요약화일을 병렬로 처리하기 위해서는 효과적인 요약화일 분산 기법이 요구된다. Hamming Filter에서 분산 기법으로 이용되는 선형코드분산기법(LCDM)은 대부분의 경우 우수한 분산 성능을 갖지만 정적 특성 때문에 요약이 편중될 경우 요약화일을 균등하게 분산하기 어렵다. 또한 제한된 확장성과 비결정성(non-determinism)과 같은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 LCDM의 문제점을 해결하는 새로운 요약화일 분산 기법인 내적 기법(inner- product method)을 제안한다. 내적 기법은 요약의 내적에 의해 계산되는 요약 차이(signature difference)를 기반으로 하여 요약화일을 동적으로 분산한다. 다양한 데이타 작업부하에서 모의 실험을 통해 내적 기법이 LCDM보다 우수함을 보인다.
For processing signature file in parallel, an effective signature file declustering method is needed. The Linear Code Decomposition Method(LCDM) used for the Hamming Filter may give a good performance in some cases, but due to its static property, it fails to evenly decluster signature file when signature are skewed. In addition, it has other problems such as limited scalability and non-determinism. In this paper we propose a new signature file declustering method, called Inner-product method, which overcomes those problems in the LCDM. The Inner-product method declusters signature file dynamically based on the signature difference which is computed by using signature inner product. we show through the simulation experiment that the Inner-product outperforms the LCDM under various data workloads.
