저장하는 데이터의 용량이 증가함에 따라 데이터들은 효율적으로 보관될 필요성이 증가하였다. 이에 따라, 데이터 용량을 줄이는 기술로 많은 서비스들이 데이터 중복 제거 기술을 사용한다. 본 연구에서는 일부 서비스의 데이터 중복 제거 기술을 분석하고, 데이터 중복 제거 기술의 발전 동향을 예측하고자한다.
이 논문에서는 DNA 분석단계 중 하나인 DNA 리드(Read)에 대한 중복제거 방법을 분산 병렬처리 기법을 적용하여 가속화하는 방법을 제안한다. 기존 제안된 중복제거 기법을 Spark을 기반으로 병렬처리 되도록 하는 접근방법을 취한다. 제안하는 기법은 실험을 통해서 기존 중복제거 기법과 비교하여 성능을 입증한다.
NGS 분석과정 중 증폭된 DNA 리드(Read)는 중복이 발생하여 이로 인해 다음 단계의 정확도 저하 등의 문제를 야기한다. 이 논문에서는 기존 DNA 리드 중복 제거 도구 중 하나인 Samblaster의 중복제거 알고리즘을 이용하여 분산 병렬 형태로 중복제거를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 중복제거 방법은 중복제거 전단계인 정렬단계애서 정렬된 리드에 대해 중복제거 키를 생성하고 이를 스트림으로 전달하여 중복제거를 수행한다.
대부분의 데이터 센터에서는 제한된 물리 자원을 효율적으로 사용하기 위해 가상화 기술을 이용하여 서버 통합을 시도하고 있다. 또한, 가상화 기술이 적용된 시스템에서는 가상머신 간의 중복된 내용의 페이지를 제거하기 위해 내용 기반의 페이지 공유 기법을 흔히 사용한다. 하지만, 기존의 메모리 공유기법의 경우 공유 가능한 페이지를 의미하는 힌트를 단순히 스택에 저장함으로써 해당 정보를 효율적으로 관리하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 가상화 시스템의 페이지 공유 기회를 향상시키기 위해 게스트에서 호스트로 전달된 힌트를 효율적으로 관리하기 위한 우선순위 큐 기반 힌트 관리 기법을 제안한다. 실험 결과를 보면 기존의 기법보다 제안기법이 효율적으로 힌트를 관리하여 공유 가능성이 낮은 힌트를 우선적으로 제거하는 것을 확인할 수 있다.
중복 제거 파일시스템은 저장 공간 절약의 이점이 있지만, 기존 완전 삭제 도구를 이용하는 경우 여전히 지워진 블록이 복원될 우려가 있다. 본 논문에서는 FUSE(Filesystem in USErspace)를 이용하여 개발된 오픈 소스 중복 제거 파일시스템인 LessFS를 바탕으로 완전 삭제 기법을 연구하였다. 먼저 중복 제거 파일시스템에서 지워진 데이터 블록을 복구하는 취약점을 보였으며, 데이터 블록과 함께 fingerprint DB영역을 고려한 완전 삭제 기법을 제안하고 구현하였다. 성능 측정 결과 완전 삭제에 필요한 시간은 완전 삭제가 적용되지 않은 경우에 비해 60~70배 가량으로 나타났으며, 이러한 작업 수행시간의 증가는 chunk의 증가로 인한 fingerprint DB 접근에 따른 오버헤드가 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 chunk 크기가 65,536바이트를 넘는 경우에는 기존 파일시스템의 완전 삭제 기법보다더 좋은 완전 삭제 성능을 보였다.
기존의 스토리지 기반 가상 데스크탑 시스템은 디스크에 입출력이 집중될 경우 성능이 저하되는 문제가 발생하였다. 따라서, 부트 스톰과 같이 여러 대의 가상 데스크탑이 동시에 부팅할 경우, 시스템의 성능이 급격히 저하되었다. 본 논문에서는 가상 데스크탑 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 메인 메모리 기반 가상 데스크탑 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 가상 데스크탑 이미지를 메인 메모리에 저장함으로써 전체 시스템의 성능을 향상시키고, 중복 제거 기술을 적용하여 용량이 많은 가상 데스크탑 이미지를 한정된 크기의 메인 메모리에 저장하였다. 본 시스템의 구현 및 실험을 통하여 가상 데스크탑을 동시 부팅할 때, 스토리지 기반 가상 데스크탑 보다 부팅 속도가 4배 빠름을 확인하였다.
네트워크 및 정보통신기기가 발전함에 따라 웹이 우리 일상에 미치는 영향력은 점점 더 증가하고 있다. 또한 웹 공간에서 생성되는 정보도 각 시대를 반영하는 중요한 기록물로서 그 중요성이 나날이 커지고 있다. 이에 따라 웹 정보들을 아카이빙 할 수 있는 표준화된 방법이 요구되고 있으며, 그중 한 가지가 자동화된 수집도구를 사용하여 주기적으로 수집하는 스냅샷 전략이다. 하지만 스냅샷 전략은 주기적으로 웹 콘텐츠를 수집하기 때문에 동일한 웹 콘텐츠가 중복 수집되는 문제가 있다. 또한 웹 환경에서 구현되는 복잡한 기술로 인하여 의미 없는 웹 콘텐츠가 수집될 가능성도 배제할 수 없는 실정이다. 본 논문에서는 공공기관 홈페이지 웹 콘텐츠를 스냅샷 전략으로 수집한 사례 분석을 통해서 원격 수집할 때 발생할 수 있는 콘텐츠 중복 문제들을 살펴보고, 기술 측면에 해결책을 제시하고자 한다.
스마트폰의 어플리케이션은 어플리케이션 생태계의 발전에 따라 그 수가 많아지고, 업데이트 또한 잦아졌다. 어플리케이션의 업데이트는 낸드 플래시 메모리에 이전 버전을 삭제하고, 새로운 버전의 어플리케이션에 대한 쓰기 명령을 내린다. 따라서 사용자는 낸드 플래시 메모리에서의 상대적으로 느린 쓰기 명령에 의해 스마트폰의 성능의 저하를 느끼고 낸드 플래시 메모리는 반복되는 지우기/쓰기 동작에 의해 수명이 단축된다. 본 논문에서는 업데이트 되는 스마트폰 어플리케이션 데이터가 이전 버전과 큰 차이가 없다는 것에 착안하여 데이터 중복제거를 통해 업데이트 성능을 향상시키고 낸드 플래시 메모리의 수명을 향상시키는 기법을 제안하고 있으며, 실험을 통해서 어플리케이션들에 대한 중복 제거율을 관찰하였다.
서버가상화는 제한된 컴퓨팅 자원을 이용하여 다수의 운영체제를 가동시키는 기술이다. 한정된 컴퓨팅 자원을 이용하는 가상화 기술은 메모리 공간 부족이라는 문제를 야기했다. 이를 해결하기 위한 메모리 중복제거 기술들이 소개되고 있다. 그러나 많은 논문들 호스트와 가상 머신간의 메모리 사용 정보 부족으로 인해 많은 오버헤드를 가지고 메모리 중복제거 기술을 제공하고 있다. 본 논문은 메모리 공유 비중이 가장 큰 가상 머신의 페이지 캐시 정보를 제공하는 파일 시스템을 기반으로 페이지 스캐닝을 통한 효율적인 메모리 중복제거 기법을 제안한다.
기존의 타깃(target) 기반 중복제거 시스템은 저장된 모든 파일에 대하여 각각 중복 제거를 수행한다. 이러한 중복제거 시스템의 문제점은 파일의 크기가 작고 파일의 개수가 많아지는 경우에 해시 값을 구하는 시간과 메타 데이터를 유지하는데 오버헤드가 증가한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 논리 파티션을 이용하여 개별 파일들을 묶어서 중복 제거를 수행하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험 결과 논리 파티션의 용량이 50% 이상일 때 기존 중복제거 기법에 비해서 중복 제거 비율 및 시간적인 측면에서 더 효율적임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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