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정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Trans. on Computing Practices)

Current Result Document : 14 / 14

한글제목(Korean Title) 그래프 스트림 분산 관리를 위한 정점 절단 기반의 분할 기법
영문제목(English Title) Vertex-cut based Partitioning Method for Distributed Management of Graph Streams
저자(Author) 한진수   조중권   최도진   임종태   복경수   유재수   Jinsu Han   Jungkweon Cho   Dojin Choi   Jongtae Lim   Kyoungsoo Bok   Jaesoo Yoo                       
원문수록처(Citation) VOL 24 NO. 04 PP. 0172 ~ 0180 (2018. 04)
한글내용
(Korean Abstract)
SNS, 시맨틱 웹, IoT 등 다양한 분야에서 그래프 데이터가 생성되고 있다. 최근 그래프가 동적으로 변화하는 대용량의 그래프 스트림에 대한 활용이 증가됨에 따라 실시간으로 그래프를 분산 관리하기 위한 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 질의 처리 성능 향상과 부하 분산을 고려한 정점 절단기반의 스트림 그래프 분할 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 저장 공간의 사용률 및 처리량을 고려한 노드의 부하를 그래프 분할 기준으로 선정한다. 또한, 핫 데이터로 인해 특정 노드에 부하가 집중되는 문제점을 해결하기 위해 핫 데이터가 삽입되는 경우 처리 성능에 더 높은 비중을 두고 분할을 수행한다. 성능평가에서는 기존 기법과의 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
영문내용
(English Abstract)
Graph data is being generated in various fields such as social network, semantic web, and IoT. With the increasing utilization of large scale graph streams that change over time, the real-time distributed management of graphs has been required. In this paper, we propose a vertex-cut based graph stream partitioning method for efficient query processing and load balancing. We choose the load of each node that considers its storage utilization and throughput as the graph partitioning criterion. In addition, the proposed method performs the partitioning with a higher weight on throughput in order to resolve the problem of hot data loaded in a particular node. It is shown through performance evaluation that the proposed method outperforms the existing methods.
키워드(Keyword) 그래프 분할기법   스트림 데이터   정점 절단 분할   핫 데이터   graph partitioning   streaming data   vertex-cut   hot data                       
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