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[국내논문] 대량 트래픽 처리를 위한 RDBMS 모델링에 대한 연구
A Study of RDBMS Modeling for Massive Traffic Handling 원문보기

한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회, 2014 Apr. 22, 2014년, pp.696 - 699  

유기정 (성균관대학교 정보통신대학원) ,  김응모 (성균관대학교 정보통신대학원)

초록
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최근 소셜 네트워크 서비스가 확산되면서 대량 트랜잭션 환경에서의 RDBMS 성능에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 대량 트랜잭션 환경에서 DBMS가 SQL문을 처리하면서 발생시키는 I/O의 특징을 고려하여 데이터의 쓰기 블록 수와 트랜잭션 간에 발생하는 배타적 Lock의 빈도를 최소화시키기 위한 모델링을 제안하고 일반적인 모델링과 성능 비교 실험을 하였다. 실험 분석 결과 DBMS의 트랜잭션 처리량이 많고 트랜잭션 간의 교착 빈도가 높게 발생할수록 일반적인 모델링보다 제안하는 모델링에서의 SQL문 처리 성능이 우수하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 소셜 네트워크 게임 서비스와 같이 조회보다 입력/수정/삭제 SQL문의 빈도가 높은 특징을 가지는 데이터베이스에서 대량 트랜잭션을 처리 할 수 있도록 SQL문의 I/O 특징에 의한 모델링을 제안하고 메모리와 디스크의 쓰기 I/O와 트랜잭션 간에 발생하는 Lock의 빈도를 감소시킴으로써 성능을 얼마나 향상시킬 수 있는지 실험을 통하여 확인하고자 한다.
  • 본 논문에서는 RDBMS가 빠른 속도로 발전하는 하드 웨어 성능에도 불구하고 대량 트래픽 처리에 대한 어려움이 발생하는 원인을 RDBMS의 데이터 처리 과정에서 구조적으로 발생하는 블록 수의 증가와 배타적 Lock으로 인한 병목으로 보고 소셜 네트워크 게임의 일반적인 모델링의 예제를 통하여 이를 최소화할 수 있도록 SQL문의 I/O 특징을 고려한 모델링을 제안하고 일반적인 정규화 모델 링과의 성능 실험을 통하여 비교하고 분석하였다.
  • 본 논문에서는 실제 소셜 네트워크 서비스에서 유저들이 만들어 내는 복잡한 대량 트랜잭션을 실험 환경으로는 재연하기 어렵기 때문에 유저의 데이터양을 축소하고 Microsoft의 OSTRESS를 이용하여 제한된 인위적인 트래픽의 환경에서 실험을 하여 결론을 도출하였다. 향후 실제 소셜 네트워크 서비스에서 유저에 의해 만들어지는 복잡한 대량 트랜잭션 환경에서의 연구가 필요하다.

가설 설정

  • 가정 1: 유저들은 로그인 후에 친구들의 정보를 1회 조회한다.
  • 가정 2: 유저들은 로그인 후 평균적으로 게임을 10회 플레이한다.
  • 가정 3: 평균적으로 게임 플레이를 300회하면 레벨이 상승한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
게임을 이용하는 유저가 비용과 시간을 최소화하여 게임을 즐기기위해 요구되는 것은 무엇인가? 게임을 이용하는 유저는 비용과 시간을 최소화하여 게임을 즐기기 위해서 보다 많은 친구들을 게임에 초대하고 친구들에게 도움을 요청해야만 한다. 또한 게임 플레이 후 획득한 점수나 아이템을 친구들에게 자랑하는 기능을 통하여 함께 게임을 즐기는 친구들과 경쟁을 유도하게 되므로 소셜 네트워크 게임 서비스의 DBMS가 처리해야 하는 트랜잭션양은 다른 서비스들보다 많아지게 된다.
소셜 네트워크 게임에서 유저들은 어떻게 플레이 하게 되는가? 소셜 네트워크 게임에서 유저들은 게임을 플레이하기 위하여 로그인 한 후 마지막 접속한 시간으로부터 현재까지 시간에 대한 누적 포인트를 충전 받게 되며 친구로 등록된 유저에게 포인트 선물을 보낸 후에 자신의 포인트가 모두 소진될 때까지 친구에게 도움을 받으며 게임을 플레이하게 된다. 이러한 유저들의 행동에 사용되는 테이블을 일반적인 정규화 모델링으로 표현하면 표 1과 표 2와 같이 유저 테이블과 친구 리스트 테이블로 나타낼 수 있다.
대량의 트래픽에 의한 시스템 부하를 해소시키기 위한 방법에는 무엇이 있는가? 부하를 해소시키기 위한 방법으로는 시스템을 구성하는 서버들을 최적화시키고 역할을 분리하거나 서버의 수량을 늘려 트래픽을 분산시키는 방법이 있다. 하지만 데이터베이스 서버는 시스템을 구성하는 다른 서버들에 비해 서버의 역할을 분리하여 데이터를 분산시키기가 어렵고 하드웨어를 구매하거나 증설시키는 비용이 많이 들기 때문에 데이터베이스의 성능에 대한 관심은 높아지고 있다.
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