상용화된 많은 SSD와 달리 DRAM-less SSD는 원가절감, 전력소모량 감소 등의 이유로 DRAM을 가지고 있지 않다. 따라서 DRAM의 부재로 인해 입출력 성능이 저하될 가능성이 존재하며, 이는 호스트의 메모리 일부를 SSD 컨트롤러가 사용할 수 있는 NVMe 인터페이스의 HMB 기능을 통해 개선할 여지가 있다. 본 논문에서는 현재 상용화된 여러 DRAM-less SSD가 DRAM을 가지고 있는 동급 SSD에 비해 실제로 입출력 성능이 떨어지지만 HMB 기능을 사용해 일부 개선하고 있으며, 이는 SSD 컨트롤러가 호스트의 메모리를 매핑테이블 캐시로 주로 사용하고 있기 때문이라는 점을 다양한 실험을 통해 증명한다.
본 논문에서는 DDR-1 메모리와 PCI-e 인터페이스를 이용하는 256 GB DRAM 기반의 SSD 스토리지를 설계 분석하였다. SSD는 주 저장매체로써 DRAM 이나 NAND Flash 를 사용하는 스토리지로써 메모리칩으로부터 직접 데이터를 처리할 수 있기 때문에 종래의 HDD의 기계적인 처리속도보다 매우 고속인 장점이 있다. 설계된 DRAM 기반 SSD 시스템은 복수 개의 RAM 디스크를 데이터 저장매체로 사용하며, PCI-e 인터페이스 버스를 각 메모리디스크의 통신 경로로 사용하여 고속의 데이터 처리가 가능한 구조이다. 실험을 위하여 UNIX 및 Windows/Linux 서버, SAN Switch, Ethernet Switch를 이용한 실험시스템을 구성하고 IOmeter 를 이용하여 IOPS(Input output Per Second)와 대역폭 성능을 측정하였으며 측정결과에서 DDR-1 SSD는 470,000의 IOPS와 800MB/sec로 HDD 나 Flash-based SSD 에 비하여 높은 대역폭이 나타남을 확인하였다.
인터넷 대용량 서버에서 다수 접속자의 데이터를 고속으로 처리하기 위하여 반도체디스크(SSD)를 사용하고 있다. 본 논문에서는 DRAM을 SSD로 사용하는 서버환경에서 갑작스런 전원장애 시에 데이터의 안정성을 확보하기 위한 고속백업 분산저장 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 백업컨트롤러에서 DRAM 데이터를 중간버퍼를 활용한 스케줄링 기법으로 플래시메모리에 분산저장 하는 방법이다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘을 기존 백업알고리즘과 동일한 조건의 대용량 서버환경에서 백업처리성능 비교시험을 실시하였다. 시험결과에 의하면 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘에 비하여 DRAM의 데이터를 약 2배 이상 고속으로 백업저장을 할 수 있음을 알 수 있었다.
최근 NAND 플래시 메모리를 이용한 새로운 저장매체인 SSD(Solid State Disk)가 모바일 기기를 중심으로 HDD(Hard Disk Drive)를 대체하면서 가격대비 성능을 향상시키려는 연구가 다양한 접근 방식을 통해 진행 중이다. 병렬처리를 통한 NAND 플래시 대역폭 향상을 위해 채널수를 확장하면서 호스트(PC)와 NAND 플래시 간의 버퍼 캐시의 역할을 하는 DRAM 버퍼가 SSD 성능 개선의 bottleneck으로 작용하게 되었다. 이 문제를 해소하기 위해 본 논문에서는 DRAM Multi-bank를 활용한 스케줄링 기법을 통해 DRAM 버퍼 대역폭을 개선함으로써 저비용으로 SSD의 성능을 향상시키는 효과적인 방안을 제안한다. 호스트와 NAND 플래시 다중 채널이 동시에 DRAM 버퍼의 접근을 요청하는 경우, 이들의 목적지를 확인하여 DRAM 특성을 고려한 스케줄링 기법을 적용함으로써 bank 활성화 시간과 row latency에 대한 overhead를 감소시키고 결과적으로 DRAM 버퍼 대역폭 활용을 최적화할 수 있다. 제안한 기법을 적용하여 실험한 결과, 무시할만한 수준의 하드웨어 변경 및 증가만으로 기존의 SSD 시스템과 비교하여 SSD의 읽기 성능은 최대 47.4%, 쓰기 성능은 최대 47.7% 향상됨을 확인하였다.
데이터베이스 시스템에서, 트랜잭션이 수행한 변경 사항은 커밋 전 2차 저장장치에 보존되어야 한다. 일반적 2차 저장장치는 비휘발성 미디어의 처리 지연을 보완하기 위해 휘발성 DRAM 캐시를 가지고 있다. 그러나 휘발성 DRAM에만 쓰여지는 로그들은 영구성을 보장할 수 없으므로, DRAM 캐시에서 저장매체로 로그를 쓰는 지연 시간을 감출 수 없다. 최근 이러한 단점 극복을 목적으로 DRAM 캐시에 커패시터를 장착한 플래시 SSD가 등장하였다. 이러한 비휘발성 캐시를 가지는 저장 장치는 DRAM 캐시에 로그를 쓰고 즉시 커밋 가능하므로, 커밋 대기를 줄이고 트랜잭션 처리량을 증가시킬 것이다. 본 논문은 커패시터 백업 캐시를 사용한 SSD를 로그 저장소로 사용한 경우 데이터베이스의 트랜잭션 처리 성능에 대해 실험 및 분석 한다. 로그를 낸드 플래시에 저장하지 않고 DRAM 캐시에 저장한 직후 커밋 함으로써, 3배 이상의 처리량 향상이 가능하다. 또한 적절한 튜닝을 거친 후 이상적 로그 성능의 73% 이상을 보인다.
SSD(Solid State Disk)는 호스트 인터페이스와 낸드 플래시 메모리의 대역폭 차이를 완충하기 위한 버퍼로 DRAM을 적용하고 있다. 본 논문에서는 대역폭이 높은 고가의 DRAM을 사용하는 대신 저비용으로 SSD의 성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방법을 제안하였다. SSD 데이터는 사용자 데이터, 사용자 데이터 관리를 위한 메타데이터, 데이터의 오류 제어를 위한 FEC(Forward Error Correction) 패리티/CRC(Cyclic Redundancy Check) 등 크게 세 가지로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 데이터 유형 별 특성을 고려하여 성능을 향상시키기 위해 모니터링 시스템을 통한 가변적인 버스트 데이터 처리 방법과 페이지 단위를 이용한 FEC 패리티/CRC 방식을 적용하였다. 실험을 통하여 0.07%의 무시할만한 칩 면적의 증가만으로 평균 25.9%의 SSD 성능 개선을 확인할 수 있었다.
DRAM, HDD의 성장세가 둔화되면서 NVM이 그 대안으로 떠오르고 있다. Xpoint, Z-SSD등 여러 고성능 NVM이 발표되고 있으며 DRAM의 성능을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 DRAM 수준의 고성능 NVM이 상용화 될 때 어느 정도의 성능과 가격지표를 보일 것이며 이에 대한 가격과 저장공간의 트레이드오프는 어느 정도일지 알아보기 위해 실험을 진행하였다. RAM disk로 NVM환경을 시뮬레이션 하였고 SSD, HDD 간 I/O 성능을 측정하였다. NVM과 SSD는 70배에서 200배, NVM과 디스크는 98배에서 3000배 이상 차이가 있음을 확인했다. 이 결과를 바탕으로 RAM disk와 SSD 가격지표를 조사하여 IOPS/$를 도출해 보았고 NVM이 7배의 IOPS/$를 가지지만 SSD가 18배의 GB/$를 가지는 것을 확인할 수 있었다.
최근 데이터 저장을 위한 고속 입출력에서 병목현상을 해결하기 위해 다양한 SSD(Solid State Drive) 관련 연구가 많이 수행되고 있다. 대표적인 것으로 비휘발성 메모리인 플래시와 차세대 반도체 메모리인 SCM(Storage Class Memory) SSD가 있고, 휘발성 메모리인 DRAM기반의 SSD가 있다. 플래시 또는 SCM 메모리기반 저장장치는 하드 디스크기반 저장장치에 비해 읽기 속도가 빠르며, 내구성이 강하다는 장점으로 새로운 저장장치 시스템의 저장매체로 부각되고 있으나, 단위 저장 공간 당 높은 가격으로 인해 저장장치 시스템에 적용하기 에는 많은 문제점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 고용량의 하드디스크와 SSD를 RAID 또는 단일 저장장치 매체로 구성하는 하이브리드 저장장치에 관한 연구와 제품이 출시되고 있다. 본 논문에서는 이러한 하이브리드 저장 매체 어레이를 저장장치 시스템으로 구성하기 위한 볼륨구성과 해당 서버에 볼륨 제공 서비스를 수행하기 위한 하이브리드 저장장치 시스템 설계 방법에 대해 설명한다.
최근 클라우드 스토리지 환경에서 전통적인 스토리지장치인 하드디스크를 대체하여 SSD(Solid-State Drive)의 사용량이 증가하고 있다. SSD는 기계적인 동작이 없어 빠른 입출력 성능을 가지는 반면 덮어쓰기가 불가능한 특성을 가지고 있어 공간 효율성을 위한 관리가 중요하다. 이와 같은 마모도 특성을 갖는 SSD의 공간 효율성을 효과적으로 관리하기 위해 데이터 중복제거 기법을 이용한다. 하지만 데이터 중복제거 기법은 데이터 청킹, 해싱, 해시값 검색과정 연산을 포함하기 때문에 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 SSD 스토리지 시스템에서 PRAM 캐시를 이용한 데이터 중복제거 기법을 제안한다. 제안한 방법은 DRAM의 1차 해시테이블에 PRAM에 캐싱된 데이터를 위한 해시값들을 저장하고, LRU(Least Recently Used)기법을 이용하여 관리한다. PRAM의 2차 해시테이블에는 SSD 스토리지에 저장된 데이터에 대한 해시값들을 저장하고, DRAM의 1차 해시테이블에 대한 백업을 PRAM에 유지함으로써 전원 손실등에 대비하여 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 실험결과, 제안하는 기법은 기존의 DRAM에 모든 해시값들을 저장하여 관리하는 기법보다 SSD의 쓰기 횟수 및 연산시간을 워크로드별 평균 44.2%, 38.8%의 감소 효과를 보였다.
최근 빅데이터를 저장 및 관리하기 위해 대용량 데이터를 안정적으로 접근할 수 있는 고성능의 저장시스템 개발과 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 데이터센터 및 엔터프라이즈 환경의 저장시스템에서는 대용량의 데이터를 관리하기 위해 대용량의 SSD(solid state disk)가 대량으로 사용되고 있다. 일반적으로 SSD는 미디어인 NAND 플래시 메모리의 특성을 감추고 데이터를 관리를 효율적으로 하기 위해 FTL(flash transfer layer)을 사용한다. 그러나 FTL의 알고리즘은 SSD의 용량이 커질수록 데이터가 저장된 NAND의 위치 정보를 관리하기 위해 DRAM을 많이 사용하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 FTL에서 사용하는 DRAM 자원을 줄이기 위한 가상 메모리 (virtual memory)를 적용한 FTL 정책을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 가상 메모리 기반 FTL 정책은 LRU(least recently used) 정책을 사용하여 최근 사용된 데이터의 멥핑 정보를 DRAM 공간에 적재하고 이전에 사용된 정보는 NAND에 저장하는 방식으로 멥 데이터를 관리한다. 마지막으로 실험을 통해 가상 메모리 기반의 FTL과 일반 FTL의 데이터 쓰기 처리를 하는 동안 소모되는 성능과 자원의 사용량을 측정하고 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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