Performance Analysis of Cloud-Backed File Systems with Various Object Sizes

클라우드 기반 파일 시스템의 오브젝트 크기별 성능 분석

Recent cloud infrastructures provide competitive performances and operation costs for many internet services through pay-per-use model. Particularly, object storages are highlighted, as they have unlimited file holding capacity and allow users to access the stored files anytime and anywhere. Several lines of research are based on cloud-backed file systems, which support traditional POSIX interface rather than RESTful APIs via HTTP. However, these existing file systems handle all files with uniform size backing objects. Consequently, the accesses to cloud object storages are likely to be inefficient. In our research, files are profiled according to characteristics, and appropriate backing unit sizes are determined. We experimentally verify that different backing unit sizes for the object storage improve the performance of cloud-backed file systems. In our comparative experiments with S3QL, our prototype cloud-backed file system shows faster performance by 18.6% on average.

오늘날, 클라우드 인프라 서비스는 일정한 성능을 보장해주면서도 사용한 만큼 비용을 지불하는 과금체계를 통해 많은 인터넷 서비스들의 운영비용을 개선시켜 주고 있다. 특히 오브젝트 스토리지는 필요한 만큼 파일을 저장할 수 있고, 언제 어디서나 접근할 수 있다는 점에서 각광받고 있다. 이에 따라, 최근에는 오브젝트 스토리지를 HTTP 기반의 RESTful API 방식이 아닌 POSIX 기반 파일 액세스가 가능한 클라우드 기반 파일 시스템 연구들이 등장하고 있다. 하지만 이러한 파일 시스템들은 오브젝트 스토리지에 저장되는 모든 파일을 동일한 크기의 단위 오브젝트로 분할하기 때문에 데이터 접근 시 비효율적인 입출력이 발생할 여지가 있다. 따라서 본 연구에서는 파일 및 워크로드의 특성을 구별하여 오브젝트 스토리지에 저장되는 단위 오브젝트의 적합한 크기를 추정하고, 각 파일의 접근 성능을 향상시킬 수 있다는 점을 검증한다. 제안하는 기법은 S3QL에 비해 평균 18.6% 빨라진 것으로 나타났다.