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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이연희 (충남대학교) 이영석 (충남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.4
발행연도
2015.4
수록면
541 - 549 (9page)

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지속적으로 축적되는 BGP 아카이브 파일은 데이터의 규모로 인해 관리와 분석 방법에 대한 기술적인 어려움에 처해 있다. 최근 오픈소스 분산 컴퓨팅 기반인 하둡 (Hadoop)의 발전에 힘입어 대량의 데이터를 효율적으로 다루는 것이 가능해졌다. 본 논문에서는 대량의 BGP 아카이브 데이터로부터 민첩한 분석 방법을 제공하고 저가의 컴퓨터를 이용하여 성능 확장이 가능한 하둡 기반의 BGP 분석 아키텍쳐 (BGPdoop)를 제안한다. BGPdoop은 여러 지점에서 수집하여 오랜 기간 축적된 대량의 BGP 아카이브 데이터의 효율적인 관리와 분석을 위하여 데이터의 구조와 접근 방법을 정의하고, 유연하고 민첩한 질의 기반의 BGP 분석 방법을 제시한다. 20대 노드로 구성된 테스트베드를 이용한 규모확장성 실험에서 4대 노드 대비 5배의 단위 시간당 증가된 처리량을 확인했다. 또한 하이브 (Hive) 질의를 이용한 BGP 라우팅의 포렌식 분석 사례를 통해 본 논문의 제안방법에 대한 타당성을 제시한다.
#BGP #하둡 #맵리듀스 #하이브 #질의 #분석 #규모확장성 #Hadoop #MapReduce #Hive #query #analysis #scalability

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 하이브 질의 기반의 대화형 BGP 분석 시스템
4. 규모확장성 실험
5. 질의 기반의 대화형 BGP 분석 사례
6. 결론
References

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