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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 허우용 (검색결과 1 건)

      • 시스템 통합 서비스를 위한 확장 가능한 NoSQL 설계방법 연구

        허우용 서울시립대학교 과학기술대학원 2012 국내석사

        RANK : 247631

        본 논문은 클라우드 서비스 구현에 필요한 클라우드 컴퓨팅의 NoSQL 오픈소스 솔루션을 활용하여 시스템 통합 서비스를 위한 확장 가능한 DB시스템을 구축하여 NoSQL의 성능을 비교한다. NoSQL로는 가장 보편화 되어 있는 HBase, MongoDB, Cassandra를 사용하여 분산노드 환경에서데이터 생성과 검색에 따른 각 어플리케이션이 실행될 때, 얼마나 효율적으로 데이터를 처리하는지 보여주기 위하여 확장성과 처리속도를 지표로 하여 성능평가 하였다. 본 실험 결과, HBase의 경우 쓰기 성능보단 읽기 성능이 우수했으며 노드의 확장에 따른 쓰기 성능은 3노드에 비해 6노드를 클러스터링 했을 경우 약 16% 정도의 성능개선을 보여주었고 검색성능은 약 12%정도 성능이 향상되었다. MongoDB의 경우 가장 큰 특징인 임의의 key 값에 대한 검색이 가능하고 관계형 데이터베이스처럼 인덱스를 추가하여 처리 속도를 빠르게 할 수 있음[6]을 검증하기 위해 노드별로 SA_ID 컬럼에 인덱스를 추가하고 SA_ID를 검색 키로 설정하여 성능을 측정하였으며 인덱스를 추가했을 경우 약 20%의 성능이 개선되는 것을 확인하였다. Cassandra의 경우 쓰기 성능이 읽기성능보다 우수했으며 노드의 확장에 따른 쓰기 성능은 3노드에 비해 6노드를 클러스터링 했을 경우 약 26%정도의 성능개선을 보여주었고 검색성능은 약 13%정도 성능이 향상되었다. In this paper, we designed scalable DB systems by leveraging NoSQL open-source solutions that are widely used for implementing cloud services and compared the performance of the DB systems. NoSQL open-source solutions that we utilized are HBase, MongoDB, and Cassandra, which are the most commonly used ones. We measured the execution time of data creation and data search in the distributed environment varying the number of nodes to investigate the scalability. The experimental results show that, in HBase, writing was faster than the reading. With 6 nodes in the clusters, writing time has reduced about 16% from the case with 3 nodes. Data search time has been also reduced about 12%. In MongoDB, we added an index SA_ID column to see whether MongoDB shows good performance when an index are added like relational DB systems [6]. It was confirmed that, with index added, the performance improved 20%. In Cassandra, writing was faster than reading. With 6 nodes in the clusters, writing time has reduced about 26% from the case with 3 nodes. Data search time has been also reduced about 13%.

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