필넷의 블로그라이프

○ 분산 DB 정의 ° 논리적으로 같은 시스템에 속하지만 컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로 분산되어 있는 데이터들의 모임 ° 물리적 site분산, 논리적 사용자 통합, 데이터 공유 참조 구조 전역스키마 ° DB가 마치 분산되어 있지 않은 것처럼 분산DB에 포함된 모든 데이터를 정의 분할스키마 ° 분산을 위해 단편화(Fragmentation)된 구성에 대한 정의(일대다 관계) 할당스키마 ° 단편들의 위치정보를 정의 ° 유형에 따라 중복, 비중복인지가 결정됨 지역사상 스키마 ° 물리적 이미지를 해당 지역DBMS가 관리할 수 있도록 저장하기 위해 변환※ 네트워크 디렉토리 - 분산DBMS에서 각 노드의 주소, 처리 능력, 경로의 정의에 대한 정보를 수록 투명성 투 명 성 기 능 장 점 단 점 분할 ° 하나의 논..

○ 회복(Recovery)기법 - 트랜잭션의 ACID 성질 중에서 영속성(Duration)의 측면 Check Point(Log 기반) ° Transaction 수행 중 발생하는 모든 변경사항을 Log에 기록하고 일정 기간 단위로 검사 시점을 생성하여 검사점 수행 ° 저장장치의 Log File에 검사점을 표시하여 기록함 ° 시스템 고장시 재실행할 트랜잭션과 취소할 트랜잭션을 찾기 위해 로그를 탐색해야 하는데 탐색할 로그의 양을 줄여준다 Log 기반 지연갱신 즉시갱신 ° Transaction이 부분완료 상태에 이르기까지 발생한 내용을 Log에 저장하고 DB는 지연 저장 ° Transaction 수행 중 발생하는 모든 변경사항을 즉시 Log와 DB에 반영 ° Transaction이 종료된 상태에서 회복은 Un..

▶ 연결된 서버를 만듭니다. 연결된 서버를 만들면 OLE DB 데이터 원본과 유형이 다른 분산 쿼리에 액세스할 수 있습니다. sp_addlinkedserver를 사용하여 연결된 서버를 만든 후 이 서버에 대해 분산 쿼리를 실행할 수 있습니다. 연결된 서버를 SQL Server 인스턴스로 정의한 경우에는 원격 저장 프로시저를 실행할 수 있습니다. EXEC SP_ADDLINKEDSERVER @server='SQLSRV', -- 링크드 서버이름 @srvproduct = '', -- 기본값은 NULL @provider = 'SQLOLEDB', -- SQL 서버 @datasrc = '192.168.122.120', -- 아이피 @provstr='', -- 공백처리 합니다. @catalog='AdventureWor..

○ VoIP - 음성과 데이터를 IP네트워크에 통합하는 기술 장점 ° LAN을 통해 음성/데이터 전송 ° 최적의 조건에서 좋은 질의 음성 제공 단점 ° 트래픽이 많은 상황에서 음성의 질 저하 ° 전반적으로 인터넷처럼 성능이 낮음 ° 일반전화와 통화시 별도 장비 필요 ° QoS표준 미흡 H.323 ° 실시간 음성, 화상회의 데이터를 TCP/IP와 같은 패킷 교환 네트워크를 통해 전송하기위한 표준 ° LAN기반으로 QoS 미흡, 보안성 취약, 음성중심 프로토콜로 확장성이 부족, ALL-IP망에 부적합 ° 관련기술요소 - RAS(Registration/Admission Status), RTP/RTCP, RSVP, WFQ(Jitter현상 최소화) ° 구성요소 - Terminal, Gateway, Gatekeep..

○ 데이터마이닝 환경에서의 프라이버시 보호기술 Indivisual Privacy ° Obscuring data - 개인의 식별 가능 정보만을 대상으로 random noise를 추가하는 방식 - 식별 가능한 정보를 제외한 다른 정보로부터 개인의 고급정보를 뽑아내는 문제 발생 - 데이터마이닝 결과의 정확도를 떨어뜨림 - ex) IBM의 '사생활 보호 데이터 마이닝(Privacy-Preserving Data Mining)‘ 솔루션 Perfect Privacy ° 개인의 모든 정보를 보호하는 개념 ° 개인의 보호받지 않아도 되는 정보들도 보호함으로서 데이터마이닝의 속도 및 기능 저하의 원인이 됨 ° 데이터마이닝과 개인정보 사이의 적절한 조화가 필요 ° Secret Sharing : (m,n)-역치방식 기본 개념..

○ 교착상태 정의 ° 동일한 자원을 공유하고 있는 두개의 프로그램이 상대방의 자원에 접근하는것을 사실상 방해함으로서, 두 프로그램 모두의 기능이 중지되는 결과를 낳는 상황을 말함 발생조건 ° 상호배제(Mutual Exclusion) - 최소한 하나의 자원이 비공유 방식으로 점유되어야 함 ° 점유와 대기(Hold & Wait) - 최소한 하나의 자원을 점유하고 있는 프로세스가 있어야 함 ° 비선점(Non preemption) - 자원들을 선점하지 못함 ° 환형대기(Circular Wait) - 할당된 자원과 프로세스 사이에 환형대기 처리방법 예방 ° 교착상태 발생 조건중 최소 하나를 배제함으로서 가능 ° 장치의 이용율이 감소하고 시스템 처리율이 감소한다 회피 ° 환형대기 조건이 되지 않도록 자원 할당 상태..

○ OLAP(Online Analytical Processing) MOLAP ROLAP 기반모델 다차원 데이터베이스 기반 관계형 데이터베이스 기반 차원모델 Hyper Cube, Multi Cube Star Schema 데이터 다양한 요약데이터를 최적화된 MMDB에 유지 상세데이터는 DW로부터 엑세스 상세 및 요약데이터 데이터조작 읽기/쓰기 읽기중심 데이터접근 정의된 차원으로 제한 임의의 질의 가능 연산 복잡한 계산을 위한 다양한 연산(복잡한 Application) 제한된 연산 성능 빠른 엑세스 보통 용도 EIS(Executive Information System)에 적합 대용량 Datawarehouse에 적합 - DOLAP(Desktop OLAP) : 다차원 데이터 저장, 프로세싱이 모두 클라이언트에서 ..

○ 데이터마이닝(Data Mining) 정의 ° 대용량 데이터집합(DW,웹로그)에서 아직 알려지지 않은 적합하고 종합적이며 실행 가능한 정보를 추출하고, 이를 사업의 핵심적인 의사결정에 활용하는 과정 기능 ° 검증 : 사용자 시스템이 가설을 입증 ° 발견 : 시스템이 자율적으로 새로운 패턴을 발견 ° 예측 : 미래의 패턴 예측 ° 묘사 : 사용자가 이용가능한 형태로 표현 특징 ° 지식 집약적 ° 3I 모델링 프로세스 - 반복적 분석(Iterative), 대화식 처리(Interactive), 증가치 방식(Incremental) ° 귀납적 결과에 초점 과정 샘플링(Sampling/Selecting) ° 방대한 데이터로부터 모집단 유형과 비슷한 작은 양의 데이터 추출 데이터정제/전처리(Data Cleaning..

○ 데이터웨어하우스(Datawarehouse) 정의 의사결정지원에 효과적으로 사용될 수 있도록 다양한 운영시스템으로부터 추출,변환,통합되고 요약된 읽기전용 DB 특징 주제 중심적, 통합적, 시계열적, 비휘발성 데이터 차원 모델링 주요 용어 사실(Facts) ° 사업의 특정 단면이나 활동을 수치로 표현한 값 차원(Dimensions) ° 주어진 사실에 대한 추가적이 관점(View)을 제공하는 특성 ° 한 개의 사실 테이블에 여러 차원 테이블이 연결되어 분석에 사용 계층성, 관계성 속성(Attributes) ° 각 차원 테이블이 가지고 있는 속성 ° 사실을 검색하고 여과하고 분류할 때 사용 본부,지점,영업소 년,월,일 계층(Hierarchies) ° 차원내 존재하는 속성들간에 존재하는 속성 ° Drill-d..

○ 감리기법 동시감리기법 정의 ° 응용 시스템의 처리가 이루어지는 동시에 감리 증거를 수집하는 기법 ° 감리 모듈을 응용 시스템에 내장/특별한 감리 레코드를 사용하여 수집한 감리증거를 저장하는 방법을 사용한다. 필요성 ° 지속적 감시가 요구됨 ° 진보된 시스템은 거래의 추적을 어렵게 만든다 ° 시스템에 존재하는 엔트로피를 조기에 발견한다 ° 분산처리에 따른 문제에 대처할 수 있다 ITF ° Integrated Test Facility ° 거래응용 시스템의 파일상에 미니회사, 더미개체의 작성 후에 이 더미개체에 시험데이터를 처리하는 방법 ° 사전에 시스템에 대한 철저한 이해가 요구됨 ° ITF거래의 영향을 제거하는 방법 고려(응용 프로그램 수정, 취소입력 등) EAM ° Embedded Audit Modu..