네트워크의 발전과 인터넷 확산에 힘입어 서비스 데이터가 고품질, 대용량화 되었다. 따라서 분산 처리의 필요성이 대두되고 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 서버의 시스템 자원을 효율적으로 제공할 수 있는 서비스 가상화 기술이 주목받고 있다. 그러나 가상 머신 환경에서의 대용량 데이터 분산처리 시스템을 구성할 경우 많은 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 가상 머신 환경에서의 가상 머신과 태스크들의 생성 배치에 따른 I/O 대역폭의 최적화 실험을 하고, 결과를 평가한다. 또한 본 논문에서 수행한 실험 결과는 가상 머신 환경에서의 I/O 대역폭 밸런싱(balancing)을 지원하는 하둡 스케쥴러(Hadoop Scheduler)의 연구에 사용될 예정이다.
Recently, distributed processing systems for big data have been actively investigated owing to the development of high speed network and storage technologies. In addition, a virtual system that can provide efficient use of system resources through the consolidation of servers has been increasingly recognized. But, when we configure a distributed processing system for big data in virtual machine environments, many problems occur. In this paper, we did an experiment on the optimization of I/O bandwidth according to the creation and placement of VMs and tasks with composing a Hadoop cluster in virtual environments and evaluated the results of the experiment. These results conducted by this paper will be used in the study on the development of a Hadoop Scheduler supporting I/O bandwidth balancing in virtual environments.
