Cost-Effective MapReduce Processing in the Cloud

클라우드 환경에서의 비용 효율적인 맵리듀스 처리

This paper studies a mechanism for cost-effective analysis of big data in the cloud environment. Recently, as a storage of electronic medical records can be managed outside the hospital, there is a growing demand for cloud-based big data analysis in small-and-medium hospitals. This paper firstly analyze the Amazon Elastic MapReduce which is a popular cloud framework for big data analysis, and proposes a cost model for analyzing big data using Amazon EMR with less cost. Using the proposed model, the user can construct a cost-effective computing cluster, which maximize the effectiveness of the analysis per operational cost.

본 논문에서는 클라우드 환경에서 빅데이터를 비용 효율적으로 분석하기 위한 기법을 연구한다. 전자의무기록의 클라우드 저장이 최근 가능해짐에 따라 중소병원에서의 클라우드 기반 빅데이터 분석 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 대중적으로 많이 사용되고 있는 아마존 EMR 프레임워크를 분석하고, EMR 환경에서 비용 효율적으로 빅데이터를 분석하기 위한 비용 모델을 제안한다. 제안한 기법을 적용하면 클러스터 비용 대비 처리시간이 가장 효율적인 클러스터 규모를 계산할 수 있으므로, 보다 적은 비용으로 빅데이터 분석을 효과적으로 처리할 수 있다.