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로그분석을 위한 데이터 필터링 속도 비교 분석
Comparison Speed of Data Filtering for Log Analysis 원문보기

한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회, 2015 Oct. 28, 2015년, pp.181 - 183  

김성준 (한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅인프라실) ,  이재국 (한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅인프라실) ,  우준 (한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅인프라실)

초록
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시스템 로그의 분석은 장애의 원인 분석 및 발생 가능성을 예측하는데 중요한 행위이다. 하지만, 로그의 특성상 관련 로그만을 추출하고 이를 대상으로 분석을 진행하는 것이 분석의 시간을 단축하는데 도움이 된다. 본 논문에서는 대용량의 로그파일에서 원하는 키워드를 포함하는 로그를 추출하는 여러 방식 중에서 가장 빠르게 추출할 수 있는 방식을 선택하기 위해서 슈퍼컴퓨터에서 생성된 실제 로그 파일을 대상으로 로그 필터링 속도를 비교하였다. 이를 통해서 선택된 방식을 이용하여 대규모 로그를 필터링하고 이를 기반으로 향후 구축할 로그 분석 솔루션을 구축할 예정이다.

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

문제 정의

  • 본 논문에서는 로그 분석을 위해서 참조해야 하는 로그를 1차 필터링하는 기능에 대하여 여러 방식들에 대한 처리시간을 측정해 보았다. 그 결과, MongoDB를 이용하여 9개월분(약 12GB )의 데이터를 처리할 경우 8 노드로 구성하면 다른 방식들에 비하여 월등한 처리시간 단축이 가능하다는 것을 확인하였다.
  • 본 논문에서는 로그파일에서 특정 키워드가 포함된 로그들만을 분석 단계에서 활용하기 위하여 키워드를 포함한 로그만을 필터링하는 속도를 측정하였다.
  • 본고에서는 대규모 장애 분석 솔루션을 개발하기에 앞서 빅데이터 및 NoSQL 기술 등을 이용한 다양한 로그수집 방식에 대한 속도를 비교 분석하여 향후 개발될 솔루션에 적용하고자 한다.
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