낸드 플래시 메모리는 저전력, 빠른 접근 속도, 저렴한 가격 등의 특징을 가지고 있어 저장장치로 널리 사용되고 있다. 하지만 낸드 플래시 메모리는 제자리 덮어쓰기가 지원되지 않아 기존의 하드 디스크 기반 응용 프로그램을 구동하기 위해서는 FTL(Flash Translation Layer)이 필요하다. FTL은 주소 매핑, 가비지 컬렉션, 마모도 균등화 작업 등을 포함하고 있어 저사양 임베디드 장치에 구현하기에는 메모리와 연산에 대한 비용이 많이 든다. 그래서 이런 장치들을 위해 낸드 플래시 메모리에 최적화된 색인 자료구조들이 연구되고 있다. 연구된 방법들은 쓰기에 소요되는 시간을 줄여 성능을 향상시켰지만 레코드 탐색에 소요되는 시간이 증가된다는 단점을 가지고 있다. 레코드 탐색시간을 증가시키지 않고 쓰기 횟수를 줄이기 위해 본 논문에서는 페이지 매핑 로그 테이블을 이용한 색인 관리 기법을 제안한다. 낸드 플래시 메모리의 단점인 제자리 덮어쓰기 불가로 인해 발생하는 페이지 쓰기 횟수를 줄이기 위해 매핑 로그 테이블은 B+ 트리에서 변경된 노드 페이지 주소를 저장하고 레코드 검색 시 이를 이용한다. 실험 평가를 통해 제안된 기법은 다른 기법들과 비교 시 레코드 탐색에서 발생하는 페이지 읽기 횟수를 최대 약 61% 줄였으며, 레코드 삽입에서 페이지 쓰기 횟수를 최대 약 31% 줄일 수 있었다.
플래시 메모리의 성능평가 실험 환경 구성은 플래시 메모리가 장착된 제품들이 동작하는 시스템으로 이뤄진다. 이와 같은 방법은 물리적이고 비용적인 제약이 따르게 된다. 또한 실험에 쓰이는 입력 데이터와 FTL 알고리즘의 성능평가를 위한 결과 데이터인 트레이스의 추출 방법이 까다롭고 힘들다. Oracle의 경우 트레이스 추출이 불가능하고, MySQL, SQLite는 트레이스 추출이 가능하더라도 결과의 정확성이 보장되지 않는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 디바이스 드라이버를 통해 물리적 제약을 없애고 트레이스 추출을 쉽고 간편하게 하여 정확한 실험 결과 분석이 용이하도록 FTL 에뮬레이터를 설계하고 구현한 내용에 대해 다룬다. 본 논문에서 제안한 FTL 에뮬레이터인 FlaSim은 플래시 메모리의 데이터 저장 메커니즘과 동일한 동작을 하도록 구현하고 리눅스 커널 모듈을 사용하여 필요한 기능을 추가할 수 있다. FlaSim은 모듈 적재 방식을 사용하기 때문에 FTL 알고리즘 및 플래시 메모리에 대한 실험의 확장성을 향상시킨다. 또한 다양한 응용프로그램에 적용이 쉽고, 플래시 메모리에 대한 실험의 제약이 되는 물리적인 비용을 줄일 수 있다. 게다가 트레이스 추출하는 데 쉽고 효율적인 방법을 제공하여 결과 도출 및 분석 시 시간적, 시스템적 제약을 받지 않아 효율성이 큰 장점이 있다. 추후 많은 FTL 알고리즘 및 플래시 메모리에 대한 실험과 연구에 도움이 될 것으로 예상된다.
플래시 메모리는 비휘발성이며 시스템에 전원이 없는 상태에서도 데이터를 유지할 수 있는 특성을 가지는 메모리이다. 게다가 빠른 접근 시간과 저전력 소비, 충격에 강하고, 작은 크기와 매우 가벼운 특성을 가진다. 가격이 점차 낮아 지고 용량이 증가함에 따라 플래시 메모리의 활용도는 가전제품, 내장형 시스템, 그리고 이동 단말기 등에 널리 사용되고 있는 추세이다. 이러한 플래시 메모리를 구동함에 있어서 필수적인 소프트웨어인 FLT이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 블록 매핑 알고리즘의 가장 큰 단점을 극복하기 위한 새로운 FTL 알고리즘을 제안한다. 핵심적인 사항은 기존의 블록 매핑 테이블에 추가하여 작은 램 메모리를 이용하여 섹터 위치를 바로 알 수 있는 인텍스 블록 매핑 테이블을 제안하고자 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 FTL은기존의 하이브리드 매핑과 비교했을 때 수행 시간을 평균45%정도 줄이는 효과를 얻을 수 있었으며, 메모리 사상 요구량에 대해서 약 12% 줄이는 효과를 얻을 수 있었다.
Recently, NAND flash memory, which is used as a storage medium, is replacing HDD (Hard Disk Drive) at a high speed due to various advantages such as fast access speed, low power, and easy portability. In order to apply NAND flash memory to a computer system, a Flash Translation Layer (FTL) is indispensably required. FTL provides a number of features such as address mapping, garbage collection, wear leveling, and hot data identification. In particular, hot data identification is an algorithm that identifies specific pages where data updates frequently occur. Hot data identification helps to improve overall performance by identifying and managing hot data separately. MHF (Multi hash framework) technique, known as hot data identification technique, records the number of write operations in memory. The recorded value is evaluated and judged as hot data. However, the method of counting the number of times in a write request is not enough to judge a page as a hot data page. In this paper, we propose hot data identification which considers not only the number of write requests but also the persistence of write requests.
최근 NAND 플래시 메모리는 빠른 접근속도, 저 전력 소모, 높은 내구성, 작은 부피, 가벼운 무게 등으로 차세대 대용량 저장 매체로 각광 받고 있다. 그러나 이런 플래시 메모리는 데이타를 기록하기 전에 기존의 데이타 영역이 지워져 있어야 한다는 제약이 있으며, 비대칭적인 읽기, 쓰기, 삭제 연산의 처리속도 각 블록당 최대 소거 횟수 제한과 같은 특징들을 지닌다. 위와 같은 단점을 극복하고 NAND플래시 메모리를 효율적으로 사용하기 위하여. 다양한 플래시 전환 계층 제안되어 왔다. 기러나 기존의 플래시 전환 계층들은 Hot data라 불리는 빈번히 접근되는 데이타에 의해서 잦은 겹쳐쓰기 요구가 발생되며, 이는 급격한 성능 저하를 가져 온다. 본 논문에서는 Hot data 검출기를 이용하여, 매우 적은 양의 데이타인 Hot data를 검출한 후, 검출된 Hot data는 섹터사상 기법을 적용시키고, 나머지 데이타인 Cold data는 로그 기반 블록 사상 기법을 적용시키는 적응형 플래시 전환 계층(AFTL)을 제안한다. AFTL은 불필요한 삭제, 쓰기, 읽기 연산을 최소화시켰으며, 기존의 플래시 전환 계층과의 비교 측정을 통하여 성능의 우수성을 보인다.
본 논문에서는 참조 패턴에 따라 페이지 사상 정책과 블록 사상 정책을 선택적으로 사용하는 Janus-FTL을 제안한다. 일반적으로 플래시 메모리의 특성에 따르면, 순차 참조의 경우 블록 사상 FTL이 적당하고, 비 순차적인 참조의 경우 페이지 사상 FTL이 적당하다. 따라서 실용적인 FTL은 데이터의 특성에 따라 플래시 메모리 블록을 블록 사상 또는 페이지 사상 정책으로 선택적으로 사용하면서, 블록 사상 영역과 페이지 사상 영역의 크기를 참조 패턴에 따라 효율적으로 변화하여 할당하는 관리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 저장된 데이터가 블록 사상 영역에서 페이지 사상 영역으로 이동하는 퓨전(Fusion) 연산과 반대로 이동하는 디퓨전(Defusion) 연산을 통해, 블록 사상과 페이지 사상 기법을 동시에 활용하는 Janus-FTL을 설명한다. 또한 Janus-FTL을 구현하여 성능을 측정하였으면, 성능 측정 결과에 따르면 기존의 FTL에 비해 최대 50%의 우수한 성능을 보였다.
SSDs that are not allowed in-place update within the allocated page cause another allocation of a new page that will replace the previous page at the moment data modification occurs. This intrinsic characteristic of SSDs requires many changes to the existing HDD-based IO theory. In this paper, we conduct a performance comparison of FTL caching strategy in perspective of cache hashing (Global vs. grouped) and caching algorithm (LRU vs. NUR) through a simulation. Experimental results show that in terms of energy consumption for flash operation the grouped management of cache is not suitable and NUR algorithm is superior to LRU algorithm. In particular, we found that the cache hit ratio of LRU algorithm is about 10% point higher than that of NUR algorithm while the energy consumption of LRU algorithm is about 32% high.
플래시 메모리은 많은 부분에서 기존의 저장장치인 HDD에 비해 좋은 성능을 지녔다. 하지만 HDD와는 달리 데이터의 덮어쓰기가 허용 되지 않는다. 이 문제를 해결하기 위해 플래시 메모리는 FTL(Flash Translation Layer)을 사용하고 있으며, FTL을 통해 기존의 저장장치와 동일하게 사용할 수 있다. FTL들 중 로그영역을 사용하여 성능을 개선한 것들이 많은데, 로그영역의 사용으로 인해 읽기/쓰기 작업시 반드시 로그영역을 탐색을 해야만 했다. 본 논문에서는 카운팅 블룸필터(Counting bloom filter)를 활용하여 불필요한 로그영역 탐색을 줄이는 기법을 제안하였고, 실험을 통해 로그영역에 최신 데이터가 없는 경우 탐색횟수를 크게 줄일 수 있는 것을 확인하였다.
하나의 메모리 셀에 여러 비트의 정보를 저장하는 다치화 기법은 공정 미세화와 함께 낸드 플래시 메모리의 집적도를 크게 향상시켰지만, 그 반대급부로 MLC 낸드 플래시 메모리의 평균 쓰기 성능은 SLC 낸드 플래시 메모리 대비 두 배 이상 하락하였다. 본 논문에서는 MLC 낸드 플래시 기반 저장장치의 성능 향상을 위해 제안되었던 기존의 계층 교차적 최적화 기법들을 소개하고, 두 기법의 상호 보완성을 분석하여 해당 기법들의 한계점을 극복하는 새로운 통합 기법을 제안한다. MLC 낸드 플래시 디바이스에 존재하는 성능 비대칭성을 플래시 변환 계층 수준에서 최대한 활용함으로써, 제안하는 기법은 인가되는 다수의 쓰기 명령을 SLC 낸드 플래시 디바이스의 성능으로 처리하여 저장장치의 성능 향상을 도모한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 기존 기법 대비 평균 39%의 성능 향상을 달성할 수 있음을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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