KR102025801B1 - 분산 파일 시스템 및 이의 데이터 내결함성 지원 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 토러스 망 기반의 분산 파일 시스템은 클라이언트로부터 데이터를 수신하면, 상기 데이터를 인코딩하는 중심노드 및 상기 인코딩에 의해 생성된 데이터 블록 또는 패리티 블록을 상기 중심노드로부터 수신하여 저장하는 하나 이상의 저장노드를 포함한다.

Description

분산 파일 시스템 및 이의 데이터 내결함성 지원 방법{DISTRIBUTED FILE SYSTEM AND METHOD FOR PROTECTING DATA THEREOF}
본 발명은 분산 파일 시스템 및 이의 데이터 내결함성 지원 방법에 관한 것이다.
최근 스마트폰, 태블릿, 웨어러블 기기 등이 널리 보급됨에 따라, 고품질·비정형 데이터가 지속적으로 증가하여 클라우드 스토리지 용량 증가 문제에 직면하게 되었다. 그리고 사물들이 서로 연결되어 가상화되는 사물 인터넷 통신에서 생산되는 많은 데이터량 또한 클라우드 스토리지에 저장되어야 함으로써 비용 효율적인 대용량 클라우드 스토리지 기술 개발의 필요성이 강하게 대두되고 있다.
한편, 클라우드 스토리지가 엑사바이트 급으로 규모가 커짐에 따라 다양한 형태의 비용 절감 기술이 요구되고 있다. 특히, 데이터 내결함성과 관련하여 비용 절감을 위해 스토리지의 공간 효율이 중요시됨에 따라, 소거 코딩(Erasure Coding) 관련 기술이 크게 대두되고 있다. 또한, 네트워크 구축 비용 등을 줄이기 위해, 노드간 직접 통신 기술 등을 활용하는 토러스 연결망 기술도 대두되고 있다.
여기에서 스토리지 소거 코딩 기술은 특정 크기의 데이터 단위로 패리티 블록을 생성하고, 데이터 블록과 패리티 블록을 특정 크기 단위로 다수의 노드에 분산 저장하여, 데이터 중 일부가 유실되더라도 디코딩을 통해 복원할 수 있는 기술이다.
분산 파일 시스템은 일반적으로 각 서버간 네트워크 부하가 동일한 팻-트리(Fat-tree) 기반의 연결망을 사용하나, 팻-트리 기반의 연결망은 수백대 이상의 연결을 위해 고가의 스위치가 많이 필요하므로 노드 확장성에 제한이 있다. 이러한 연결망의 확장성 문제는 토러스 연결망을 이용한 스토리지 네트워크 구성을 통해 해결할 수 있다.
그러나 토러스 연결망 기반의 분산 파일 시스템에서 소거 코딩을 통한 데이터 내결함성을 지원하고자 할 경우, 팻-트리 연결망과 달리 각 노드간 전송 부하가 달라지게 되며, 노드와 노드간의 통신을 위해서 중간에 위치한 노드를 경유해야 하는 상황이 발생할 수 있는 문제가 있다.
따라서, 토러스 연결망 기반의 분산 파일 시스템에서 소거 코딩을 효과적으로 이용할 수 있는 기술이 필요한 실정이다.
이와 관련하여, 한국공개특허공보 제10-2011-0142500호(발명의 명칭: 온칩 네트워크에서 토러스 토폴로지를 이용한 라우팅 시스템 및 라우팅 방법)는 토큰을 이용한 교착상태 복구(Deadlock Recovery with Tokens, DRT)를 이용하여 2D 토러스 토폴로지가 제공하는 와이어(wire)를 활용하면서도 추가적인 버퍼(가상 채널)의 크기를 줄일 수 있는 내용을 개시하고 있다.
본 발명의 실시예는 엑사바이트급 클라우드 스토리지 구축을 위해 토러스 연결망 기반의 분산 파일 시스템에서 소거 코딩을 효과적으로 지원할 수 있는 분산 파일 시스템 및 이의 데이터 내결함성 지원 방법을 제공하고자 한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면에 따른 토러스 네트워크 기반의 분산 파일 시스템은 클라이언트로부터 데이터를 수신하면, 상기 데이터를 인코딩하는 중심노드 및 상기 인코딩에 의해 생성된 데이터 블록 또는 패리티 블록을 상기 중심노드로부터 수신하여 저장하는 하나 이상의 저장노드를 포함한다.
또한, 본 발명의 제 2 측면에 따른 분산 파일 시스템의 데이터 내결함성 지원 방법은 토러스 네트워크 상에 포함된 복수의 노드 중 데이터를 인코딩할 중심노드를 결정하는 단계 및 상기 중심노드를 기준으로 상기 인코딩됨에 따라 생성된 데이터 블록 및 패리티 블록을 분산 저장할 저장노드를 결정하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 중심노드는 클라이언트로부터 데이터를 수신함에 따라, 상기 수신한 데이터를 인코딩하고, 상기 인코딩에 의해 생성된 데이터 블록 및 패리티 블록을 상기 분산 저장할 저장노드로 분산 저장한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 종래 기술에 따른 팻-트리 기반의 연결망에서의 확장성 문제를 해결할 수 있다.
또한, 토러스 연결망 기반의 분산 파일 시스템에서 효과적으로 소거 코딩 기법을 지원할 수 있다.
또한, 낮은 토러스 네트워킹 부하를 유지하면서도 분산 파일 시스템의 입출력 시간을 감소시켜 그 성능을 향상시킬 수 있다.
도 1은 클라이언트에서 인코딩을 수행하는 분산 파일 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 파일 시스템의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 토러스 네트워크의 예시도이다.
도 4는 중심노드 및 저장노드를 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 데이터 블록 저장노드 및 패리티 블록 저장노드를 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 파일 시스템의 데이터 내결함성 지원 방법의 순서도이다.
도 7은 중심노드를 결정하는 방법의 순서도이다.
도 8은 저장노드를 결정하는 방법의 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
종래 기술에 따른 팻-트리 연결망에서는 어떠한 노드에서 데이터를 분산하거나 수집하더라도 노드와 노드간의 네트워크 홉의 개수가 동일함에 따라, 노드간의 데이터 전송 부담이 동일하기 때문에, 큰 문제가 발생하지 않게 된다.
그러나 토러스 기반의 연결망의 경우에는 노드간의 위치에 따라 노드간 네트워크 홉의 개수가 다르며, 인접한 노드가 아니라면 두 노드 사이에 있는 또 다른 노드들을 통해 데이터가 전달되기 때문에 이를 경유하는 노드의 상태에 따라서 데이터 전송시 지연시간이 상이해질 수 있다. 따라서, 토러스 연결망 기반의 분산 파일 시스템에서 소거 코딩 기법을 적용할 때, 데이터를 분산 저장할 노드의 선정과 선정된 노드의 역할을 결정하는 것은 중요하다.
여기에서 소거 코딩(Erasure coding) 기법은 특정 크기 단위의 데이터를 인코딩하여 n개의 인코딩 블록으로 만들고, 이를 분산 저장함으로써 데이터의 내결함성을 보장할 수 있는 기법이다.
이때, 소거 코딩 기법은 인코딩된 출력에 입력 데이터가 그대로 포함되어 있는 조직 부호(Systematic code)와 입력 데이터가 없이 모두가 인코딩된 데이터만 있는 비조직 부호(Non systematic code)로 나눌 수 있다. 본 발명의 일 실시예는 정상적인 경우 디코딩을 필요로 하지 않는 조직 부호를 적용한 것이다.
조직 부호의 경우, 인코딩된 스트라이프 하나는 n개의 블록으로 구성된다. 이때, n개의 블록은 원본 데이터가 포함된 k개의 데이터 블록과 m개의 패리티 블록의 합으로 구성된다.
소거 코딩 기법을 통해 생성된 n개의 인코딩된 블록은 서로 다른 노드에 분산 저장되어, 데이터 서버나 디스크의 고장이 발생한 경우에도 데이터를 복원할 수 있다.
즉, k개로 분할된 데이터 블록이 유실되지 않는 경우에는 k개의 데이터 블록을 불러온 후, 이를 조합함으로써 원래의 데이터를 읽을 수 있다. 그리고 k개의 데이터 블록 중 m개 이하의 블록이 유실되는 경우에는 남은 데이터 블록과 패리티 블록을 이용하여 디코딩함으로써 원래의 데이터 블록을 복원할 수 있다.
한편, 데이터 인코딩 방식 중 하나로, 도 1에 도시된 바와 같이 클라이언트 단에서 인코딩하는 방법이 있다.
도 1은 클라이언트에서 인코딩을 수행하는 분산 파일 시스템(100)의 블록도이다.
클라이언트(120)에서 인코딩을 수행하고, 다수의 데이터 서버(110-1, 110-2,…,110-n)로 분산 저장하는 경우, 클라이언트(120)에서 직접 인코딩을 수행할 뿐만 아니라, 인코딩된 블록을 다수의 데이터 서버(110-1, 110-2,…,110-n)에 각각 전송해야 하기 때문에 클라이언트(120)가 쓰기 요청을 수행한 후 완료하기까지 걸리는 시간이 길어지는 단점이 있다.
또한, 도 1에 도시된 분산 파일 시스템(100)은 네트워크를 통해 데이터를 원격의 데이터 서버(110)에 저장하기 때문에 입출력 지연시간이 로컬 파일 시스템에 비해 길어지는 단점이 있다. 이와 더불어 인코딩 시간과 분산 데이터 전송에 따른 추가적인 지연시간을 가지는 단점이 있다.
따라서, 분산 파일 시스템에서의 데이터 인코딩은 클라이언트가 아닌 특정 데이터 서버에서 수행되는 것이 유리한바, 이하에서는 도 2 내지 도 5를 참조하여 원본 데이터를 특정 데이터 서버(이하, 중심노드라 함)에서 전부 받아 데이터 서버에서 인코딩을 하고, 나머지 데이터 서버(이하, 저장노드라 함)에 분산 저장하는 방식을 채용한 본 발명의 일 실시예에 따른 토러스 네트워크 기반의 분산 파일 시스템을 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 파일 시스템(200)의 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 토러스 네트워크 기반의 분산 파일 시스템(200)은 중심노드(210) 및 하나 이상의 저장노드(220)를 포함한다.
중심노드(210)는 클라이언트(230)로부터 데이터를 수신하면, 데이터를 인코딩한다.
하나 이상의 저장노드(220)는 인코딩에 의해 생성된 데이터 블록 또는 패리티 블록을 중심노드(210)로부터 수신하고 이를 저장한다. 이때, 중심노드(210)는 저장노드(220)의 기능도 공유할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 적용되는 토러스 네트워크는 도 3에 도시된 바와 같다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 토러스 네트워크의 예시도이다.
도 3의 (a)는 4×4×4 타입의 3차원 토러스 네트워크를 도시한 것이다. 도 3의 (a)에 도시된 3차원 토러스 네트워크는 전체 64개의 노드(a)를 평면의 집합으로 보아, 제 1 평면(p1), 제 2 평면(p2), 제 3 평면(p3) 및 제 4 평면(p4)의 노드(a)의 집합으로 구분할 수 있다. 그리고 각 평면(p1, p2, p3, p4)은 4×4 타입의 16개 노드(a)들로 구성되어 있다.
이때, 각 가장자리에 있는 노드(a)는 반대쪽 가장자리에 위치한 노드와 연결되어 있으며, 도 3의 (a)에서는 편의상 이를 생략하여 도시한 것이다.
도 3의 (b)는 도 3의 (a)의 한 평면(p1)을 분리하여 4×4 타입의 2차원 노드로 표현한 것이다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 파일 시스템(200)은 2차원 토러스 네트워크뿐만 아니라 3차원 토러스 네트워크도 적용될 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 파일 시스템(200)에서의 중심노드(210) 및 저장노드(220)는 인코딩에 의해 생성된 데이터 블록 및 패리티 블록의 개수에 대응하는 노드의 할당 요청을 수신함에 따라 결정된다. 즉, n개의 인코딩된 블록인 k개의 데이터 블록과 m개의 패리티 블록을 분산하여 저장하기 위한 n개의 노드 할당 요청을 수신함에 따라, 중심노드(210) 및 저장노드(220)는 아래에서 설명하는 바와 같이 결정될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에서의 데이터 서버인 중심노드(210)와 저장노드(220), 그리고 클라이언트(230)는 각각 통신 모듈(미도시), 메모리(미도시) 및 프로세서(미도시)로 구성될 수 있다.
이때, 통신 모듈은 유선 통신 모듈 및 무선 통신 모듈을 모두 포함할 수 있다. 유선 통신 모듈은 전력선 통신 장치, 전화선 통신 장치, 케이블 홈(MoCA), 이더넷(Ethernet), IEEE1294, 통합 유선 홈 네트워크 및 RS-485 제어 장치로 구현될 수 있다. 또한, 무선 통신 모듈은 WLAN(wireless LAN), Bluetooth, HDR WPAN, UWB, ZigBee, Impulse Radio, 60GHz WPAN, Binary-CDMA, 무선 USB 기술 및 무선 HDMI 기술 등으로 구현될 수 있다.
메모리에는 각 서버들을 제어하기 위한 프로그램이 저장된다. 여기에서, 메모리는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 휘발성 저장장치를 통칭하는 것이다.
예를 들어, 메모리는 콤팩트 플래시(compact flash; CF) 카드, SD(secure digital) 카드, 메모리 스틱(memory stick), 솔리드 스테이트 드라이브(solid-state drive; SSD) 및 마이크로(micro) SD 카드 등과 같은 낸드 플래시 메모리(NAND flash memory), 하드 디스크 드라이브(hard disk drive; HDD) 등과 같은 마그네틱 컴퓨터 기억 장치 및 CD-ROM, DVD-ROM 등과 같은 광학 디스크 드라이브(optical disc drive) 등을 포함할 수 있다.
이하에서는 도 4 및 도 5를 참조하여 중심노드(210)와 저장노드(220)가 결정되는 과정에 대하여 구체적으로 설명하도록 한다.
도 4는 중심노드(210) 및 저장노드(220)를 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 5는 데이터 블록 저장노드 및 패리티 블록 저장노드를 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 분산 파일 시스템(200)은 중심노드(210)를 결정하기 위하여, 먼저 토러스 네트워크 상에 포함된 복수의 노드로부터 기 설정된 제 1 결정조건을 만족하는 노드를 추출하여 제 1 노드 집합을 생성한다. 이때, 제 1 결정조건은 토러스 네트워크 상에 포함된 복수의 노드 전체 중에서, 디스크 사용률, CPU 사용률 및 메모리 사용률 중 하나 이상이 임계값 이상인 노드를 제외한 나머지 노드를 추출하는 조건일 수 있다.
도 4를 참조하면, 예를 들어 할당 요청 받은 노드의 개수(n)는 6개의 데이터 블록(k)과 3개의 패리티 블록(m)으로 총 9개인 경우를 가정한다. 도 4에서 ‘노드 0’, ‘노드 1’, ‘노드 2’, ‘노드 3’, ‘노드 7’ 및 ‘노드 15’의 6개의 노드가 디스크 사용률 등의 제 1 결정조건에 따라 제외되었다고 가정하면, 제 1 노드 집합은 {4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14}가 된다.
이와 같이 제 1 노드 집합이 생성되면, 제 1 노드 집합 중 기 설정된 제 2 결정조건을 만족하는 노드를 추출하여 제 2 노드 집합을 생성한다. 이때, 기 설정된 제 2 결정조건은 제 1 노드 집합에 포함된 노드의 인접 노드 개수가 가장 많은 노드를 추출하는 조건일 수 있다. 한편, 제 2 결정조건은 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 노드간의 대역폭의 합과 같은 조건 등을 상황에 따라 추가될 수도 있다.
예를 들어, 도 4에서 ‘노드 4’의 인접 노드는 ‘노드 5’와 ‘노드 8’의 2개의 노드이며, ‘노드 5’의 인접 노드는 ‘노드 4’, ‘노드 6’, ‘노드 9’의 3개의 노드이다. 이와 같은 과정에 따라, 제 1 노드 집합에 대한 인접 노드의 개수를 모두 산출할 수 있다.
‘노드 4’의 인접노드 및 개수: 2, {5, 8}
‘노드 5’의 인접노드 및 개수: 3, {4, 6, 9}
‘노드 6’의 인접노드 및 개수: 2, {5, 10}
‘노드 8’의 인접노드 및 개수: 4, {4, 9, 11, 12}
‘노드 9’의 인접노드 및 개수: 4, {5, 8, 10, 13}
‘노드 10’의 인접노드 및 개수: 4, {6, 9, 11, 14}
‘노드 11’의 인접노드 및 개수: 2, {8, 10}
‘노드 12’의 인접노드 및 개수: 2, {8, 13}
‘노드 13’의 인접노드 및 개수: 3, {9,12,14}
‘노드 14’의 인접노드 및 개수: 2, {10,13}
위 노드들 중 최대 인접 노드 개수를 가지는 노드는 ‘노드 8’, ‘노드 9’ 및 ‘노드 10’이다. 이에 따라, 제 2 노드 집합은 {8, 9, 10}이 된다. 이와 같이 생성된 제 2 노드 집합은 결정하고자 하는 중심노드(210)의 후보군 집합이 된다.
참고로, 2차원 토러스 네트워크에서의 최대 인접 노드 개수는 4개까지 될 수 있으며, 3차원 토러스 네트워크의 경우 최대 인접 노드 개수는 6개까지가 될 수 있다.
다음으로, 제 2 노드 집합에 포함된 노드 각각에 대하여, 제 1 노드 집합에 포함된 노드 중 기 설정된 제 3 결정조건을 만족하는 노드를 추출하여 제 3 노드 집합을 생성한다. 이때, 제 3 결정조건은 제 2 노드 집합에 포함된 각 노드와의 최단 거리 순으로, 노드의 할당 요청에 대응하는 개수의 노드를 추출하는 조건일 수 있다. 한편, 동일 홉을 가지는 노드의 경우, 그 중 임의의 노드를 선정하거나 해당 노드의 디스크 사용률 등의 정보를 활용하여 선택하는 것도 가능하다.
즉, 위 예시에서, 제 2 노드 집합에 포함된 ‘노드 8’, ‘노드 9’ 및 ‘노드 10’ 각각에 대하여, 제 1 노드 집합에 포함된 노드들 중 최단 거리를 가지는 노드들을 노드 할당 요청을 받은 노드의 개수만큼 추출하여 각각의 제 3 노드 집합을 생성할 수 있다.
‘노드 8’의 제 3 노드 집합= {8, 4, 9, 11, 12, 5, 13, 6, 14}
‘노드 9’의 제 3 노드 집합= {9, 5, 8, 10, 13, 4, 6, 12, 14}
‘노드 10’의 제 3 노드 집합 = {10, 6, 9, 11, 14, 5, 13, 8, 4}
이와 같이 제 3 노드 집합이 생성되면, 다음으로 제 2 노드 집합에 포함된 각 노드를 기준으로, 제 2 노드 집합에 포함된 각 노드와 대응되는 제 3 노드 집합에 포함된 노드들과의 홉을 합산한다. 그리고 합산 결과 가장 작은 홉의 합이 산출된 제 3 노드 집합에 대응되는 제 2 노드 집합에 포함된 노드를 중심노드(210)로 결정한다. 이때, 네트워크의 홉은 해당 집합에서 중심노드(210)와 타 노드간의 네트워크 홉의 개수를 의미한다.
도 4의 예시에서, ‘노드 8’, ‘노드 9’ 및 ‘노드 10’에 각각 대응되는 제 3 노드 집합의 홉의 합산은 다음과 같이 산출된다.
‘노드 8’의 제 3 노드 집합의 네트워크 홉의 합 = 0+1+1+1+1+2+2+3+3 = 14
‘노드 9’의 제 3 노드 집합 의 네트워크 홉의 합 = 0+1+1+1+1+2+2+2+2 = 12
노드 10’의 제 3 노드 집합 의 네트워크 홉의 합 = 0+1+1+1+1+2+2+2+3 = 13
각각의 제 3 노드 집합은 홉의 개수가 1인 노드를 모두 포함한 뒤, 할당 요청 받은 노드의 개수보다 부족한 경우, 홉의 개수가 2인 노드를 포함하는 순으로, 할당 요청 받은 노드의 개수(위 예시에서는 9개)가 될 때까지 가까운 노드의 순서로 노드를 추출할 수 있다.
위 예시에서, 3개의 제 3 노드 집합 중 ‘노드 9’의 제 3 노드 집합의 네트워크 홉의 합이 12개로 가장 많으므로, ‘노드 9’를 중심노드로 결정한다.
저장노드(220)는 위 과정에 따라 결정된 중심노드(210)를 포함하는 제 3 노드 집합의 노드로 결정된다.
이와 같이 중심노드(210) 및 저장노드(220)가 결정되면, 데이터의 인코딩은 중심노드(210)에서 수행되어, 데이터 블록 및 패리티 블록이 생성된다. 그리고 생성된 각 블록은 중심노드(210)를 포함한 각 저장노드(220-1, 220-2,…,220-l)에 하나씩 분산되어 저장된다.
이때, 저장노드(220)에는 데이터 블록 또는 패리티 블록이 각각 저장된다. 저장노드(220)는 이를 위한 데이터 블록 저장노드 및 패리티 블록 저장노드로 구분될 수 있다.
데이터 블록 저장노드는 제 3 노드 집합에 포함된 노드 중 중심노드(210)를 기준으로 최단 거리에 위치하는 노드로 결정될 수 있다. 데이터 블록 저장노드의 결정이 끝나면, 패리티 블록 저장노드가 결정된다. 패리티 블록 저장노드는 제 3 노드 집합에 포함된 노드 중 데이터 블록 저장노드를 제외한 나머지 노드로 결정될 수 있다.
예를 들어, 도 5와 같이 중심노드(210)로 결정된 ‘노드 9’와의 네트워크 홉의 크기가 1인 ‘노드 5’, ‘노드 8’, ‘노드 10’ 및 ‘노드 13’과, 홉의 크기가 2인 ‘노드 4’를 데이터 블록 저장노드로 결정하고, 나머지 노드들은 패리티 블록 저장노드로 결정할 수 있다.
이와 같이 노드가 할당되고 각 노드의 역할이 결정되면, 클라이언트(230)는 데이터를 중심노드(210)인 ‘노드 9’로 전송하게 되며, ‘노드 9’가 인코딩을 수행함에 따라 생성된 데이터 블록은 ‘노드 4’, ‘노드 5’, ‘노드 8’, ‘노드 9’, ‘노드 10’ 및 ‘노드 13’에 저장되고, 패리티 블록은 ‘노드 6’, ‘노드 12’ 및 ‘노드 14에 저장된다.
참고로, 본 발명의 실시예에 따른 도 2 내지 도 5에 도시된 구성 요소들은 소프트웨어 또는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 형태로 구현될 수 있으며, 소정의 역할들을 수행할 수 있다.
그렇지만 '구성 요소들'은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 각 구성 요소는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 구성 요소는 소프트웨어 구성 요소들, 객체지향 소프트웨어 구성 요소들, 클래스 구성 요소들 및 태스크 구성 요소들과 같은 구성 요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다.
구성 요소들과 해당 구성 요소들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성 요소들로 결합되거나 추가적인 구성 요소들로 더 분리될 수 있다.
이하에서는 도 6 내지 도 8을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 파일 시스템(200)에서의 데이터 내결함성 지원 방법을 설명하도록 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 파일 시스템(200)의 데이터 내결함성 지원 방법의 순서도이다. 도 7은 중심노드(210)를 결정하는 방법의 순서도이다. 도 8은 저장노드(220)를 결정하는 방법의 순서도이다.
먼저, 도 6을 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 파일 시스템(200)의 데이터 내결함성 지원 방법은 먼저, 인코딩에 의해 생성된 데이터 블록 및 패리티 블록의 개수에 대응하는 노드의 할당 요청을 수신한다(S110).
이와 같은 요청을 수신함에 따라, 토러스 네트워크 상에 포함된 복수의 노드 중 데이터를 인코딩할 중심노드(210)를 결정한다(S120).
이와 관련하여 도 7을 참조하면, 중심노드(210)를 결정하는 단계는 먼저, 토러스 네트워크 상에 포함된 복수의 노드 중 기 설정된 제 1 결정조건을 만족하는 노드를 추출하여 제 1 노드 집합을 생성한다(S121). 이때, 기 설정된 제 1 결정조건은 토러스 네트워크 상에 포함된 복수의 노드 중 디스크 사용률, CPU 사용률 및 메모리 사용률 중 하나 이상이 미리 설정된 임계값 이상인 노드를 제외하는 조건일 수 있다.
다음으로, 제 1 노드 집합 중 기 설정된 제 2 결정조건을 만족하는 노드를 추출하여 제 2 노드 집합을 생성한다(S122). 이때, 기 설정된 제 2 결정조건은 상기 제 1 노드 집합에 포함된 각 노드의 인접 노드 개수가 가장 많은 노드를 추출하는 조건일 수 있다.
이와 같이 제 1 및 제 2 노드 집합이 생성되면, 제 2 노드 집합에 포함된 노드 각각에 대하여, 제 1 노드 집합에 포함된 노드 중 기 설정된 제 3 결정조건을 만족하는 노드를 추출하여 제 3 노드 집합을 생성한다(S123). 이때, 기 설정된 제 3 결정조건은 제 2 노드 집합에 포함된 각 노드와의 최단 거리 순으로, 노드의 할당 요청에 대응하는 개수의 노드를 추출하는 조건일 수 있다.
다음으로, 제 2 노드 집합에 포함된 각 노드를 기준으로, 제 2 노드 집합에 포함된 각 노드와 대응되는 제 3 노드 집합에 포함된 노드들과의 홉을 합산하고(S124), 합산 결과 가장 작은 홉의 합이 산출된 제 3 노드 집합에 대응되는 제 2 노드 집합에 포함된 노드를 중심노드(210)로 결정한다(S125).
다시 도 6을 참조하면, 결정된 중심노드(210)를 포함하는 제 3 노드 집합의 노드를 저장노드(220)로 결정한다(S130). 이때, 저장노드(220)는 데이터 블록을 저장하는 저장노드와 패리티 블록을 저장하는 저장노드로 구분될 수 있으며, 이는 도 8에 도시된 바와 같은 과정에 따라 결정될 수 있다.
도 8을 참조하면, 저장노드(220)를 결정하는 단계는 먼저, 중심노드(210)를 제외한 제 3 노드 집합에 포함된 노드 중 중심노드(210)를 기준으로 최단 거리에 위치하는 노드를 데이터 블록을 저장하는 저장노드(220)로 결정한다(S131).
데이터 블록을 저장하는 저장노드(220)가 결정되고 나면, 데이터 블록을 저장하는 저장노드를 제외한 나머지 노드를 패리티 블록을 저장하는 저장노드로 결정한다(S132).
다시 도 6을 참조하면, 위 과정에 따라 중심노드(210) 및 저장노드(220)가 결정되면, 중심노드(210)는 클라이언트(230)로부터 데이터를 수신하고(S140), 수신한 데이터를 인코딩한다(S150). 그리고 인코딩에 의해 생성된 데이터 블록 및 패리티 블록을 분산 저장할 저장노드로 각각 분산하여 저장한다(S160).
한편, 상술한 설명에서, 단계 S110 내지 S160는 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다. 아울러, 기타 생략된 내용이라 하더라도 도 2 내지 도 5에서의 분산 파일 시스템(100)에 관하여 이미 기술된 내용은 도 6 내지 도 8의 데이터 내결함성 지원 방법에도 적용된다.
전술한 본 발명의 일 실시예 중 어느 하나에 의하면, 종래 기술에 따른 팻-트리 기반의 연결망에서의 확장성 문제를 해결할 수 있다. 또한, 토러스 연결망 기반의 분산 파일 시스템에서 효과적으로 소거 코딩 기법을 지원할 수 있다. 또한, 낮은 토러스 네트워킹 부하를 유지하면서도 분산 파일 시스템의 입출력 시간을 감소시켜 그 성능을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 분산 파일 시스템(100)에서의 데이터 내결함성 지원 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 분산 파일 시스템 110: 데이터 서버
120: 클라이언트 200: 분산 파일 시스템
210: 중심노드 220: 저장노드
230: 클라이언트

Claims (9)

  1. 토러스 네트워크 기반의 분산 파일 시스템에 있어서,
    클라이언트로부터 데이터를 수신하면, 상기 데이터를 인코딩하는 중심노드 및
    상기 인코딩에 의해 생성된 데이터 블록 또는 패리티 블록을 상기 중심노드로부터 수신하여 저장하는 하나 이상의 저장노드를 포함하되,
    상기 중심노드는, 상기 토러스 네트워크에 포함된 복수의 노드로부터 제 1 내지 제 3 노드 집합이 생성되면, 상기 제 2 노드 집합에 포함된 각 노드를 기준으로, 상기 제 2 노드 집합에 포함된 각 노드와 대응되는 상기 제 3 노드 집합에 포함된 노드들과의 홉을 합산한 결과, 가장 작은 홉의 합이 산출된 제 3 노드 집합에 대응되는 제 2 노드 집합에 포함된 노드로 결정되고,
    상기 저장노드는 상기 결정된 중심노드를 포함하는 제 3 노드 집합의 노드로 결정되는 것인 분산 파일 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 중심노드 및 저장노드는 상기 인코딩에 의해 생성된 데이터 블록 및 패리티 블록의 개수에 대응하는 노드의 할당 요청을 수신함에 따라 결정되는 것인 분산 파일 시스템.
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 노드 집합은 상기 토러스 네트워크 상에 포함된 복수의 노드 중 기 설정된 제 1 결정조건을 만족하는 노드로 추출되고,
    상기 제 2 노드 집합은 상기 제 1 노드 집합 중 기 설정된 제 2 결정조건을 만족하는 노드로 추출되며,
    상기 제 3 노드 집합은 상기 제 2 노드 집합에 포함된 노드 각각에 대하여, 상기 제 1 노드 집합에 포함된 노드 중 기 설정된 제 3 결정조건을 만족하는 노드로 추출되는 것인 분산 파일 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 기 설정된 제 1 결정조건은 상기 토러스 네트워크 상에 포함된 복수의 노드 중 디스크 사용률, CPU 사용률 및 메모리 사용률 중 하나 이상이 미리 설정된 임계값 이상인 노드를 제외하는 조건인 것인 분산 파일 시스템.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 기 설정된 제 2 결정조건은 상기 제 1 노드 집합에 포함된 각 노드의 인접 노드 개수가 가장 많은 노드를 추출하는 조건인 것인 분산 파일 시스템.
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 기 설정된 제 3 결정조건은 상기 제 2 노드 집합에 포함된 각 노드와의 최단 거리 순으로, 상기 노드의 할당 요청에 대응하는 개수의 노드를 추출하는 조건인 것인 분산 파일 시스템.
  8. 삭제
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 저장노드는 데이터 블록 저장노드 및 패리티 블록 저장노드를 포함하되,
    상기 데이터 블록 저장노드는 상기 제 3 노드 집합에 포함된 노드 중 상기 중심노드를 기준으로 최단 거리에 위치하는 노드로 결정되고,
    상기 패리티 블록 저장노드는 상기 제 3 노드 집합에 포함된 노드 중 상기 데이터 블록 저장노드를 제외한 나머지 노드로 결정되는 것인 분산 파일 시스템.
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