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.
현재 중복 제거 기술은 클라이언트 기반 중복 제거 모델, 인라인(in-line) 중복 제거 모델 그리고 포스트 프로세스(post-process) 중복 제거 모델로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 클라이언트와 서버의 부하를 모니터링하여 시스템 부하에 따라 중복 제거의 핵심 작업을 동적으로 변경한다. 즉, 클라이언트가 유휴하고 서버의 자원 사용량이 높은 경우에는 클라이언트 기반 중복 제거 모델로 동작시키고, 클라이언트의 자원 사용량이 높고 서버가 유휴한(idle) 경우에는 인라인 중복 제거 모델로 동작시킨다. 그리고 전체 시스템이 과부하인 경우는 포스트 프로세스 모델로 동작하게 된다. 제안하는 방식에 대한 실험 결과 전체 시스템의 처리율이 높아지는 것을 확인하였다.
최근 클라우드 스토리지 사용이 급증함에 따라 스토리지의 효율적인 사용을 위한 데이터 중복제거 기술이 활용되고 있다. 그러나 외부 스토리지에 민감한 데이터를 저장할 경우 평문상태의 데이터는 기밀성 문제가 발생하기 때문에 중복처리를 통한 스토리지 효율성 제공뿐만 아니라 데이터 암호화를 통한 기밀성 보장이 필요하다. 최근, 스토리지의 절약뿐만 아니라 네트워크 대역폭의 효율적인 사용을 위해 클라이언트측 중복제거 기술이 주목을 받으면서 다양한 클라이언트측 중복제거 기술들이 제안되었지만 아직까지 안전성에 대한 문제가 남아있다. 본 논문에서는 암호화를 통해 데이터의 기밀성을 보장하고 소유권 증명을 이용해 데이터 접근제어를 제공하여 신뢰할 수 없는 서버와 악의적인 사용자로부터 프라이버시를 보존할 수 있는 안전한 클라이언트측 소스기반 중복제거 기술을 제안한다.
대량의 데이터를 효과적으로 저장하고 관리하기 위해서 클라우드 스토리지 시스템에서는 분산 파일 시스템 기술이 이용되고 있다. 그러나 데이터가 증가함에 따라 분산 파일 시스템을 이용함에도 스토리지 확장 비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 분산 파일 시스템의 스토리지 확장 비용을 줄이기 위해서 우리는 중복제거 파일 시스템을 적용한 분산 파일 시스템에서의 청크 배치 기법을 제안한다. 오픈 소스 기반의 분산 파일 시스템인 MooseFS 에 중복제거 파일 시스템인 lessfs 를 적용함으로써 스토리지의 가용공간을 늘릴 수 있으며, 이는 스토리지 확장 비용을 줄이는 효과를 가져온다. 또한, 동일한 청크는 같은 청크 서버에 배치 시킴으로써 중복제거 기회를 높인다. 실험을 통해서 제안 시스템의 중복제거량과 성능에 대해서 평가한다.
본 논문은 모델 분할 기법과 중복성 제거 기법을 통한 대용량 3차원 메쉬 모델의 고속 압축 기술에 관한 내용이다. 대용량 3차원 메쉬 모델의 비실시간 압축은 실시간 스트리밍 응용 시나리오에서 제약점으로 작용하고 있고, 본 논문에서는 인코딩 시간을 줄이기 위해 경량 메쉬 분할 방법을 통해 대용량 메쉬를 여러 개의 작은 메쉬로 분할하고, 각각의 분할된 메쉬를 병렬적으로 인코딩하여 처리 속도를 개선하였다. 또한, 메쉬 모델 내의 같은 기하학적 정보를 가진 중복된 정점들이 존재할 수 있으며, 중복된 정보를 제거하고 제거된 정점과 삼각형 표면 간의 연결 정보를 갱신하는 과정을 통해 메쉬 모델의 기하학적 정보를 유지하면서 압축 성능을 확보하였다.
전통적인 가상화 기술들은 하나의 물리 머신에서 서로 다른 운영체제들을 동작시키기 위해 여러 개의 가상 머신을 제공하고 있다. 이러한 가상화 기술들은 운영체제를 소스 수정없이, 혹은 약간의 수정만으로 물리 머신에서 동작하는 것과 동일한 방식으로 동작할 수 있도록 지원하기 때문에 호스트와 게스트 간의 깊은 시멘틱 갭을 발생시킨다. 이러한 시멘틱 갭은 여러 컴퓨팅 자원에 대한 공간 중복과 접근 중복의 중요한 원인이 되고, 이러한 자원 중복은 대규모 가상화 시스템의 확장성에 제약한다. 이러한 자원 중복을 제거하기 위해 컨텐츠 기반 페이지 공유 등 다양한 연구들이 진행되어 왔지만 운영체제 수정없이 지원하는 정책으로 인한 시멘틱 갭은 여전히 제안 기법들을 제한하게 된다. 이에 우리들은 운영체제의 자원 관리 부분을 수정하여 근본적인 시멘틱 갭을 제거함으로써 메모리와 스토리지의 공간 및 접근 중복성을 제거할 수 있는 파일시스템을 제안하였다. 그리고 실험을 통해 기존의 가상 블록 장치를 사용하는 파일시스템과 비교 및 평가하여 제안 시스템이 페이지 캐시 공유 및 스토리지 접근 중복 제거에 효과적임을 입증하였다.
중복 제거 기술(Deduplication)은 동일한 데이터에 대하여 중복 저장을 방지하는 기법으로 클라이언트(Client)와 클라우드 서버(Cloud Server) 간에 데이터를 저장하고 관리하는데 있어 효율성을 제공한다. 하지만 공개된 환경의 클라우드 서버에 데이터를 저장하고 관리하기 때문에, 클라이언트가 저장한 데이터에 대한 프라이버시 문제가 발생할 뿐만 아니라 데이터의 손실이 발생할 수도 있다. 최근 이러한 문제점들을 해결하기 위해 안전한 중복 제거 기술이 제안되었지만, 여전히 각각의 공격의 안전성에 대한 문제가 발생할 뿐만 아니라 비효율적이다. 본 논문에서는 2013년 Bellare 등이 제안한 기법의 키 서버(Key Server)와 질의-응답 메커니즘(Challenge-Response)을 이용하여 안전하고 효율적인 클라이언트 사이드 중복 제거 기술을 제안한다. 제안 기법은 클라이언트 사이드 중복 제거 기술에서 발생하는 다양한 공격에 대해 안전성을 제공하며, 크기가 큰 데이터를 업로드 하는 환경에서 높은 효율성을 제공한다.
가상화 기술은 하드웨어 위에서 여러 운영체제를 동작시키면서, 시스템의 활용률을 극대화 시키는 기술이므로 여러 분야에서 각광받고 있다. 가상화는 시스템 위험성 전파 등을 줄임으로써, 보안 노출을 막는 등 여러 장점들이 있다. 하지만, 게스트머신에서 하이퍼바이저로의 잦은 스위치는 가상화 성능을 떨어트린다. 또한, 다수의 가상머신에서 공유될 수 있는 페이지들에 대한 메모리 중복 문제도 존재한다. 우리는 가상화 환경에서 VMEXIT를 줄이고, 메모리를 절약할 수 있는 메모리 중복제거 기술을 제안하고, 이를 정성적으로 성능 평가를 진행하였다.
다양한 데이터 집중적인 응용 서비스의 증가로 인해 사용자 데이터가 급증하고 있으며 방대한 양의 데이터 저장 및 백업에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 기존 일반적 증분백업 기술들이 SAN 기반의 대용량 데이터 서비스 환경에 적합하지 않아 백업 시스템의 성능저하 문제가 심각하다. SANique Smart Vault 시스템은 이러한 요구사항을 만족하는 데이터 중복제거 기반의 고성능 백업 솔루션이다. 본 논문에서는 SANique Smart Vault 시스템의 개략적 시스템 구조에 대하여 설명하고 특히 백업대상 목록의 탐색과정을 개선한 저널링 기반의 델타 증분백업 기술 및 레코드 레벨의 데이터 중복제거 기능의 구현기술에 대하여 설명한다. 또한 제안된 무기한 증분백업 기능과 데이터 중복 제거 기능은 타 상용 시스템들과의 성능비교를 통해 백업 오버헤드 측면의 성능 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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