應繳交之附件： □赴國外出差或研習心得報告一份 □赴大陸地區出差或研習心得報告一份 □出席國際學術會議心得報告及發表之論文各一份 □國際合作研究計畫國外研究報告書一份 處理方式：除產學合作研究計畫、提升產業技術及人才培育研究計畫、 列管計畫及下列情形者外，得立即公開查詢 □涉及專利或其他智慧財產權，□一年□二年後可公開查詢 執行單位：國立交通大學資訊工程學系. 中. 華. 民. 國. 九 十 二. 年. 十. 月 三 十 一 日.
(3) 中文摘要 最近幾年，許多熱門網站使用大型叢集系統(cluster)來儲存大量的資料並滿足效能的要 求。這些叢集系統的主要應用為資訊檢索系統(information retrieval)，常見的有：(1)搜尋引 擎(search engine)，(2)電子圖書館(Electronics Library)，(3)電子商務(E-Commerce)，(4)電子 新聞(E-News)，以及(5)序列分析(Sequence Analysis)等等。網際網路的快速發展，為計算機 系統的設計，帶來了全新的挑戰：資料配置須對執行效能與儲存空間作整體的考量，且須 有計量方法以設計大型叢集資訊檢索系統。 在這篇論文中，我們提出一個兼顧負載與儲存量平衡的資料配置演算法。這演算法將 大小不同的許多資料項目分配到工作站上。其理論基礎是 MMPacking 演算法。MMPacking 可以分配與複製相同大小的資料項目，以追求負載與儲存量的平衡。我們的主要構想是利 用 bin packing 將大小不同的資料項的資料配置問題轉換、化簡成 MMPacking 所處理的問 題。我們可以證明所提出的資料配置法是 asymptotical 1-optimal。當資料項目規模夠大時， 所得的結果將趨近於最佳解。 利用所提的資料配置演算法，我們提出計量方法，以設計合乎成本效益的叢集式 Web 伺服器(clustered web server)。此計量方法的目的，是要降低滿足效能需求所需的硬體成本。 硬體成本是以工作站的數量，及每部工作站的儲存空間大小來決定。為了達到此目的，須 兼顧負載與儲存量的平衡。我們建立效能模型，以計算 throughput 與 response time。此計量 方法大幅簡化設計大型叢集式資訊檢索系統的方法。 關鍵字：叢集式 Web 伺服器、搜尋引擎、轉置檔案、大型叢集式資訊檢索系統、資料配置 演算法. II.
(4) 英文摘要 In recent years, many major search engines on Internet use a large-scale cluster to store a large database and cope with high query arrival rate. A quantitative method to reduce the hardware cost is desired. This paper investigates parallel information retrieval on a cluster of workstations. The research objective is to minimize the hardware cost of the cluster to satisfy a given throughput requirement. Hardware cost of the cluster depends on the cluster configuration: the number of workstations and storage capacity per workstation. The primary work to achieve the research objective is posting file partitioning. The objective of posting file partitioning is to minimize the storage requirement per workstation subject to a limited difference to ideal mean query processing time. The partitioning follows the partition-by-document-ID principle such that a query can be processed in parallel without transferring postings between workstations. Mean query processing time is estimated according to popularities of keyword terms. The kernel of the posting file partitioning algorithm is a data allocation algorithm, which maps variable-size items onto workstations for load and storage balancing. The data allocation algorithm is an integration of bin packing, MMPacking, and bin splitting procedures. We prove that the data allocation algorithm satisfies a load balancing constraint with asymptotically 1-optimal storage cost. With the posting file partitioning algorithm, we show a systematic approach to determine the cluster configuration. Evaluation with TREC document collection shows the usefulness of the proposed posting file partitioning algorithm on real-world applications. This research simplifies the effort to design a large-scale information retrieval system. Keywords: clustered web server, search engine, posting file, large-scale IRS, data allocation algorithm. III.
(5) 目錄 1. Introduction …………………………………………………………………………………... 1 2. Background on Information Retrieval ……………………………………………………….. 2 3. Fundamentals of data allocation ……………………………………………………………. 3 3.1 Load and storage balanced data allocation model ………………………………………. 3 3.2 Related work on data allocation …………………………………………………………. 5 3.2.1 MMPacking ………………………………………………………………………... 5 3.2.2 Bin packing ………………………………………………………………………... 6 4. Load and Storage Balanced Data Allocation …………………………………… 8 4.1 Bin splitting for load balancing ………………………………………………………….. 9 4.1.1 Design of bin splitting procedure ………………………………………………… 10 4.1.2 Analysis of load balancing property ……………………………………………… 10 4.2 Bin capacity selection for storage balancing …………………………………………… 13 4.2.1 Case of elementary bin capacity ………………………………………………….. 13 4.2.2 Case of enlarged bin capacity …………………………………………………….. 15 4.3 Summary of proposed algorithm ……………………………………………………….. 18 5. Parallel Information Retrieval ……………………………………………………………… 20 5.1 Theory of parallel query processing ……………………………………………………. 21 5.2 Implementation on cluster of workstations …………………………………………….. 23 6. Posting File Partitioning Algorithm ………………………………………………………… 24 6.1 Formulating as data allocation problem ………………………………………………... 24 6.2 Generation of partitioned posting file ………………………………………………….. 27 7. Application: Quantitative Method for Cluster Design ……………………………………... 27 7.1 Cluster configuration problem …………………………………………………………. 28 7.2 Calculation of cluster configuration …………………………………………………… 30 7.3 Usefulness on real world applications …………………………………………………. 31 8. Conclusion ………………………………………………………………………………….. 33 References ………………………………………………………………………………………. 34. IV.
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