정보과학회 논문지 D : 데이타베이스
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
복합 이벤트 처리를 위한 고속 벌크로딩 지원 대용량 트리플 저장소 |
| 영문제목(English Title) |
Large Triple Store Supporting Fast Bulk-Loading for Complex Event Processing |
| 저자(Author) |
엄정호
김태홍
황미녕
서동민
최성필
이승우
정한민
Jung-Ho Um
Taehong Kim
Mi-Nyeong Hwang
Dongmin Seo
Sungpil Choi
Seungwoo Lee
Hanmin Jung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 41 NO. 03 PP. 0174 ~ 0180 (2014. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
IT 및 과학 기술의 발전으로 수많은 데이터가 생성되는 빅데이터 시대가 도래함에 따라 빅데이터를 이용하여 분석하는 기술이 주목을 받고 있다. 이 중에서 지시적 분석(Prescriptive Analytics) 기술은 현재의 현황을 분석하여 사용자의 미래에 대하여 방향을 제시하는 차세대 분석 기술이다. 이를 위해서는 다양한 데이터 원천으로부터의 분석을 토대로 복합 이벤트 처리가 필요하다. 이는 다양한 데이터 원천으로부터 추출 또는 생성된 트리플 데이터의 분석 정보를 기반으로 한다. 본 논문에서는 이러한 대용량 트리플 데이터를 효율적으로 저장하는 기법을 제안하고, 아울러 사용자에게 빠르게 검색이 가능한 대용량 트리플 저장소를 설계한다. 이를 위해 제안하는 저장소는 트리플 저장을 위해 분산 데이터베이스를 사용하고, 맵리듀스를 활용한 벌크로딩 알고리즘을 설계하였으며, 트리플 검색을 위해 SPARQL 질의 처리 엔진과 분산 데이터베이스를 연계 및 개발하였다. 성능평가를 통해 제안하는 벌크 로딩 기법이 저장 속도에서는 기존 시스템에 비해 2.5배의 성능 향상을 보였으며, 다양한 대용량의 트리플 데이터 셋에 대해서도 효율적으로 저장이 가능함을 보였다. 아울러, 전체 데이터 셋에 대하여 select 질의 시 검색 성능은 평균 1초로 복합 이벤트 처리를 위한 고속 검색이 가능함을 알 수 있었다.
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영문내용
(English Abstract) |
Due to the development of IT and scientific technology, huge amounts of data are created so that big data age has come. Among many big data techniques, big data analytics technique is concentrated on. Especially, prescriptive analytics techniques are next analytics technique because it can give the future's directions by analyzing current status. For this, it needs complex event processing which analyzes the data from many data sources. Complex event processing is based on the analyzing information from triple data or extraction data on a variety of data sources. In this paper, we propose the bulk-loading technique for large triple enabling to store the data efficiently and design triple store to respond the user's query quickly. For this, the proposed triple store uses distributed database. And we design bulk-loading algorithm using MapReduce framework and develop SPARQL query processing engine connecting to the distributed database. Experimental results show that the proposed bulk-loading technique has 2.5 times better than legacy system in terms of loading performance. Also, the results show that the bulk-loading technique can store various large triple data set efficiently. The select query response for whole data set is approximately 1 second. It shows that the proposed triple store supports fast search for complex event processing.
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| 키워드(Keyword) |
트리플 저장소
MapReduce
Hbase
LOD
복합 이벤트 처리
TripleStore
MapReduce
Hbase
LOD
complex event processing
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