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문제 정의
- 그래프 분할 기법은 분산 환경에서 질의 수행을 위해 그래프의 정점과 간선들을 여러 머신들에 나누어 저장하는 방법을 의미한다. 그래프 분할 기법은 분산 환경에서 머신 간 통신 비용을 줄이고 부하 균형을 맞추어 그래프 질의 수행의 성능을 높이는 데 목적이 있다.[6]
- 본 논문에서는 대표적으로 알려진 그래프 분할 기법과 최신 그래프 처리 시스템들의 분할 기법을 조사하고 비교하였다. 그래프 분할 기법은 분산 환경에서 질의 수행을 위해 그래프의 정점과 간선들을 여러 머신들에 나누어 저장하는 방법을 의미한다.
- 그래프 분할 기법은 그래프를 여러 분산 머신에 분할하여 저장하는 기법으로, 분산 환경에서 분산 머신 간의 통신 비용을 줄이고 부하 균형을 맞추어 그래프 질의 수행의 성능을 높이는 데 목적이 있다. 본 논문에서는 대표적인 그래프 분할 기법들과 최신 시스템의 그래프 분할 기법들을 설명하고, 기존 논문들의 실험 결과를 소개하여 비교하였다. PowerLyra 논문의 실험에서는 정점 절단 기법에 비해 최적화된 PowerLyra 의 하이브리드 절단 기법이 가장 작은 복제 인자를 보였으며, TopoX 논문의 실험에서는 TopoX 시스템의 분할 기법은 랜덤 하이브리드 기법보다 작은 복제 인자를 보였다.
- 본 절에서는 3절에서 표현한 그래프 분할 기법들을 비교하기 위하여 PowerLyra, TopoX, 그리고 Gemini 논문에서 실험한 결과들을 소개한다. 시스템의 그래프 질의 수행 모델의 영향을 배제하기 위하여, 해당 실험이 없는 Gemini 시스템을 제외하고는 통신 비용과 관련이 있다고 알려진[11] 복제 인자를 이용하여 그래프 분할 기법들을 비교한다.
- 본 절에서는 대표적으로 알려진 그래프 분할 기법과 최신 시스템에서 제안한 그래프 분할 기법을 소개한다.
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