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분산 데이타베이스 설계를 위한 데이타 단편화, 중복, 할당 방법
22.3 분산 데이타베이스 시스템의 유형
22.4 분산 데이타베이스에서 질의 처리
22.5 분산 데이타베이스에서 동시성 제어와 회복의 개요
22.6 3-층 클라이언트/서버 아키텍
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서버의 개방화
- Tierless 컴퓨팅 구조
- 서버의 분산화 정도
- 인트라넷의 채택 정도
클라이언트의 간편화
- 클라이언트의 다양성
- 네트워킹을 위한 기술 채택 정도
소프트웨어의 표준화
- 객체화 정도
- 멀티화 정도
- 표준화 정도
경제적인 시
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문제
: 공장에서의 생산관리 및 자재관리 시스템 등, 데이타베이스와 정보검색 시스템에서 중요한 문제
⑦개별 버퍼와 공유 채널형 생산자/소비자 문제
: 분산 시스템 환경에서 "클라이언트-서버"형 시스템에서 발생할 수 있는 문제
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D/L System
Volcano Digital/Library Client / Server System
수서시스템
편목시스템
대출 / 반납 시스템
검색 시스템
연속간행물 시스템
기사색인 시스템
인터넷 검색 시스템
Volcano D/L System VOD System
무인대출반납시스템
출입통제시스템
유지보수
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개념적 구성틀을 비교
-정보시스템 아키텍처 구성틀 중 적절한 대상을 선택하여 통제 관점에서 재정의
Ⅲ. 통제 아키텍처의 개념, 목적 및 장점
IV. 통합 통제아키텍처의 메타데이타 모형
-통합 통제 아키텍처를 논리적 수준과 물리적 수
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데이타베이스학회, Vol.27, No4, 2020.
[3] 이경복, 박태형, 임종인, “스마트워크 환경 변화에 따른 보안위협과 대응방안”, 고려대학교 정보보호대학원, 2011.
[4] 유동현, 김용욱, 하영재, 류연승, “비대면 시대의 신 융합보안 위협과 대응 방안에
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2. modify 기능
3. authentcate 기능
X.500 Directory Service는 분산 directory services를 위한 전반적인 모델로 namespace와 그것을 querying하고 updating하는 프로토콜(DAP:Directory Access Protocol)로 구성되어 있다. PKI에서는 directory 시스템에 X.500 DS를 사용한다.
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개념의 구조적 차이에 관한 연구(권후기)
1) 측정도구의 구인타당도 및 신뢰도 검증
2) 신뢰도 검증
3) 논문②의 통계 분석 및 처리 방법
4) 논문②에 대한 최종 분석
3. 도축장 운영실태와 경영효율성 분석에 관한 연구(김기현)
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개념
3. 멀티미디어의 통신 방식
1) 스트리밍∙스냅
2) P2P∙CS
3) TCP∙UDP
4. 문제점
Ⅱ 멀티미디어 스케줄링
1. 기존 관련연구
2. ADMS 알고리즘
1) ADMS 알고리즘
2) 과부하 제어
3) 알고리즘
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개념 및 이론 2
1. 가입자 네트워크의 개념 2
(1) 가입자 네트워크의 정의 2
(2) OSI7계층의 개념과 계층별 역할 2
2. 가입자 네트워크 이론 및 특징 3
(1) LAN(Local Area Network) 3
(2) Switching 3
(3) Rouing 4
(4) Traffic Contro 5
III. 가입자 네트워크에서 발
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서버 및 DB 서버 구축 : Linux6.2, Oracle8i, Apache
- OOOOO(주) 웹서버 구축 : Compaq Proliant7000, Linux6.1, Oracle81, Apache, DNS, Mail
- (주)OOOOO 웹서버 구축 : Compaq DS20e, Tru64Unix, Apache, GCC, PHP, MySQL
- OO(주) 웹서버 구축 : Compaq Proliant ML 570, Windows 2000 Server, MS-SQL, IIS,
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서버를 설계하고 구축했습니다. Kafka를 통해 서버 간의 트래픽을 분산시키고, MySQL 데이터베이스 성능을 최적화하여 고용량 트래픽을 원활하게 처리할 수 있도록 했습니다. 이 과정에서 서버의 부하를 분산시키고, 시스템의 확장성을 확보하
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분산 환경에서의 데이터 정합성 유지 전략 수립, 비정형 로그의 구조화 및 BI 연계, 데이터 기반 운영 효율화까지 확장된 업무를 주도적으로 수행하고 싶습니다. 다우기술이 제공하는 서비스의 본질을 ‘안정성과 연속성’이라는 관점에서 더
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데이터 수집을 요구합니다. 이를 위해 병렬 처리 및 분산 시스템을 활용하여 대규모 데이터를 처리하고, 데이터 검증의 성능을 최적화하는 작업을 진행했습니다. 분산 처리 시스템을 적용해 각 차량에서 발생하는 데이터를 클라우드 서버에
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분산 환경에서의 데이터 일관성과 동기화 문제를 해결하는 경험도 얻었습니다.
Q10. 본인이 앞으로 서버 개발자로서 이루고 싶은 목표는 무엇인가요?
안정적이고 보안성이 뛰어난 서버 플랫폼을 설계하고 구축하는 전문가가 되고 싶습니다.
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