최근 낸드 플래시 메모리는 임베디드 저장 장치로서 많이 사용되고 있을 뿐만 아니라 플래시 메모리의 저장 용량의 대용량화로 하드 디스크를 대체하는 SSD(solid state disk) 같은 제품이 출시되고 있다. 플래시 메모리는 하드디스크에 비하여 저전력, 빠른 접근성, 물리적 안정성 등의 장점이 있지만 읽기와 쓰기의 연산의 불균형적인 비용과 덮어 쓰기가 안 되고 쓰기 전에 해당 블록을 지워야하는 부가적인 작업을 수행해야 한다. 이와 같은 특징은 플래시 메모리의 쓰기 성능을 저하 시키고 기존의 하드디스크를 대체하는 것을 어렵게 만든다. 이와 같은 플래시 메모리의 단점을 해결하기 위해서 본 논문에서 비휘발성 메모리와 플래시 메모리를 함께 사용하는 방법을 제안한다. 최근 MRAM, FeRAM, PRAM과 같은 차세대 메모리 기술의 발전과 배터리 백업 메모리의 가격 하락으로 인하여 비휘발성 메모리의 상품적 가치가 높아지고 있다. 하지만 아직까지 용량 대비 가격이 비효율적이기 때문에 소용량의 비휘발성 메모리를 활용하여 플래시 메모리의 쓰기 연산에 대한 단점을 보완하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 FTL 에서 비휘발성 메모리를 쓰기 버퍼로 이용한 여러 가지 버퍼 관리 정책을 실험하였고 각 관리 정책에 따른 플래시 메모리의 성능 향상을 측정하였다. 실험을 통하여 최대로 읽기의 횟수는 90% 감소, 쓰기 횟수는 33% 감소, 소거 횟수는 50% 감소 효과를 보였다.
본 논문에서는 블록 생성 번호를 활용한 동적 마모도 평준화 기법을 제안한다. 지금까지 제안된 동적 마모도 평준화 기법들은 콜드 블록을 판별하기 위해 경과 시간을 사용하고 있다. 하지만 저장장치의 데이터 접근은 일정한 시간 간격으로 이루어지는 것이 아니기 때문에 이와 같은 경과 시간을 사용하는 방식은 데이터에 대한 블록 접근 정보가 왜곡될 수 있는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서 제안하는 기법은 블록을 할당할 때 블록 순차 번호를 테이블에 저장하고 이를 이용하여 블록의 접근 빈도를 판별한다. 실험에서 제한하는 기법은 기존의 CB, CAT 기법과 비교하여 최대 11% 수명이 향상됨을 확인하였다.
플래시 메모리는 일관된 성능, 저전력 및 내구성 등의 특징으로 인해 실시간 시스템에 적합한 저장장치로 주목 받고 있다. 하지만 플래시 메모리는 무효화된 페이지의 가비지 컬렉션 수행을 위한 정체 시간(blocking time)을 필요로 하는데, 기존의 플래시 메모리 관리 기법에서는 가비지 컬렉션을 위한 최대 정체 시간(worst case blocking time)과 최소 정체 시간(best case blocking time)의 차가 크다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 KAST라 불리는 FTL(Flash Translation Layer)을 제안하며, 제안 시스템에서 사용자는 가비지 컬렉션에 따른 최대 정체 시간을 설정할 수 있도록 한다. 실험을 통해 KAST는 사용자가 설정한 시간 내 가비지 컬렉션을 완료하며, 기존 FTL 보다 10~15% 성능 향상을 보임을 확인한다.
낸드 플래시 메모리는 하드디스크와 달리 읽기 입출력과 쓰기 입출력이 소모하는 시간 및 전력량이 다르며 그 비율은 SLC, MLC, SSD 등 다양한 형태에 따라 상이하다. 특히 최근에는 내장 메모리 장치와 함께 외장 메모리 카드 또는 USB 메모리를 동시에 사용하는 경우도 증가하고 있어서, 버퍼 캐시 교체 알고리즘을 설계하는 데 있어서 페이지의 재참조 확률뿐 만 아니라 접근 장치와 참조 종류에 따른 입출력 비용을 함께 고려해야 한다. 본 논문은 페이지의 참조 빈도(frequency), 최근성(recency) 정보와 함께 인기와 쓰기의 입출력 비용을 직접적으로 고려하는 WWCLOCK (Write-Weighted CLOCK) 알고리즘을 제안한다. WWCLOCK은 입출력 비용이 다른 다양한 2차 저장 장치에 대해 적용 가능하며, CLOCK에 가까운 낮은 시간 및 공간 복잡도를 갖고 있다. 트레이스 기반 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘이 LRU 알고리즘에 비해 전체 입출력 실행 시간을 평균 36.2% 감소시킴을 보인다.
최근 급격한 기술의 발달로 다양한 시스템에서 발생하는 데이터양이 증가하고 있으며, 많은 양의 빅데이터(big data)를 처리해야 하는 엔터프라이즈 서버(enterprise server)와 데이터 센터(data center)의 경우 비용이 증가하더라도 높은 안정성과 고성능의 저장 장치를 적용하는 것이 필요하다. 이러한 시스템에서는 고성능의 읽기/쓰기 성능을 제공하는 SSD(solid state disk)를 저장 장치로 사용하는 경우가 많다. 그러나, 페이지 단위로 읽기 쓰기를 하고 블록단위로 지우기 연산을 해야하고 쓰기 전 지우기 연산을 수행해야 하는 특징 때문에 중복 쓰기가 다발할 경우 성능이 저하되는 문제가 있다. 따라서 이러한 성능 저하 문제를 지연시키기 위해 SSD의 내부적으로 초과 제공(over-provision) 기술을 적용하고 있다. 그러나 초과 제공 기술은 성능 대신 많은 저장공간의 비용을 소모하는 단점이 있기 때문에 적정 성능 이상의 비효율적인 기술의 적용은 과대한 비용을 지불하게 만드는 문제가 있다. 본 논문에서는 SSD에서 다양한 초과 제공을 적용하였을 때 발생하는 성능과 비용을 측정하고, 이를 기반으로 시스템에 최적화된 초과 제공 비율을 예측하는 방법을 제안했다. 본 연구를 통해 빅데이터를 처리하는 시스템에서 성능의 요구사항을 만족하기 위한 비용과의 절충점(trade-off)를 찾을 수 있을 것으로 기대한다.
SSD는 NAND 플래시 메모리 기반의 저장장치로 속도가 빠르고, 전력 소모량이 작으며, 충격과 진동에 강하다는 좋은 특성 때문에 PC뿐 아니라 스토리지 서버 등에서도 사용되는 경우가 늘고 있다. NAND 플래시 메모리는 덮어쓰기가 불가능하다는 제약이 있으므로 SSD에서는 일반적으로 FTL이라고 불리는 소프트웨어 계층을 사용한다. 다양한 형태의 FTL 중 페이지 단위 변환에 기반한 FTL은 유연성이 높고 효율적인 쓰레기 수집 작업이 가능하다는 점에서 가장 성능이 좋다고 알려져 있다. 한편 이 방법은 64GB MLC SSD의 경우 64MB 크기의 변환 테이블이 메모리에 올라와 있을 것을 요구하므로 현실적인 사용이 제한되어 있다. 본 논문에서는 효율적인 캐시 구조를 통해 SSD에서도 순수한 페이지 단위 변환을 사용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 매핑 테이블 메타 데이터를 사용해 완전 연관 캐시를 구성하고 캐시크기에 무관하게 O(1)시간에 주소를 변환한다 다양한 환경에서 수집한 트레이스를 이용한 시뮬레이션 결과 32KB의 캐시 공간의 경우 80% 이상, 512KB의 경우 90% 이상의 적중률을 보였다. 이 경우 메모리 사용량은 64MB의 1. 9% 에 불과하며 캐시 미스로 인한 오버헤드는 실행시간 기준으로 2% 미만으로 측정되었다.
본 논문에서는 향상된 히트율과 더 적은 낸드 플래시 메모리 쓰기 연산을 할당하는 디스크 버퍼 교체 정책을 소개한다. 플래시 메모리는 높은 집적도, 높은 신뢰성 및 비휘발성이라는 특징을 가지고 있어 최근 많은 곳에서 사용되고 있다. 하지만 삭제 이후 쓰기 연산 문제, 비대칭적인 연산 속도와 짧은 수명 등의 한계점도 가지고 있다. 이런 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 2WPR 정책을 소개한다. 2WPR 정책은 디스크 버퍼의 각 페이지마다 이후 재참조될 가능성, 각 지역성 및 쓰기 연산에 대한 가중치 분석을 통해 교체할 페이지를 선택한다. 제안된 새로운 정책은 기존 디스크 버퍼 관리 정책에 비해 히트율을 최대 10%까지 향상시킬 수 있으며 플래시 메모리에 대한 쓰기 연산을 최대 5%까지 감소시킬 수 있었다.
디지털 자동차운행기록계는 교통안전법에 따라 자동차의 운행상황과 교통사고 상황과 함께 자동차의 속도, 거리, 브레이크 상황, 가속도, GPS 위치 등을 자동적으로 저장장치에 기록하는 장치이다. 유럽에서는 디지털 자동차운행기록계 장착이 2005년부터 모든 트럭에게 의무화되어 있고, 대한민국은 2011년부터 신규로 등록되는 사업용 차량은 의무적으로 장착해야 하며, 해가 지날수록 의무적으로 장착해야하는 자동차의 범위가 확대되어가고 있다. 이 장치는 운전자의 일일 운행 현황 분석 및 사고 분석을 위하여 사용된다. 자동차 사고는 장치의 안정성을 예측불가능하게 한다. 그래서 불확실한 상황아래에서 최대한 안정적으로 데이터를 저장할 수 있는 기술은 매우 중요하다. 우리는 실제 디지털 자동차 운행기록계를 설계하고 구현하였다. 본 논문은 이 장치의 설계와 구현에 있어서 저비용의 하드웨어 자원으로 안전하게 대용량 데이터를 저장하기 위해서 저용량이지만 안정적인 1차 저장장치와 대용량을 저비용으로 구현한 2차 저장장치로 구성된 계층적 저장 기법을 제안한다. 1차 저장장치는 용량이 SLC 낸드 플래시 메모리를 사용하여 로그 구조 형식으로 데이터를 저장한다. 로그 구조의 단점인 느린 부팅 문제를 해결하기 위해 역방향 부분 검색 기법을 제시한다. 이 방법은 1차 저장장치의 부팅 시간을 50분의 1로 감소시킨다. 추가적으로 사고 순간의 데이터를 신속하게 데이터를 저장하는 기법도 제시한다. 이 방법으로 저비용의 내장형 시스템에서 사고순간의 운행기록 시간을 일반적인 방법의 저장시간의 1/20만큼 단축하였다.
낸드 플래시 메모리 기반의 NVMe(Non-Volatile Memory express) SSD(Solid State Drive)는 멀티 I/O 큐 환경을 제공하는 PCIe 인터페이스 기반에 NVMe 프로토콜을 사용하는 저장장치이다. NVMe SSD는 Multi-core 시스템에서 병렬 I/O 처리가 가능하고 SATA SSD에 비해 대역폭이 크며 대용량의 저장 공간을 제공하기 때문에 데이터 센터, 클라우드 컴퓨팅 등에 사용될 차세대 저장장치로 주목받고 있다. 하지만 가상화 시스템에서는 소프트웨어 I/O 스택의 병목으로 인하여 NVMe SSD의 성능을 충분히 활용하지 못하고 있다. 특히, Xen과 KVM과 같이 호스트 시스템의 I/O 스택을 사용하는 경우에는, 호스트 시스템과 가상머신의 중복된 I/O 스택을 통해서 입출력이 처리되기 때문에 성능 저하가 크게 발생한다. 본 논문에서는 NVMe SSD에 직접 접근하는 기술을 KVM 가상화 시스템에 적용함으로써 가상 머신 I/O의 성능을 향상시키는 Direct-AIO (Direct-Asynchronous I/O)엔진을 제안한다. 그리고 QEMU 에뮬레이터에 제안한 엔진을 개발하고 기존의 I/O 엔진과의 성능 차이를 비교 및 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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