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Implementation of NDAS-based Large-Scale Storage Systems for Big Data
빅데이터를 위한 NDAS 기반의 대용량 스토리지 시스템 구현

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  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제8권 12호 (2024.12)바로가기
  • 페이지
    pp.2863-2870
  • 저자
    Jung Kyu Park, Youngmi Baek
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A459182

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원문정보

초록

영어
As large amounts of data are currently being utilized in various fields, storage systems must provide scalability. NAS and SAN are generally used to build a relatively large-scale storage system. NDAS is directly connected to the network, but unlike NAS, it does not use TCP/IP and communicates at the Ethernet layer, so there is no overhead due to the TCP/IP network stack. Based on these characteristics, NDAS is an effective solution for building cost-effective storage devices. In this paper, various system parameters needed to utilize NDAS effectively are investigated and tested. Also, performance evaluation is performed by applying NDAS to a commonly used distributed system. It also showed scalability when a single storage pool was configured with multiple NDAS storages to perform real workloads. The storage system proposed in this study can be directly applied to existing storage devices requiring scalability.
한국어
현재 대용량의 데이터는 다양한 분야에 활용됨에 따라 스토리지 시스템에서 확장성을 제공해야 한다. NAS와 SAN은 일반적으로 비교적 대규모 스토리지 시스템을 구축하는 데 사용된다. 네트워크 기반의 DAS는 네 트워크에 직접 연결되지만 NAS와 달리 TCP/IP를 사용하지 않고 이더넷 계층에서 통신하므로 TCP/IP 네트워크 스택으로 인한 오버헤드가 없다. 본 논문에서는 NDAS를 효과적으로 활용하는 데 필요한 다양한 시스템 매개변수 를 조사하고 실험하였다. 또한 일반적으로 사용되는 분산 시스템에 네트워크 기반의 DAS를 적용하여 성능 평가 를 수행하였다. 여러 개의 네트워크 기반 DAS를 이용하여 단일 저장소 풀을 구성하여 실제 워크로드를 수행했을 때 확장성을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 스토리지 시스템은 기존의 확장성이 필요한 저장 장치에 바로 활 용이 가능하다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
2.1 NAS (Network Attached Storage
2.2 SAN (Storage Area Network)
Ⅲ. Scalable storage system using Network-DAS
3.1 Network Direct Attached Storage(NDAS)
3.2 NDAS-Based Scalable Storage
Ⅳ. Experiments and Results Network-DAS
4.1 Experiment environment
4.2 Single storage performance
4.3 Cluster storage performance
4.4 Gluster file system performance
Ⅴ. Conclusion
REFERENCES

키워드

빅데이터 네트워크 DAS 성능 스토리지 SAN Big data Network DAS Performance Storage SAN

저자

  • Jung Kyu Park [ 박정규 | Professor, Department of Computer Engineering, Daejin University ]
  • Youngmi Baek [ 백영미 | Professor, Department of Smart Convergence Engineering, Computer Science Major, Changshin University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

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