Management Strategy of Hotspot Temporal Data using Minimum Overlap

We propose a strategy to manage temporal data which are occurred on scientific applications. Firstly, We define LB and RB to separate temporal data, and entity versions to be stored in past, current, future segments. Also, We describe an algorithm to migrate temporal data with hotspot distribution among segments. The performance evaluation of average response time and space utilization is conducted. Average response time between two methods is similar, and space is saved in proposed method.

최소 중복을 이용한 Hotspot 시간 데이터의 관리

과학적 응용에서 발생하는 각종 실험 데이터의 관리에 대한 관심이 높아지고 있으나 체계적인 관리 방법에 대한 연구가 많지 않다. 이 논문에서는 과학적 응용에서 발생하는 군집을 이루는 시간 데이터를 관리하는 방법을 제안한다. 먼저, 시간 데이터를 구분하는 경계값 LB와 RB를 정의하고 과거, 현재, 미래 세그먼트에 각각 저장되는 개체 버전을 정의하였다. 또한 Hotspot 분포를 가지는 시간 데이터에 대하여 각 세그먼트 사이에 이동하는 알고리즘을 나타내었고, 제안하는 최소중복을 이용한 이동 방법과 기존방법에 대하여 성능을 비교하였다. 질의에 대한 평균 응답 시간에서는 기존의 방법과 비슷한 결과를 보였다. 제안한 이동 방법은 세그먼트 사이에 중복해서 저장되는 데이터 수를 적게 하므로 공간 이용율 측면에서는 기존의 이동 방법보다 효율적이었다.