가상화 기술에 의해 추상화된 자원은 하드웨어적으로 효율적으로 사용 할 수 있어 관리가 용이하며, 이로 인해 클라우드 시스템과 대형 서버 클러스터 구축 등에 가상 머신 모니터가 널리 사용되고 있다. 가상화된 시스템의 성능은 가상머신 스케줄러의 영향을 크게 받는다. 하지만, 기존의 가상 머신에서 사용하는 Credit 스케줄러는 스케줄링 지연 시간이 길어질 경우, I/O 응답성이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 가상머신의 이벤트 응답성 저하 현상을 개선하기 위해 기존 가상머신의 Credit 스케줄러에 대출/상환 기법을 도입하였다. 제안 기법은 가상 머신에 I/O 이벤트 처리를 위한 credit을 대출해주고, 대출 credit의 소비 패턴을 분석하여 각 가상머신의 태스크 특징을 분류한다. I/O 이벤트가 도착했을 때, 분석된 태스크 특징을 기반으로 일시적으로 가상 머신의 스케줄링 우선순위를 높임으로써 시스템의 I/O 성능을 향상시킨다. 제안 기법을 가상머신 모니터에 구현하였으며, 기존 가상머신의 Credit 스케줄러 대비 제안된 기법을 적용한 가상머신의 I/O 평균 응답성과 대역폭이 각 60%, 62% 향상되었다.
최근 콘텐츠 전송 네트워크(content delivery network, CDN)와 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)을 결합하여 효과적으로 콘텐츠를 전달하기 위한 방법이 대두되고 있으며 이와 같이 클라우드 컴퓨팅과 결합하여 서비스되는 CDN을 클라우드 CDN 이라고 칭한다. 본 논문에서는 클라우드 CDN 환경에서의 효과적인 가상 머신 (virtual machine, VM) 관리를 위한 캐시서버(caching server)로써의 VM의 네트워크 I/O 성능 분석을 다룬다. 해당 성능 분석은 엔드 유저(end-user)들과 캐시서버 간 동영상 스트리밍(streaming)을 통하여 이루어졌으며 해당 캐시 서버의 네트워크 I/O 성능에 영향을 주는 다양한 경우에 대하여 진행되었다. 본 논문에서의 성능 분석은 클라우드 CDN 환경에서의 데이터센터(datacenter) 선택 및 요청 라우팅(routing) 등에 적용될 수 있다.
빅데이터 분석을 위한 Hadoop 환경에서 고성능 저장장치인 SSD에 대한 중요성이 증가하면서 일반적으로 사용되는 저장장치인 HDD와 혼합하여 사용하는 연구들이 주목 받고 있다. 특히 SSD를 HDD의 캐시로 사용했을 때 저장장치에 대한 I/O 성능을 향상할 수 있다는 연구 결과들이 있다. 본 연구는 이를 바탕으로 SSD를 HDD의 캐시로 사용한다. HDFS는 저장장치에 접근하여 I/O를 수행하는데 기존에는 로컬 서버에서 캐시 미스가 발생한 경우 로컬 HDD로 접근한다. 이러한 방식은 접근하는 데이터에 따라 SSD의 높은 Bandwidth를 활용하지 못하게 되는 경우를 발생시키고 그 결과 특정 서버의 I/O 지연으로 전체 분산 처리의 성능을 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 HDFS 레벨에서 로컬 서버의 HDD와 데이터 복제본들이 저장된 원격 서버의 SSD에서 I/O를 수행하는 경우에 대해 수식을 통해 비용을 비교한다. 그 결과 항상 기대 성능이 높은 저장 장치를 선택하여 데이터를 읽어오게 함으로써 기존 방식보다 성능이 개선될 수 있음을 입증한다.
본 논문에서는 입출력 응용을 위해 collective I/O 기법을 기반으로 한 실행시간 시스템의 설계, 구현 그리고 그 성능평가를 기술한다. 여기서는 모든 프로세서가 동시에 I/O 요구에 따라 스케쥴링하며 I/O를 수행하는 collective I/O 방안과 프로세서들이 여러 그룹으로 묶이어, 다음 그룹이 데이터를 재배열하는 통신을 수행하는 동안 오직 한 그룹만이 동시에 I/O를 수행하는 pipelined collective I/O 등의 두 가지 설계방안을 살펴본다. Pipelined collective I/O의 전체 과정은 I/O 노드 충돌을 동적으로 줄이기 위해 파이프라인된다. 이상의 설계 부분에서는 동적으로 충돌 관리를 위한 지원을 제공한다. 본 논문에서는 다른 노드의 메모리 영역에 이미 존재하는 데이터를 재 사용하여 I/O 비용을 줄이기 위해 collective I/O 방안에서의 소프트웨어 캐슁 방안과 두 가지 모형에서의 chunking과 온라인 압축방안을 기술한다. 그리고 이상에서 기술한 방안들이 입출력을 위해 높은 성능을 보임을 기술하는데, 이 성능결과는 Intel Paragon과 ASCI/Red teraflops 기계 상에서 실험한 것이다. 그 결과 응용 레벨에서의 bandwidth는 peak point가 55%까지 측정되었다.Abstract In this paper we present the design, implementation and evaluation of a runtime system based on collective I/O techniques for irregular applications. We present two designs, namely, "Collective I/O" and "Pipelined Collective I/O". In the first scheme, all processors participate in the I/O simultaneously, making scheduling of I/O requests simpler but creating a possibility of contention at the I/O nodes. In the second approach, processors are grouped into several groups, so that only one group performs I/O simultaneously, while the next group performs communication to rearrange data, and this entire process is pipelined to reduce I/O node contention dynamically. In other words, the design provides support for dynamic contention management. Then we present a software caching method using collective I/O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performance for I/O above what has been possible so far. The performance results are presented on an Intel Paragon and on the ASCI/Red teraflops machine. Application level I/O bandwidth up to 55% of the peak is observed.he peak is observed.
모바일 기기가 널리 보급되면서 모바일 기기에서 멀티미디어 데이터나 데이터베이스 같은 대용량 데이터 사용에 대한 요구가 커지고 있다. 따라서 모바일 기기의 저장 공간의 한계를 극복하기 위한 노력의 하나로 iSCSI 를 이용해 모바일 기기에 원격 스토리지 서비스를 제공하는 연구가 진행되었다. 그러나 모바일 기기에 iSCSI 를 적용했을 때, 지연 시간에 민강한 iSCSI의 구조적인 특성 때문에 iSCSI 클라이언트가 서버에서 멀리 떨어진 위치로 이동하게 되면 iSCSI I/O 성능이 급격히 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 모바일 기기가 스토리지 서버로부터 거리가 멀어졌을 때 전송 지연시간이 증가함에 따라 iSCSI 성능이 급격하게 떨어지는 단점을 개선하기 위해 중개서버(Intermediate Target)를 이용해 iSCSI Target을 지역화하여 성능을 높이는 방안을 제안한다.
대용량의 데이터를 다루는 지리정보 시스템은 I/O가 시스템의 병목현상을 발생시킨다. 따라서, I/O의 병렬화로 GIS의 데이터 요구를 만족시키려는 연구가 이루어져 왔다. PR(Parallel R-tree)[1]도 이러한 연구에 속한다. 한편, 지리 정보 시스템의 질의는 영역질의가 대부분이다. 영역질의는 특성상 인접한 객체들의 동시에 요구한다. 그러므로, 인접한 데이터를 물리적으로 인접하게 배치하면 I/O의 성능이 향상된다. 본 논문에서는 인접한 객체를 물리적으로 인접한 위치에 저장하는 방식인 EPR(Enhanced PR)기법과 단말노드 구조를 제안하고 그 성능을 평가하였다.
대규모 데이터를 처리하기 위해 머신러닝, 딥러닝과 같은 AI 활용 연구가 일반화되면서 시스템 환경 또한 병렬처리 연산에 강화된 가속기 기반의 이기종 아키텍처로 확산되고 있다. CPU 기반의 계산 환경과 달리 상대적으로 성능이 낮은 수천 개의 산술연산장치(ALU)를 활용해 쓰레드 방식으로 연산을 수행하며, I/O의 특성 또한 대규모의 데이터들이 수많은 연산장치에 전달되기 위한 Small I/O, High-throughput 처리 성능이 애플리케이션에 큰 영향을 끼친다. 본 논문에서는 병렬 컴퓨팅 환경에 AI 애플리케이션이 접목되면서 요구되는 스토리지, 파일시스템의 환경을 분석하고 나아가 성능 검증을 통해 I/O 특성을 파악하고자 한다.
가상화 기술은 하나의 물리 머신에서 다수의 가상 머신을 제공하고 이들이 상호 독립적으로 수행될 수 있도록 한다. 현재 가상화는 클라우드 서버 시스템의 활용률을 높이고 전력 소모를 줄이기 위한 기술로서 각광받고 있다. 최근 이러한 가상화 기술을 스마트 임베디드 디바이스에도 적용하려는 시도가 있다. 하지만 임베디드 시스템은 일반적으로 서버 시스템에 비해서 성능이 낮은 하드웨어를 사용하므로 가상화 오버헤드에 대한 고찰이 필요하다. 본고에서는 기존에 널리 사용되는 대표적인 공개 소스 가상화 플랫폼들을 대상으로 네트워크 I/O를 지원하는 방식에 대해서 설명하고 이들의 성능을 비교한다. 또한 가상화 환경에서 네트워크 I/O 성능을 향상시키기 위한 최근 동향에 대해서도 함께 논의한다.
현대 저장 시스템 환경에서 데이터의 가용성과 신뢰성을 높이기 위한 방법으로 디스크 미러링 기법이나 Chained-declustering과 같은 방법을 사용한다. 이런 기법들을 사용할 때 만약 디스크에 고장이 발생하면 이를 효과적으로 복구하기 위한 방법이 필요하다. 이 논문에서는 디스크 미러링과 Chained-declustering에서 디스크 고장이 발생했을 때 가능한 정상상태에 가까운 디스크 I/O 성능을 보장하는 복구 기법을 제안한다. 또한. 시뮬레이션을 통해 기존방법과 제안하는 방법을 다양한 환경에서 성능평가 한다. 시뮬레이션 결과분석을 통해 I/O 응답시간 관점에서 제안한 방법들이 기존방법들에 비해 성능이 매우 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 I/O 트레이스 리플레이어들의 분석을 통해 SSD 성능 평가에 적합한 리플레이어를 찾는다. 또한 저장장치의 성능 비교를 위한 척도로써 적합한 척도를 도출한다. 실험결과, 시간 리플레이어가 I/O 트레이스 리플레이어로써 적합함을 밝히고, Q2C의 합이 성능 평가에 적합한 척도임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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