• 정보보호학회지
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• 제33권5호
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• pp.5-10
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• 2023

디지털 시대에 클라우드 서비스가 급성장함에 따라 데이터 보호 및 보안에 대한 지속적인 관심이 요구되고 있다. 수많은 클라우드 서비스들의 필수 구성 요소인 인메모리 키-밸류 스토어 (Key-Value Store)는 데이터 컨텐츠 캐싱부터 공유 상태유지에 이르기까지 다양한 작업을 처리한다. 인메모리 KVS가 클라우드 서비스에서 차지하는 비중을 고려할 때 이러한 인메모리 KVS는 특히 신뢰할 수 없는 클라우드 서비스 제공자 혹은 외부 공격자로부터의 위협 시나리오에서 데이터 침해의 주요 대상이 된다. 본 논문에서는 인메모리 KVS와 관련된 설계, 구현 및 보안 위협 대응의 발전 동향과 최근 기술들을 소개한다.

• 정보과학회지
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• 제33권2호
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• pp.73-79
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• 2015

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권3호
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• pp.111-116
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• 2023

LSM 트리 기반 Key-Value 스토어의 컴팩션(compaction)에 의한 오버헤드를 최적화한 WiscKey 데이터베이스는 값은 별도의 파일에 저장하고, 데이터베이스에는 키와 값의 주소만을 저장한다. 값을 저장하는 과정에서 데이터 무결성을 보장하기 위해 매번 fsync 시스템 호출 함수를 사용한다. 기존의 수행된 연구에서 fsync 시스템 호출 함수를 호출하지 않고 데이터 저장 작업을 반복적으로 수행해 본 결과 총 작업 수행시간이 최대 5.8배까지 줄어들었다. 하지만 fsync 시스템 호출 함수를 사용하지 않을 경우 데이터베이스의 데이터 무결성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 WiscKey 데이터베이스에서 작업 수행 중 fsync 시스템 호출 함수의 오버헤드를 줄이기 위해 NVDIMM 캐싱 기법을 사용하여 데이터 무결성을 보장함과 동시에 WiscKey 데이터베이스의 성능을 향상시켰다.