본 논문은 클라우드와 온프레미스 서버를 혼용하는 하이브리드 접근 방식을 채택한 조직에서 온프레미스 그리드 컴퓨팅 환경에 대한 용량 계획 및 작업 스케줄링 문제를 다룬다. 특히 금융 업계의 불확실한 시장 상황으로 인한 작업 특성의 불확실성을 고려하여 자원 사용량과 작업 지속 시간의 불확실성을 처리하는 데 중점을 둔다. 자원 사용량 최소화와 작업 마감일 준수를 통한 높은 서비스 품질 제공이라는 상반되는 두 가지 목표를 동시에 달성하기 위해 결정론적 추정기와 쌍 표본 기반 제약 프로그래밍을 이용한 근사 접근법을 제안한다. 제안된 쌍 표본 기반 접근법은 수동 스케줄링에 비해 피크 자원 사용량을 크게 줄이면서 서비스 품질을 유지하는 결과를 보여준다.
시사점, 한계점
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시사점:
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금융 업계와 같이 작업 특성의 불확실성이 높은 환경에서 온프레미스 그리드 컴퓨팅 환경의 효율적인 용량 계획 및 스케줄링 방법을 제시한다.
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쌍 표본 기반 제약 프로그래밍을 활용하여 자원 사용량 최소화와 서비스 품질 향상이라는 상반된 목표를 효과적으로 달성할 수 있음을 보여준다.
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제안된 방법은 수동 스케줄링에 비해 피크 자원 사용량을 현저히 감소시켜 비용 절감 및 자원 효율성 향상에 기여할 수 있다.
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한계점:
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제안된 방법의 성능은 특정 금융 업계 환경에 국한될 수 있으며, 다른 업계 또는 환경에 대한 일반화 가능성은 추가 연구가 필요하다.
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쌍 표본 기반 접근법의 계산 복잡도가 높을 수 있으며, 대규모 문제에 대한 적용 가능성을 검토해야 한다.
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불확실성을 처리하는 방법에 대한 추가적인 개선 및 다양한 불확실성 모델에 대한 적용성 연구가 필요하다.
