데이터스트림즈가 지난 7월 오스트리아에서 개최된 학술행사인 ‘2016 ICUFN(International Conference on Ubiquitous and Future Networks)’에서 자사 기술연구소 소속 유태경 주임연구원(대표저자)이 ‘Performance Evaluation of In-Memory Computing on Scale-Up and Scale-Out Cluster’란 주제로 논문을 발표했다고 밝혔다.
2016 ICUFN는 지난 7월5일부터 8일까지 오스트리아에서 개최됐으며 올해로 8회째 맞이하는 행사로 유비쿼터스 및 미래 네트워크에 대한 연구, 응용 및 테스트 베드(TEST-BED) 개발에 대한 기술적 이슈를 다루는 행사다. 데이터스트림즈는 기술연구소 소속 천승태 소장, 정일균 선임, 유태경 주임이 참석했다.
이번 논문을 통해 데이터스트림즈 기술연구소는 빅데이터 기반 인메모리 분산처리 오픈소스 소프트웨어인 아파치 스파크(Apache Spark)를 이용해 일반적인 데이터 분석 및 처리 작업을 수행할 때 스케일 업과 스케일 아웃 클러스터 환경에서 컴퓨팅 자원, 작업 종료시간 등의 성능 요소를 실험적 근거를 확보해 비용 대비 효율성에 대한 결과를 도출했다.
평소 통용되는 스케일 아웃 방식의 시스템 확장 보다 일정 수준의 스케일 업 방식의 시스템 확장은 투자 대비 성능 개선이 더 우수할 수도 있다는 결론을 얻은 것이 이번 연구의 큰 성과로 평가된다.
데이터스트림즈 이영상 대표는 “일반적으로 모든 빅데이터 기반 인프라 구성의 경우 스케일 아웃을 염두에 두고 설계되고 있는 것이 현실”이라며 “이번 논문을 통해 스케일 업 방식도 시스템 확장 구축 초기에 고려할 수 있게 된 만큼 빅데이터 인프라 구성의 패러다임 변화에 큰 기폭제가 될 것”이라고 말했다.
