FAT 호환 파일 시스템은 다양한 플랫폼에서 데이터가 호환 가능하기 때문에 메모리 카드나 임베디드 시스템에서 널리 사용된다. 최근 임베디드 시스템에서는 갑작스런 전원 정지 시 복수 기법뿐만아니라 다양한 응용의 요구를 만족시키기 위해 더 나은 파일 시스템의 성능을 요구하고 있다. 이런 요구를 수용하기 위해서는 파일 시스템의 구조에 대해 변경이 필요해 진다. 파일 시스템의 구조에 대한 변경은 데이터의 호환성에 심각한 문제를 발생시키게 된다. 메타데이터 저널링(Metadata Journaling)은 데이터 호환성 문제를 최소화하면서 뛰어난 성능을 만족시킬 수 있는 기법이다. 이 기법을 FAT 호환 파일 시스템에 구현하여 벤치마크를 수행하였다. 벤치마크 결과는 작은 크기의 불규칙적인 메타데이터 쓰기를 저널 영역에 순차적으로 씀으로써 성능의 향상을 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 제안된 기법은 자연적으로 복구 기법을 제공함으로써 빠른 시간 내에 부팅이 가능하다. 그렇지만 일시적으로 FAT 호환 파일 시스템과 호환이 불가능한 지점이 존재한다. 이런 문제는 파일 시스템이 언마운트(un-mount)시점에 저널 영역에 쓰인 내용들을 원래의 위치로 복사함으로써 FAT 파일 시스템과 호환성을 유지시킬 수 있다.
프로세스 내부 격리(Intra-process Isolation)에서 파일 디스크립터는 메모리 이외에 또 다른 공격 벡터로써 작용한다. 공격자는 파일 디스크립터를 변조함으로 주어진 권한 이상의 파일에 읽거나 쓰는 방식을 통해 격리된 환경을 벗어날 수 있다. 본 논문에서는 ARM 아키텍처의 하드웨어 보안 기술인 PA(Pointer Authentication) 기반의 경량화된 새로운 파일 디스크립터의 권한 관리 시스템을 제시한다. 우리의 무결성 보장 기법은 리눅스 커널 모듈의 형태로 제작되었으며 5% 정도의 오버헤드만으로 파일 디스크립터에 대한 권한 관리를 수행하였다.
로더/링커는 자바 클래스 파일 또는 .NET 환경의 중간 표현인 PE 파일을 입력으로 받아 검증, 레졸루션, 초기화, 실행에 필요한 최적화된 정보 저장 등 실질적인 실행에 필요한 모든 정보 생성 및 무결성을 보장하는 아주 중요한 부분이다. 본 논문에서는 자바 클래스 파일과 .NET 환경의 PE 파일에 대한 통합 로더/링커 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해, 자바 클래스 파일과 .NET PE 파일 정보를 모두 저장할 수 있는 새로운 실행 파일 포맷(*.evm) 및 메모리 포맷을 설계했으며 저장된 실행 정보를 활용하여 JVM 또는 .NET 환경에서 실행할 수 있도록 링커/로더 시스템을 구현하였다.
DRAM 기반의 인메모리 캐시는 고비용으로 인해 용량을 늘리는 데에는 한계가 있다. 이를 위해 압축을 이용하여 더 많은 데이터를 캐시하는 기법들이 연구되어 왔다. 그러나 압축은 높은 처리부하와 반응 지연을 야기한다. 본 논문에서는 섀넌 엔트로피를 통해 파일의 압축률을 낮은 오버헤드를 통해 고속으로 예측하여, 높은 압축률을 가진 파일만 압축하는 선택적 압축 기법을 제안하였다. 또한 이를 파일시스템 내에서 실제 사용이 가능하도록 커널 레벨에서 파일 시스템을 위한 인메모리 캐시를 제공하도록 구현하였다. 실험 결과 선택적 압축 기법은 비 압축에 비해 약 18%의 실행시간 감소를 보이며, 전체 캐시 데이터 압축 방법에 비해서도 캐시 히트율의 감소에 의한 성능하락을 최소화 시키고, 동시에 압축에 대한 오버헤드를 줄여, 7.5%의 실행시간을 감소시킬 수 있음을 보였다. 또한 압축에 사용되는 CPU사용시간을 모두 압축 했을 때와 비교하여 28%감소시킬 수 있음을 보여주었다.
램의 특성과 비휘발성 저장매체의 특성을 동시에 가지고 있는 비휘발성 램을 시스템 소프트웨어에서 효과적으로 활용한다면 전체 시스템의 성능 향상에 크게 기여할 수 있다. 비휘발성 램을 활용함으로써 시스템 소프트웨어의 성능을 향상시키고자 하는 노력 중의 하나로, 본 연구에서는 비휘발성 램을 고려하는 MiNV (Metadata in NVram) 파일시스템을 설계하고 구현하였다. MiNV 파일시스템은 모든 메타데이타를 비휘발성 램에 저장, 관리하고 일반 파일데이타는 낸드플래시 메모리에 저장하고 관리한다. 본 논문에서는 MiNV 파일시스템이 기존의 플래시 메모리 기반 파일시스템과 비교해서 얼마나 높은 성능 향상을 얻을 수 있는지를 정량적으로 보여준다. 성능 평가 결과, 비휘발성 램을 활용하는 파일시스템은 극도로 짧은 마운트 시간만을 필요로 한다. 기존의 대표적인 플래시 메모리 파일시스템인 YAFFS와 비교했을 때, MiNV 파일시스템은 동일한 워크로드를 처리하면서 보다 적은 횟수의 플래시 메모리에 대한 페이지 읽기, 쓰기, 그리고 블록 소거 연산을 요청한다. 플래시 메모리 연산 횟수에서의 이득은 MiNV 파일시스템의 수행속도 향상에 그대로 반영되어, 수행속도 측면에서 MiNV 파일시스템은 YAFFS보다 평균 400% 정도의 성능 향상을 보인다.
본 연구의 목표는 낸드 플래시 메모리용 파일시스템의 고질적인 문제점인 파일 시스템 마운트 지연시간을 개선하는 것이다. 이를 위하여 바이트 접근성을 가지는 비휘발성 랜덤 억세스 메모리 소자와 낸드 플래시로 계층적 저장시스템을 구성하고, 바이트 접근성을 가지는 비휘발성 랜덤 억세스 메모리 소자 상에 파일 시스템 메타 데이타를 위치시키는 기법을 개발하였다. 데이타 무결성을 지원하고, 고속의 랜덤 읽기/쓰기가 가능한 비휘발성 랜덤 억세스 메모리 소자에 메타 데이타를 위치시킴으로써 낸드 플래시에 저장된 메타 데이타를 관리하기 위해 Spare 영역과 Object Header 영역에 구성된 항목가운데 불필요한 항목을 제거할 수 있었다. 또한, Object Header의 자료구조를 효율적으로 설계하여 이전 연구인 FRASH1.0에서 파일 생성/삭제 성능 저하를 초래한 Object Header를 스캔하는 단계를 제거하였다. 최적화된 비휘발성 랜덤 억세스 메모리 소자의 자료구조와 개발된 알고리즘을 실제 파일 시스템으로 구현한 FRASH1.5를 개발하였다. 이것을 채용한 FRASH1.5의 성능을 평가한 결과 마운트 동작 시간은 이전 연구인 FRASH1.0 대비 2배 이상 단축시킬 수 있었고, 파일 생성성능은 FRASH1.0 대비 $3{\sim}8%$ 향상되었다. 특히, 파일 크기가 크고, 개수가 많을 경우는 기존 YAFFS 대비 성능 저하 없이 마운트 시간을 8배 이상 감소시킬 수 있었다.
본 논문은 로그파일시스템의 원리를 바탕으로 플래시메모리 저장시스템에 적합한 플래시메모리 공간 관리 방법을 제안한다. 플래시메모리는 비휘발성, 빠른 입출력 속도 등의 장점을 지니고 있지만, 제자리 덮어쓰기(in-place update)가 불가능하고 메모리 셀에 대한 쓰기(write) 횟수가 제한되는 단점이 있다. 이러한 특성은 플래시메모리를 저장 매체로 사용할 때 기존의 저장 매체 관리 방법과는 다른 방법을 요구하게 된다. 본 논문은 자유 공간유지를 위해 필요한 클리닝 메커니즘의 연산 비용을 낮추면서 동시에 저장공간이 전체적으로 균등하게 사용될 수 있도록 하는 사이클 평준화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 특히 메모리 활용도와 로컬리티가 높을 때 좋은 성능을 보인다. 클리닝 메커니즘은 자주 접근되지 않는 COLD데이타를 그렇지 않은 데이타와 격리시킴으로써 그 효율이 향상되었으며, 사이클 평준화는 사용 횟수간의 최대 차이가 하드웨어적인 오차를 벗어나지 않는 수준까지 이루었다. 실험을 통해 제안된 방법은 비교 기준으로 삼은 직관적 방법(greedy policy)에 비해 사이클 평준화가 잘 이루어진 상태에서 최대 35%정도의 클리닝 비용 절감 효과를 보였다.
임베디드 기기에서 플래시 메모리의 사용량이 증가하고, 임베디드 기기가 여러 computing 환경에서 점점 중요한 위치를 점함에 따라 임베디드 파일 시스템의 보안이 중요한 문제가 된다. 또한 임베디드 기기의 경우 휴대성이 좋은 반면 분실의 위험도 크고, 분실한 경우 기기 내부의 플래시 메모리에 중요 정보가 있다면 사용자에게 큰 손실을 야기할 수 있다. 이처럼 다양한 상황에서 임베디드 기기 내부의 플래시 파일 시스템의 보안성을 향상시키기 위해 암호화 플래시 파일 시스템을 설계 및 구현 하였다. 이를 위해 현재 많이 사용되는 YAFFS 파일 시스템을 수정하였다. 수정된 YAFFS 암호화 파일 시스템을 통해 임베디드 기기의 보안성을 한 층 강화할 수 있다.
In the cyber-physical system, big data collected from numerous sensors and IoT devices is transferred to the Cloud for processing and analysis. When transferring data to the Cloud, merging data into one single file is more efficient than using the data in the form of split files. However, current merging and splitting operations are performed at the user-level and require many I / O requests to memory and storage devices, which is very inefficient and time-consuming. To solve this problem, this paper proposes kernel-level partitioning and combining operations. At the kernel level, splitting and merging files can be done with very little overhead by modifying the file system metadata. We have designed the proposed algorithm in detail and implemented it in the Linux Ext4 file system. In our experiments with the real Cloud storage system, our technique has achieved a transfer time of up to only 17% compared to the case of transferring split files. It also confirmed that the time required can be reduced by up to 0.5% compared to the existing user-level method.
클라우드 환경에서 빅데이터 적재와 이후 애플리케이션을 통한 고속 처리를 위해서는 적합한 분산 파일 시스템의 선택이 요구된다. 본 논문에서는 GlusterFS 기반 쓰기 성능 향상 방법을 제안하고 클라우드 환경에서 기존 분산 파일 시스템 중 MapRFS, CephFS, GlusterFS와 성능을 비교 평가한다. 본 논문에서 제안한 쓰기 성능 향상 방법은 동기식 스토리지 복제 방식에서 사용하는 동기화 수준을 디스크에서 메모리로 변경함으로써 응답 시간을 향상 시킨다. 실험 결과는 본 논문의 제안 방법이 적용된 분산 파일 시스템이 순차 쓰기의 경우와 랜덤 쓰기와 랜덤 읽기가 혼합된 경우에서 다른 분산 파일 시스템 대비 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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