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초록

한국어

클라우드 환경에서 다수의 사용자가 물리적 서버를 가상화하여 사용할 수 있도록 편의성을 제공하는 Software Defined Storage(SDS)를 적용하고 있지만 한정된 물리적 자원을 고려하여 공간 효율성을 최적화하는 솔루션이 필요하다. 기존의 데이터 중복제거 시스템에서는 서로 다른 스토리지에 업로드 된 중복 데이터가 중복제거되기 어렵 다는 단점이 있다. 본 논문에서는 유사도기반 클러스터링과 다중 계층 블룸 필터를 적용한 분산 중복제거 기법을 제 안한다. 라빈 해시를 이용하여 가상 머신 서버들 간의 유사도를 판단하고 유사도가 높은 가상머신들을 클러스터 함 으로써 개별 스토리지 노드별 중복제거 효율에 비하여 성능을 향상시킨다. 또한 중복제거 프로세스에 다중 계층 블 룸 필터를 접목하여 처리 시간을 단축하고 긍정오류를 감소시킬 수 있다. 실험결과 제안한 방법은 IP주소 기반 클러 스터를 이용한 중복제거 기법에 비해 처리 시간의 차이가 없으면서, 중복제거율이 9% 높아짐을 확인하였다.

영어

A software defined storage (SDS) is being deployed in cloud environment to allow multiple users to virtualize physical servers, but a solution for optimizing space efficiency with limited physical resources is needed. In the conventional data deduplication system, it is difficult to deduplicate redundant data uploaded to distributed storages. In this paper, we propose a distributed deduplication method using similarity-based clustering and multi-layer bloom filter. Rabin hash is applied to determine the degree of similarity between virtual machine servers and cluster similar virtual machines. Therefore, it improves the performance compared to deduplication efficiency for individual storage nodes. In addition, a multi-layer bloom filter incorporated into the deduplication process to shorten processing time by reducing the number of the false positives. Experimental results show that the proposed method improves the deduplication ratio by 9% compared to deduplication method using IP address based clusters without any difference in processing time.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 Software Defined Storage (SDS)
2.2 오픈스택 블록 스토리지
2.3 블룸 필터
2.4 라빈 해시
3. 시스템 아키텍처
4. 데이터 중복제거
4.1 라빈 해시 기반 유사도 판별
4.2 블룸 필터 프로세스
4.3 클러스터링 및 중복제거 기법
5. 실험 및 성능평가
5.1 실험환경 구성
5.2 실험 결과
6. 결론 및 고찰
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 윤다빈 [ Dabin Yoon | 인하대학교 전자공학과 ]
• 김덕환 [ Deok-Hwan Kim | 인하대학교 전자공학과 ] 교신저자

참고문헌