대용량의 테이블을 수평적으로 분할하여 서로 다른 데이터베이스에 저장함으로써 데이터를 분산 저장하고 처리할 수 있는 방법을 샤딩이라 한다. 샤딩된 데이터에 대한 집계 또는 분석 함수를 적용하여 전체 결과를 얻기 위해서는 여러 곳으로 분산된 데이터에 대한 지역 결과를 통합하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 오픈 소스 DBMS의 하나인 큐브리드(CUBRID)의 샤딩 기술을 이용하여 분산된 부분 집계함수를 통합 처리하는 모듈을 설계하고 구현하는 방법에 대해 소개한다. 이 통합 모듈을 통해 여러 곳으로 샤딩된 데이터에 대하여 집계 및 분석 함수를 이용한 분석이 가능하도록 하였고, 단일 데이터베이스를 사용한 분석 성능과의 비교를 통해 샤드 분산 데이터베이스를 사용한 집계 계산이 효율적임을 보인다.
화산분출물 중에서 균질한 화학조성을 가지는 화산유리는 제4기 지형 발달순서 및 지층연대에 많이 사용된다. 비정질 화산유리는 실험실에서 세척, 분리, 감정의 과정을 걸쳐 시료로부터 분리되어 분석된다. 그러나 일련의 과정들 속에서 오류가 발생할 수 있고, 오류로부터 층서대비 및 연대측정에 오차를 발생시킬 수 있으므로 화산유리 연구의 오차 범위를 줄이기 위해, 간단하며 정확한 화산유리 세척, 분리, 감정과정의 이해가 필요하다. 여기에서는 테프라를 통한 정확한 실험을 하기 위해 필요한 올바른 절차에 대해 제안을 해본다.
최근 SNS의 발전으로 인해 데이터의 양이 급격히 증가하였으며, 이에 따라 빅데이터 처리를 위한 분산 DBMS 기반 질의 처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해 CUBRID는 CUBRID Shard 서비스를 통해 데이터베이스를 shard 단위로 수평 분할하여 각기 다른 물리 노드에 데이터를 분산 저장하도록 지원한다. 그러나 CUBRID Shard는 shard간 데이터가 독립적으로 관리되기 때문에 세타 조인 및 중첩 질의와 같이 다수 서버에서의 테이블 참조가 필요한 질의는 처리가 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 분산 CUBRID 상에서 세타 조인 및 중첩 SQL를 지원하는 질의 재구성 기법을 제안한다.
본 논문에서는 SDN (Software Defined Networking) 오픈소스 프레임워크인 오픈데이라이트(ODL, OpenDaylight) 컨트롤러 클러스터 환경에서 클러스터의 구조를 분석하며 고가용성(High availability)을 지원하는 컨트롤러 클러스터의 동작 방식을 다룬다. 또한 Raft 알고리즘의 리더 선정(Leader Election) 과정을 분석하고 효율적인 시스템 운용을 위한 Leader Election 과정의 개선 방안을 제안한다. 이와 함께 샤드(Shard) 리더와 샤드 팔로어의 성능차이를 제시하고, 기존과 제안 방식의 컨트롤러 클러스터의 성능을 비교 분석한다. 실험의 결과에 따르면 리더의 성능은 팔로어의 성능보다 좋으며 하나의 컨트롤러로 요청이 집중되어 전달될 때보다 분산된 컨트롤러로 요청이 전달될 때의 성능이 더 좋다. 따라서 제안 기법을 통하여 컨트롤러로의 요청을 분산함으로써 성능을 높일 수 있다.
Kim, Hyeong-Il;Yang, HyeonSik;Yoon, Min;Chang, Jae-Woo
Journal of Information Processing Systems
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제13권3호
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pp.518-532
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2017
Due to the rapid growth of the amount of data, research on bigdata processing has been highlighted. For bigdata processing, CUBRID Shard is able to support query processing in parallel way by dividing the database into a number of CUBRID servers. However, CUBRID Shard can answer a user's query only when the query is required to gain accesses to a single CUBRID server, instead of multiple ones. To solve the problem, in this paper we propose a CUBRID based distributed parallel query processing system that can answer a user's query in parallel and distributed manner. Finally, through the performance evaluation, we show that our proposed system provides 2-3 times better performance on query processing time than the existing CUBRID Shard.
경상북도 포항시 장기지역의 제3기 장기분지에는 제 3기 장기층군의 상부현무암질응회암이 넓게 분포하고 있으며, 그 가운데에 연일현무암이 단속적으로 산출되고 있다. 본 연구의 목적은 이들 현무암질암의 산상과 암상의 조사를 통하여 그 형성과정을 밝히는데 있다. 야외조사 결과 본역의 현무암질암은 다음과 같이 크게 4가지 특징적인 암상으로 구분된다: (1) sideromelane shard hyaloclastite, (2) pillow breccia, (3) entablature-jointed basalt, 그리고 (4) in situ breccia. 본역에서 관찰되는 현무암질암의 여러 특징에 의하면 장기지역의 장기분지에 분포하는 상부현무암질응회암은 hyaloclastite에 해당하며. 현무암질 용암의 수저분출 후 일어난 비폭발성 급랭 파쇄작용에 의해서 형성된 것으로 추론된다.
블록체인의 확장성 문제를 해결하기 위한 이더리움 샤드 시스템은 부하 균형 문제가 존재하며 이는 그래프 분할 문제로 모델링된다. 본 논문에서는 게임 이론의 협상 해법을 사용하여 이더리움 샤드 시스템의 상반된 효용에 대한 협상이 가능한 적응적 온라인 가중그래프 분할 알고리즘을 제안한다. 게임 이론의 협상 해법은 상반된 효용의 협상점을 공정하게 결정할 수 있는 공리적 해법이다. 제안 알고리즘은 기존 온라인 그래프 분할 알고리즘을 가중그래프에 적용할 수 있도록 개선하였으며 대표적인 교섭 해법인 내쉬 협상 해법을 확장한 확장 내쉬 협상 해법을 사용하여 이더리움 시스템 상황을 고려한 설계를 통해 효과적으로 부하 균형을 수행하였다. 실험 결과, 대표적인 온라인, 오프라인 그래프 분할 알고리즘에 비해 최대 37% 우수한 성능을 보였다.
최근 SNS의 발전으로 인해 정보의 양이 급격히 증가하였으며, 이에 따라 빅데이터 처리를 위한 NoSQL에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 NoSQL은 데이터베이스의 ACID 조건을 만족하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 RDBMS를 기반으로 빅데이터 처리를 수행하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위한 대표적인 기법인 CUBRID Shard는 데이터베이스를 Shard 단위로 수평 분할하여 각기 다른 물리 노드에 데이터를 분산 저장한다. 그러나 해당 기법은 한 클라이언트의 질의가 다수의 서버에서 실행되어야 하는 경우를 에는 질의를 처리하지 못하는 단점을 보인다. 따라서 본 논문에서는 병렬 질의 처리를 지원하는 CUBRID 기반 분산 미들웨어를 제안한다.
일부분만 편으로 발굴된 도자기의 경우 원형의 형태를 유추하기 어려워 복원에 한계가 있다. 수작업 방식에 한계가 있는 경우, 디지털 기술을 통해 복원이 이루어지고 있는데, 도자기의 원형을 추정하고 복원의 방향성을 설정한다. 본 연구에서는 디지털 기술에 대한 정보를 획득하고, 활용 가능성을 확인하기 위해 백자연적 편을 대상으로 디지털 복원을 진행하였다. 결과, 문양과 색상 정보가 입혀진 3차원 데이터를 획득하였으며 하나의 편을 통해 원형의 모습을 확인하였다. 이러한 기술은 유물과의 최소한의 접촉으로 손상 가능성을 최소화할 수 있다. 디지털 기술은 추정복원으로 왜곡의 위험성이 항상 존재하며 사용자의 숙련도에 따라 결과물의 차이가 나타나므로 주의가 필요하지만, 도면화 작업 등 활용 가능성이 뛰어날 것으로 판단된다.
본 논문에서는 최근 많은 관심과 집중을 받고 있는 SDN 분야 오픈 소스 프레임워크인 오픈데이라이트 컨트롤러를 중심으로 컨트롤러 클러스터 구조 및 동작방식에 대하여 분석한다. 오픈데이라이트 컨트롤러 클러스터에서는 컨트롤러 간 데이터 스토어의 동기화를 위하여 분산 샤드 구조 및 샤드 리더 선정을 위한 Raft 알고리즘을 적용하고 있다. 성능 분석에서는 컨트롤러 클러스터 크기, 샤드 역할, 샤드 정책에 따른 CRUD, Routed RPC 지연시간 및 리더 재선정 지연시간 등을 분석함으로써, 오픈데이라이트 컨트롤러 클러스터 운영 시의 최적 운영 방안을 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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