플래시 메모리는 전원이 끊기더라도 정보를 유지할 수 있는 비 휘발성 메모리로써 빠른 접근 속도, 저 전력 소비, 간편한 휴대성 등의 장점을 가진다. 플래시 메모리는 다른 메모리와 달리 "쓰기 전 지우기"(erase before write) 성질과 제한된 수의 지우기 연산을 수행할 수 없는 성질을 지닌다. 이와 같은 하드웨어 특성들로 인해 소프트웨어인 플래시 변환 계층(FTL: flash translation layer)을 필요로 한다. FTL은 파일 시스템의 논리주소를 플래시 메모리의 물리주소로 바꾸어주는 소프트웨어로써 FTL의 알고리즘으로 인해 플래시 메모리의 성능, 마모도 등이 좌우된다. 이 논문에서는 새로운 FTL의 알고리즘인 EAST를 제안한다. EAST는 재할당 블록(reallocation block)을 이용한 효율적인 공간 관리 기법으로 로그 블록의 개수를 최적화 시키고, 블록 상태를 사용한 사상 기법을 사용하며, 플래시 메모리의 공간을 효율적으로 관리한다. EAST는 특히 플래시 메모리의 용량이 크고 사용하는 용량이 작을 경우 FAST보다 더 나은 성능을 보인다.
플래시 메모리는 하드디스크와 다른 물리적 특성을 가진다. 대표적으로 읽기연산과 쓰기연산의 비용이 다르고, 덮어쓰기(overwrite)가 불가능하여 소거연산(erase)이 선행되어야 한다. 이러한 물리적 제약을 소프트웨어적으로 보완해주기 위해서, 플래시 메모리를 사용하는 시스템은 대부분 플래시 변환 계층(Flash Translation Layer)을 사용한다. 현재까지 효율적인 FTL 기법들이 제안되었으며, 이들은 임의쓰기(random writes) 패턴보다 순차쓰기(sequential writes) 패턴에 훨씬 더 효율적으로 동작한단. 본 논문에서는 플래시 메모리 상에서 B-트리 인덱스를 효율적으로 생성, 유지하기 위한 새로운 기법을 제안한다. B-트리에 키의 삽입, 삭제, 수정 등치 연산을 수행하면 FTL에 비효율적인 임의쓰기 패턴을 많이 발생시키며, 결국 B-트리 인덱스 유지 비용이 커지게 된다. 제안하는 기법에서는 B-트리에서 발생되는 임의쓰기 패턴을 먼저 플래시 메모리의 쓰기 버퍼에 추가쓰기(append writes) 패턴으로 변환하여 저장하고, 추후 이를 FTL에 효율적인 순차쓰기 패턴으로 FTL에 전달한다. 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 플래시 메모리 I/O 비용 측면에서 우수하다는 것을 보인다.
Nowadays, large size flash memory drives with more than a couple of hundreds of gigabytes are common. This paper presents an efficient cache management scheme of flash translation layer, called TPC-FTL, for large size flash memory drives. Since flash drives of large size usually contain large size RAM, we can enhance the performance of page mapping cache by using more RAM for the cache. But if the size exceeds a threshold, the existing schemes are impractical for real devices, because the time for cache manipulation becomes too long. TPC-FTL manages the cache in translation page unit, not in logical page number unit used in existing schemes. Since a translation page covers a large number of logical page numbers (for example, 512 for 2KB size page), the number of cache elements can be reduced up to a practical level. A performance evaluation shows that average response time, an important performance measure, is better than existing schemes via the effect of utilizing spacial locality in addition to temporal locality.
플래시 메모리(Flash Memory) 기술이 빠르게 발전하면서, 플래시 메모리 기반의 저장 장치가 개인용 컴퓨터나 엔터프라이즈 서버 시스템과 같은 시스템에 2차적인 저장 장치로써 사용가능해지고 있다. FTL(Flash Translation Layer)의 기본적인 기능은 플래시 메모리의 논리 주소를 물리 주소로 바꾸는 것임에도 불구하고, FTL의 효율적인 알고리즘은 성능과 수명에 상당한 효과를 가지고 있다. 이 논문에서는 MP3 플레이어와 디지털 카메라, SSDs(Solid-State Disk)와 같은 낸드 플래시 메모리(NAND Flash Memory) 기반의 어플리케이션을 위한 N : N+K 매핑을 사용하는 새로운 FTL 설계를 제안한다. 성능에 영향을 미치는 매개변수들을 분류하여, 다양한 워크로드 분석을 기반으로 FTL을 조사했다. 우리가 제안하는 FTL을 가지고, 낸드 플래시 어플리케이션 가동에 따라 어떤 매개변수가 최대 성능을 낼 수 있는지 알아낼 수 있고, 그 변수들을 유연하게 조정하여 성능을 더 향상시킬 수 있다.
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.
플래시 메모리가 개인 정보 도구, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경, 모바일 제품, 가전 제품 등에 급속한 속도로 활용되고 있다. 플래시 메모리는, 이러한 환경에 저장매체로서 사용되기에 적합한 성질들 - 즉 저전력, 비휘발성, 고성능, 물리적인 안정성, 그리고 휴대성 등 - 을 갖고 있다. 그런데 하드디스크와 달리, 이미 데이터가 기록된 블록에 대해 덮어쓰기가 되지 않는다는 약점을 갖고 있다. 덮어쓰기를 위해서는 해당 블록을 지우고 쓰기 작업을 수행해야 한다. 이와 같은 성질은 플래시 메모리의 쓰기 성능을 매우 저하시킬 수 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 플래시 메모리에는 FTL(Flash Translation Layer)라는 시스템 소프트웨어 모듈을 갖고 있다. 현재까지 많은 FTL 기법들이 제안되었는데, 그 중에서 대표적인 기법으로 로그블록 기법이 있다. 이 기법은 한정된 수의 로그블록을 쓰기 버퍼로 이용함으로써 쓰기에 따른 소거 연산을 줄임으로써 성능을 높인다. 그런데 이 기법은 로그블록의 활용률이 낮다는 것이 단점이다. 이러한 단점은 각 로그블록에 쓰여질 수 있는 섹터들이 블록 단위로 연관(Block Associative Sector Translation - BAST)되기 때문이다. 본 논문에서는 한정된 수의 로그블록들의 활용률을 높이기 위해 임의쓰기(random overwrite) 패턴을 보이는 섹터들을 전체 로그블록들에 완전 연관(Fully Associative Sector Translation - FAST)시킴으로써 활용률을 높이는 FAST 기법을 제안한다. 본 논문의 기여사항을 다음과 같다. 1) BAST 기법의 단점과 그 이유를 밝히고, 2) FAST 기법의 동기, 기본 개념, 그리고 동작원리를 설명하고, 3) 성능평가를 통해 FAST 기법의 우수성을 보인다.
최근 플래시 메모리가 디지털 기기의 저장장치로 널리 사용됨에 따라 플래시 메모리에서 디지털 증거를 분석하기 위한 디지털 포렌식의 필요성이 증가하고 있다. 이를 위해 플래시 메모리에 저장되어 있는 파일을 효율적으로 복구하는 것이 매우 중요하다. 그러나 기존의 하드 디스크 기반 파일 복구 기법을 플래시 메모리에 그대로 적용하기에는 너무나 비효율적이다. 덮어쓰기 불가능과 같이 플래시 메모리는 하드 디스크와 전혀 다른 특성을 가지기 때문이다. 본 논문에서 디지털 포렌식을 지원하기 위한 플래시 메모리를 잘 이해하는 파일 복구 기법을 제안한다. 첫째, 플래시 메모리 저장장치로부터 복구 가능한 모든 파일들을 효과적으로 검색하는 방법을 제안한다. 이것은 플래시 메모리의 쓰기 연산을 담당하는 FTL(Flash Translation Layer)의 메타데이터를 최대한 활용한다. 둘째, 복구 대상 파일들 중에서 특정 파일을 효율적으로 복구할 수 있는 기법을 제안하며, 이를 위해 FTL의 사상 테이블의 위치 정보를 이용한다. 다양한 실험을 통해 본 논문에 제안하는 기법이 기존의 하드 디스크 기반 파일 복구 기법보다 우수함을 보인다.
SSD의 FTL에서는 호스트로부터 요청된 논리적 페이지 번호를 실제 기록된 플래시 메모리 페이지 번호로 매핑하는 작업을 한다. 매핑 정보를 관리하기 위해서 사용되는 RAM의 용량을 줄이는 것은 매우 중요하다. 기존의 요구기반 FTL에서는 매핑 정보도 플래시 메모리 페이지에 기록하고 그들의 주소만 RAM에 테이블로 관리하는 2단계 방법을 적용하였다. 그러나 SSD의 용량이 수십 테라바이트 수준으로 늘어나고 있으므로 이 방법만으로는 충분하지 않다. 본 논문에서는 소요되는 RAM의 용량을 획기적으로 줄이기 위해서 매핑 정보를 3단계로 관리하는 방법인 ML-FTL을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 캐시를 적절히 활용함으로써 기존의 2단계 방법에 비해서 오버헤드가 늘어나는 정도가 미미하다는 것을 확인하였다.
최근 디지털 카메라, MP3 플레이어, 핸드폰과 같이 이동성이 중요한 요소로 차지하는 기기들이 많이 등장하였다. 이에 따라 소형화, 대용량화, 저 전력화, 비휘발성, 고속화 그리고 충격에 강한 저장장치가 필요하게 되었다. 플래시 메모리는 이러한 요구사항을 만족시키는 저장장치이다. 플래시 메모리는 하드웨어적 특성으로 인해 쓰기 전 소거(erase-before-write)연산을 수행해야만 한다. 따라서 플래시 메모리를 효과적으로 동작시키기 위해서 FTL이 필요하다. FTL은 플래시 메모리의 단점을 보완해주면서 상위파일 시스템을 그대로 사용할 수 있는 장점을 가진다. 따라서 차후 디스크는 플래시 메모리로 대체될 것이다. 대부분의 PC에서 윈도우즈 기반의 OS를 사용하기 때문에 기존 FTL이 윈도우즈 기반의 OS에서 어떠한 성능을 보이는지 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 실험속도를 빠르게 하기 위해 FTL 성능분석도구를 개발한다. 이를 이용하여 여러 FTL 알고리즘들이 윈도우즈 기반의 OS의 디스크 I/O를 처리하는 성능을 분석한다. FTL의 성능은 매핑 방법, 한 블록 내에 섹터를 기록하는 방법과 덮어쓰기의 처리방법 둥을 분석하여 비교가 가능하다. 실험한 FTL중 개선된 로그 블록 기법이 실험 결과 중에 가장 좋은 성능을 보인다. 따라서 차후 디스크가 플래시 메모리로 대체 될 경우, 로그 블록 기법을 잘 적용 시켜야 할 것이다.
최근 널리 사용되는 Solid State Drive(SSD), embedded Multi Media Card(eMMC) 등의 플래시 저장장치는 사용자 요구에 의해 점점 그 용량이 증대되고 있다. 플래시 저장장치 내부의 Flash Translation Layer(FTL)은 전원 유실 등의 크래시 상황에서 전체 플래시 영역을 대상으로 복구하는 동작을 하게 되는데, 저장장치의 고용량 화로 인해 그 시간이 길어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 저장장치 용량에 비례하지 않도록 O(1) 크래시 복구 수행 시간을 갖는 O1FTL을 제안한다. 이를 위해 본 연구팀은 기존에 플래시 파일 시스템에서 제안된 작업 영역 기법을 FTL에 적용하고 실제 하드웨어 플랫폼에 구현하였다. 실험 결과, 다양한 용량에 대해 유사한 복구 시간을 달성함을 보였으며, I/O 성능, 수명에 대해서는 대단히 적은 오버헤드를 요구하는 것을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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