파일 공유를 위한 방법으로 FTP, NFS나 최근 P2P기술 등이 많이 제안되었지만, 현재까진 아직 FTP를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 거의 기존 파일 전송 서비스 환경의 변경을 하지 않으면서도 고용량의 데이터를 보다 효율적으로 공유할 수 있는 방법으로써 Distributed File Server(DFS)방식을 제안한다. DFS의 특징은 기존 서버 클라이언트 방식의 FTP 환경을 변경하지 않고, 단지 다수의 서버들과 클라이언트 사이에 DFS를 설치함으로써 클라이언트에게 고용량 파일 저장 장소를 가진 FTP서버를 제공할 수 있다는 것이다. RedHat7.2 상에서 DFS 기능의 검증을 위한 프로토타입 구현을 통해 최근 대두되고 있는 고용량 데이터들로 인한 파일 시스템의 부족등의 문제점을 해결할 수 있음을 보였다.
최근 인터넷 사용자가 늘어나면서 클러스터링 기반의 대형 서버가 등장하게 되었고 또한 분산파일시스템(DFS)에 대한 관심이 커지게 되었다. 기존 분산파일 시스템들은 파일시스템 측면의 많은 기능들이 제공되고 뛰어난 성능을 발휘하지만 사용자 인터페이스 및 관리 측면에서 본다면 미흡한 점이 많다. 본 논문에서는 분산파일 시스템의 종류와 플랫폼에 상관없이, 사용하기 쉬운 DFS Management System을 설계하고 구축한다. 전체 시스템 구조를 파악 할 수 있도록 GUI 환경을 제공하며, 모듈화/계층화 구조로 설계하는데 기존 DFS와 연동하기 위한 하부 통신모듈이 포함된다. 본 논문에서는 Java기반으로 DFS Management System을 구축하였으며, Coda DFS가 설치된 클러스터링 서버와 연동하여 시험하였다.
분산 파일 시스템(DFS)은 분산 환경에서 장애와 사본에 대한 투명성을 보장하며 파일을 다수의 물리적인 컴퓨터 노드들에게 저장할 수 있는 메카니즘을 제공한다. 검색엔진, 그리드 컴퓨팅, 데이터 마이닝 어플리케이션등과 같이 많은 양의 데이터를 처리하는 어플리케이션들은 데이터 저장을 위한 백엔드 인프라 구조를 제공할 필요가 있다. 분산 파일 시스템은 이러한 저장 데이터 기반을 위한 주요 구성요소가 된다. 많은 프로젝트의 관심사가 되는 네트워크 컴퓨팅은 이와 같이 설계 및 구현된 분산파일 시스템을 갖추고 있으며, 다양한 아키텍처와 기능들을 시스템의 특성에 따라서 제공하고 있다. 이 논문에서는 대용량의 검색 지향적인 시스템에서 사용되는 SOFA 분산 파일 시스템, 메카니즘들과 성능들을 소개한다.
요즘 클라우드 컴퓨팅이 활성화됨에 따라 분산파일시스템의 요구가 증대되고 있지만 클라우드 컴퓨팅 환경에서 민감한 개인정보의 악용을 방지하는 분산파일시스템의 프레임은 아직 없다. 그래서 이 논문에서는 비밀분산 방법을 이용하여 분산파일시스템을 위한 안전한 쓰기/읽기 모델을 제시하였다. 이 모델은 비밀분산 방법을 사용하여 분산파일시스템의 기밀성뿐만 아니라 가용성도 보장한다. 또 제안한 방법으로 비밀 분산, 복구를 실행하였고 이를 대표적 암호화 알고리즘인 SEED 알고리즘에 의한 것과 비교를 함으로써 제시한 방법의 우수성을 보였다. 이와 더불어 이 방법이 하둡 분산파일시스템에 쉽게 이식될 수 있도록 하둡 분산파일시스템의 구조에 의존적이지 않은 쓰기/읽기 모델을 제안하였으며, 비밀분산모델의 성능측정방법으로 제안모델에 대한 이론적 평가를 실시하였다.
The trend keywords in ICT sector will be Big Data, Internet of Things, and Cloud Computing. The rear end to support those techniques requires a large-capacity storage technology of low-cost. Therefore, we proposed the prototype of low-cost and mass distributed storage system based on PC using open-source Ceph FS for SMB.
Usually, cloud storage systems are developed based on DFS (Distributed File System) for scalability and reliability reasons. DFSs are designed to improve throughput than IO response time, and therefore, they are appropriate for batch processing jobs. Recently, cloud storage systems have been used for update intensive applications such as OLTP and so on. However, in DFSs, in-place update operations are not carefully considered. Therefore, when updates are frequent, I/O performance of DFSs are degraded significantly. DFSs with RAID techniques have been proposed to improve their performance and reliability. Their performance degradation caused by frequent update operations can be more significant. In this paper, we propose an in-place update method for DFS RAID exploiting a differential logging technique. The proposed method reduces the I/O costs, network traffic and XOR operation costs for RAID. We demonstrate the efficiency of our proposed in-place update method through various experiments.
최근 많은 연구가 진행 중인 대부분의 클러스터 기반 분산파일시스템은 파일에 대한 읽기, 쓰기 작업으로부터 메타데이타의 처리를 분리했다는 특징을 가지고 있다. 즉 파일시스템에 기록된 파일에 대한 권한 정보, 파일의 실제 데이타가 저장된 저장소의 위치 정보, 파일시스템의 네임스페이스 유지 등 메타데이타와 관련된 정보 및 이를 처리하는 기능을 별도의 메타데이타 서버가 관리한다. 하지만 기존 시스템의 메타데이타 관리기법들은 데이타의 분산 관리 및 입출력 성능만 중점을 두고 설계되어 있어 파일시스템 확장에 따른 메타데이타 입출력 성능 및 확장성에서 한계를 나타내고 있는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 기반 분산파일시스템에서 보다 나은 성능과 확장성을 제공하는 수 있는 비공유 메타데이타 관리 기법을 제안한다. 먼저 본 논문에서는 새로운 메타데이터 분할 기법으로 사전식 분할 기법을 제안한다. 다음으로 제안하는 메타데이타 분할 기법을 지원하기 위한 부하 분산 기법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 메타데이타 관리 기법은 기존 메타데이타 관리기법과 비교하여 확장성 및 부하 분산에서 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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