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With the advance of IoT era, more and more devices are utilized for data acquisition and data volume is growing exponentially. Studies on the virtualized cluster environment are required to store and analyze large volume of data effectively. In this paper, we create two virtualized cluster environments by using Xen and Docker, to improve application performance for big data storage and processing. Then, we evaluate the application performance with differentg block sizes and replica numbers, by changing Hadoop parameters. For the case of read operations, Docker shows higher data throughput regardless of block sizes. However, for the case of write operations, both environments show similar performance and Xen shows slightly better performance than Docker in 128MB block size.

한국어

IoT 시대의 도래에 따라 더 많은 디바이스들이 데이터 획득에 활용이 되고 있고 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. 대용량 데이터를 효과적으로 저장하고 분석하기 위해서는 가상화 클러스터 환경에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 가상화 클러스터에서 빅 데이터 저장 및 처리를 위한 응용프로그램의 성능을 향상하기 위한 목적으로 Xen과 Docker를 이용한 두 개의 가상화 클러스터 환경을 만들고 Hadoop의 변수 중 블록의 크기과 복사본의설정 값을 변경하여 응용프로그램의 성능을 평가한다. 읽기 연산의 경우 블록 크기에 관계없이 Docker의 초당 데이터 처리율이 높았지만, 쓰기 연산의 경우 두 환경의 성능이 거의 비슷하였고 예외적으로 블록크기가 128MB일 때Xen의 초당 데이터 처리율이 Docker에 비해 다소 우월한 것을 확인하였다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련연구
 3. 도커를 이용한 클러스터 환경에서 블록크기의 영향
 4. 실험 및 결과 분석
  4.1 복제본 전송을 고려하지 않은 실험
  4.2 복제본 전송을 고려한 실험
 5. 결론
 참고문헌

키워드

빅데이터 대용량 데이터 분산처리 도커 가상화 하이퍼바이저 bigdata distributed processing virtualization Docker hypervisor

저자

• 정혜진 [ Haejin Chung | 단국대학교 컴퓨터학과 ]
• 최원석 [ Wonseok Choi | 단국대학교 컴퓨터학과 ]
• 한승혜 [ Seunghye Han | 데이터사이언스학과 ]
• 나연묵 [ Yunmook Nah | 단국대학교 컴퓨터학과 ] 교신저자

참고문헌

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