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비순환성 그래프(DAG: Directed Acyclic Graph)를 기반으로 작동하는 인-메모리 데이터 처리 프레임워크 시스템에 의해 제어되는 애플리케이션을 캐싱(caching)하는 방법에 있어서, 인-메모리 데이터 처리 프레임워크 시스템에서 사용할 애플리케이션을 소정의 입력 데이터로 프로파일링(profiling)하는 단계;상기 프로파일링을 기반으로 각 중간 데이터가 사용되는 횟수, 상기 각 중간 데이터의 상기 입력 데이터 대비 크기를 도출하는 단계;사용되는 횟수가 동일하면서 의존성이 있는 하나 이상의 중간 데이터들의 집합을 기반으로 하나 이상의 방향성 비순환성 그래프(DAG: Directed Acyclic Graph)를 파티셔닝하는 단계; 및파티셔닝된 DAG 내에서 상기 애플리케이션의 타입 및/또는 잔여 메모리 용량에 따라 캐싱(caching)할 중간 데이터를 결정하는 단계를 포함하는 인-메모리 데이터처리 프레임워크 기반에서 데이터 방법
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제1항에 있어서,상기 애플리케이션 타입은 데이터 중심 애플리케이션(data intensive application) 또는 계산 중심 애플리케이션(compute intensive application)을 포함하는 인-메모리 데이터처리 프레임워크 기반에서 데이터 캐싱 방법
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제1항에 있어서,상기 파티셔닝된 DAG 내에서 사용되는 횟수가 많은 중간 데이터부터 먼저 캐싱(caching)하도록 결정되는 인-메모리 데이터처리 프레임워크 기반에서 데이터 캐싱방법
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제1항에 있어서,상기 캐싱(caching)할 중간 데이터는 잔여 메모리 용량을 초과하지 않도록 결정되는 인-메모리 데이터처리 프레임워크 기반에서 데이터 캐싱 방법
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비순환성 그래프(DAG: Directed Acyclic Graph)를 기반으로 작동하는 인-메모리 데이터 처리 프레임워크 시스템에 있어서, 인-메모리 데이터 처리 프레임워크 시스템에서 사용할 애플리케이션을 소정의 입력 데이터로 프로파일링(profiling)하고, 상기 프로파일링을 기반으로 각 중간 데이터가 사용되는 횟수, 상기 각 중간 데이터의 상기 입력 데이터 대비 크기를 도출하는 프로파일링부;사용되는 횟수가 동일하면서 의존성이 있는 하나 이상의 중간 데이터들의 집합을 기반으로 하나 이상의 방향성 비순환성 그래프(DAG: Directed Acyclic Graph)를 파티셔닝하는 파티셔닝부; 및파티셔닝된 DAG 내에서 상기 애플리케이션의 타입 및/또는 잔여 메모리 용량에 기반으로 캐싱(caching)할 중간 데이터를 결정하는 캐싱(caching)부를 포함하는 인-메모리 데이터 처리 프레임워크 시스템
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비순환성 그래프(DAG: Directed Acyclic Graph)를 기반으로 작동하는 인-메모리 데이터 처리 프레임워크에 대한 프로그램을 저장한 기록매체 있어서, 인-메모리 데이터 처리 프레임워크 시스템에서 사용할 애플리케이션을 소정의 입력 데이터로 프로파일링(profiling)하는 단계;상기 프로파일링을 기반으로 각 중간 데이터가 사용되는 횟수, 상기 각 중간 데이터의 상기 입력 데이터 대비 크기를 도출하는 단계;사용되는 횟수가 동일하면서 의존성이 있는 하나 이상의 중간 데이터들의 집합을 기반으로 하나 이상의 방향성 비순환성 그래프(DAG: Directed Acyclic Graph)를 파티셔닝하는 단계; 및파티셔닝된 DAG 내에서 상기 애플리케이션의 타입 및/또는 잔여 메모리 용량에 따라 캐싱(caching)할 중간 데이터를 결정하는 단계를 포함하는 애플리케이션을 캐싱(caching)하는 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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