본 논문에서는 소형 파일을 효율적으로 접근하기 위한 분산 캐시 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다수의 소형 파일을 병합하여 청크에 저장함으로써, 네임 노드에서 관리해야 할 메타데이터 수를 감소시킨다. 또한, 클라이언트와 데이터 노드의 캐시를 사용하여 요청된 파일들의 정보를 유지함으로써 소형 파일 접근 비용을 줄인다. 이때, 클라이언트의 캐시에는 사용자가 요청한 소형 파일과 메타데이터가 유지되며, 각 데이터 노드의 캐시에는 여러 사용자들이 빈번하게 요청했던 소형 파일을 유지한다. 성능 평가를 통해 제안하는 분산 캐시 관리 기법이 기존 기법에 비해 소형 파일 접근 비용을 크게 감소시킴을 보인다.
Kim, Jong-Chan;An, Jae-Hoon;Kim, Young-Hwan;Jeon, Ki-Man
한국컴퓨터정보학회논문지
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제20권8호
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pp.1-6
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2015
The MapReduce Program of Hadoop Distributed File System operates on any unspecified nodes due to distributed-parallel process and block replicate for data stability. Since it is difficult to guarantee the cache locality when a Solid State Drive is used as a cache in hadoop, cache hit-rate is decreased. In this paper, we suggest a method to improve cache hit rate by pre-loading the input data of the MapReduce onto the SSD cache. To perform this method, we estimated the blocks that are used on each node by using capacity scheduler and block metadata. Eventually we could increase the performance of SSD cache by loading the blocks onto SSD cache before the Map Task run.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제17권1호
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pp.15-22
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2017
Although there are many efficient techniques to minimize the speed gap between processor and the memory, it remains a bottleneck for various commercial implementations. Since secondary memory technologies are much slower than main memory, it is challenging to match memory speed to the processor. Usually, hard disk drives include semiconductor caches to improve their performance. A hit in the disk cache eliminates the mechanical seek time and rotational latency. To further improve performance a divided disk cache, subdivided between metadata and data, has been proposed previously. We propose a new algorithm to apply the SSD that is flash memory-based solid state drive by applying FTL. First, this paper evaluates the performance of such a disk cache via simulations using DiskSim. Then, we perform an experiment to evaluate the performance of the proposed algorithm.
인터넷이 급성장하고 멀티미디어와 같은 대용량 데이터의 사용이 증가함에 따라 스토리지 시스템은 스토리지가 서버에 직접 연결되어 있던 DAS에서. 스토리지를 별개의 전용 네트워크로 연결한 SAN, 그리고 스토리지가 IP 네트워크에 연결되어 파일 서비스 기능만 전담하는 NAS로 발전하게 되었다. 그러나 SAN과 NAS를 독립적으로 사용하면 다양한 기업의 요구를 충족시키지 못한다. 그래서 등장한 것이 SAN과 NAS의 통합이다. 본 연구에서는 SAN과 NAS의 통합 방법의 하나인 MCI(Metadata server and Cluster Interation)를 바탕으로, MCI의 구현과 확장에 따른 비용 증가 문제를 해결하기 위해 GMC(Group Master Cahce)라는 개념을 제안하여 보다 효율적인 데이터 공유 방안을 제시한다. CMC의 기본 개념을 소개하고 기존의 MCI와 새로 제시하는 GMC를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능 측면에서 비교 분석하였다.
본 논문에서는 유닉스 파일 시스템에서의 버퍼캐쉬 크기에 따라 사용자 데이터와 메타데이터의 버퍼 캐쉬 히트율을 분석하였다. 그리고 메타 데이터가 유닉스 운영체제 파일 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석하고 이를 기반으로 버퍼 캐쉬의 동적 특성과 성능의 장애 요인들을 분석하였다. 유닉스 운영체제에서 사용되는 사용자 데이터와 메타데이터에 대한 버퍼 캐쉬의 동적인 동작을 분석하기 위하여 trace-driven방법을 이용하였으며 이를 위하여 시뮬레이터를 작성.사용하였다. 파일 시스템은 특정 유닉스 버전에 영향을 받지 않기 위해 USF[1]에 기초하였고, 작업부하(workload)로는 Sprite- trace 데이터 중 allspice 서버에서 추출한 데이터를 사용하였다.
최근에 프로세서-메모리간 성능격차 문제를 완화하기 위하여 내장캐시의 접근실패율을 낮추고 메모리 대역폭을 확장하는 내장캐시 압축시스템이 제안되었다. 내장캐시 압축시스템은 데이타를 압축해 저장함으로써 내장캐시의 실질적 저장공간을 확장하고, 메모리 버스에서 데이타를 압축해 전송함으로써 실질적 메모리 대역폭을 확장한다. 본 논문에서는 이와 같은 내장캐시 압축시스템을 확장해 기존의 주 메모리 압축시스템과 병합해 설계한 이종 메모리 압축시스템을 제안한다. 주 메모리의 기억공간을 효율적으로 확장하고, 내장캐시의 접근실패율을 낮추고, 메모리 대역폭을 확장하고, 압축캐시의 복원시간을 줄이고, 설계 복잡도를 낮추기 위하여 몇 가지 새로운 기법들을 제시한다. 제안하는 시스템과 비교대상 시스템의 성능은 슈퍼스칼라 구조의 마이크로프로세서 시뮬레이터를 수정하여 실행기반 시뮬레이션을 통해 검증한다. 본 논문에서 사용한 실험방법은 기존의 트레이스기반 시뮬레이션과 비교해 보다 높은 정확도를 갖는다. 실험결과 주 메모리 확장에 따른 이득을 고려하지 않은 경우에 제안하는 시스템은 일반 메모리시스템에 비하여 수행시간을 내장캐시의 크기에 따라 최대 4-23%가량 단축한다. 제안하는 시스템의 데이타 메모리와 코드 메모리의 확장비율은 각각 57-120%와 27-36%이다.
최근 개인 사용자에게 최적화된 정보 및 서비스를 제공하기 위해 다수의 소형파일에 대한 분석이 요구되고 있다. 이런 요구사항을 고려해 본 논문에서는 통신주기에 따라 캐시 메타데이터 동기화를 적용한 분산 캐시 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다수의 소형파일을 병합하여 청크에 저장함으로써, 네임노드가 관리하는 메타데이터의 양을 줄였으며, 클라이언트 캐시에 캐시 메타데이터를 추가적으로 저장하는 구조를 갖는다. 또한, 클라이언트와 네임노드 간 통신주기 조절을 통해 클라이언트의 캐시 메타데이터를 갱신함으로써 불필요한 처리시간을 감소시킨다.
USN(Ubiquitous Sensor Network)기술이 다양한 분야에 적용하고 응용함으로서 센서 네트워크에서 발생하는 스트림 데이터를 효율적으로 처리하는 기술이 활발하게 연구되고 있다. 그리고 센서들에서 발생한 이기종 센서 스트림 데이터는 미들웨어의 메타데이터를 이용하여 센서 모니터링 환경의 상위 응용시스템에서 사용하기 적합한 센서 데이터로의 변환이 필요하다. 기존에 개발된 센서 데이터 처리 시스템에서는 동일한 노드나 지역에서 발생하는 센서 스트림 데이터에 대해서도 미들웨어에서의 불필요한 검색과 연산을 수행하기 때문에 본 논문에서는 캐쉬 테이블방식을 이용하여 중복적인 센서 스트림 데이터 처리의 수행을 줄일 수 있는 센서 스트림 데이터 처리 시스템의 설계를 제안한다.
데이타를 효과적으로 다루기 위한 방법으로 데이타에 부가정보를 추가하는 TopicMap이나 RDF같은 지식맵에 대한 연구가 늘고 있다. 하지만 기존의 연구는 정보표현과 기술, 응용방안에 대한 연구가 주를 이루고 있으며 구현과 서비스에 대한 연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서는 TopicMap 시스템에서의 캐쉬 관리 기능의 구현을 통해 실질적인 지식맵 서비스를 지원하기 위해 고려해야 할 부분 중에서 지식맵의 효과적인 접근을 지원하기 위한 방법을 제안하였다. 먼저 기존 탐색방법의 장점을 최대한 수용하는 탐색 기법을 제안하고 이러한 환경하에서 지식맵 전송 효율을 향상시키고자 지식맵이 가지는 정보를 이용하는 캐쉬기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 캐쉬기법은 어플리케이션의 접근 형태에 따른 물리, 논리적 단위로 정보를 캐쉬하는 기존의 방식과 달리 사용자가 지식을 접근하는 관점에서 효율을 높이고자 하였다. 즉 지식맵이 이미 자신에 대한 부가 정보뿐만 아니라 다른 지식간의 연관관계와 같은 정보를 가지고 있으므로 이러한 정보를 클러스터링 요소로 이용, 실제 사용 자가 지식맵을 탐색하는데 있어 접근확률이 높도록 캐쉬집합을 생성하도록 하였다. 또한 캐쉬집합을 교체 하는 방법에 있어서도 지식맵의 그래프 관계와 같은 정보의 연관성을 이용, 필요한 부분만을 전송함으로써 효율을 높이는 방법을 제안하였다.
로그 구조 파일 시스템(Log-Structured File System, LFS)은 변경된 데이타를 메모리에 충분히 모아서 한번에 순차 쓰기로 디스크에 기록함으로써 높은 쓰기 성능을 실현한 파일 시스템이다. 그러나 실제 시스템에서는 여전히 디스크와 메모리 상의 일관성을 위해서 동기화가 발생하며 변경된 데이타를 충분히 메모리에 모으지 못한 채 디스크로 쓰기가 발생하는 모습을 보인다. 자주 발생되는 쓰기는 클리너의 오버헤드를 증가시키고, 더 많은 메타데이타를 기록하게 한다. 본 연구에서는 비휘발성 메모리를 이용해서 동기화를 없애고, 작은 단위의 쓰기를 효과적으로 활용하도록 LFS와 운영체제의 관련된 서브 시스템들을 변경하였다. 이를 통하여 DRAM만 있는 LFS에 비해서 256M의 NVRAM을 가진 시스템에서 약 2.5배의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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