Recently, demands for high-performance flash-based storage devices (i.e., flash SSD) have rapidly grown in social network services, cloud computing, super-computing, and enterprise storage systems. The industry and academic communities made the NVMe specification for high-performance storage devices, and NVMe-based flash SSDs can be now obtained in the market. In this article, we evaluate performance of NoSQL databases that social network services and cloud computing services heavily adopt by using NVMe-based flash SSDs. To this end, we use NVMe SSD that Samsung Electronics recently developed, and the SSD used in this study has performance up to 3.5GB/s for sequential read/write operations. We use WiredTiger for NoSQL databases, and it is a default storage engine for MongoDB. Our experimental results show that log processing in NoSQL databases is a major overhead when high-performance NVMe-based flash SSDs are used. Furthermore, we optimize components of log processing and optimized WiredTiger show up to 15 times better performance than original WiredTiger.
As the price of flash memory continues to drop and the technology of flash SSD controller innovates, high performance flash SSDs with affordable prices flourish in the storage market. Nevertheless, it is hard to expect that flash SSDs will replace harddisks completely as database storage. Instead, the approach to use flash SSD as a cache for harddisks would be more practical, and, in fact, several hybrid storage architectures for flash memory and harddisk have been suggested in the literature. In this paper, we propose a new approach to use flash SSD as an extended buffer for main buffer in database systems, which stores the pages replaced out from main buffer and returns the pages which are re-referenced in the upper buffer layer, improving the system performance drastically. In contrast to the existing approaches to use flash SSD as a cache in the lower storage layer, our approach, which uses flash SSD as an extended buffer in the upper host, can provide fast random read speed for the warm pages which are being replaced out from the limited main buffer. In fact, for all the pages which are missing from the main buffer in a real TPC-C trace, the hit ratio in the extended buffer could be more than 60%, and this supports our conjecture that our simple extended buffer approach could be very effective as a cache. In terms of performance/price, our extended buffer architecture outperforms two other alternative approaches with the same cost, 1) large main buffer and 2) more harddisks.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.07a
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pp.223-226
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2014
클라우드 컴퓨팅 및 모바일 통신 서비스의 사용량이 급격히 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 데이터를 저장하는 스토리지 장치로서 소비 전력이 작으며 우수한 데이터 접근 성능을 보이는 SSD(Solid State Disk)가 각광받고 있다. SSD는 다수의 NAND 플래시 메모리를 부착하고 호스트에서 요구하는 명령을 받아 수행하는 대용량 장치이다. 이러한 SSD는 비휘발성, 빠른 성능, 내구성, 저전력 등의 장점으로 인해 시장에서 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 SSD의 장점들에도 불구하고 읽기, 쓰기, 삭제 연산 수행 시간의 비대칭성과 불균등한 기본단위, 덮어쓰기 연산의 불가, 한정된 블록 당 삭제횟수 등의 NAND 플래시 메모리의 내재적 단점들이 존재한다. 그 중 NAND 플래시 메모리의 블록 당 한정된 삭제 횟수는 SSD의 수명에 영향을 끼치며 일정한 삭제 횟수를 초과하게 되면 안정성이 크게 떨어지게 되고 더 이상 사용이 불가능하게 된다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 환경에서의 SSD에서 NAND 플래시 블록의 한정된 삭제 횟수에 따른 성능의 효율성을 향상시키기 위하여 중복 제거 기법을 적용한 SSD기반의 회복 효율성 최적화 시스템을 설계하였다.
Recently, demands for computer systems with multicore CPUs and high-performance flash-based storage devices (i.e., flash SSD) have rapidly grown in cloud computing, surer-computing, and enterprise storage/database systems. Journaling file systems running on high-performance systems do not exploit the full I/O bandwidth of high-performance SSDs. In this article, we evaluate and analyze the performance of the Linux EXT4 file system with high-performance SSDs and multicore CPUs. The system used in this study has 72 cores and Intel NVMe SSD, and the flash SSD has performance up to 2800/1900 MB/s for sequential read/write operations. Our experimental results show that checkpointing in the EXT4 file system is a major overhead. Furthermore, we optimize the checkpointing procedure and our optimized EXT4 file system shows up to 92% better performance than the original EXT4 file system.
As SSDs are increasingly being used as high-performance storage or caches, attention is increasingly paid to the provision of SSDs with Quality-of-Service for I/O request streams of various applications in server systems. Since most SSDs are using the AHCI controller interface on a SATA bus, it is not possible to provide a differentiated service by distinguishing each I/O stream from others within the SSD. However, since a new SSD interface, the NVME controller interface on a PCI Express bus, has been proposed, it is now possible to recognize each I/O stream and schedule I/O requests within the SSD for differentiated services. This paper proposes Flash Operation Group Scheduling within NVME-based flash storage devices, and demonstrates through QEMU-based simulation that we can achieve a proportional bandwidth share for each I/O stream.
Flash memory has several features such as low~power consumption and fast access so that there has been various research on using flash memory as new storage. Especially the Solid State Disk which is composed of flash memory chips has recently replaced the hard disk. At present, SSD adopts the multi-channel and multi-way architecture to exploit advantages of parallel access. In this architecture, data are written on SSD in a unit of a superblock which is composed of multiple blocks in which some blocks are put together. This paper proposes two schemes of selecting, segmenting and re-composing victim superblocks to optimize concurrent processing when a buffer flush occurs. The experimental results show that 35% of superblock- based write operations is reduced by selecting victims and additional 9% by composition of superblock.
Kim, Sung-Ho;Roh, Hong-Chan;Lee, Dae-Wook;Park, Sang-Hyun
The KIPS Transactions:PartD
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v.18D
no.3
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pp.157-168
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2011
Recently flash memory has been being utilized as a main storage device in mobile devices, and flashSSDs are getting popularity as a major storage device in laptop and desktop computers, and even in enterprise-level server machines. Unlike HDDs, on flash memory, the overwrite operation is not able to be performed unless it is preceded by the erase operation to the same block. To address this, FTL(Flash memory Translation Layer) is employed on flash memory. Even though the modified data block is overwritten to the same logical address, FTL writes the updated data block to the different physical address from the previous one, mapping the logical address to the new physical address. This enables flash memory to avoid the high block-erase cost. A flashSSD has an array of NAND flash memory packages so it can access one or more flash memory packages in parallel at once. To take advantage of the internal parallelism of flashSSDs, it is beneficial for DBMSs to request I/O operations on sequential logical addresses. However, the B-tree structure, which is a representative index scheme of current relational DBMSs, produces excessive I/O operations in random order when its node structures are updated. Therefore, the original b-tree is not favorable to SSD. In this paper, we propose AS(Always Sequential) B-tree that writes the updated node contiguously to the previously written node in the logical address for every update operation. In the experiments, AS B-tree enhanced 21% of B-tree's insertion performance.
Park, Jang-Woo;Park, Sang-Shin;Lee, Sang-Won;Park, Chan-Ik
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.16
no.11
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pp.1031-1040
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2010
Hash join is one of the core algorithms in databases management systems. If a hash join cannot complete in one-pass because the available memory is insufficient (i.e., hash table overflow), however, it may incur a few sequential writes and excessive random reads. With harddisk as the tempoary storage for hash joins, the I/O time would be dominated by slow random reads in its probing phase. Meanwhile, flash memory based SSDs (flash SSDs) are becoming popular, and we will witness in the foreseeable future that flash SSDs replace harddisks in enterprise databases. In contrast to harddisk, flash SSD without any mechanical component has fast latency in random reads, and thus it can boost hash join performance. In this paper, we investigate several important and practical issues when flash SSD is used as tempoary storage for hash join. First, we reveal the va patterns of hash join in detail and explain why flash SSD can outperform harddisk by more than an order of magnitude. Second, we present and analyze the impact of cluster size (i.e., va unit in hash join) on performance. Finally, we emperically demonstrate that, while a commerical query optimizer is error-prone in predicting the execution time with harddisk as temporary storage, it can precisely estimate the execution time with flash SSD. In summary, we show that, when used as temporary storage for hash join, flash SSD will provide more reliable cost estimation as well as fast performance.
Flash memory based SSDs are currently being considered as a promising candidate for replacing hard disks due to several superior features such as shorter access time, lower power consumption and better shock resistance. However, SSDs have different characteristics from hard disk such as difference of unit and time for read, write and erase operation and impossibility for over-writing. Because of these reasons, SSDs have disadvantages on hard disk based systems, so FTL(Flash Translation Layer) is designed to increase SSDs' efficiency. In this paper, we propose an advanced logical address mapping method for increasing SSDs' performance, which is named HAMM(Hybrid Address Mapping Method). HAMM addresses drawbacks of previous block-mapping method and super-block-mapping method and takes advantages of them. We experimented our method on our own SSDs simulator. In the experiments, we confirmed that HAMM uses storage area more efficiently than super-block-mapping method, given the same buffer size. In addition, HAMM used smaller memory than block-mapping method to construct mapping table, demonstrating almost same performance.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.07a
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pp.343-345
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2014
플래시 메모리의 인기가 증가하면서 스토리지 시스템의 변화를 가져왔다. 플래시 메모리 기반의 SSD(Solid State Disk)는 기존의 HDD(Hard Disk Drive)를 대체할 매체로 주목을 받고 있으며 HDD에 비해 훨씬 더 높은 대역폭, 랜덤 접근 성능 및 충격에 강한 장점들을 갖는다. 그러나 플래시 메모리는 HDD와 달리 덮어쓰기(In-Place update)가 불가능 하기 때문에, 데이터를 업데이트 하기 위해서는 해당영역을 지운 후 업데이트를 해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 캐시 안에서의 거의 접근하지 않을 블락과 캐시로 들어가는 것을 막기 위한 기법을 제시한다. 이것은 캐시의 오염을 막고 더 오랜 기간 동안 캐시 안에서 인기 있는 블락 들을 유지하고 높은 히트율로 연결될 것이다. 또한 캐시 교체의 수를 줄임으로써 SSD의 쓰기를 감소할 것이고 그 결과 성능 뿐만 아니라 SSD의 수명도 연장 에도 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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