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클라우드 환경에서 기업은 의사결정이나 기업의 정책을 결정하기 위해 데이터 통합 및 분석이 필요하다. 그러나 이 환경에서 새로운 시스템이 추가되면 데이터 통합 측면에서 기존 시스템이 가진 이질적인 특성 때문에 많은 비용과 시간이 필요로 하게 된다.
따라서 본 논문에서 멀티 데이터베이스 서비스를 위하여 DBaaS 허브 시스템을 제안한다. 이러한 DBaaS는 서로 다른 데이터베이스를 요구할 수도 있으며, 연관성이 있는 서비스를 위하여 데이터를 통합해야할 필요가 있다.
DBaaS의 데이터 상호운용성 문제를 해결하기 위해 온톨로지를 이용한 메타 쿼리를 제안한다. 메타 쿼리는 실제 데이터에 접근하기 위한 쿼리가 아닌 상위의 쿼리이다. 이는 실제 데이터베이스에 접근할 때 온톨로지를 통하여 변환된 질의로 접근함으로써 데이터 통합을 기할 수 있다. 또한 메타 데이터를 이용하여 문서 지향 데이터베이스 시스템을 구축한다.
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참고문헌 (12)
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Aisling O’Driscolla / 2013 / 'Big data', Hadoop and cloud computing in genomics / Journal of Biomedical Informatics 46 (5) : 774 ~ 781
Elif Dede / 2013 / Performance evaluation of a mongodb and hadoop platform for scientific data analysis / Proceedings of the 4th ACM workshop on Scientific cloud computing : 13 ~
H. Hacigumus / 2002 / Providing database as a service / Proc. of IEEE 18th ICDE : 29 ~ 38
Jing Han / 2011 / Survey on NoSQL database / Pervasive Computing and Applications (ICPCA) 6th International Conference on(2011) : 363 ~ 366
Kian Win Ong / 2014 / The SQL++ Unifying Semi-structured Query Language, and an Expressiveness Benchmark of SQL-on-Hadoop / NoSQL and NewSQL Databases, arXiv preprint arXiv:1405.3631
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Jing Han / 2011 / Survey on NoSQL database / Pervasive Computing and Applications (ICPCA) 6th International Conference on(2011) : 363 ~ 366
Kian Win Ong / 2014 / The SQL++ Unifying Semi-structured Query Language, and an Expressiveness Benchmark of SQL-on-Hadoop / NoSQL and NewSQL Databases, arXiv preprint arXiv:1405.3631
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