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SDS 환경의 유사도 기반 클러스터링 및 다중 계층 블룸필터를 활용한 분산 중복제거 기법
Distributed data deduplication technique using similarity based clustering and multi-layer bloom filter

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Vol.14 No.5 (2018.10)바로가기
  • 페이지
    pp.60-70
  • 저자
    윤다빈, 김덕환
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A340995

원문정보

초록

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.
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.

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

키워드

분산중복제거 라빈해시 다중계층블룸필터 소프트웨어 정의 스토리지 Distributed Deduplication Rabin Hash Multi-layer Bloom Filter Software Defined Storage

저자

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

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 논문지 [THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF NEXT GENERATION COMPUTING]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1975-681X
  • 수록기간
    2005~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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