• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.347-349
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• 2014

데이터의 폭발적인 증가로 우리는 빅데이터 시대를 맞이하게 되었다. 빅데이터의 파일 시스템 내에는 아주 큰 트리구조로 이루어진 디렉토리와 파일이 무수히 존재한다. 이 커다란 트리구조에서 사용자가 요청하는 디렉토리와 파일을 탐색하는 것은 매우 어려운 작업이다. 이에 우리는 카운팅 블룸필터를 이용한 디렉토리 탐색 기법을 제시한다. SDP(SSD-based Directory Parsing)는 최근 또는 자주 액세스한 디렉토리와 파일의 메타데이터를 보관하는 SSD 기반의 캐시이다. 대규모 파일 시스템에서 사용자가 파일을 요청했을 때 파일 시스템은 저장 장치에 메타데이터를 검색하기 위해 여러 번 액세스한다. 이러한 비효율적인 SSD에 대한 액세스를 방지하기 위해 카운팅 블룸필터를 이용하여 메타데이터를 빠르고 효율적으로 검색하는 기법을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1344-1356
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• 2009

DDS(Data Distribution Service)는 데이터 중심의 통신 기술로서 DDS 디스커버리(discovery) 기법을 이용하여 각 데이터(토픽: Topic)에 대한 참여자의 위치정보 자동설정을 통해 참여자의 동적 플러그 앤 플레이를 지원하는 효율적인 통신 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 기존 DDS 디스커버리 기법들의 성능 및 문제점들을 비교 및 분석하여 대규모 분산시스템에 적합한 계층적 구조 기반의 DDS 디스커버리 기법(SPDP-TBF)을 제안한다. 제안하는 SPDP-TBF 기법은 등록/검색을 담당하는 별도의 계층별 관리자들을 두어 연관된 참여자들만의 주기적인 디스커버리를 수행함으로써 참여자 정보를 관계된 참여자에게만 전송하여 메시지 전송의 효율성을 높이며, 나아가 계층별 관리자 노드를 통해 계층적 디스커버리를 수행함으로써 대규모 분산시스템에도 적용할 수 있는 높은 확장성을 제공할 수 있다.