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문제 정의
- 본 논문은 NoSQL 데이터베이스인 HBase, Cassandra, MongoDB, Redis의 성능을 비교 평가하였다. 12대의 서버를 연결하여 우분투 12.
- 본 논문은 일반적으로 널리 사용되고 있는 NoSQL 데이터베이스 중 HBase, Cassandra, MongoDB, Redis의 성능을 비교 평가한다. 성능을 비교 평가를 위해 [그림 1]처럼 서버 12대를 스위칭 허브로 연결하여 수행했다.
제안 방법
- 또한 [그림 1] 서버 설정에서 설치된 소프트웨어 구조는 [표 1]과 같다. 12대의 서버를 연결하여 우분투 12.04 LTS 운영체제를 설치 한 후 HBase, Cassandra, MongoDB, Redis의 성능을 비교 평가 하였다. 성능을 비교 평가하기 위해 사용한 도구는 YCSB이다.
- NoSQL의 성능을 비교하는 논문으로 Barbierato의 논문은 맵리듀스(MapReduce) 기반의 새로운 모델링 언어인 SIMTHESysBigData를 통해 HBase데이터베이스를 평가 하였다[4]. Bernardino 논문은 NoSQL 데이터베이스 중 MongoDB와 Cassandra를 비교 하였으며[5], Gandimi가 제시한 논문은 HBase, Cassandra, MongoDB 데이터베이스를 코어(Core)나 쓰레드(Thread)의 개수를 변경하면서 YCSB 도구를 통해 비교 평가 하였다[6].
- YCSB로 read, update 명령어를 200,000번, 400,000번, 600,000번, 800,000번, 1,000,000번. 그리고 1,200,000번으로 각각 변화시키면서 초당 트랜젝션(transactions) 처리의 수를 측정하였다. 다양한 비교 평가하기 위해 크게 3가지로 구분하여 평가하였다.
- 그리고 1,200,000번으로 각각 변화시키면서 초당 트랜젝션(transactions) 처리의 수를 측정하였다. 다양한 비교 평가하기 위해 크게 3가지로 구분하여 평가하였다. 먼저 작업 로드 A에서는 read 50%, update 50%를 수행하였으며, 작업 로드 B에서는 read 95 %, update 5%로 비교평가 하였다.
- 먼저 작업 로드 A에서는 read 50%, update 50%를 수행하였으며, 작업 로드 B에서는 read 95 %, update 5%로 비교평가 하였다. 마지막으로 작업 로드 C에서는 read 100%, update 0%일 때 비교평가 하였다.
- 다양한 비교 평가하기 위해 크게 3가지로 구분하여 평가하였다. 먼저 작업 로드 A에서는 read 50%, update 50%를 수행하였으며, 작업 로드 B에서는 read 95 %, update 5%로 비교평가 하였다. 마지막으로 작업 로드 C에서는 read 100%, update 0%일 때 비교평가 하였다.
- 다양한 비교 평가하기 위해 크게 3가지로 구분하여 평가하였다. 먼저 작업 로드 A에서는 read 50%, update 50%를 수행하였으며, 작업 로드 B에서는 read 95 %, update 5%로 비교평가 하였다. 마지막으로 작업 로드 C에서는 read 100%, update 0%일 때 비교평가 하였다.
- 본 논문에서는 12대의 서버 위에 HBase, Cassandra, MongoDB, Redis를 설치 한 후 YCSB를 이용하여 성능을 평가 하였다. YCSB로 read, update 명령어를 200,000번, 400,000번, 600,000번, 800,000번, 1,000,000번.
- 성능을 비교 평가를 위해 [그림 1]처럼 서버 12대를 스위칭 허브로 연결하여 수행했다. 본 논문에서는 여러 노드가 하나의 클러스터로 함께 작동하는 분산 모드로 수행한다.
- 설치된 NoSQL 데이터베이스를 비교 평가하기 위해 YCSB 벤치마킹 도구를 설치하였다. 본 논문은 NoSQL의 벤치마킹을 도구인 YCSB을 이용하여 크게 3가지로 구분하여 평가 하였으며 수행 명령어는 각 200,000번부터 1,200,000번으로 변경하여 비교 평가 하였다. 먼저 작업로드 A에서는 read 50%, update 50%를 수행하였으며, 작업 로드 B에서는 read 95%, update 5%로 비교평가 하였다.
- 본 논문은 기존 NoSQL 성능 비교 논문[4-6]과 다르게 일반적으로 널리 사용되고 있는 NoSQL 데이터베이스 중 HBase, Cassandra, MongoDB, Redis를 비교 평가 하였으며, 코어나 쓰레드의 개수가 아닌 물리적 분산 환경을 위해 서버 12대를 스위칭 허브로 연결하여 비교 평가 하였다. 수행 평가 도구로는 야후의 오픈 소스 기반의 NoSQL 벤치마킹 도구인 YCSB를 이용하였다.
- HBase는 3가지 모드, 즉 단일 모드(stand-alone mode), 의사 분산 모드(pseudo-distributed mode), 완전 분산 모드(fully-distributed mode)를 지원한다. 본 논문은 여러 대의 서버 상에서 수행되는 완전 분산 모드로 수행한다.
- 04 운영체제를 설치 후에 각 NoSQL을 설치하였다. 설치된 NoSQL 데이터베이스를 비교 평가하기 위해 YCSB 벤치마킹 도구를 설치하였다. 본 논문은 NoSQL의 벤치마킹을 도구인 YCSB을 이용하여 크게 3가지로 구분하여 평가 하였으며 수행 명령어는 각 200,000번부터 1,200,000번으로 변경하여 비교 평가 하였다.
대상 데이터
- 컬럼 기반 NoSQL 데이터베이스는 뛰어난 확장성을 지니고 있으며, Cassandra, HBase등이 있다. 본 논문에서 성능 평가에 사용되는 데이터베이스는 키-값 저장 방식으로 Redis, 문서 저장 방식으로 MongoDB, 컬럼 기반 방식으로는 Cassandra, HBase이다.
이론/모형
- 04 LTS 운영체제를 설치 한 후 HBase, Cassandra, MongoDB, Redis의 성능을 비교 평가 하였다. 성능을 비교 평가하기 위해 사용한 도구는 YCSB이다. YCSB는 다수의 NoSQL 솔루션에서 공통적으로 사용할 수 있는 작업부하(Workload)를 생성하여 쉽고 표준화된 방식으로 성능 평가를 수행할 수 있도록 해주는 벤치마크 도구이다.
- 본 논문은 기존 NoSQL 성능 비교 논문[4-6]과 다르게 일반적으로 널리 사용되고 있는 NoSQL 데이터베이스 중 HBase, Cassandra, MongoDB, Redis를 비교 평가 하였으며, 코어나 쓰레드의 개수가 아닌 물리적 분산 환경을 위해 서버 12대를 스위칭 허브로 연결하여 비교 평가 하였다. 수행 평가 도구로는 야후의 오픈 소스 기반의 NoSQL 벤치마킹 도구인 YCSB를 이용하였다. YCSB는 다수의 NoSQL 솔루션에서 공통적으로 사용할 수 있는 작업부하(Workload)를 생성하여 쉽고 표준화된 방식으로 성능 비교를 수행할 수 있도록 해주는 벤치마크 도구이다.
성능/효과
- 이 경우를 보면 MongoDB가 가장 우수함을 보이고 있다. 두 번째로는 Redis가 우수하였으며, Cassandra와 HBase는 비슷한 성능을 보였다.
- 작업 로드 A에서는 초당 트랜젝션 처리 개수는 Cassandra가 가장 우수하였으며, 처리율은 MongoDB가 우수하였다. 또한 평균 지연시간은 Cassandra가 다른 NoSQL 보다 평균적으로 3.5배 높은 결과를 나타내었다. HBase, Redis, MongoDB는 read 50%, update 50%일 때 평균 지연 시간이 비슷하였다.
- 본 논문에서 결론적으로 보면, 초당 트랜젝션 처리 수는 Cassandra가 가장 우수한 성능을 보였다. 또한, 당위 시간당 프로세스 수행 처리 수는 MongoDB가 우수함을 보였으며, 끝으로 평균 지연 시간은 Cassandra가 가장 높은 수치를 나타내었다.
- 본 논문에서 결론적으로 보면, 초당 트랜젝션 처리 수는 Cassandra가 가장 우수한 성능을 보였다. 또한, 당위 시간당 프로세스 수행 처리 수는 MongoDB가 우수함을 보였으며, 끝으로 평균 지연 시간은 Cassandra가 가장 높은 수치를 나타내었다.
- 마지막으로 작업 로드 C에서는 read 100%, update 0%일 때 비교평가 하였다. 작업 로드 A에서는 초당 트랜젝션 처리 개수는 Cassandra가 가장 우수하였으며, 처리율은 MongoDB가 우수하였다. 또한 평균 지연시간은 Cassandra가 다른 NoSQL 보다 평균적으로 3.
- HBase, Redis, MongoDB는 read 50%, update 50%일 때 평균 지연 시간이 비슷하였다. 작업 로드 B에서는 초당 트랜젝션 처리 개수는 Cassandra가 가장 우수하였으며, 처리율은 MongoDB가 우수하였다. 또한 평균 지연시간은 Cassandra가 다른 NoSQL 보다 높은 결과를 나타내었다.
- 또한 평균 지연시간은 Cassandra가 다른 NoSQL 보다 높은 결과를 나타내었다. 작업 로드 C에서 초당 트랜젝션 처리 개수는 Cassandra가 가장 우수하였으며, 처리율은 MongoDB가 우수하였다. 또한 평균 지연시간은 MongoDB 다른 NoSQL 보다 높은 결과를 나타내었다.
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