Lesson:lesson 0bcd6499 - 편집 역사

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	{{Lesson		{{Lesson
	\|title=<nowiki>대용량 분산처리 플랫폼 공유 모델 연구</nowiki>		\|title=<nowiki>대용량 분산처리 플랫폼 공유 모델 연구</nowiki>
	\|question=<nowiki>~~What problem, design, and evaluation does this paper present~~?</nowiki>		\|question=<nowiki>비용이 큰 대용량 분산처리 플랫폼을 여러 사용자가 공유할 때 성능과 멀티테넌시를 어떻게 균형 잡을 수 있는가?</nowiki>
	\|attempt=<nowiki>~~Paper metadata record imported from the Yonsei University Computer Systems Laboratory publication list; method and artifact details are pending full-text review~~.</nowiki>		\|attempt=<nowiki>하나의 native Hadoop cluster를 여러 사용자가 공유하는 모델과 cloud 위에 사용자별 virtual Hadoop cluster를 두는 모델의 prototype을 구축해 비교하고, native 모델에 부족한 멀티테넌시 기능을 보완한다.</nowiki>
	\|context=<nowiki>Publication scope: domestic. Lab publication metadata:		\|context=<nowiki>Publication scope: domestic. Lab publication metadata:
	1. 정환진, 강태호, 김규석, 신영호, 정진규, "대용량 분산처리 플랫폼 공유 모델 연구," 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, 제 22권 제 11호, pp. 601-613, 2016년 11월</nowiki>		1. 정환진, 강태호, 김규석, 신영호, 정진규, "대용량 분산처리 플랫폼 공유 모델 연구," 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, 제 22권 제 11호, pp. 601-613, 2016년 11월
	\|observation=<nowiki>~~Bibliographic metadata only; reported methods, artifacts, and results are pending full-text review~~.</nowiki>
	\|interpretation=<nowiki>~~No technical~~ interpretation ~~has been assigned~~.</nowiki>		Verification level: official_abstract. Sources checked:
	\|reusable_lesson=<nowiki>~~Pending full~~-~~text review~~.</nowiki>		https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002164736
	\|applicability=<nowiki>~~computer systems~~.</nowiki>		https://cslab.yonsei.ac.kr/publications</nowiki>
	\|confidence=<nowiki>~~high~~</nowiki>		\|observation=<nowiki>두 공유 모델의 성능과 멀티테넌시 특성을 실험적으로 비교했다고 공식 초록이 설명하지만 정량 수치는 공개하지 않는다.</nowiki>
			\|interpretation=<nowiki>Hadoop 중심 연구이며 공개 초록으로는 workload, 규모, isolation overhead와 보완 기법의 상세를 확인할 수 없다.

			Technical interpretation: 공유 데이터 플랫폼의 효율은 virtualization 여부만으로 결정되지 않으며, framework-native 배치와 격리 기능의 조합을 실제 workload로 비교해야 한다.</nowiki>
			\|reusable_lesson=<nowiki>공유 데이터 플랫폼의 효율은 virtualization 여부만으로 결정되지 않으며, framework-native 배치와 격리 기능의 조합을 실제 workload로 비교해야 한다.</nowiki>
			\|applicability=<nowiki>조직 내 공용 Hadoop/MapReduce 클러스터와 클라우드 기반 사용자별 분석 환경.</nowiki>
			\|confidence=<nowiki>medium</nowiki>
	\|evidence=<nowiki>Publication record 1: 정환진, 강태호, 김규석, 신영호, 정진규, "대용량 분산처리 플랫폼 공유 모델 연구," 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, 제 22권 제 11호, pp. 601-613, 2016년 11월</nowiki>		\|evidence=<nowiki>Publication record 1: 정환진, 강태호, 김규석, 신영호, 정진규, "대용량 분산처리 플랫폼 공유 모델 연구," 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, 제 22권 제 11호, pp. 601-613, 2016년 11월</nowiki>
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			\|citation=<nowiki>정환진·강태호·김규석·신영호·정진규, 「대용량 분산처리 플랫폼 공유 모델 연구」, 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 22(11), 601–613, 2016.</nowiki>
			\|url=<nowiki>https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002164736</nowiki>
			\|kind=<nowiki>paper</nowiki>
			\|verification_basis=<nowiki>official_abstract</nowiki>
			\|note=<nowiki>정본 Lesson 보강 근거. 검토 원본: Lesson:technical_review_5b128265. 확인 범위: official_abstract. 확인한 자료: https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002164736 ; https://cslab.yonsei.ac.kr/publications. 질문, 방법, 평가, 해석, 재사용 교훈, 적용 범위와 한계를 같은 Lesson 본문에 통합했습니다.</nowiki>
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