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In order to successfully monitor a large-scale distributed system, it is an important issue that the monitoring function fully covers all the entities in the system. To this end, a key challenge is to efficiently transmit state information of the entities in the system. This paper solves this challenge from two aspects. First, in virtue of the idea of self-organizing networks, this paper proposes a neighborhood organization algorithm, which self-organizes the nodes into several monitoring neighborhoods based on the t distance between nodes. The second aspect focuses on message transmission. There are three common message transmission methods in network, i.e., flooding, multicast and unicast. Flooding may cause high network overhead, while unicast may pose high system delay. Based on the idea of Gossip protocol, this paper proposes a directional message dissemination algorithm (D-Gossip), which is a kind of probabilistic multicast. D-Gossip reduces message dissemination uncertainty of traditional Gossip protocols. It effectively improves the efficiency and coverage of message dissemination, while reducing redundant information in the system due to Gossip protocol. The experimental results show that the neighborhood organization algorithm and the D-Gossip can effectively solve the above challenge.

분산 가상 환경(Distributed Virtual Environment, DVE)시스템의 규모가 커지면서 확장성(scalability)이 중요한 이슈가 되고 있다. 시스템의 확장성을 높이기 위해 제안된 다중 서버 DVE 시스템에서 사용자들의 집단적인 움직임 특성은 서버간 작업부하의 불균형을 초래한다. 이는 전체 시스템의 효용을 떨어뜨리고 다중 서버의 효과를 감소시킨다. 결과적으로 시스템의 확장성이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 로드 밸런싱 기법은 크게 로컬 기법과 글로벌 기법으로 구분할 수 있다. 로컬 기법은 적은 비용을 갖지만 작업부하의 분포가 한쪽으로 치우쳐 있을 경우 성능이 낮다. 글로벌 기법은 좋은 성능을 보여주는 반면, 서버의 수가 증가하면 비용이 크게 증가한다. 본 논문은 서버들의 작업부하분포에 동적으로 적응(adaptation)하는, 대규모 다중 서버 DVE 시스템을 위한 확장성 있는 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서 과부하된 서버는 그 주변 서버들의 작업부하가 적을 경우 로컬 확산 (Local Diffusion) 로드 밸런싱을 수행하고, 그렇지 않을 경우 제한적 글로벌 (Limited Scope Global)로드 밸런싱을 수행한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 기법이 효율(efficiency)의 측면에서 기존의 로컬 기법과 글로벌 기법보다 각각 14%, 3%가 우수함을 보인다. 또한, 제안하는 기법은 서버의 수가 증가함에 따라 효율이 감소하는 추세가 기존 기법들보다 완만함을 보인다.