Capacity Scheduler
- Capacity Scheduler
개요
Capacity Scheduler는 Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)의 자원 관리자 중 하나로, 클러스터 자원을 여러 조직이나 사용자가 공유하는 환경에서 효율적인 자원 할당을 목표로 합니다. 이는 여러 사용자가 동시에 작업을 실행하고, 각 사용자가 클러스터 전체 자원의 일부를 예약할 수 있도록 합니다. Capacity Scheduler는 페어 셰어링(Fair Share Scheduling) 개념을 기반으로 하며, 각 큐(Queue)에 할당된 용량을 보장하고, 남은 자원을 공정하게 분배합니다. 암호화폐 선물 거래 환경과 직접적인 관련은 없지만, 대규모 데이터 처리 및 분석 시스템을 구축하여 거래 데이터 분석, 백테스팅, 봇 개발 등에 활용할 때 Capacity Scheduler의 이해는 중요합니다.
Capacity Scheduler의 필요성
대규모 클러스터 환경에서 여러 사용자가 동시에 작업을 수행할 때, 자원 경합이 발생할 수 있습니다. 이러한 상황에서 Capacity Scheduler는 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 자원 격리: 각 큐에 할당된 용량을 보장하여 특정 사용자의 작업이 다른 사용자의 작업에 영향을 미치지 않도록 합니다.
- 공정한 자원 분배: 각 사용자가 클러스터 자원의 공정한 몫을 확보할 수 있도록 합니다.
- 유연한 용량 관리: 클러스터 관리자는 각 큐의 용량을 동적으로 조정하여 변화하는 요구사항에 대응할 수 있습니다.
- 다중 테넌트 지원: 여러 조직 또는 사용자가 동일한 클러스터를 공유하는 환경을 지원합니다.
- 우선순위 관리: 큐에 우선순위를 부여하여 중요한 작업이 먼저 실행되도록 할 수 있습니다. 우선순위 큐를 활용하여 특정 작업을 우선적으로 처리할 수 있습니다.
Capacity Scheduler의 핵심 개념
Capacity Scheduler를 이해하기 위해서는 다음과 같은 핵심 개념을 숙지해야 합니다.
- 큐(Queue): 자원을 할당받는 논리적인 그룹입니다. 각 큐는 고유한 용량과 사용자 그룹을 가질 수 있습니다. 큐 관리는 Capacity Scheduler의 중요한 기능 중 하나입니다.
- 용량(Capacity): 큐에 할당된 클러스터 자원의 비율입니다. 예를 들어, 큐의 용량이 20%로 설정되어 있다면, 해당 큐는 클러스터 자원의 최대 20%까지 사용할 수 있습니다. 용량 계획은 효율적인 자원 활용을 위해 필수적입니다.
- 예약(Reservation): 특정 사용자가 특정 시간에 사용할 자원을 미리 예약하는 기능입니다. 예약 시스템을 통해 자원 확보를 보장할 수 있습니다.
- 페어 셰어(Fair Share): 각 사용자가 클러스터 자원의 공정한 몫을 의미합니다. Capacity Scheduler는 각 사용자의 페어 셰어를 기반으로 자원을 분배합니다. 페어 셰어링 알고리즘은 Capacity Scheduler의 핵심 로직입니다.
- 최소/최대 용량(Minimum/Maximum Capacity): 큐에 할당된 최소 및 최대 용량을 설정하여 자원 할당 범위를 제한합니다. 용량 제한은 클러스터 안정성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
- 동적 용량 조정(Dynamic Capacity Adjustment): 클러스터의 현재 사용량을 기반으로 큐의 용량을 자동으로 조정하는 기능입니다. 동적 자원 할당은 자원 활용률을 높이는 데 기여합니다.
Capacity Scheduler의 동작 방식
Capacity Scheduler는 다음과 같은 단계로 동작합니다.
1. 큐 설정: 클러스터 관리자는 각 큐의 용량, 사용자 그룹, 우선순위 등을 설정합니다. 2. 자원 요청: 사용자는 작업을 실행하기 위해 클러스터에 자원을 요청합니다. 3. 자원 할당: Capacity Scheduler는 각 큐의 용량, 페어 셰어, 우선순위 등을 고려하여 자원을 할당합니다. 4. 작업 실행: 할당된 자원을 이용하여 작업을 실행합니다. 5. 자원 회수: 작업이 완료되면 Capacity Scheduler는 자원을 회수하여 다른 작업에 할당합니다.
Capacity Scheduler 구성 요소
Capacity Scheduler는 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다.
- ResourceManager: 클러스터 전체의 자원을 관리하고, Capacity Scheduler를 포함한 자원 관리자를 실행합니다. ResourceManager 역할은 클러스터 운영에 매우 중요합니다.
- Scheduler: 자원 할당 정책을 구현하고, 자원을 할당하는 역할을 수행합니다. Capacity Scheduler는 이러한 Scheduler의 한 종류입니다. Scheduler 종류를 비교 분석하는 것이 중요합니다.
- ApplicationMaster: 각 애플리케이션의 자원 요청을 관리하고, 작업을 실행하는 역할을 수행합니다. ApplicationMaster 기능은 애플리케이션 실행에 핵심적입니다.
- NodeManager: 각 노드의 자원을 관리하고, ApplicationMaster의 자원 요청을 처리하는 역할을 수행합니다. NodeManager 역할은 클러스터 노드의 안정적인 운영을 보장합니다.
Capacity Scheduler 설정 및 관리
Capacity Scheduler의 설정은 `capacity-scheduler.xml` 파일을 통해 이루어집니다. 이 파일에서 큐의 용량, 사용자 그룹, 우선순위 등을 설정할 수 있습니다. 클러스터 관리자는 Capacity Scheduler 웹 UI를 통해 큐의 상태를 모니터링하고, 설정을 변경할 수 있습니다. Capacity Scheduler 설정 파일은 필수적으로 숙지해야 합니다.
| 설정 항목 | 값 | 설명 |
| queue.name | queue1 | 큐 이름 |
| queue.capacity | 0.2 | 큐 용량 (20%) |
| queue.user.group | users1 | 큐에 접근 가능한 사용자 그룹 |
| queue.priority | 10 | 큐 우선순위 |
| queue.max-applications | 100 | 큐에서 실행 가능한 최대 애플리케이션 수 |
| queue.min-capacity | 0.1 | 큐 최소 용량 (10%) |
| queue.max-capacity | 0.3 | 큐 최대 용량 (30%) |
Capacity Scheduler와 다른 자원 관리자 비교
- Fair Scheduler: Fair Scheduler는 Capacity Scheduler와 유사하지만, 용량 대신 페어 셰어를 기반으로 자원을 분배합니다. Fair Scheduler는 모든 사용자가 클러스터 자원을 공정하게 공유하는 것을 목표로 합니다. Fair Scheduler 비교
- FIFO Scheduler: FIFO Scheduler는 먼저 들어온 작업을 먼저 실행하는 방식입니다. FIFO Scheduler는 간단하지만, 자원 경합이 발생할 경우 특정 작업이 오랜 시간 동안 대기할 수 있습니다. FIFO Scheduler 한계
Capacity Scheduler 활용 사례
- 빅데이터 분석: 대규모 데이터를 처리하고 분석하는 데 Capacity Scheduler를 활용하여 여러 분석 작업이 동시에 실행될 수 있도록 합니다. 빅데이터 분석 환경
- 머신러닝: 머신러닝 모델을 훈련하고 평가하는 데 Capacity Scheduler를 활용하여 여러 모델 훈련 작업을 동시에 실행할 수 있도록 합니다. 머신러닝 클러스터
- 백테스팅: 암호화폐 선물 거래 전략의 성과를 검증하는 백테스팅 작업을 Capacity Scheduler를 활용하여 병렬적으로 실행할 수 있습니다. 백테스팅 시스템
- 거래 봇 개발: 여러 거래 봇을 동시에 실행하고 관리하는 데 Capacity Scheduler를 활용할 수 있습니다. 거래 봇 클러스터
- 로그 분석: 대규모 로그 데이터를 분석하여 시스템 오류를 진단하고 성능을 개선하는 데 Capacity Scheduler를 활용할 수 있습니다. 로그 분석 시스템
Capacity Scheduler 성능 최적화
Capacity Scheduler의 성능을 최적화하기 위해서는 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다.
- 적절한 큐 설정: 각 큐의 용량, 사용자 그룹, 우선순위 등을 적절하게 설정하여 자원 경합을 최소화해야 합니다.
- 동적 용량 조정 활용: 동적 용량 조정을 활용하여 클러스터 자원 활용률을 높여야 합니다.
- 작업 우선순위 관리: 중요한 작업에 높은 우선순위를 부여하여 먼저 실행되도록 해야 합니다.
- 자원 모니터링: Capacity Scheduler 웹 UI를 통해 큐의 상태를 모니터링하고, 자원 사용량을 파악해야 합니다.
- 작업 최적화: 각 작업의 자원 요구량을 최적화하여 불필요한 자원 낭비를 줄여야 합니다. 작업 최적화 기법
추가 정보
- Hadoop YARN 공식 문서
- Capacity Scheduler 튜토리얼
- Capacity Scheduler 문제 해결
- 자원 관리 전략
- 클러스터 모니터링 도구
- 기술적 분석 지표
- 거래량 분석 기법
- 암호화폐 선물 거래 전략
- 리스크 관리 기법
- 포트폴리오 관리
- 차트 패턴 분석
- 캔들스틱 패턴
- 거래 심리
- 자금 관리
- 변동성 분석
- 거래량 지표
- 추세 분석
- 지지 및 저항선
- MACD 지표
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