스마트폰 등의 임베디드 시스템에서는 낸드 플래시 기반 저장장치를 주로 사용한다. 하지만 지금까지의 운영체제의 블록 IO 시스템은 하드 디스크를 대상으로 설계되었기 때문에 낸드 플래시 메모리 기반의 저장장치의 특성을 고려하지 못하였다. 또한, 낮은 성능의 하드디스크에서는 운영체제에서 IO를 처리하는 소프트웨어 계층의 부하가 무시될 수 있었으나, 고성능의 낸드 플래시 메모리에서는 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 스마트 디바이스의 운영체제 중 하나인 안드로이드 플랫폼을 기반으로 IO 요청을 수행하는 소프트웨어 계층별 성능을 측정하였으며, 또한 멀티 프로세스상에서 IO 성능에 어떤 영향을 받는지 관찰했다. 실험 결과 IO 요청의 단위가 작은 경우는 운영체제에서의 부하가 저장장치에서 요청을 처리하는 지연 시간보다 압도적으로 크게 나타났으며, 16KB 단위의 IO 요청에 대해서 전체 지연 시간의 90%를 차지하였다. 또한, 멀티 프로세스 환경에서 IO를 처리하면서 인터럽트를 처리하는 시간이 증가하는 것을 확인했다.
낸드 플래시 메모리는 FTL의 페이지 re-mapping 동작으로 인하여 특정 페이지가 무효화되었음에도 불구하고 물리적으로 소거되지 않은 상태로 낸드 플래시 공간을 점유하는 문제가 발생할 수 있다. 플래시 저장장치의 제어기는 플래시 기반 저장장치의 지속적인 쓰기 성능 유지와 저장 용량 확보를 위해 무효 페이지를 물리적으로 제거하고 유효 페이지를 수집하는 가비지 컬렉션 연산을 수행한다. 따라서 다수의 블록을 대상으로 가비지 컬렉션 연산을 수행할 경우, 많은 페이지 복사와 블록 삭제 연산들로 인한 저장장치 지연현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 낸드 플래시 저장장치에 적용 가능한 효과적인 가비지 컬렉션 메커니즘을 제안한다. 선점방식 가비지 컬렉션 기법은 블록 맵의 데이터 구조를 간단히 수정하여, 단일 블록을 대상으로 가비지 컬렉션을 수행한다. 이 기법의 유효성은 페이지 복사와 블록 삭제 연산을 세부 단위로 분할하여 처리가 가능하므로 가비지 컬렉션이 수행되는 도중에 요청되는 호스트의 요청에 기민하게 응답가능하다는 것이다.
현재 낸드 플래시 메모리는 다양한 이동형 기기에 활용되면서 급격하고 지속적인 성장을 하고 있다. 사용자들은 더욱 용량이 크고 빠른 기기들을 요구하지만, 현재의 낸드 플래시 파일 시스템은 결함 상황에서 복구 및 초기화 시간이 미디어의 용량에 비례하여 지연되는 문제가 있으며 이는 기기의 부팅 시간을 지연시켜 사람들의 불편을 초래한다. 우리는 이를 해결하기 위해 파일 시스템 초기화 시간이 미디어의 용량과 무관하도록 '작업 영역 기법'을 제안한다. 작업 영역 기법은 한 시점에서 낸드 플래시 메모리의 일부 영역만을 작업 공간으로 정의하고 유지하며 쓰기 명령을 작업 공간 안에서만 수행시킨다. 따라서 결합 상황에서 복구시 검색해야 할 크기를 최근 작업 영역으로 제한하므로써 결함 복구 수행 시간이 낸드 플래시 메모리 용량과 비례하지 않도록 한다. 우리는 이러한 작업 영역 기법을 YAFFS2를 기반으로 구현하였으며 기존 기법들과 초기화 성능을 비교해 보았다. 그 결과 1기가 낸드 플래시 메모리상에서 결함 복구 수행 시간이 기존의 로그 기반 기법에 비해 25배 가량 단축됨을 확인했다. 이러한 격차는 낸드 플래시 메모리 용량이 늘어날수록 커질 것이다.
고신뢰성을 요구하는 컴퓨팅 시스템에서 저장장치의 수명예측방법은 데이터 보호뿐만 아니라 활용성을 극대화 할 수 있기 때문에 시스템 관리하기 위한 중요한 요소 중 한 가지이다. 최근 여러 저장시스템에서 저장장치로 사용되고 있는 SSD(Solid State Drive)의 수명은 이를 구성하고 있는 낸드 플래시 메모리의 수명이 실질적인 수명과 연결된다. 따라서 SSD를 이용하여 구성한 저장시스템에서는 낸드 플래시 메모리의 수명을 정확하고 효율적으로 예측하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리 불량 발생빈도를 이용하여 플래시 메모리 기반 저장장치의 수명 예측을 최적화할수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 DWPD(Drive Writes Per Day) 단위로 데이터를 처리할 때 발생하는 불량 발생빈도를 수집하기 위한 비용 매트릭스(Cost Metrix)를 설계한다. 그리고 경사하강법(Gradient Descent)을 이용하여 수명의 마감이 발생하는 경사도까지 남은 비용을 예측하는 방법을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 임의의 불량이 발생했을 때 제안하는 방법을 통한 수명예측의 우수성을 증명했다.
최근 빅데이터를 처리하기 위한 고용량의 저장장치의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 낸드 플래시 메모리 기반 저장장치인 SSD(Solid State Drive)는 고속 데이터 처리가 가능하기 때문에 다양한 저장 시스템에서 사용되고 있다. 그러나 낸드 플래시 메모리는 읽기 속도가 빠르고 쓰기 속도가 느린 비대칭 구조를 가지고 있어 데이터 쓰기 작업이 진행 중일 때 다른 작업이 대기하게 되어 전체적인 시스템 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이에 대해 대부분의 연구에서는 쓰기 성능을 개선하기 위한 버퍼 관리 정책들이 제안되었다. 기술의 발전으로 쓰기 성능은 개선되었지만, 그에 비해 읽기 성능이 저조한 문제가 있다. 본 논문에서는 읽기 성능이 쓰기 성능보다 취약한 점을 분석하고 플래시 메모리 내에 저장장치 속도를 개선하기 위해 앞으로 읽기 요청 가능성이 있는 예상 데이터를 선형회귀 모델을 적용하여 전송 대기 시간 중 미리 읽는 정책을 제안한다.
최근에 에너지의 효율성이 좋고 대용량화가 쉬운 낸드 플래시가 센서 노드를 위한 차세대 저장소로 각광을 받고 있다. 현재 대부분의 센서 노드용 파일 시스템은 노어 플래시 기반으로 개발되어 있으며 낸드 플래시에 적용할 수 있는 파일 시스템은 거의 존재하지 않는다. 대용량 낸드 플래시 메모리의 특성을 고려한 새로운 파월 시스템의 구축이 요구되지만, 센서 노드는 오직 4-10 KByte의 매우 작은 크기의 메모리를 지원하므로 효율성이 뛰어난 파일 시스템을 구축하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 1 Kbit의 매우 작은 크기의 EEPROM을 부착하여 이러한 메모리 한계를 극복하였으며 자원의 효율성, 대용량의 지원 및 신뢰성을 고려한 새로운 파일 시스템의 설계에 대하여 논한다. 위치를 유지해야 하는 데이터의 위치저장을 위하여 EEPROM을 사용하며 장기간 데이터를 수집할 때 페이지의 갱신을 최소화 할 수 있는 로그 리스트 기반의 페이지 처리 방법에 대해 제안한다. 이는 획기적으로 페이지 갱신 횟수를 줄임으로써 에너지를 절약하고 보다 긴 시간동안 데이터의 수집을 용이하게 만들며 센서 노드의 수명을 증가시킨다.
최근 낸드 플래시 메모리가 차세대 저장장치로 부상하면서 수십 년간 DBMS의 저장장치였던 하드디스크의 대안으로 주목 받고 있다. 낸드 플래시 메모리는 하드 디스크와 인터페이스가 다르기 때문에 일반적으로 플래시 변환 계층을 사용하여 기존 소프트웨어와 호환성을 유지한다. 하지만 플래시 변환 계층은 소량의 랜덤 쓰기가 빈번한 DBMS 환경에서 비효율적인 방식이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 DBMS의 특성을 고려한 In-Page Logging(IPL) 기법이 제안되었다. IPL 기법은 우수한 성능과 복구의 용이성 외에도 DBMS 구조를 크게 변경하지 않고 구현이 가능한 것이 장점이다. 본 논문의 목적은 IPL 기법을 활용하여 상용 DBMS에서 최소한의 변화만으로 낸드 플래시 메모리를 저장 장치로 사용 할 수 있음을 증명하는 것이다. 이를 위해 Berkeley DBMS에 IPL 기법을 구현하며 성능 평가를 통해 IPL 기법이 상용 DBMS 에서도 우수한 성능을 보이는 것을 확인한다.
낸드 플래시 메모리에 기반 한 저장장치는 이미 여러 분야에서 기존 디스크 기반 저장장치를 대체하며 거대한 규모의 시장을 확보하고 있다. 이 중 집적도는 높지만 성능과 신뢰성이 상대적으로 낮은 multi-level cell (MLC) 낸드 플래시 메모리와 반대의 특성을 지니는 single-level cell (SLC) 낸드 플래시 메모리를 혼용하여 서로의 장점만을 얻고자 하는 이종 낸드 플래시 기반 저장장치에 관한 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 이종 낸드 플래시 기반 저장장치에서는 SLC에 기록된 데이터가 MLC로 옮겨질 경우에 발생하는 마이그레이션 오버헤드와, 상대적으로 적은 용량의 SLC 내부에서 발생하는 가비지 컬렉션 오버헤드가 전체 저장장치의 성능을 악화시키는 문제가 있는데, 본 논문에서는 이를 완화하고자 논리 블록의 접근경향을 활용하여 SLC를 효율적으로 활용하는 이종 낸드 플래시 기반 저장장치용 flash translation layer (FTL)을 제안하고자 한다. 제안하는 FTL 은 논리 블록들의 접근 경향을 파악하여 SLC에 기록되었을 시 성능 향상을 가져올 것이라고 기대되는 논리 블록들만을 선별하여 SLC에 기록하게 된다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 FTL을 사용한 이종 낸드 플래시 기반 저장장치는 기존 FTL 대비 전체 실행 시간에서 35% 향상된 성능을 보여주었다.
낸드 플래시 메모리는 데이터 용량의 급격한 증가로 인해서 저장장치로 널리 사용되게 되었으나, 마찬가지로 급격히 증가하는 에러 발생률에 의해서 저장장치의 신뢰성에 문제가 되고 있다. 일반적으로 에러 발생에 대한 보정을 위해서 낸드 플래시 메모리는 ECC 기법을 사용하는데, 본 논문에서는 압축기법을 활용하여 줄어든 유효 데이터에 대한 적응적 ECC 기법을 적용함으로써 에러 발생시 에러 보정능력을 향상시켜줄 수 있는 기법을 제안하였다. 이러한 에러 보정방법을 통해서 낸드 플래시 메모리 기반의 저장 시스템에 대한 에러 발생률이 낮아짐을 보여주고 있다.
낸드 플래시 메모리는 최근 많은 디지털 기기에서 사용되고 있으며 그 용량과 성능면에서의 발전이 급격이 이루어지고 있다. 낸드 플래시 메모리는 읽고 쓰기 회수에 제한이 있어 이 수명이 다하면 데이터의 신뢰성을 보장하기 어렵다. 이 때문에 낸드 플래시 데이터의 오류를 검출하는 ECC(Error Correction Code) 알고리즘의 적용이 필수적이다. 기존에는 ECC 알고리즘을 논리 게이트로 구현하였으나 본 논문에서는 룩업 테이블 방식을 사용하여 신뢰성과 데이터 처리 시간을 향상시키고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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