• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.658-667
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• 2017

DRAM 기반의 인메모리 캐시는 고비용으로 인해 용량을 늘리는 데에는 한계가 있다. 이를 위해 압축을 이용하여 더 많은 데이터를 캐시하는 기법들이 연구되어 왔다. 그러나 압축은 높은 처리부하와 반응 지연을 야기한다. 본 논문에서는 섀넌 엔트로피를 통해 파일의 압축률을 낮은 오버헤드를 통해 고속으로 예측하여, 높은 압축률을 가진 파일만 압축하는 선택적 압축 기법을 제안하였다. 또한 이를 파일시스템 내에서 실제 사용이 가능하도록 커널 레벨에서 파일 시스템을 위한 인메모리 캐시를 제공하도록 구현하였다. 실험 결과 선택적 압축 기법은 비 압축에 비해 약 18%의 실행시간 감소를 보이며, 전체 캐시 데이터 압축 방법에 비해서도 캐시 히트율의 감소에 의한 성능하락을 최소화 시키고, 동시에 압축에 대한 오버헤드를 줄여, 7.5%의 실행시간을 감소시킬 수 있음을 보였다. 또한 압축에 사용되는 CPU사용시간을 모두 압축 했을 때와 비교하여 28%감소시킬 수 있음을 보여주었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권10호
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• pp.1005-1018
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• 2017

가상화는 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술로 물리적 서버에 다수의 가상머신을 운영하여 서버 자원에 대한 활용도를 극대화하고, 관리의 편리성과 보안성을 향상시키는 것을 목표로 한다. 그러나 가상화는 물리적인 자원을 공유하기 때문에 가상머신의 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 가상머신의 대수에 따라서 발생하는 입출력 부하를 검증하고, 성능 저하의 원인을 해결하기 위해 KVM 하이퍼바이저의 블록 처리 과정을 분석하였다. 또한, 가상화 환경의 입출력 문제점을 보완하기 위한 QBic(QEMU/K-VM Based In-Memory Cache)을 구현하였다. QBic은 하이퍼바이저의 블록 입출력 과정을 모니터링하여 사용빈도가 높은 데이터를 캐시에 저장한다. 이후 캐시를 통해 해당하는 데이터를 빠르게 접근할 수 있으며, 스토리지의 접근 횟수를 줄여 하드웨어의 부하를 낮출 수 있다. 마지막으로 성능 측정을 통해 그 결과를 기술한다.