최근 컴퓨터에 의해 처리되어야 할 정보의 양이 급증하면서, 이의 처리를 위해 여러 개의 단일 서버를 고속의 네트워크(network)으로 연결한 클러스터 컴퓨팅 시스템 (cluster computing system)이 등장하게 되었다. 그 결과, 클러스터 기반 DBMS에 관한 연구가 국내외적으로 활발히 진행 중이며, 이에 따라 클러스터 기반 DBMS를 모니터링 및 관리하는 클러스터 관리기의 개발이 요구된다. 그러나, 클러스터기반 DBMS를 효율적으로 관리할 수 있는 관리 도구에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 기반 DBMS를 위한 고가용성 클러스터 관리기를 설계 및 구현한다. 구현된 클러스터 관리기는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해, 클러스터 시스템 내의 노드의 상태 및 각 노드에서의 DBMS 상태를 모니터(monitor)한다. 아울러, 각 서버의 상태를 모니터한 정보를 바탕으로, 서버의 오류를 감지하고 복구함으로써 클러스터 기반 DBMS의 고가용성을 지원한다.
인터넷 환경의 급속한 발전과 더불어 국내외 미션 크리티컬한 비즈니스 환경이 온라인에 의해 서비스 되고 있다. 따라서 웹 환경을 통해 처리되어야 할 정보의 양의 급증과, 이의 처리를 위해 여러 개의 단일 서버를 고속의 네트워크로 연결한 고가용성 구현이 가능한 클러스터 컴퓨팅 시스템이 등장하게 되었다. 그 결과 클러스터 기반 DBMS에 관한 연구와 상용화된 솔루션을 통해 국내외적으로 활발히 진행 중이며, 이에 따라 클러스터 기반 DBMS를 효율적이고 최적화된 상태의 관리 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 기반 DBMS를 위한 고가용성 클러스터 솔루션의 최적화된 관리 기법과 이론에 대해 알아본다.
iBASE/Cluster는 한국전자통신연구원에서 개발한 객체 지향 멀티미디어 DBMS인 바다-IV를 기반으로 공유 디스크 기반의 클러스터 환경에서 무정지 DBMS 서비스를 지원하기 위하여 확장된 DBMS 이다. 본 논문에서는 이를 위하여 수행된 바다-IV 의 확장에 대해 기술한다. 기술된 내용은 공유 디스크 자원 접근을 동기화 하기 위한 동시성 제어 기법 및 버퍼 관리 기법, 그리고 특정 노드에 고장 발생 시 회복 기법 등에 대한 확장을 포함한다. 또한 확장된 DBMS가 LVS(Linux Virtual Server) 기반의 클러스터에서 자동적인 고장의 감지 및 이전(fail-over)을 수행하기 위한 연동 구조를 다루고 동작 시나리오를 통하여 구현된 시스템의 흐름을 보인다.
다수의 단일노드를 고속의 네트웍으로 연결하여 단일 시스템처럼 인식할 수 있는 클러스터 DBMS 를 효율적으로 관리하기 위해서는 클러스터 관리 도구가 필요하나 관련 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 클러스터 DBMS을 위한 관리도구로써 노드상태를 모니터링 할 수 있는 모니터링 도구를 설계한다. 아울러 이러한 모니터링 결과를 기반으로 각 노드의 부하를 측정하고 사용자의 요구를 적절히 분산시킴으로써 클러스터 DBMS의 성능을 향상을 도모할 수 있는 부하 분산 관리기를 설계한다.
As the dependency to network system and demands of efficient storage systems rapidly grows in every networking filed, the current trends initiated by explosive networked data grow due to the wide-spread of internet multimedia data and internet requires a paradigm shift from computing-centric to data-centric in storage systems. Furthermore, the new environment of file systems such as SAN(Storage Area Network) is adopted to the existing storage paradigm for providing high availability and efficient data access. We describe the design issues and system components of $SANique^{TM}$, which is the cluster file system based on SAN environment. We, especially, present the comparative results of performance analysis for the intensive I/O test by using the DBMSs that are operated at the top of cluster file system $SANique^{TM}$, EXT3 and NFS respectively.
본 논문은 SAN(storage area network)상에 네트워크-부착형 (network-attached) 저장 장치들을 직접 연결하여 파일 서버 없이 직접 데이터 전송이 가능한 SAN 기반의 클러스터 공유 파일 시스템인 $SANique^{TM}$의 설계 기법을 설명하고 $SANique^{TM}$ 시스템의 기본 파일 입$\cdot$출력 연산 성능을 집중적으로 평가하기 위해 상용 DBMS의 기본 연산 트랜잭션을 구성하여 기존 파일 시스템 기반의 DBMS와 비교 분석한다. 또한 표준 성능 평가 도구인 TPC-C 표준 벤치마크 테스트 도구를 활용하여 리눅스 시스템 및 Solaris 시스템 환경의 파일 시스템과 비교한다.
최근 인터넷 서버의 역할을 위해 24 시간 무정지 서비스가 요구되면서 여러 개의 단일 서버를 고속의 네트웍으로 연결한 클러스터 DMBS 에 관한 연구가 국내외적으로 활발히 진행중이다. 그러나, 이러한 클러스터 DBMS를 효율적으로 관리할 수 있는 관리 도구에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 각 서버의 상태를 모니터링한 정보를 바탕으로 서버의 오류를 감지하고 복구함으로써, 전체 클러스터 DBMS가 정상적인 서비스를 할 수 있도록 지원할 수 있는 고가용성 클러스터 관리기률 설계하고 구현한다.
대규모 운영시스템이나 확장성을 고려한 시스템을 구성할 때 마이크로서비스 기법을 도입하는 것이 필요하다. 카프카는 pub/sub 모델을 가지는 메시지 큐로서 분산환경에 잘 적용되는 특징을 가지며, 다양한 데이터 소스를 활용할 수 있다는 점에서 마이크로서비스에 적합하다. 이 논문에서는 아파치의 카프카를 이용한 교육동영상 공유 서비스의 데이터 공유 방안을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 교육 동영상 공유서비스이 다양한 데이터를 공유하기 위해 카프카 클러스터를 구축하며, 아울러 교육동영상의 유사도를 기반으로 하는 추천 시스템과 연계하기 위해 스파크 클러스터를 이용한다. 그리고 파일, RDBMS의 DB등과 같은 다양한 데이터 소스를 공유하는 방안을 제시한다.
저장장치 전용 네트워크의 발전으로 인해 효율적인 저장장치 시스템의 요구가 증가하고 있으며, 대규모 웹 시스템의 멀티미디어 데이터의 빠른 확산으로 인해 컴퓨팅 중심의 저장장치에서 데이터 중심적인 저장장치 시스템으로 패러다임이 변하고 있다. 또한 사용자 제공 컨텐츠와 같은 웹 2.0의 수요 증가와 함께 멀티미디어 데이터 서비스의 요구와 네트워크 기반 시스템의 발전으로 인해 인터넷 기반 응용 시스템들이 요구하는 데이터의 종류가 다양해지면서 대용량의 데이터 처리 요구를 수용할 수 있는 클러스터 파일 시스템의 요구가 급증하고 있다. 본 논문은 클러스터 파일 시스템의 기본 구조와 각 구성요소의 설계 내용을 기술하고, 클러스터 파일 시스템의 독립적 지역 파일 시스템 및 기존 분산 파일 시스템에 대한 성능평가를 보인다. 본 성능 평가를 위해 각 파일 시스템 상에 상용 데이터베이스 시스템을 설치하고 표준 DBMS 벤치마크 테스트를 수행하여 데이터 집중적인 저장장치 접근에 대한 성능평가를 보인다.
최근 많은 기관들로부터 클라우드 서비스가 향후 대세적인 IT서비스로의 확고한 기술로서 예견하고 있고, 실질적으로 IT를 리딩하는 많은 벤더 기업들을 주축으로 실질적인 클라우드 서비스를 제공 하고 있다. 따라서 클라우드 사용자는 서비스의 물리적인 위치나, 시스템 환경과 같은 부분들을 관여하지 않고, 스토리지 서비스, 데이터의 사용, 소프트웨어의 사용들을 제공하는 획기적인 서비스로 거듭나고 있다. 한편, 클라우드 컴퓨팅 기술들은 인프라스트럭처에서 요구되는 서비스의 수준, 다양한 시스템에서 요구되는 하드웨어적인 문제들을 벗어서 자유스럽게 원하는 만큼의 IT 리소스를 쉽게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있지만, 고가용성 측면에서 반드시 기술적인 해결 방안을 모색하여야 한다. 따라서 본 논문 에서는 고가용성 측면에서의 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술, 고가용성 데이터베이스 시스템을 소개하고 현재 클라우드 컴퓨팅 시장에서 활용되고 있는 분산 파일 시스템을 통한 분산처리 기술을 참고하여 고가용성 대용량 분산 데이터 처리 아키텍처를 클라우드 서비스 측면에서 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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