Facebook: Social Platform Facebook은 2007년 5월 Facebook 플랫폼을 런칭한 이후로, 즉, 외부 개발자나 써드파티 회사들이 Facebook의 방대한 소셜 네트워크 정보를 이용하여 직접 Facebook 어플리케이션에 설치할 수 있도록 하는 모든 기능을 담고 있다. 주요 3가지 특징은 1) 어플리케이션이 Facebook의 기능이나 UI를 그대로 사용하기 때문에, Facebook과 완벽히 통합될 수 있다. 2) Facebook의 방대한 소셜 네트워크를 활용하여 어플리케이션의 Mass Distribution이 가능하다. 3) 어플리케이션에서 수익 모델을 가져갈 수 있는 기회를 제공한다. 어플리케이션을 개발하고 추가하는 절차가 매우 간단하기 때문에, 초기진입장벽이 낮고, 많은 ..

- 프로비저닝 서버에 Deduplication Manager을 두고, 높은 버전의 이미지가 필요한 경우가 발생하면, Peer로부터 현재 Runtime중인 Image Hash 값들을 Deduplication Manger가 전달 받아, 이를 최신 버전의 Image와 Dedup을 실시하여, 변경된 Hash를 따로 Hash Table에 저장하고, 이 변경된 Hash별로 동일한 Request를 한 Peer 간의 Swarm을 생성하여, Peer가 변경된 Hash 별로 다수 개의 Swarm내에서 해당 Hash에 대하여 공유 받을 수 있게 한다. 중앙 프로비저닝 서버에 Deduplication Manager를 둔 이유는, Peer 와 Peer간의 통신에 있어서 Dedup을 실시하게 되면 같은 중복제거 과정을 다른 Pe..

Data Deduplication + Bittorrent System Design ① User Peer에서는 이미지 서버로부터 다운받은 토렌트파일의 포함되어있는 이미지파일의 전체 Hash 리스트를 바탕으로 새로운Chunk-hash Table을 만든다. 이 Chunk-hash Table에는 Hash값만 들어가 있을 뿐, Chunk의 메모리주소는 포함되어 있지 않다. Chunk Hash Data 주소 Label A1 A2 …. ……………………. ② User Peer는 Tracker로부터 전달받은 ' Tracker Response ' 메시지에 포함되어 있는 Swarm내의 Peer IP주소를 바탕으로 다른 Peer들과 Bittorrent Handshaking을 실시한..

VDN: Virtual Machine Image Distribution Network for Cloud Data Centers - P2P구조의 VM이미지 배포에 대한 프레임워크 설계 System Design 가상머신 이미지 데이터를 분포할 때, 전체 가상 머신 이미지 파일 대신에 청크 단위로 분포한다. 가상머신 이미지를 고정크기 또는 가변크기의 청크로 분활 한다. 그리고 각 청크에 대한 위치 정보를 유지해야 할 필요가 있는데 이 정보를 메타데이타라 한다. 메타데이타를 관리하는 방법은 크게 두 가지 방법이 있는데, 첫 번째 방법은 중앙에서 메타데이타 서버를 운영하여 메타데이타 서버로부터 직접 받아오는 방법이며, 두 번째 방법은 본 논문에서 제시하는 VDN-TAPO방식인DHT 분산해시 테이블을 이용하여 트리..

Rapid Provisioning of Cloud Infrastructure Leveraging Peer-to-Peer Networks - P2P방식의 가상머신 이미지 프로비저닝 시스템 본 논문에서는 P2P 방식을 사용하는 대표적인 프로토콜인 BitTorrent를 이용하여 Image를 배포하는 구조에 있어서 서버-클라이언트 구조가 아니라 클라이언트-클라이언트간의 P2P 이미지 파일 공유 방식 시스템을 논의 한다. System Overview 1) Seed 생성 및 초기 이미지 파일 배포 단계 : 먼저 클라우드 프로비저닝 서버(Cloud Provisioning Server)는 이미지 파일을 배포 하기 위하여 이미지 파일의 메타정보를 포함하는 토렌트(Seed) 파일을 만든다. 이 파일에는 트래커의 URL주소..

Data Deduplication Using Dynamic Chunking - 고정된 길이의 Chunking 과 파일 유사성 기술을 이용하는 동적 Chunking 방법 파일 유사성 정보를 통하여 중복된 데이터를 찾는다는 아이디어를 가진 이 논문은 파일 유사성 정보 내에 해시 키 값과 파일 오프셋을 비교함으로써 중복된 점을 찾는다. 2개의 파일 사이에 해시를 비교함으로써 중복된 영역을 파일에서 찾을 수 있다. 똑같은 해시키가 있다면, 고정 Chunking을 적용한 파일 오프셋을 이용하고, 그 외에는 데이터 중복 제거를 건너 뛴다. System Design 이 논문의 핵심 개념은 2개 파일 사이에 중복된 점을 알기 위해 파일 유사성 정보를 적용하는 것이다. 2개의 파일 사이의 유사성의 정도를 알기 위해 대표..