중복 제거(De-duplication) 여러 데이터를 저장한 스토리지에서 같은 내용을 담고 있는 파일자체나 블록단위의 chunk 등을 찾아 중복된 내용을 제거하여 중복된 부분은 하나의 데이터 단위를 유지함으로써 스토리지 공간을 절약할 수 있다. 본 논문에서는 실험적인 데이터가 아닌 실제 업무 환경에서 적용될만한 대용량의 데이터 백업을 가정한 상황에 대해 중복 제거 기법을 테스트해봄으로써 중복제거율과 성능을 측정하였으며 이를 시각적으로 표현하는 방법을 제안함으로써 평가자 및 사용자가 알아보기 쉽게 하였다.
데이터 중복 제거 기술은 클라우드 스토리지에 저장되어 있는 중복된 데이터들 중에 하나의 데이터만 저장하는 기술로, 클라우드 스토리지 서비스에서 저장효율을 높이기 위한 핵심적인 기술 중 하나이다. 하지만 아웃소싱된 데이터가 암호화가 되지 않으면 기밀성을 유지하지 못해 프라이버시에 큰 영향을 끼치게 된다. 데이터를 암호화하여 아웃소싱하는 경우에는 암호문의 특성으로 인해 중복 제거 기술이 적용하기 힘든 단점을 가지고 있으며 이를 위해 수렴 암호화를 사용한다. 본 논문에서는 수렴 암호화로 암호화된 데이터에 대해 중복제거 기술을 적용하는 여러 제안모델을 분석하고, 개선방안을 제시한다.
CCTV 기술은 실시간으로 영상을 수집하여 저장소에 보관하는 기술을 의미한다. 이러한 환경에서 데이터 저장소의 가용성은 매우 중요하다. 데이터가 축적될수록 스토리지 공간의 확장은 매우 중요해지며, 이를 위해 최근에는 클라우드 스토리지를 이용하여 저장 공간을 비교적 수월하게 확장하고 이용할 수 있는 환경이 제시되고 있다. 하지만 이러한 환경에서도 데이터의 지속된 저장은 저장 공간의 추가 이용을 위한 비용의 증가로 직결되기 때문에 데이터를 효율적으로 저장하기 위한 방안의 논의되었다. 데이터 중복제거 기술은 이러한 기술 중 하나로 데이터의 중복된 저장을 방지하여 스토리지 공간을 보다 효율적으로 이용할 수 있도록 하는 기술이다. 하지만 CCTV 환경에 클라우드 스토리지와 데이터 중복제거 기술을 적용하면서 추가적인 보안 이슈가 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 연구를 수행하며, 이를 통해 보다 효율적인 데이터 저장을 수행하는 동시에 안전하게 데이터를 보관하는 방법을 제안한다.
기존의 고정 길이 분할 (FLC: Fixed Length Chunking) 중복 제거 기법은 파일이 조금이라도 수정이 되면 수정된 블록에 대한 해시 정보가 달라져 중복 데이터 임에도 불구하고 중복 블록으로 검색이 되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 FLC 기반의 중복 제거 기법에 데이터 위치(offset) 정보를 활용하여 중복 블록을 효율적으로 찾아냄으로써 기존의 FLC 기반의 중복 제거 기법보다 더 좋은 성능을 발휘하는 유사도 정보를 활용하는 중복 제거 기법(FS_FLC: File Similarity based Fixed Length Chunking)을 설계하고 구현했다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 낮은 오버헤드로 가변 분할 기법(VLC: Variable Length Chunking)만큼의 높은 중복 데이터 탐색 성능을 보여주었다.
클라우드 환경에서 대량으로 발생하는 데이터들에 대해 효율적인 저장 공간을 제공하는 기법으로 단일의 데이터만을 저장하여 중복을 제거하는 중복제거 기법을 활용할 수 있다. 위탁 데이터에 대한 기밀성에 민감한 사용자들은 안전한 암호 알고리즘을 이용 가능하지만 중복제거 기법의 효율성을 떨어뜨린다는 단점을 가지고 있다. 사용자의 데이터 프라이버시를 보장하면서 저장 공간의 효율성을 올리기 위해 2015년에 PAKE(Password Authenticated Key Exchange) 프로토콜을 활용한 서버 측면의 사용자간 중복제거 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 부채널을 통하여 제안된 기법이 CoF(Confirmation-of-File) 또는 중복 확인 공격(ducplicate identification attack)에 대해 안전하지 않음을 증명한다.
데이터 중복제거 파일시스템인 LessFS와 SDFS의 성능을 비교하면, LessFS는 CPU 점유율과 수행 시간에서 성능이 우수하고, SDFS는 중복제거 이후 저장소 사용량이 다른 파일시스템보다 1/8 정도의 이점을 가지고 있다. 본 논문은 SDFS의 장점인 중복제거 이후 저장소 사용량 감소와 LessFS의 장점인 낮은 CPU 점유율과 수행 시간 감소의 장점을 지니는 새로운 방식을 제안한다. SDFS의 Dedup File Engines (DFE) n개를 이용하되, Dedup Storage Engines (이하 DSE) 1개를 두어 중복제거 데이터의 정합성과 일관성을 유지하는 방식이다. 제안하는 방식을 2개의 DFE와 1개의 DSE를 가진 시험환경에 구현하고 성능 비교를 수행한다.
SSD(Solid State Disk)는 다수의 플래시 메모리로 구성되며 기존의 하드디스크(HDD) 보다 데이터 전송 속도가 빠르고 강한 내구성, 저소음, 저전력의 장점을 가지고 있다. 하지만 제자리 덮어쓰기가 안되므로 SSD 공간에서 무효데이터가 차지하는 비중이 높아지며, 한 셀당 쓰기 및 삭제 횟수가 제한되어 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 무효데이터와 입력데이터의 중복성 검사를 통하여 무효데이터를 재활용하는 중복제거 기법을 제안한다. 무효데이터의 재활용과 중복제거를 통하여 SSD의 마모도 감소와 가비지컬렉션의 빈도를 낮춰서 I/O 속도의 향상을 기대할 수 있다. 실험을 통하여 무효데이터를 재활용 하는 경우와 유효데이터를 활용한 중복제거 방법의 성능을 비교하였다.
중복 제거(deduplication)기법은 저장장치의 공간을 효율적으로 사용할 수 있도록 해 주기 때문에 기존의 스토리지 시스템에서 많이 사용된 기법이다. 최근에는 플래시 메모리 기반의 SSD를 위한 중복 제거 기법도 많이 제안되었지만, 플래시 메모리의 특성을 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 오프라인 중복 제거 기법을 대상으로 SSD의 특성을 고려하여 가비지 컬렉션의 비용을 절감할 수 있도록 중복 가능성이 있는 데이터와 중복 가능성이 없는 데이터를 온라인에 구분하여 플래시 메모리의 다른 영역에 기록하여 오프라인 중복 제거 후에 가비지 컬렉션 성능을 향상시키는 기법을 제안하였다. 실험결과, 제시된 기법은 가비지 컬렉션 비용인 페이지 이동 횟수를 약 80%이상 감소시켰다.
사물인터넷 및 빅데이터 등 디지털 데이터의 범람으로, 다수 사용자로부터 방대한 데이터를 처리 및 보관하는 클라우드 서비스 제공자는 효율적 데이터 관리를 위한 데이터 중복제거를 적용할 수 있다. 중앙 클라우드 서버로의 네트워크 혼잡 및 연산 효율성 저하 등의 문제를 개선하기 위한 클라우드의 확장으로 엣지 컴퓨팅 개념이 도입되면서 사용자 경험을 개선할 수 있으나, 전적으로 신뢰할 수 없는 새로운 엣지 디바이스의 추가로 인하여 프라이버시 보존 데이터 중복제거를 위한 암호학적 연산 복잡도의 증가를 야기할 수 있다. 제안 기법에서는 신뢰실행환경을 활용함으로써 사용자-엣지-클라우드 간 최적화된 통신 구조에서 프라이버시 보존 데이터 중복제거의 효율성 개선 방안을 제시한다. 사용자와 클라우드 사이에서의 비밀정보 공유를 통하여 엣지 디바이스에서의 연산 복잡도를 최소화하고, 클라우드 서비스 제공자의 효율적 암호화 알고리즘 사용을 가능하게 한다. 또한, 사용자는 엣지 디바이스에 데이터를 오프로딩함으로써 데이터 중복제거와 독립적인 활동을 가능하게 하여 사용자 경험을 개선한다. 실험을 통하여 제안 기법이 데이터 프라이버시 보존 중복제거 과정에서 엣지-클라우드 통신 효율성 향상, 엣지 연산 효율성 향상 등 성능 개선 효과가 있음을 확인한다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 컴퓨팅 및 스토리지 자원에 대한 요구가 대규모로 증가하면서 스토리지 시스템에서는 스토리지 공간을 효율적으로 절감하고 활용할 수 있는 중복제거 기법을 적용하고 있다. 특히 가상 데스크탑 인프라 환경에서 가상 데스크탑 이미지들에 대해 동일한 데이터가 중복되어 저장되는 것을 방지함으로써 스토리지 공간을 절감하는데 큰 효과를 얻을 수 있다. 하지만 안정적인 가상 데스크탑 서비스를 제공하기 위해서는 중복제거로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드와 주기적으로 발생하는 데이터 입출력 폭증, 그리고 빈번한 랜덤 입출력 동작과 같은 가상 데스크탑이 가지고 있는 특이한 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있는 스토리지 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 데스크탑 및 스토리지 서비스를 지원하기 위해 개발된 클러스터 파일 시스템을 제시한다. 여기에서는 가상 데스크탑 이미지들에서 중복된 데이터가 스토리지에 저장되기 이전에 실시간으로 검출하고 제거하는 인라인 데이터 중복제거 기법을 통해 스토리지 공간을 절감한다. 또한 가상 데스크탑 이미지에 대한 중복제거 처리를 가상 호스트가 아니라 가상 데스크탑 이미지가 실제로 저장되는 데이터 서버에서 수행함으로써 중복제거 처리로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드를 줄인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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