This paper overviews the design of SANique$^{TM}$ -a shred file system for Linux cluster based on SAN environment. SANique$^{TM}$ has the capability of transferring user data from network-attached SAN disks to client applcations directly without the control of centralized file server system. The paper also presents the characteristics of each SANique$^{TM}$ subsystem: CFM(Cluster File Manager), CVM(Cluster Volume Manager), CLM(Cluster Lock Manager), CBM(Cluster Buffer Manager) and CRM(Cluster Recovery Manager). Under the SANique$^{TM}$ design layout, then, the syndrome of '||'&'||'quot;split-brain'||'&'||'quot; in shared file system environments is described and defined. The work first generalizes and illustrates possible situations in each of which a shared file system environment may split into two or more pieces of separate brain. Finally, the work describes the SANique$^{TM}$ approach to the given "split-brain"problem using SAN disk named "split-brain" and develops the overall recovery procedure of shared file systems.
As the dependency to network system and demands of efficient storage systems rapidly grows in every networking filed, the current trends initiated by explosive networked data grow due to the wide-spread of internet multimedia data and internet requires a paradigm shift from computing-centric to data-centric in storage systems. Furthermore, the new environment of file systems such as SAN(Storage Area Network) is adopted to the existing storage paradigm for providing high availability and efficient data access. We describe the design issues and system components of $SANique^{TM}$, which is the cluster file system based on SAN environment. We, especially, present the comparative results of performance analysis for the intensive I/O test by using the DBMSs that are operated at the top of cluster file system $SANique^{TM}$, EXT3 and NFS respectively.
본 논문은 저장장치 전용 네트워크인 SAN 상에서 운영되는 공유 파일 시스템 $SANique^{TM}$의 성능평가에 대한 분석내용을 기술하고 이를 통해 독립적 파일 시스템인 EXT3와 비교 분석한다. 성능평가를 위해 클러스터 파일 시스템 위에 오라클 10g 데이터베이스 시스템을 설치하고 ESQL/C 데이터베이스 응용 프로그램을 제작하여 집중적인 입출력 스트레스 테스트를 수행하였다. 다양한 성능평가 결과 비교를 위해 클러스터 파일 시스템 구조, 독립 파일 시스템 구조, 클러스터 및 독립 파일 시스템의 공용으로 사용하는 구조에서 각각 성능평가를 수행하고 그 결과를 분석하였다. 본 논문의 다양한 성능평가 결과를 통해 집중적인 입출력 테스트에서 클러스터 파일 시스템 $SANique^{TM}$이 독립 파일 시스템에 비해 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
This study proposes a method to manipulate fragmentation of disks by arbitrarily allocating and releasing the status of a disk cluster in the NTFS file system. This method allows experiments to be performed in several studies related to fragmentation problems on disk cluster. Typical applicable research examples include testing the performance of disk defragmentation tools according to the state of fragmentation, establishing an experimental environment for fragmented file carving methods for digital forensics, setting up cluster fragmentation for testing the robustness of data hiding methods within directory indexes, and testing the file system's disk allocation methods according to the various version of Windows. This method suggests how a single file occupies a cluster and presents an algorithm with a flowchart. It raises three tricky problems to solve the method, and we propose solutions to the problems. Experiments for allocating the disk cluster to be fragmented to the maximum extent possible, it then performs a disk defragmentation experiment to prove the proposed method is effective.
고속 네트워크로 연결된 병렬 컴퓨터 및 클러스터 시스템의 응용 분야가 다양화되고 사용자가 증가함에 따라 분산 및 병렬 파일 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 복잡한 네트워크로 구성된 클러스터 시스템을 보다 효율적으로 사용하기 위해서 분산 및 병렬 파일 시스템의 성능을 최적화하려는 많은 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 소규모 클러스터 시스템에서 널리 사용되고 있는 파일 시스템인 PVFS(Parallel Virtual File System)의 성능을 분석하고, 주어진 네트워크 환경에 따라 성능을 최적화할 수 있는 방법인 FlowBuffer의 따른 변화에 PVFS의 성능을 비교 분석하였다.
본 연구에서는 소규모 서버로 사용될 수 있는 Workstation Cluster환경에서 전통 적인 디스크들을 디스크 배열 처럼 사용할 수 잇는 병행 화일시스템(S-CFS)을 설계 하고 구현하였다. S-CFS는 범용의 UNIX 운영체제를 기반으로 구현되어서 융통성과 이식 성이 높으며 별도의 입출력 노드가 불필요하므로 시스템 자원을 효율적으로 사용한다. 성능 분석 결과에 위하며, 소규모 서버에서 디스크의 수가 충분 할 경우, 트랜잭션 처리 에서 병행 화일시스템의 성능은 CPU 계산 능력에 의하여제한받는 것으로 나타났으며 대용량 데이타 입출력에서는 성능이 버퍼 간의 데이타 복사시간에 의하여 제한받는 것으로 나다.Workstation Cluster 에서 구현된 병행 화일시스템은 8개의 디스크에서 트랜잭션 처리의 경우에는초당 388 트랜잭션의 처리율을 보였으며, 대용량 데이타의 경우에는 15.8 MBytes/sec 의 대역표을 보였다. 그리고 사용자가 병행 화일시스템의 병렬성을 제어할 수 있도록 설계함으로써 고속 입출력을 요구하는 사용자의 처리율을 높일 수 있도록 하였다.
클러스터 파일 시스템에서 가용성 지원을 위해 파일 복제 방법과 패리티 서버 방식이 사용되어 왔으나, 공간과 시간적 비용이 매우 크고 대량 장애 상황에 적절히 대처하지 못하는 문제가 있다. 따라서 시간적 지역성이 높은 중요한 파일에 대해서만 복제를 하거나 패리티를 생성하게 하여 효율적으로 데이터의 고가용성을 지원하는 HA-PVFS 파일 시스템을 제안한다. 이 파일 시스템에서는 동적으로 주어지는 파일 접근 빈도를 적응적으로 추정해 내기 위하여, 제한적인 정보를 통해 실제 접근 패턴을 정확히 판단하는 알고리즘을 사용하고, 성능 저하를 최소화하기 위해 지연 업데이트 방식과 릴레이식 복제를 사용한다.
본 논문은 저장 장치 전용 네트워크인 SAN에 직접 연결된 저장장치들을 특정한 서버의 도움 없이 접근할수 있는 클러스터 파일시스템 $\textrm{SANique}^{TM}$의 설계 방법을 기술하며, 특히 회복 관리 기의 기능 및 특징을 설명 하고, 이를 위한 시스템 구성요소 및 오류 탐지 절차를 기술한다. 또한 클러스터 내의 오류 발생 상황 중에서 탐지하기 어려운 분할 그룹 문제를 정의하고 이 문제를 해결하기 위하여 $\textrm{SANique}^{TM}$ 회복 관리기에서 사용한 공유 디스크를 활용한 오류 탐지 및 회복 방법을 제안한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.178-192
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2021
File system forensics typically focus on the contents or timestamps of a file, and it is common to work around file/directory centers. But to recover a deleted file on the disk or use a carving technique to find and connect partial missing content, the evidence must be analyzed using cluster-centered analysis. Forensics tools such as EnCase, TSK, and X-ways, provide a basic ability to get information about disk clusters, but these are not the core functions of the tools. Alternatively, Sysinternals' DiskView tool provides a more intuitive visualization function, which makes it easier to obtain information around disk clusters. In addition, most current tools are for Windows. There are very few forensic analysis tools for MacOS, and furthermore, cluster analysis tools are very rare. In this paper, we developed a tool named FACT (Forensic Analyzer based Cluster Information Tool) for analyzing the state of clusters in a HFS+ file system, for digital forensics. The FACT consists of three features, a Cluster based analysis, B-tree based analysis, and Directory based analysis. The Cluster based analysis is the main feature, and was basically developed for cluster analysis. The FACT tool's cluster visualization feature plays a central role. The FACT tool was programmed in two programming languages, C/C++ and Python. The core part for analyzing the HFS+ filesystem was programmed in C/C++ and the visualization part is implemented using the Python Tkinter library. The features in this study will evolve into key forensics tools for use in MacOS, and by providing additional GUI capabilities can be very important for cluster-centric forensics analysis.
최근 리눅스의 보급이 활발하게 이루어지면서 저비용으로 슈퍼컴퓨터의 성능에 버금가는 클러스터 시스템이 활발히 구현되고 있다. 이에 맞추어 클러스터 전체 노드 디스크의 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있는 네트워크 파일 시스템이 필요로 하게 되었다. 클러스터 파일 시스템 구축시 가장 보편적으로 사용되는 파일 시스템인 Network File System(NFS)은 보안의 위험성과 데이터 access시 성능이 떨어지는 단점 때문에 NFS을 대체할 수 있는 파일시스템을 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 리눅스에서 사용하는 Ext3 파일 시스템의 성능을 기준으로 최근 활발한 연구가 진행중인 파일 시스템중 하나인 가상 병렬 파일 시스템과 NFS와의 성능 비교 및 시험을 통하여 최적화된 Cluster 파일 시스템에 대해서 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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