최근 빅 데이터를 이용한 시스템들이 여러 분야에서 활발히 이용되기 시작하면서 대표적인 빅 데이터 저장 및 처리 플랫폼인 하둡(Hadoop)의 기술적 단점을 보완할 수 있는 분산 시스템 플랫...
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2017
-
500
학술저널
94-96(3쪽)
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최근 빅 데이터를 이용한 시스템들이 여러 분야에서 활발히 이용되기 시작하면서 대표적인 빅 데이터 저장 및 처리 플랫폼인 하둡(Hadoop)의 기술적 단점을 보완할 수 있는 분산 시스템 플랫...
최근 빅 데이터를 이용한 시스템들이 여러 분야에서 활발히 이용되기 시작하면서 대표적인 빅 데이터 저장 및 처리 플랫폼인 하둡(Hadoop)의 기술적 단점을 보완할 수 있는 분산 시스템 플랫폼 스파크(Apache Spark)가 등장하였다. 본 플랫폼을 바탕으로 슬레이브 노드들에게 작업을 분산하여 대용량 연산을 수행한다. 하지만 요구하는 성능을 내기 위해 어느 정도 규모의 슬레이브 노드가 필요한지, 각각의 컴퓨팅 능력은 얼마나 필요한지를 예측하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 스파크에서 원하는 성능을 내기 위해 어떤 조건을 충족해야 하는지, 현재 환경에서는 어느 정도 성능을 낼 수 있는지 실험을 통해 모델을 만들어 예측한다.
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