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- 웅인 경
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1 하둡기반트래픽분석경험으로 보는 IoT 데이터수집및분석방법 이영석 충남대학교컴퓨터공학과데이터네트워크연구실 ( ) 1
2 발표내용 하둡기반인터넷트래픽측정 IoT 데이터수집과분석 결론 2
3 인터넷트래픽측정분석연구 Challenges Scalability Storage for bulky data 4.6 TB/hr in 1GE packet monitoring High-performance computing Scale-up or scale-out? Fault-tolerant system Against HDD/system failures Extensibility Agile analysis for diverse traffic format CAIDA data Ark topology: 1.8 TB Telescope: 102 TB Packet headers: 18.8 TB Josh Polterock, CAIDA: A Data Sharing Case Study,
4 수행한연구문제 Given various traffic sources: packet, NetFlow and BGP data Design a traffic collection and analysis platform Such that Scalable Computing/storage performance in a scale-out manner Fault-tolerant storage and computing Extensible Easy to handle user-defined queries for diverse traffic analysis Cost-effective Commodity hardware and open-source software 4
5 ACM SIGCOMM2012 5
6 분산컴퓨팅과분산저장소 Google MapReduce, PB sorting by Google 2008: 6 hours and 2 minutes on 4,000 computers 2011: 33 minutes on 8000 computers Apache Hadoop project MapReduce computing framework (Java) Distributed filesystem 6
7 Apache Hadoop Software Ingestion Pig Analysis Structured storage Computation Sqoop Storage Zookeeper Infrastructure 7
8 분산트래픽분석관련연구 Traffic analysis of DNS root server (RIPE, ) PacketPig ( ) - Big Data Security Analytics platform Sherpasurfing Open Source Cyber Security Solution, Hadoop World 2011 Firewall/IDS logs, netflow/packet Performing Network and Security Analytics with Hadoop, (Travis Dawson, Narus), Hadoop Summit 2012 Distributed Bro (IDS) 8
9 Hadoop 장단점 Pros Performance Good for batch processing Development Easy for developers: Java Map & Reduce Management Fault-tolerant system Cost Scale-out feature Apache open source Cons Performance Not good for real-time processing Data uploading Development Difficult for developers problem/solution in a parallel way/suitable for MapReduce? Management Version control Debugging/troubleshoo ting in a distributed environment 9
10 Hadoop 기반인터넷트래픽분석 Hadoop-based Traffic Measurement and Analysis Platform Administrator NetFlow v5 Packet Web Visualizer / Hive Slave Master Traffic Collector Pcap I/O Traffic Analyzer Traffic Analysis Mapper & Reducer Bin I/O NetFlow I/O HDFS Hadoop 1. Yeonhee Lee and Youngseok Lee, "Towards Scalable Internet Traffic Measurement and Analysis with Hadoop," ACM SIGCOMM Computer Communication Review (CCR), Jan Yeonhee Lee and Youngseok Lee, Scalable NetFlow Analysis with Hadoop, FloCon2013, Jan
11 Traffic Analyzer Scan IP query Hive QL Query for Traffic Analysis Spoofed IP query Heavy User query User-defined query User Interface Packet NetFlow Traffic Collector & Loader IP analysis MR Pcap InputFormat MapReduce for Traffic Analysis TCP analysis MR HTTP analysis MR IO formats Binary Input/OutputFormat DDoS analysis MR NetFlow analysis MR Text Input/OutputFormat Web UI CLI monitor query HDFS Hadoop Data Source (Jpcap, HDFS) Data Processing (HDFS, MapReduce, Hive) User Interface (Hive, Web) Distributer 11
12 어려웠던문제들 1. Data handling issue in Hadoop Reading variable-sized pcaplib records in HDFS heuristic to identify packet boundary in HDFS 2. Distributed traffic analysis MapReduce algorithms IP/TCP/HTTP data analysis metrics 3. Performance tuning in a large-scale Hadoop testbed 12
13 실험 Testbed Type Nodes CPU Memory HardDisk Rack Small GHz 8 core 16 GB 1TB 1 Rack Medium GHz 8 core 16 GB 1TB 1 Rack Large GHz 2 core 2 GB 500 GB 4 Racks Data and MapReduce jobs Type Dataset MapReduce Job Testbed Packet 1 ~ 5 TB from CNU campus N/W IP, TCP, Web (webpop, User Behavior, DDoS) Small, Medium, Large 13
14 Scalability Linear performance increase 120 min with 3, 32 min with 10 nodes for IP analysis Low TCP performance 7.3 Gbps for DDoS, 1.6 Gbps with 10 nodes
15 Scalability (200 nodes) 1 ~ 5 TB input data 8 Gbps ~ 15 Gbps for 5 TB at 200 nodes (400 cores) 46 ~ 79 min 15
16 Hadoop 기반네트워크분석프로 젝트현황 Frontend Ingestion Storage Computation&Analys is Backend packet /flow Packet analysis CoralReef Flow analysis Packets Flows p3 HDFS put hadoop-pcap Packet Analysis DNS Analysis Visualizatio n flow-tools HDFS put IDS/IPS Bro System monitor logs system firewall server IDS/IPS PacketPig HDFS put SHERPASURFING HDFS put Security Analysis Pig Security Analysis Backend analysis BGP RIB/UPDATE BGP data analysis Quagga bgptools BGP messages BGP routing tables BGPdoop HDFS put Routing Analysis 16
17 Hadoop기반인터넷분석은누가어디에쓰는가? ISP 통신업체의음성 / 비디오관리와분석, 보안 포탈 컨텐츠 / 서비스관리및분석 : mobile IMS 솔루션 보안 17
18 미래창조과학부,
19 Internet of Things (IoT) 정의 Advanced connectivity of devices, systems and services that goes beyond the traditional machine-tomachine (M2M) and covers a variety of protocols, domains and applications 개인 스마트폰, 웨어러블디바이스 교통카드, 블랙박스 홈어플라이언스 가전제품 : TV, 냉장고, 에어컨, 오븐 홈모니터링 : 에너지 (Nest), 조명 (Phillips Hue), 보안 (CCTV) 사회기반시설 건물, 도로, 철도, 항만, 물류, 발전소, 공장 센서, 로그, 화상 / 동영상 f_things.jpg 19
20 20
21 21
22 개인운동기록데이터 Jawbone UP 22
23 m_steps m_steps
24 개발자 API Jawbone UP /developer/ JSON, OAuth Fitbit splay/api/fitbit+resourc e+access+api JSON, OAuth 24
25 25
26 26
27 Data Partnership 예 ) Jawbone UP + Withings 27
28 개인신체데이터 무선랜체중계 Fitbit Aria Withings Body Analyzer 28
29 소니라이프로그 29
30 Softbank Healthcare 30
31 전력량측정데이터 WattsUp s.com/secure/support.php Google PowerMeter wermeter/about/ 한국웹, 미중일보다전력소모커 왜? ws/news_view.asp?artice_id =
32 18:04:04 18:04:10 18:04:16 18:04:22 18:04:28 18:04:34 18:04:40 18:04:46 18:04:52 18:04:58 18:05:04 18:05:10 18:05:16 18:05:22 18:05:28 18:05:34 18:05:40 18:05:46 18:05:52 18:05:58 18:06:04 Watts
33 데이터 텍스트 바이너리 이미지 타입장비예제형태 웨어러블디바이스센서 컴퓨팅 / 스마트디바이스 카메라, 블랙박스, CCTV 건강정보 로그 사진 정형 정형 / 비정형 비정형 오디오스마트폰통화, 음악비정형 동영상 카메라, 블랙박스 사진동영상, 영화 비정형 33
34 IoT, Hadoop, Big Data Hortonworks example 34
35 데이터마이닝 35
36 결론 IoT? 디바이스의중요성 Smart phone, wearable devices 새로운서비스발굴을위한데이터수집및분석프레임워크가중요 데이터의중요성 ( 빅 ) 데이터마이닝을통한부가가치창출 DB, NoSQL, Hadoop, streaming 분석기술가능 36
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SOFTWARE ENGINEERING WHITE BOOK : KOREA 2013 SOFTWARE ENGINEERING WHITE BOOK : KOREA 2013 SOFTWARE ENGINEERING WHITE BOOK : KOREA 2013 SOFTWARE ENGINEERING WHITE BOOK : KOREA 2013 SOFTWARE ENGINEERING
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네트워크 안정성을 지켜줄 최고의 기술과 성능 TrusGuard는 국내 최초의 통합보안솔루션으로서 지난 5년간 약 4천여 고객 사이트에 구축 운영되면서 기술의 안정성과 성능면에서 철저한 시장 검증을 거쳤습니다. 또한 TrusGuard는 단독 기능 또는 복합 기능 구동 시
네트워크 보안도 안철수연구소입니다 통합 보안의 No.1 파트너, AhnLab TrusGuard 네트워크 환경을 수호하는 최고의 통합 보안 시스템 고성능 방화벽ㆍVPN Security 기술과 고품질 Integrated Security 기술의 강력한 결합 네트워크 안정성을 지켜줄 최고의 기술과 성능 TrusGuard는 국내 최초의 통합보안솔루션으로서 지난 5년간
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Smartphone Technical Trends and Security Technologies The smartphone market is increasing very rapidly due to the customer needs and industry trends with wireless carriers, device manufacturers, OS venders,
Global Bigdata 사용 현황 및 향후 활용 전망 빅데이터 미도입 이유 필요성 못느낌, 분석 가치 판단 불가 향후 투자를 집중할 분야는 보안 모니터링 분야 와 자동화 시스템 분야 빅데이터의 핵심 가치 - 트랜드 예측 과 제품 개선 도움 빅데이터 운영 애로 사항
Global Bigdata 사용 현황 및 향후 활용 전망 빅데이터 미도입 이유 필요성 못느낌, 분석 가치 판단 불가 향후 투자를 집중할 분야는 보안 모니터링 분야 와 자동화 시스템 분야 빅데이터의 핵심 가치 - 트랜드 예측 과 제품 개선 도움 빅데이터 운영 애로 사항 - 재직자 전문성, 복잡성으로 인해 알고리즘 개발 난항 본 조사 내용은 美 Techpro Research
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목차(Table of Content) 1. 클라우드 컴퓨팅 서비스 개요... 2 1.1 클라우드 컴퓨팅의 정의... 2 1.2 미래 핵심 IT 서비스로 주목받는 클라우드 컴퓨팅... 3 (1) 기업 내 협업 환경 구축 및 비용 절감 기대... 3 (2) N-스크린 구현에 따른 클라우드 컴퓨팅 기술 기대 증폭... 4 1.3 퍼스널 클라우드와 미디어 콘텐츠 서비스의
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포커스 클라우드 컴퓨팅 서비스 기술 및 표준화 추진 동향 조병호* 2006년에 클라우딩 컴퓨팅이란 용어가 처음 생겨난 이래 글로벌 IT 기업 CEO들이 잇달아 차 기 핵심 기술로 클라우드 컴퓨팅을 지목하면서 전세계적으로 클라우드 컴퓨팅이라는 새로운 파 라다임에 관심이 고조되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용하면 효율적인 IT 자원을 운용할 수 있으며 비용절감
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Vol.5, No.5, October (2015), pp.471-479 http://dx.doi.org/10.14257/ajmahs.2015.10.50 스마트온실을 위한 가상 외부기상측정시스템 개발 한새론 1), 이재수 2), 홍영기 3), 김국환 4), 김성기 5), 김상철 6) Development of Virtual Ambient Weather Measurement
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기술사업성평가서 경쟁정보분석서비스 제공 기술 2014 8 출원국 권 리 구 분 상 태 권리번호 KR 특허 등록 10-2012-0092520 10-2012-0092518 10-2007-0071793 10-2012-0092517 Ⅰ 기술 구현 메커니즘 - 1 - 경쟁정보분석서비스 항목 - 2 - 핵심 기술 특징 및 주요 도면
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박가영(parkga00@truefriend.com) 02-3276-5979 서로 다른 사물인터넷 전략, 기회를 찾는 기업 2015년 Target KOSPI 2,300pt 12MF PER 10.27배 12MF PBR 0.91배 Yield Gap 8.2%P SKT는 빅데이터 비즈니스(B2B) vs LG U+는 월과금 서비스(B2C) 사물인터넷은 단순히 하나의 기술이
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대회 조직 대 회 장 서정연(한국정보과학회 회장) 조직위원회 위 원 장 최종원(숙명여대), 홍충선(경희대), 황승구(ETRI) 위 원 강선무(NIA), 김 종(POSTECH), 김철호(ADD), 민경오(LG전자), 박진국(LG CNS), 서형수(알서포트), 엄영익(성균
http://www.kiise.or.kr/swcs/2014/ Software Convergence Symposium 2014 Software Convergence Symposium 2014 2014. 1. 23(Thu) ~ 24(Fri) 대회 조직 대 회 장 서정연(한국정보과학회 회장) 조직위원회 위 원 장 최종원(숙명여대), 홍충선(경희대), 황승구(ETRI)
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