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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jung-Lok Yu (Korea Institute of Science and Technology Information) Du-Seok Jin (Korea Institute of Science and Technology Information) Il-Yeon Yeo (Korea Institute of Science and Technology Information) Hee-Jun Yoon (Korea Institute of Science and Technology Information)
저널정보
한국콘텐츠학회(IJOC) International JOURNAL OF CONTENTS International JOURNAL OF CONTENTS Vol.16 No.4
발행연도
2020.12
수록면
16 - 25 (10page)

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The size of observation data in astronomy has been increasing exponentially with the advents of wide-field optical telescopes. This means the needs of changes to the way used for large-scale astronomy data analysis. The complexity of analysis tools and the lack of extensibility of computing environments, however, lead to the difficulty and inefficiency of dealing with the huge observation data. To address this problem, this paper proposes a workflow execution system for analyzing large-scale astronomy data efficiently. The proposed system is composed of two parts: 1) a workflow execution manager and its RESTful endpoints that can automate and control data analysis tasks based on workflow templates and 2) an elastic resource manager as an underlying mechanism that can dynamically add/remove virtualized computing resources (i.e., virtual machines) according to the analysis requests. To realize our workflow execution system, we implement it on a testbed using OpenStack IaaS (Infrastructure as a Service) toolkit and HTCondor workload manager. We also exhaustively perform a broad range of experiments with different resource allocation patterns, system loads, etc. to show the effectiveness of the proposed system. The results show that the resource allocation mechanism works properly according to the number of queued and running tasks, resulting in improving resource utilization, and the workflow execution manager can handle more than 1,000 concurrent requests within a second with reasonable average response times. We finally describe a case study of data reduction system as an example application of our workflow execution system.
#workflow #astronomy #data analysis #dynamic resource allocation #cloud #virtualization

목차

Abstract
1. Introduction
2. Background and Related Works
3. Proposed Workflow Execution System
4. Experimental Results
5. Conclusions
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Yanxia Zhang / 2015 / Astronomy in the Big Data Era / Data Science Journal 14(11):11 Crossref 김승리 / 2016 / KMTNET: A NETWORK OF 1.6 M WIDE-FIELD OPTICAL TELESCOPES INSTALLED AT THREE SOUTHERN OBSERVATORIES / Journal of the Korean Astronomical Society 49(1):37~44 google schola Hong-Suh Yim / 2015 / DEEP-South: Automated Observation Scheduling, Data Reduction and Analysis Software Subsystem / Proceedings of the International Astronomical Union 10(S318):311~312 Crossref G. Alonso / 2004 / Web Services: Concepts, Architectures, Applications / Springer google schola W. Gropp / 2003 / Beowulf cluster computing with Linux / MIT Press google schola

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