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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강윤희 (백석대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제11권 제12호(JKIIT, Vol.11, No.12)
발행연도
2013.12
수록면
177 - 183 (7page)
DOI
10.14801/kiitr.2013.11.12.177

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최근 가상화 기술은 고성능 하드웨어 컴퓨팅 자원의 가용성을 높이기 위한 소프트웨어 기술로 사용되고 있다. MapReduce 프로그래밍은 가상화 컴퓨팅 자원으로 이루어진 사적 클라우드 컴퓨팅 환경에서 인터넷 서비스 및 서비스 운영을 주도하고 있다. 이에 다양한 MapReduce 응용에 필요한 가상화된 자원의 효율적인 제공이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 OpenStack을 사용하여 사적 클라우드를 구성한 후 MapReduce 기반 Hadoop 응용의 성능 분석을 수행하여 가상자원 할당과의 상관관계를 보인다. 실험결과 분석을 통해 Hadoop 기반 계산 중심 응용은 사적 클라우드 내의 가상 머신에서 수행한 경우 물리서버 수행 대비 최대 110.76% 의 성능비를 얻을 수 있었다.
#OpenStack #private cloud #MapReduce programming model #hadoop #performance evaluation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
III. 실험 및 분석
IV. 결론 및 향후 계획
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [보고서] - M. Armbrust. / 2009 / Above the cloud : A Berkeley View of Cloud Computing google schola 2. [학술대회논문] - Shadi Ibrahim. / 2009 / Evaluating MapReduce on Virtual Machines : The Hadoop Case / In Proceedings of the 1st International Conference on Cloud Computing(CloudCom '09) : 519 ~ 528 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - J. Dean. / 2010 / MapReduce : A Flexible Data Processing Tool / Communications of the ACM 53 : 72 ~ 77 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 강윤희 / 2011 / FutureGrid 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 Twister 수행 MapReduce 응용 구성 / 한국정보기술학회논문지 9 (4) : 147 ~ 154 dbpia 5. [학술대회논문] - J. Ekanayake / 2008 / MapReduce for Data Intensive Scientific Analyses / the 2008 Fourth IEEE International Conference on eScience : 277 ~ 284 google schola

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