회복기법은 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위해 매우 중요하게 고려되고 있다. 일반적으로 데이터베이스 클러스터의 회복기법은 노드의 오류가 발생한 경우 로컬 로그와는 별도로 클러스터 로그를 생성하며, 이를 기반으로 해당 노드에서의 회복과정을 수행한다. 그러나, 기존의 기법은 하나의 레코드를 위해 다수의 갱신정보를 유지함으로써 클러스터 로그의 크기가 증가되고, 전송비용이 증가된다. 이는 회복노드에서 하나의 레코드에 대해 털러 번의 불필요한 연산을 실행하여 회복시간이 증가되고, 전체적인 시스템의 부하를 증가시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 확장성 해싱 기반의 로그를 이용한 회복기법을 제안한다. 제안기법에서의 클러스터 로그는 레코드 키값을 이용한 확장성 해싱을 기반으로 레코드의 변경사항과 실제 데이터를 가리키는 포인터 정보로 구성된다. 확장성 해싱 기반의 클러스터 로그는 크기와 전송비용이 감소하며, 회복노드는 하나의 레코드에 대해 한번의 갱신연산만 실행하므로 빠른 회복이 가능하다. 따라서 제안 기법은 확장성 해싱 기반의 클러스터 로그를 이용하여 효율적인 회복처리를 수행하며, 시스템의 가용성을 향상시킨다.
무선 인터넷 프록시 서버 클러스터는 성능 및 저장 공간의 확장성이 보장되어야 한다. 일반적으로 사용되는 RR 스케줄링의 경우 성능의 확장성은 보장되지만, 요청 URL 데이터의 중복 저장으로 인해 저장 공간의 확장성이 없는 단점을 가진다. 또한 저장 공간의 확장성을 위해 많이 사용되는 해싱 스케줄링의 경우, 요청 URL이 캐시 서버에 고정되어 있어 사용자의 요청 패턴 혹은 Hot-Spot 시에 성능의 확장성이 없는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장하는 새로운 동적 해싱 기법을 제안한다. 제안된 동적 해싱 기법은 캐시 서버의 부하 상태에 따라 요청 URL을 캐시 서버들 사이로 이동함으로써 사용자의 요청 패턴 혹은 Hot-Spot 시에 성능의 확장성을 보장한다. 제안된 방법은 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법에 비해 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장함을 확인하였다.
대용량 무선 인터넷 프록시 캐시 서버 클러스터에서는 성능 및 저장 공간의 확장성이 중요하게 되었다. 여기에서 성능의 확장성은 캐시 서버를 추가함에 따라 클러스터 성능이 선형적으로 증가함을 의미하고 저장 공간의 확장성은 캐시 데이터가 서버들에게 분할 저장되어 있어서 캐시 서버의 수에 상관없이 캐시 데이터를 저장하는 클러스터안의 공간의 합은 일정함을 의미한다. 대용량 서버 클러스터에서 많이 사용되는 라운드로빈 기반 부하분산 방법은 성능의 확장성은 보장되지만, 요청 URL 데이터가 모든 서버에 저장되어야 하므로 저장 공간의 확장성이 없는 단점을 가진다. 해싱기반 부하분산 방법은 모든 요청 URL 데이터가 서버들에 분할 저장되어 있어서 저장 공간의 확장성을 가진다. 그러나 그 방법은 사용자의 요청 패턴 불균형 또는 특정서버로의 요청 집중(Hot-Spot) 시에 성능 확장성이 없다. 본 논문에서는 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장하는 새로운 동적 해싱 부하분산기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 주기적으로 과부하 상태의 캐시 서버에 할당된 요청들을 찾아서 다른 캐시서버로 동적으로 재할당한다. 제안된 방법을 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법과는 달리 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장함을 확인하였다.
최근 인터넷의 폭발적인 성장과 인기로 인하여 인터넷을 통한 정보 교환이 극적으로 증가하고 있다. 또한 XML은 인터넷상에서 데이터를 교환하기 위한 표준인 동시에 중요한 수단이 되고 있다. 따라서 XML 문서를 검색하는데 있어서, 경로-지향 질의에 대한 평가 속도를 개선하는 문제는 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 문서 데이터베이스에서 경로-지향 질의의 검색 성능을 개선하기 위한 새로운 인덱싱 방법을 제안하다. 새로운 인덱싱 방법에서는 경로-지향 질의를 효과적으로 수행하기 위해 단축-경로 파일을 생성하고 그것의 해시 코드 값을 인덱스 키로 사용한다. 또한 검색 평가 속도를 촉진시키기 위하여 단축-경로 파일을 확장성 해싱 기법과 결합하는 것으로 검색질의의 평가속도를 가속화하였다.
최근에 활발히 연구되고 있는 지리 정보 시스템 등은 2차원 이상의 공간 속성을 갖는 공간 객체들로 구성되며 데이터 양이 매우 방대하여 효율적인 공간 색인 기법이 요구되고 있다. 그러나, 기존의 공간 색인 기법들은 공간 객체의 크기와 밀도 차이, 공간 연산의 종류에 따라 각각 큰 성능차를 보이며 때로는 이용이 불가능한 경우도 있다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해서는 공간 객체의 크기와 밀도 차이에 독립적인 하나의 색인 구조로 다양한 공간 연산들을 효율적으로 지원할 수 있는 공간 색인 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결할 수 있는 새로운 공간 색인 기법인 공간 해싱(spatial hashing)을 제안하고 관련연산들을 정의하였다. 공간 해싱은 각 객체의 영역을 MBR로 단순화하고 그 MBR의 좌상점(Left-Top point)와 우하점(Right-Bottom point) 만을 이용해 객체의 영역 정보와 위치 정보를 확장성 해싱을 이용하여 유지하는 색인 기법이다.
최근 개발되고 있는 SAN 기반 리눅스 클러스터 파일 시스템들은 중앙에 파일 서버 없이 디스크를 공유하는 클라이언트들이 화이버 채널을 통하여 마치 파일 서버처럼 디스크에 자유롭게 접근할 수 있으므로, 유용성, 부하의 균형, 확장성 등에서 장점을 가진다. 본 논문에서는 ETRI에서 개발중인 SAN 기반 리눅스 클러스터 파일 시스템인 SANtopia를 위해 설계된 새로운 mode의 구조와 이 inode의 구조를 기반으로 확장 해싱(Extendible Hashing)을 이용한 새로운 디렉토리 구조의 설계에 대하여 기술하고,성능 평가를 통하여 제안된 방법의 우수성을 보인다.
지문 인식(identification)은 사용자 등록 과정과 사용자 인식 과정으로 수행된다. 사용자 등록 과정은 데이터베이스에 사용자의 지문 정보를 저장하는 과정이고 인식 과정은 입력된 사용자의 지문정보에 대하여 유사한 후보자 목륵을 작성하는 과정이다. 지문 인식은 데이터베이스에 저장된 사용자 지문 정보를 전체적으로 검색할 경우 오랜 수행 시간이 요구되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 기하학적 해싱(geometric hashing) 알고리즘을 이용하여 지문 인식을 수행하며 지문 인식을 병렬적으로 처리하기 위해 데이터베이스의 구조를 k 비트-레벨 표현으로 나타내었다. 또한, 실시간으로 지문 인식을 처리하기 위해 지문 인식을 위한 전용 하드웨어를 설계하였다. 설계된 하드웨어는 등록자 수의 증가에 따른 우수한 확장성을 보이며 병렬적으로 처리되므로 고속 실시간 처리가 가능하다.
최근 전자상거래시스템을 비롯하여 대용량 데이터의 저장과 검색을 요구하는 정보시스템들이 광범위하게 활용되고 있다. 이에 맞추어 클라이언트가 메타데이터를 직접 관리하며 데이터에 접근할 수 있는 SAN 환경의 리눅스클러스터 파일시스템이 연구되고 있으며, 파일의 빠른 검색을 위해 확장 해시 기반의 세미플랫 디렉토리 구조가 제안되었다[1]. 본 연구에서는 리눅스 환경에서 확장 해시 기반의 세미플랫 디렉토리를 설계 및 구현하였으며, 구현된 시스템의 실용성을 평가하기 위하여 B+ 트리 기반의 디렉토리 구조를 함께 구현하여 성능을 비교하였다. 디렉토리의 성능을 비교 분석한 결과, 파일의 삽입, 삭제, 검색 성능에서는 확장 해싱 기반의 디렉토리가 우수하였으나, 전체 파일의 목록을 정렬하는 데는 B+ 트리 기반의 디렉토리가 더 우수한 성능을 보였다.
캐시 서버 클러스터에서의 캐싱은 인터넷 트래픽 및 웹 유저의 요청 및 응답 시간을 줄여주는 효과를 가진다. 이때, 캐시의 히트율(Hit ratio)을 증가시키는 한 가지 방법은 해시 함수를 이용하여 캐시가 협동성(Cooperative Caching)을 가지도록 하는 것이다. 캐시가 협동성을 가진다는 것은 캐시 서버 수와 무관하게 캐시 메모리 전체 크기를 일정하게 할 수 있다는 것을 의미한다. 반면에 캐시가 협동성을 가지지 않는다면 각 캐시 서버가 모든 캐시 데이터를 가져야 하므로 캐시 메모리 전체 크기가 캐시 서버 수에 비례하여 증가한다. 해싱을 이용한 방법의 문제점은 해시의 특성으로 인해 클라이언트의 요청이 일부 캐시 서버로 집중되고 전체 캐시 서버 클러스터의 성능이 일부 캐시 서버에 종속된다는 점이다. 이에 본 논문에서는 동적 서버 정보를 이용하여 클라이언트의 요청을 일부 캐시 서버가 아닌 전체 캐시 서버에 균일하게 분포시키는 방법을 제안한다. 16대의 컴퓨터를 이용하여 실험을 수행하였고 실험 결과는 기존 방법에 비해 클라이언트의 요청을 캐시 서버들 사이로 균일하게 분포시키고 이에 따라 전체 캐시 서버 클러스터의 성능이 향상됨을 확인하였다.
무선 인터넷 프록시 서버 클러스터링에서 저장공간을 최소화하기 위해서는 URL 해싱기법을 가진 Layer 7 부하분산기가 필요하다. 서버 클러스터 앞단에 위치한 Layer 4 부하분산기는 TCP 또는 UDP와 같은 트랜스포트 계층에서 컨텐츠 내용을 확인하지 않고 사용자 요청들을 똑같은 컨텐츠를 가진 서버들에게 분배한다. 서버 클러스터 앞단에 위치한 Layer 7 부하분산기는 응용계층에서 사용자 요청을 분석하여 요청 컨텐츠 유형에 따라 해당되는 서버들에게 분배한다. Layer 7 부하분산기를 이용하면 서버들이 배타적으로 각기 다른 컨텐츠를 가지게 할 수 있어서 서버들 저장공간을 최소화할 수 있으며 전체 클러스터 성능을 향상할 수 있다. 그러나 Layer 7 부하분산기는 응용계층에서 사용자 요청을 분석하는데 요구되는 큰 처리 부담으로 인해 Layer 4 부하분산기와 다르게 확장성이 제한된다. 본 논문에서는 그 확장성 제한을 극복하기 위해서 분산형 Layer 7 부하분산기를 제안한다. 종래의 방법에서는 한 대의 Layer 7 부하분산기 를 사용하는데 본 논문에서 제안한 방법에서는 서버 클러스터 앞에 한 대의 Layer 4 부하분산기를 설치하고 서버들에게 Layer 7 부하분산기들을 각각 설치한다. 클러스터 기반의 무선 인터넷 프록시 서버에서 종래의 방법을 리눅스기반의 Layer 7 부하분산기인 KTCPVS를 이용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안한 방법에서는 리눅스기반의 Layer 4 부하분산기인 IPVS를 사용하고 각 서버들에게 Layer 7 부하분산기인 KTCPVS를 설치하여 같이 동작하게 구현하였다. 실험은 16대의 컴퓨터를 사용하여 수행되었고, 실험 결과에 의하면 제안 방법이 종래 방법에 비해 서버 대수가 증가함에 따라 확장성 및 높은 성능 향상률을 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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