하이브리드 인덱스 시스템을 위한 핫-콜드 세그먼트 분류 알고리즘

초록

그동안 링크드 데이터는 시맨틱 웹을 구현하기 위한 최적의 방법으로 인식되어 왔지만 아직 해결해야 할 이슈들이 남아있다. 특히, 링크드 데이터 환경은 HDD보다 SSD를 사용하는 것이 효율적일 수 있지만, 기존 링크드 데이터 검색 및 저장 기술에 관한 연구들은 대부분 HDD를 기반으로 진행되어 왔다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 HDD와 SSD를 함께 사용하는 하이브리드 인덱스 시스템을 새로 제안한다. 제안된 시스템은 분산되어 있는 최신 데이터 셋들을 인덱싱하여 검색 속도를 향상시키고, 의사결정 트리를 사용하여 핫 세그먼트는 SSD에, 콜드 세그먼트는 HDD에 저장함으로써 SSD의 사용량을 절약한다. 제안된 시스템은 SSD를 최소한으로 사용하면서 성능은 SSD의 70% 이상을 유지하여 비용과 성능의 최적 균형을 맞추었다.

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