데이터플로우 모델에서 통신비용 최적화를 이용한 분산 데이터베이스 처리 방법

A Method for Distributed Database Processing with Optimized Communication Cost in Dataflow model

대용량 데이터베이스의 처리 기술은 오늘날과 같은 정보 사회에서 가장 중요한 기술 중 하나이다. 이 대용량의 정보들은 지역적으로 분산되어 있어 분산처리의 중요성을 더욱 부각시키고 있다. 전송 기술과 데이터 압축 기술의 발전은 대용량 데이터베이스의 처리 속도를 높히기 위한 필수 기술이다. 그러나 이 기술들의 효과를 극대화하기 위하여 각각의 task에서 필요한 실행시간, 그 task로부터 생성되는 데이터량 및 그 생성된 데이터를 이용한 연산을 위해 다른 processor나 컴퓨터로 이동할 때 필요한 전송 시간 등을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 대용량 분산 데이터베이스의 처리를 최적화하기 위하여 dataflow 기법을 사용하였으며 그 처리 방법으로 vertically layered allocation scheme을 사용하였다. 이 방법의 기본 개념은 processor간 communication time을 고려하여 각 process들을 재배치하는 것이다. 본 논문은 또한 이 기술의 실현을 위해 각 process의 실행시간과 출력 데이터의 크기 및 그 전송시간을 예상할 수 있는 모델을 제시하였다.

Large database processing is one of the most important technique in the information society, Since most large database is regionally distributed, the distributed database processing has been brought into relief. Communications and data compressions are the basic technologies for large database processing. In order to maximize those technologies, the execution time for the task, the size of data, and communication time between processors should be considered. In this paper, the dataflow scheme and vertically layered allocation algorithm have been used to optimize the distributed large database processing. The basic concept of this method is rearrangement of processes considering the communication time between processors. The paper also introduces measurement model of the execution time, the size of output data, and the communication time in order to implement the proposed scheme.