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중소기업을 위한 프라이빗 클라우드 인프라 기반 하둡 클러스터의 기본 프로토타입 설계 및 실증
Basic Prototype Design and Verification of Hadoop Cluster based on Private Cloud Infrastructure for SMB 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.17 no.2 = no.59, 2013년, pp.225 - 233  

차병래 (광주과학기술원 정보통신공학부) ,  김형균 (조선대학교 컴퓨터공학과) ,  김대규 ((주)아젠텍) ,  김종원 (광주과학기술원 정보통신공학부) ,  김용일 (호남대학교 인터넷콘텐츠학과)

초록
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최근 몇 년 동안 클라우드 컴퓨팅과 빅 데이터가 IT 분야의 화두가 되고 있다. 이러한 상황에서 중소기업(SMB)을 지원하기 위한 특별한 노력중의 일환으로 본 논문에서는 프라이빗 클라우드 인프라 기반의 하둡 클러스터 구축을 위한 기본 프로토타입 Ver. 01, 0.2, 그리고 0.5를 설계 및 프로토타입의 일부분을 구현하였다. 그리고 ASA Dataset을 이용하여 기본 프로토타입의 성능을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, Cloud Computing and Big Data has become a buzzword in the field of IT. In this paper, as part of special efforts to support small businesses (SMB) in these situations, we designed the basic prototypes ver. 0.1, 0.2, and 0.5 for Hadoop cluster based on private cloud infrastructure and imple...

주제어

#Private Cloud Infrastructure   #SMB   #Prototype Design  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 최근 IT 분야에서는 빅 데이터가 이슈화 되었으며, 2012년부터 가트너 그룹의 10대 항목 중에 빅 데이터가 포함되기 시작하였다. 본 연구는 중소기업을 위한 프라이빗 클라우드 인프라를 구축하기 위한 기본 프로토타입을 정의하였으며, 이를 바탕으로 하여 프라이빗 클라우드를 구축하여 하둡을 테스팅 하였다. 향후에는 기본 프로토타입 1.
  • ￭ 3D Visualization - 시각화 기술과 데이터 마이닝 기술의 융합을 통하여 전체적인 데이터 마이닝 과정에 능률을 높이는 데에 목표를 두고 있으며, 두 과정의 융합을 통하여 적은 노력으로 큰 효과를 얻을 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
하둡이란 무엇인가? 하둡(Hadoop)은 대용량의 데이터를 분산처리하게 해주는 Apache 오픈소스 프로젝트로 자바 언어로 개발된 소프트웨어 프레임워크이다. 하둡은 분산파일 시스템인 HDFS(Hadoop Distributed File System, 그림 2 참조)과 MapReduce(그림 3 참조)라는 분산처리 시스템으로 구성되며, HDFS와 MapReduce는 물리적으로 같은 서버에 공존하여 실행된다.
하둡은 어떻게 구성되어 있는가? 하둡(Hadoop)은 대용량의 데이터를 분산처리하게 해주는 Apache 오픈소스 프로젝트로 자바 언어로 개발된 소프트웨어 프레임워크이다. 하둡은 분산파일 시스템인 HDFS(Hadoop Distributed File System, 그림 2 참조)과 MapReduce(그림 3 참조)라는 분산처리 시스템으로 구성되며, HDFS와 MapReduce는 물리적으로 같은 서버에 공존하여 실행된다. HDFS나 MapReduce 모두 하나의 마스터와 다수의 슬레이브로 구성된 마스터/슬레이브 아키텍쳐를 가지고 있다.
중소기업이 클라우드 컴퓨팅을 채용하는 이유는 무엇인가? 특히 ENISA[2]의 2009년도 중소기업 대상의 설문 조사 질의 3번에서 중소기업이 클라우드 컴퓨팅을 채용하는 이유로는 크게 세가지를 언급하고 있다. 첫 번째는 인프라/플랫폼/서비스를 아웃소싱에 의한 정보 보안, IT 지원, S/W, H/W의 자본 지출을 피할 수 있다는 것이고, 두 번째는 IT 자원의 융통성과 확장성, 그리고 세 번째는 비즈니스의 연속성과 재난 극복 능력 때문에 클라우드 컴퓨팅을 채용한다는 것이다[3].
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참고문헌 (11)

  1. Gartner Group, http://www.gartner.com/ 

  2. ENISA, http://www.enisa.europa.eu 

  3. ENISA Survey, "An SME perspective on Cloud Computing," 2009. 

  4. James Manyika & Michael Chui, "Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity," McKinsey Global Institute, May 2011. 

  5. Philip Russom, "Big Data Analytics", TDWI Research Fourth Quarter, p.6, 2011. 

  6. Sirota Makoto, "The Impact of Cloud Computing," Jpub Press, 2009. 

  7. J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Academic Press, 2001. 

  8. M. Ester, H. Kriegel, and J. Sander, "Algorithms and Applications for Spatial Data Mining,"Geographic Data Mining and Knowledge discovery, 2001. 

  9. Russell Craif, Jeff Frazier, Norm Jacknis, Seanan Murphy, Carolyn Purcell, Patrick Spencer and JD Stanley, "Cloud Computing in the Public Sector", 2009, USA. 

  10. ByungRae Cha and JongWon Kim, "Security Tactics for Secured Cloud Computing Resources," ICOIN 2013, Jan. 30 2013. 

  11. boto, https://github.com/boto/boto 

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