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이 분석 자료는 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터 관리 이슈와 데이터 처리에 있어 MapReduce와 병렬 DBMS의 비교 분석을 중심으로 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터 관리를 설명합니다.
이 자료의 분석은 고려대학교 대학원의 최현식씨께서 수고해 주셨습니다.
아래는 서문과 차례입니다. * 해당 자료의 열람 또는 다운로드는 www.kosen21.org에 가입 후 분석자료 메뉴에서 다운로드 하실 수 있습니다.
1. 분석자 서문
최근 클라우드 컴퓨팅(cloud computing) 패러다임이 산업계뿐만 아니라 학계에서도 많은 관심을 받고 있다. 이와 더불어 데이터베이스 학계에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 데이터관리에 대한 집중적인 연구들이 진행되고 있다. 본 분석은 현재 많은 관심을 받고 있는 비공유 구조(shared-nothing architecture) 기반 클라우드 컴퓨팅 환경(아마존 EC2와 같은)에서 유발되는 데이터 관리 이슈들과 이 환경에서 수행되는 데이터 관리의 한계점 및 가능성에 대해 살펴본다. 본 분석은 트랜잭션 데이터 처리보다는 대용량 데이터에 대한 분석 처리가 클라우드 환경에 적합하다는 것을 보인다. 그리고 대용량 데이터 분석을 위해 DBMS에 요구되는 기능들을 제시하고 이 기능들을 바탕으로 기존 오픈 소스 프로그램들과 상용 병렬 DBMS들을 평가한다. 추가적으로, 실험을 통해 두 계열 시스템의 성능을 비교 평가한 논문의 결과를 분석하여 성능 비교에 대한 추가적인 근거를 제시한다.
2. 목차
1. 개요
2. 클라우드 환경에서의 데이터 관리
2.1 클라우드 환경의 특성
2.2 클라우드 환경에 적합한 데이터 관리 어플리케이션의 유형
3. 클라우드 환경에서 데이터 분석용 어플리케이션
3.1 클라우드 DBMS를 위한 필요기능
3.2 MapReduce 계열 소프트웨어
3.3 비공유 구조 기반의 병렬 DBMS
4. MapReduce와 병렬 DBMS 시스템의 비교
4.1 질의 시작 비용
4.2 압축 기능
4.3 데이터 적재 및 레이아웃
4.4 실행 전략
4.5 내고장성 모델
5. 토론
5.1 효율성의 비교
5.2 입력 데이터 형식
5.3 하이브리드 시스템
Reference
최근 클라우드 컴퓨팅(cloud computing) 패러다임이 산업계뿐만 아니라 학계에서도 많은 관심을 받고 있다. 이와 더불어 데이터베이스 학계에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 데이터관리에 대한 집중적인 연구들이 진행되고 있다. 본 분석은 현재 많은 관심을 받고 있는 비공유 구조(shared-nothing architecture) 기반 클라우드 컴퓨팅 환경(아마존 EC2와 같은)에서 유발되는 데이터 관리 이슈들과 이 환경에서 수행되는 데이터 관리의 한계점 및 가능성에 대해 살펴본다. 본 분석은 트랜잭션 데이터 처리보다는 대용량 데이터에 대한 분석 처리가 클라우드 환경에 적합하다는 것을 보인다. 그리고 대용량 데이터 분석을 위해 DBMS에 요구되는 기능들을 제시하고 이 기능들을 바탕으로 기존 오픈 소스 프로그램들과 상용 병렬 DBMS들을 평가한다. 추가적으로, 실험을 통해 두 계열 시스템의 성능을 비교 평가한 논문의 결과를 분석하여 성능 비교에 대한 추가적인 근거를 제시한다.
2. 목차
1. 개요
2. 클라우드 환경에서의 데이터 관리
2.1 클라우드 환경의 특성
2.2 클라우드 환경에 적합한 데이터 관리 어플리케이션의 유형
3. 클라우드 환경에서 데이터 분석용 어플리케이션
3.1 클라우드 DBMS를 위한 필요기능
3.2 MapReduce 계열 소프트웨어
3.3 비공유 구조 기반의 병렬 DBMS
4. MapReduce와 병렬 DBMS 시스템의 비교
4.1 질의 시작 비용
4.2 압축 기능
4.3 데이터 적재 및 레이아웃
4.4 실행 전략
4.5 내고장성 모델
5. 토론
5.1 효율성의 비교
5.2 입력 데이터 형식
5.3 하이브리드 시스템
Reference
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