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대용량 분산처리 플랫폼 공유 모델 연구
Shared Distributed Big-Data Processing Platform Model: a Study

정보과학회. 컴퓨팅의 실제 논문지 = KIISE transactions on computing practices, v.22 no.11, 2016년, pp.601 - 613  

정환진 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ,  강태호 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ,  김규석 (한국과학기술정보연구원 정보시스템운영실) ,  신영호 (한국과학기술정보연구원 정보시스템운영실) ,  정진규 (성균관대학교 반도체시스템공학과)

초록
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최근 다양한 분야에서 빅데이터 분석의 수요가 증가하고 있다. 효과적인 빅데이터 분석을 위해 분산처리시스템을 이용하지만 시스템 구축에는 상당한 금전적, 시간적 비용이 소모된다. 따라서 시스템 구축비용절감을 위한 방안이 필요하며 빅데이터 분석 플랫폼 서비스를 제공하여 사용자의 시스템 구축비용을 절약할 수 있다. 멀티테넌시는 다수의 사용자가 하나의 서비스를 공유하는 환경을 말하며 싱글테넌트 환경에 비해 시스템 자원 이용률을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 대용량 분산처리 플랫폼 모델 두 가지를 제시하며 멀티테넌시를 지원하기 위한 방안에 대해 설명한다. 첫 번째 모델은 다수의 사용자가 단일 하둡 플랫폼을 공유하는 모델로 하둡의 멀티테넌시 지원을 활용하며, 다른 모델은 가상화 클라우드 컴퓨팅 환경을 활용하여 개별 가상 하둡 클러스터를 제공하는 모델이다. 제시한 두 모델의 프로토타입을 구축하였으며 두 모델의 성능 비교와 하둡 플랫폼의 멀티테넌시 검증을 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the increasing need for big data processing, building a shared big data processing platform is important to minimize time and monetary costs. In shared big data processing, multitenancy is a major requirement that needs to be addressed, in order to provide a single isolated personal big data pl...

주제어

#빅데이터   #하둡   #멀티테넌시   #공유 플랫폼  

참고문헌 (23)

  1. Paul Zikopoulos, and Chris Eaton, Understanding big data: Analytics for enterprise class hadoop and streaming data, McGraw-Hill Osborne Media, 2011. 

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  20. P. P. Sharma, and Chandrakant P. Navdeti. "Securing big data hadoop: a review of security issues, threats and solution," International Journal of Computer Science and Information Technologies, Vol. 5, No. 2, pp. 2126-2131, 2014. 

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  22. [Online] Available: OpenStack, https://www.openstack.org/ 

  23. [Online] Available: HiBench, https://github.com/intelhadoop/HiBench/ 

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