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문제 정의
- FutureGrid는 과학 클라우드로서 분산, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 과학응용을 수행하기 위한 다양한 수준의 소프트웨어 스택 개발을 목적으로 한다[6]. FutureGrid 는 TeraGrid 프로젝트의 일부로서 인디애나 대학을 중심으로 미국 및 유럽의 7개 대학 및 3개의 연구센터가 공동으로 수행하고 있다.
- 본 고에서는 과학연구 분야의 빅데이터 문제와 응용에서 빅데이터를 처리하기 위한 주요 연구 프로젝트인 LHC, PolarGrid[1,2] 및 FutureGrid[6]를 소개하고 빅데이터 활용을 위한 주요 기술인 MapReduce 프레임워크를 기술한다. 특히 빅데이터 처리를 위한 MapReduce 프레임워크의 사실적 표준(De facto standard) 으로 자리 잡은 Hadoop[5] 은 분산 파일시스템인 HDFS와 MapReduce 프로그래밍 모델을 구현한 오픈소스 프로젝트로서 최근 과학 클라우드 프로젝트에서 활용되고 있다.
- 본 고에서는 과학연구 분야의 빅데이터 문제와 응용에서의 빅데이터를 처리하기 위한 주요 연구 프로젝트인 LHC, PolarGrid, Futurgrid 프로젝트를 소개하고 빅데이터의 활용을 위해 등장한 기술인 MapReduce와 MapReduce 를 활용한 빅 데이터를 분석하고 처리하기 위한 기법에 대해 소개하였다. PolarGrid 프로젝트의 결과를 통해 2008년 이후 수집되어진 극지자료의 데이터 양은 급속히 증가되고 있음을 확인할 수 있으며, 이를 자료의 처리를 HPC 환경이 사용되고 있다.
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