In this paper, we research to secure stability of data storing/searching on NoSQL implemented on Distributed File System. When implementing NoSQL on Distributed File System, we faced that random write on Distributed File System is almost impossible. To solve this problem, a concept of Intermediate-File was employed, and then it has been achieved that our system resist any failure circumstance. Additionally, since we discovered its performance cannot be as fast as general File System, by redefining the file block unit for our NoSQL system, we have prevented a slowdown in system performance. As a result, we are able to develop highly scalable NoSQL as Distributed File System, which fulfills basic conditions of transaction: Atomicity, Consistency, Isolation, and Performance.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10c
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pp.550-552
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2004
분산 해시 테이블 (Distributed Hash Table) 을 사용한 P2P 시스템에서는 해시함수를 사용하며 파일과 노드의 ID를 정의하고 파일의 ID와 매핑 (mapping) 되는 ID를 가진 노드에 파일을 저장함으로써 시스템 전체에 파일을 완전히 분산시킨다. 이러한 시스템에서는 파일을 찾을 때 해시된 파일 ID로 찾기 때문에 정확한 매치 (exact match) 만 가능하다. 하지만 현재 P2P 파일 공유 시스템에서는 파일의 전체 이름을 정확히 알지 못하더라도 부분적인 키워드로 파일을 검색할 수 있도록 하는 키워드 검색 (keyword search) 이 요구된다. 본 논문에서는 분산 해시 테이블을 기반으로 하는 P2P 시스템에서 키워드 검색이 가능하도록 하는 방안을 제안한다.
Kim, Cheiyol;Kim, Youngchul;Kim, Youngchang;Lee, Sangmin;Kim, Youngkyun;Seo, Daewha
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.12
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pp.433-442
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2014
In this paper, we introduce the client side cache of distributed file system for enhancing read performance by eliminating the network latency and decreasing the back-end storage burden. This performance enhancement can expand the fields of distributed file system to not only cloud storage service but also high performance storage service. This paper shows that the distributed file system with client side SSD cache can satisfy the requirements of VDI(Virtual Desktop Infrastructure) storage. The experimental results show that full-clone is more than 2 times faster and boot time is more than 3 times faster than NFS.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.7
no.11
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pp.275-280
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2018
The choice of a suitable distributed file system is required for loading large data and high-speed processing through subsequent applications in a cloud environment. In this paper, we propose a write performance improvement method based on GlusterFS and evaluate the performance of MapRFS, CephFS and GlusterFS among existing distributed file systems in cloud environment. The write performance improvement method proposed in this paper enhances the response time by changing the synchronization level used by the synchronous replication method from disk to memory. Experimental results show that the distributed file system to which the proposed method is applied is superior to other distributed file systems in the case of sequential write, random write and random read.
Hadoop is becoming widely adopted in scientific and commercial areas as an open-source distributed data processing framework. Recently, for real-time processing and analysis of data, an attempt to apply high-performance computing technologies to Hadoop is being made. In this paper, we have expanded the Hadoop Filesystem library to support Lustre, which is a popular high-performance parallel distributed filesystem, and implemented the Hadoop MapReduce execution environment over the Lustre filesystem. We analysed Hadoop MapReduce over Lustre by using Hadoop standard benchmark tools. We found that Hadoop MapReduce over Lustre execution has a performance 2-13 times better than a typical Hadoop MapReduce execution.
최근 클라우드 컴퓨팅 시장에 진출했거나 진출을 선언한 글로벌 IT 기업들을 살펴보면 이미 보유하고 있는 기반 기술들을 활용하거나 상호 협력을 통해 다양한 클라우드 서비스들을 제공함으로써 급격하게 성장하고 있는 클라우드 컴퓨팅 시장에서 자신들의 영역을 지속적으로 확장해 나가고 있다. 분산 파일 시스템은 데이터의 저장과 관리뿐만 아니라 상위 계층 서비스가 요구하는 충분한 성능과 안정성을 보장해주기 위한 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술 중의 하나이다. 본 고에서는 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 분산 파일 시스템들을 소개하고 현재 클라우드 컴퓨팅 시장에서 활용되고 있는 분산 파일 시스템의 동향을 살펴보고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.98-100
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2012
분산 파일시스템은 네트워크를 통해 여러 대의 서버들이 하나의 파일 시스템을 구성하여 높은 확장성과 고 가용성을 지원한다. 분산 파일 시스템에서는 신뢰성과 고성능이 중요하며 대부분의 분산 파일시스템은 이를 위해 데이터 복제에 의존한다. 그러나 이 방법은 저장 공간의 오버헤드를 증가시키는 단점을 가진다. 이 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 대표적인 분산 파일 시스템인 HDFS에 분산 RAID에서의 erasure code로 데이터 복제본을 대체하는 방법으로 가용성과 신뢰성을 유지하면서 저장 공간을 절약하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10c
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pp.448-450
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2003
P2P 환경의 파일 공유 서비스는 많은 사용자들에 의해 널리 이용됨으로써 거대한 분산 컴퓨팅 환경으로 이끌어 낸다. 이것은 기존의 파일 공유 서비스 이외에 프로세스 공유 측면에서도 좋은 환경을 제공할 수 있다. 이에 본 논문에서는 P2P의 파일 공유 서비스 사용 형태를 기반으로 프로세스 공유를 위한 협업시스템을 설계한다. 제시된 시스템은 P2P에서 발생가능한 Peer들간의 집중현상을 간접적으로 줄이고 다수의 Peef들 간의 분산된 컴퓨팅 능력을 제공함으로써 기존 파일 공유 환경에 효율적인 분산환경을 제공할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.07a
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pp.337-340
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2014
클라우드 시스템이 큰 이슈로 떠오르면서 그 기반이 되는 분산 파일 시스템에 관한 연구가 계속되고 있다. 최근 제안된 분산파일 시스템은 대부분 확장 가능하며 신뢰성이 있는 시스템으로 구성되어 있으며 내고장성(Fault tolerance)과 높은 가용성을 위해 데이터 복제 기법을 사용하며 하둡 분산 파일 시스템에서는 블락의 복제수를 기본3개로 지정한다. 그러나 이 정책은 복제수가 많아지면 많아질수록 가용성은 높아지지만 스토리지 또한 증가한다는 단점이 있다. 본 논문에선 이러한 문제점을 해결하기 위해 최소한의 블락 복제수와 복제된 블락을 효율적으로 배치하여 더 좋은 성능과 부하분산(Load Balancing)하기 위한 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.1417-1420
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2005
고속 네트워크로 연결된 대형 병렬 컴퓨터 및 클러스터 시스템의 사용이 증가되면서, 대용량 스토리지의 효율적인 활용을 위한 분산 및 병렬 파일 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 다수의 컴퓨터에 장착된 디스크 또는 스토리지를 네트워크로 연결하여 하나의 논리적이 파일 시스템으로 구성하는 분산 및 병렬 파일 시스템은 유휴 자원의 활용, bandwidth 및 throughput의 증대라는 장점으로 많은 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 대표적인 분산 및 병렬 파일 시스템을 대상으로 소규모 클러스터 시스템에서 성능 및 특징을 비교, 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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