| 한글제목(Korean Title) |
클라우드 컴퓨팅에서의 대용량 데이터 처리와 관리 기법에 관한 조사 |
| 영문제목(English Title) |
Massive Data Processing and Management in Cloud Computing: A Survey |
| 저자(Author) |
이경하
최현식
정연돈
Kyong-Ha Lee
Hyunsik Choi
Yon Dohn Chung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 38 NO. 02 PP. 0104 ~ 0125 (2011. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
클라우드 컴퓨팅은 규모의 경제를 실현할 수 있는 큰 데이터 센터로부터 컴퓨팅을 필요에 따라 임대하여 이용할 수 있게 한다. 보다 저렴하고 효과적인 컴퓨팅 방법을 제공함에 따라 클라우드 컴퓨팅은 IT 기업과 학계 양쪽의 많은 관심을 받고 있다. 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터 처리는 특정 데이터 센터들을 구성하는 수천, 수만 대의 노드 컴퓨터를 이용한 병렬 처리로 수행된다. 이러한 비공유 구조 상의 병렬 처리는 전통적인 분산, 병렬 컴퓨팅 분야에서 그간 많이 연구되어 왔으나, 전통적인 병렬 처리와는 구별되는 특징이 있다. 또한 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터 관리는 DBMS와 같은 전통적 데이터 관리 기법과는 많은 차이를 가진다. 이러한 차이는 고성능, 고가용성을 위한 데이터 복제의 적극적인 이용, DBMS에서보다 더 완화된 일관성 모델, 좀더 단순한 접근 패턴과 유연한 데이터 모델 등에 기인한다. 이 논문에서는 현재 클라우드 컴퓨팅 분야에 적용된 여러 데이터 처리/관리에 관한 기법들을 조사한다. 또한, 컴퓨팅 작업의 성격에 따른 적합한 데이터 처리/관리 기술의 선택을 위한 가이드라인을 제시한다. 마지막으로 클라우드 컴퓨팅에서의 연구 이슈들과 도전 분야들을 소개한다.
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영문내용
(English Abstract) |
Cloud computing, "an old idea whose time has finally come" [1], has been gaining much interest from both IT industry and academia since it promises a cheaper and better way of computing by leasing their computing from the data centers of IT companies which are big enough to realize the economy of scale. In cloud computing, data processing is parallelized across tens of thousands of node computers which compose certain data centers. Although traditional distributed and parallel computing models such as parallel DBMS have already been discussed for many years, there are distinct differences between cloud computing and the conventional parallel processing. In addition, managing data in the cloud immensely differs from the conventional DBMS techniques in terms of the aggressive use of data replication for high performance and availability, less strong consistency model, simpler access patterns and the support of less-rigid data model. This paper gives readers a brief survey of techniques for processing and for managing data in cloud computing. Including the current techniques adopted in cloud computing, authors give guidelines about how to select relevant techniques with given work type and workload. Finally, we suggest research issues and opportunities in cloud data processing and management.
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| 키워드(Keyword) |
클라우드 컴퓨팅
병렬처리
분산 데이터베이스
병렬 데이터베이스
데이터 복제
맵리듀스
cloud computing
parallel dataflow
distributed database
parallel database
data replication
MapReduce
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