병렬 처리를 위한 효율적인 요약화일 분산 기법

Abstract

병렬 처리 시스템을 이용하여 요약화일을 효율적으로 검색하기 위해서 질의-내 병렬화가 가장 중요하다. 질의-내 병렬화를 이용한 질의 검색시 질의 응답 시간을 최소화 하기 위해서 자료 편중과 수행부하 편중이 발생하지 않는 요약화일 분산 기법이 요구된다. 선형코드분산기법(LCDM)은 기존 병렬 요약화일인 Hamming Filter의 분산 기법으로 사용되며, 우수한 분산 성능을 보인다. 그러나 , 데이타 자체가 편중되어 있을 때는 부하 균등 분산에 문제를 안고 있다. 더욱이 LCDM은 병렬 알고리즘에 필수적인 확장성(scalablity)과 결정성(determinism)을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 LCDM이 안고 있는 문제점을 극복하며, 보다 우수한 분산 성능을 보장하는 요약화일 분산 기법인 MIN -entropy를 제안한다. MIN-entropy는 자료 균등 분산을 위해 수행부하 균등 분산 기준자인 요약 엔트로피를 사용하여 요약화일을 분산한다. 요약 엔트로피는 미리 분산된 요약 통계를 기반으로 계산되는 통적 기준자이기 때문에 다양한 작업 부하와 변화 가능한 병렬 구성 환경에서 우수한 요약화일 분산 성능 및 특성을 보인다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 통하여 MIN -entropy가 다양한 분포의 데이타에 대해서 LCDM 보다 우수한 분산 성능을 나타냄을 보인다.