본 대부분의 기업들은 업무 프로세스가 전산화되어 있기 때문에 전산장애나 재해로 인해 시스템이 다운되면 기업의 신뢰성과 사업의 연속성에 치명적인 악영향을 미칠 수 있다. 이에 따라 기업에서는 데이터 손실이 없는 비즈니스 연속성에 대한 관심이 고도화되는 실정이다. 본 논문에서는 시스템 장애를 물리적 장애와 논리적 장애로 분리하여 정의하고 실시간 데이터백업에 필요한 IOPS 성능을 개선하기 위한 Flash SSD를 이용하는 CDP 시스템을 제안하였다. Flash SSD를 사용한 CDP의 IOPS 성능을 측정하기 위하여 실험 시스템을 구성하고, 블록크기의 변화에 따른 IOPS를 실험한 결과, Flash SSD를 이용한 CDP 시스템의 IOPS 성능이 S-ATA에 비해 약 50배 향상되는 것으로 확인하였다.
최근 들어, 플래시메모리의 가격이 지속적으로 낮춰지고, 플래시메모리 기반 SSD 컨트롤러 기술이 급격하게 발전하면서 중저가의 고성능 플래시 SSD가 시장에 널리 보급되고 있다. 하지만, 데이터베이스 분야에서 가격 동의 이유로 당분간 플래시 SSD가 하드디스크를 완전히 대체하기는 쉽지 않을 것이다. 대신 플래시 SSD의 빠른 성능을 캐시 용도로 활용하는 접근법이 현실적이고, 실제로 하드디스크와 플래시메모리를 하이브리드 형태로 사용하는 접근법들이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 접근법들과는 달리, 플래시 SSD를 데이터베이스의 버퍼에서 밀려나는 페이지들을 순차적으로 저장하고, 재 참조될 때 하드디스크 대신 플래시 SSD에서 읽혀지도록 하는 확장 버퍼 아키텍처를 제안한다. 플래시 SSD를 저장장치 레벨에서 캐시로 사용하는 기존 방법들에 비해, 플래시 SSD를 호스트 시스템에서 확장 버퍼로 사용함으로써 원기 측면에서 주 버퍼에서 밀려나는 웹 페이지(warm page)들에 대해 상당한 성능 개선을 이룰 수 있다. TPC-C 트레이스를 사용한 시뮬레이션 결과, 주 버퍼에 없는 페이지들이 확장 버퍼에서 찾아지는 적중률이 60%를 넘는 사실을 알 수 있었다. 이 확장 버퍼 아키텍처는, 동일한 비용을 지불하는 다른 접근법, 즉 DRAM을 버퍼로 추가하는 기법과 하드디스크를 추가하는 기법에 비해 가격 대비 성능 개선 효과가 높다.
최근 사회 관계망 서비스, 클라우드 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅, 기업용 스토리지 시스템 등의 분야에서 고성능 플래시 메모리 기반 저장 장치(플래시 SSD)에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 이러한 환경에서 최근 산업계 및 학계에서는 고성능 플래시 SSD를 위한 NVMe 규약을 만들었고, NVMe 규약을 따르는 고성능 플래시 SSD는 현재 시장에서 구할 수 있다. 본 논문에서는 NVMe 플래시 SSD를 이용하여 클라우드 컴퓨팅, 사회 관계망 서비스 등에서 많이 활용되고 있는 NoSQL 데이터베이스의 성능을 평가하고 분석하고자 한다. 성능 평가에 사용된 저장 장치는 삼성전자가 최근에 개발한 NVMe 기반 플래시 SSD이며 이 장치의 연속 읽기/쓰기 성능은 3.5GB/s 이다. NoSQL 데이터베이스는 MongoDB의 기본 스토리지 엔진으로 채택된 WiredTiger를 사용하였다. 실험 결과는 고성능 NVMe 플래시 SSD 환경에서 NoSQL 데이터베이스의 로그 처리 부분이 성능상의 가장 큰 오버헤드임을 보여준다. 이 결과를 바탕으로 로그 처리 부분을 최적화하였고 최적화된 WiredTiger는 기존 대비 최대 15배의 성능 향상을 보여준다.
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.
최근에 서버 시스템에서 SSD(Solid-State Drive)가 고성능 저장장치 및 캐시로서 많이 사용됨에 따라 다양한 서버 응용들의 입출력 요청 스트림들을 위해 SSD 수준에서 서비스 품질(Quality-of-Service)를 제공할 수 있는지에 대한 관심이 높아지고 있다. 현재까지 대부분의 SSD는 SATA 버스 상에서 AHCI 컨트롤러를 사용해왔기 때문에 각 입출력 스트림을 SSD 내부에서 구별하여 서비스할 수가 없었다. 그러나, 최근에 새로운 SSD 인터페이스로서 PCI Express 버스 상에서 NVME 컨트롤러가 제안됨에 따라 각 입출력 스트림을 SSD 내부에서 구별할 수 있게 되었고, 이에 따라 입출력 요청들을 스케줄링 할 수 있게 되었다. 본 논문은 NVME 기반 플래시 저장 장치를 위한 플래시 연산 그룹 스케줄링(Flash Operation Group Scheduling)을 제안하고, 가중치에 따라 입출력 스트림별로 비례 지분 대역폭을 제공할 수 있음을 QEMU 기반 시뮬레이션을 통해 보인다.
데이터베이스 관리 시스템의 핵심 알고리즘인 해쉬 조인은 해싱을 위한 메모리가 부족한 경우(즉, 해쉬 테이블 오버플로우) 디스크 입출력를 유발하게 된다 하드디스크를 임시 저장공간으로 사용할 경우, 해쉬 조인의 probing 단계에서 과도한 임의 읽기로 인해 I/O 시간이 성능을 저하시키게 된다. 한편, 플래시메모리 SSD가 저장장치로 각광을 받고 있으며, 머지않아 엔터프라이즈 환경에서 하드디스크를 대체할 것으로 예상 된다 하드디스크와 달리, 기계적인 동작 장치가 없는 플래시메모리 SSD의 경우 임의 읽기에서 빠른 성능을 보이기 때문에 해쉬 조인의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리 SSD를 해쉬 조인을 위한 임시 저장공간으로 사용할 경우의 몇 가지 중요하고 현실적인 이슈들을 다룬다. 우선, 해쉬 조인의 I/O 패턴을 자세히 설명하고, 하드디스크에 비해 플래시메모리 SSD가 수십 배에 가까운 성능 향상을 보이는 이유를 설명한다. 다음으로, 클러스터 크기(즉, 해쉬 조인 알고리즘에서 사용하는 I/O 단위)가 성능에 미치는 영향을 제시하고 분석한다. 마지막으로, 하드디스크의 경우, DBMS의 질의 최적화기가 산출하는 비용이 실 수행시간과 편차가 클 수 있는데 반해, 플래시메모리 SSD의 경우 비용 산출을 정확히 하게 됨을 실험적으로 보인다. 결론적으로, 플래시메모리 SSD를 해쉬 조인을 위한 임시 저장공간으로 사용할 경우, 빠른 성능과 더불어 질의 최적화기의 비용 산출이 훨씬 더 신뢰할 수 있음을 보인다.
급격한 데이터의 증가로 인해 효율적으로 데이터를 관리하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 2025년 데이터의 총량은 163 ZB 이상으로 증가하고, 그 중 1/4 이상의 데이터는 실시간 데이터가 될 것이라 전망한다. 대용량의 저장장치가 HDD에서 SSD로 바뀌고 있는 추세로, SSD에서 데이터를 효과적으로 관리하기 위한 별도의 방안이 필요하다. 본 논문은 현재까지의 Flash-SSD 관련 시스템 구조 및 데이터 관리 방법 중 중복 제거 관리 방법에 관련한 연구들을 탐색한다. 그리고 중복 제거기법을 적용한 어플리케이션 레벨의 사용자 파일 시스템을 제안하여, 저장 장치의 용량 확보, 성능 저하 및 불필요한 트래픽 최소화 등의 효과를 가져 올 수 있음을 기대한다.
최근 플래시 메모리 및 SSD가 노트북이나 PC의 저장장치로 사용되는 것뿐 아니라, 기업용 서버의 차세대 저장장치로 주목 받고 있다. 대용량의 데이터를 처리하는 데이터베이스에서는 삽입, 삭제, 검색을 빠르게 하기 위해 다양한 색인 기법을 사용하는데 그 중B-트리 구조가 대표적인 기법이다. 하지만 플래시 메모리 상에서는 하드디스크와 달리 덮어쓰기(overwrite) 연산을 수행하기 위해서는 먼저 해당 블록(block)에 대하여 플래시 메모리의 연산 중 가장 비용이 많이 요구되는 삭제(erase) 연산을 수행 해야만 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 플래시 메모리 사이에 위치하는 플래시 변환 계층(Flash memory Translation Layer)을 사용한다. 이 플래시 변환 계층은 수정한 데이터를 동일한 논리 주소에 덮어쓰기를 하더라도 실제로 임의의 다른 물리 주소에 저장하도록 하여 이 문제를 해결할 수 있다. NAND 플래시 메모리를 배열 형태로 포함하고 있는 SSD는 한 개 이상의 플래시 메모리 패키지를 병렬로 접근할 수 있다. 이러한 병렬 접근 방식을 사용하여 쓰기 연산 성능을 향상하기 위해서는 연속한 논리 주소에 쓰기 연산을 요청하는 것이 유리하다. 하지만 B-트리는 구성 노드에 대한 삽입 삭제 연산 시에 대부분 연속되지 않은 논리 주소 공간에 대한 갱신 연산이 일어나게 된다. 따라서 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 수정한 노드를 연속한 논리 주소에 쓰도록 하는 AS B-트리 구조를 제안하여 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 있도록 하였다. 구현 및 실험한 결과 AS B-트리에서의 삽입 시간이 B-트리보다 21% 개선된 것을 확인하였다.
오늘날 컴퓨터 시스템에서 중요하게 생각하는 분야 중 하나가 저전력이다. SSD는 기계적인 요소가 없어서 충격에 강하고 랜덤 읽기, 쓰기 성능이 HDD에 비해 좋아 HDD를 대체할 새로운 저장 장치로 여겨지고 있다. 또한 소모 전력도 HDD에 비해 작을 것으로 예측했다. 하지만 실제 소모량은 HDD와 크게 차이 나지 않았다. SSD의 소모 전력이 커진 원인을 파악하기 위해 SSD의 구성 요소를 파악하고 각 요소의 소모량을 시뮬레이터를 이용하여 분석했다. SSD의 전력 소모는 Flash Memory Controller, DRAM, NAND Flash 의 소모량이 90% 이상을 차지했다.
플래시 메모리는 전력 소비가 적고 처리속도가 빨라 임베디드 시스템의 저장 매체로서 많은 연구가 이루어져왔다. 특히, 최근에는 플래시메모리로 구성된 반도체 디스크(Solid state disk, SSD)가 하드디스크를 점점 대체하고 있는 추세이다. 현재 SSD는 성능을 높이기 위해서 병렬성을 이용한 다중채널과 다중웨이를 사용하고 있다. 이 구조에서는 연속된 여러 개의 블록들로 구성된 슈퍼블록단위로 플래시 메모리에 기록하게 된다. 본 논문은 병렬처리를 최적화하기 위해 SSD의 버퍼를 비울 때 희생 슈퍼블록을 선정하고 재구성하는 방법을 제안하고 있다. 실험을 통해서 희생 슈퍼블록 선정 방법을 바꾸는 것으로 슈퍼블록단위의 쓰기 횟수를 35% 줄일 수 있고, 슈퍼블록 구성 방법을 달리하여 9%를 추가적으로 더 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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