상용화된 많은 SSD와 달리 DRAM-less SSD는 원가절감, 전력소모량 감소 등의 이유로 DRAM을 가지고 있지 않다. 따라서 DRAM의 부재로 인해 입출력 성능이 저하될 가능성이 존재하며, 이는 호스트의 메모리 일부를 SSD 컨트롤러가 사용할 수 있는 NVMe 인터페이스의 HMB 기능을 통해 개선할 여지가 있다. 본 논문에서는 현재 상용화된 여러 DRAM-less SSD가 DRAM을 가지고 있는 동급 SSD에 비해 실제로 입출력 성능이 떨어지지만 HMB 기능을 사용해 일부 개선하고 있으며, 이는 SSD 컨트롤러가 호스트의 메모리를 매핑테이블 캐시로 주로 사용하고 있기 때문이라는 점을 다양한 실험을 통해 증명한다.
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.
낸드 플래시 메모리 기반의 NVMe(Non-Volatile Memory express) SSD(Solid State Drive)는 멀티 I/O 큐 환경을 제공하는 PCIe 인터페이스 기반에 NVMe 프로토콜을 사용하는 저장장치이다. NVMe SSD는 Multi-core 시스템에서 병렬 I/O 처리가 가능하고 SATA SSD에 비해 대역폭이 크며 대용량의 저장 공간을 제공하기 때문에 데이터 센터, 클라우드 컴퓨팅 등에 사용될 차세대 저장장치로 주목받고 있다. 하지만 가상화 시스템에서는 소프트웨어 I/O 스택의 병목으로 인하여 NVMe SSD의 성능을 충분히 활용하지 못하고 있다. 특히, Xen과 KVM과 같이 호스트 시스템의 I/O 스택을 사용하는 경우에는, 호스트 시스템과 가상머신의 중복된 I/O 스택을 통해서 입출력이 처리되기 때문에 성능 저하가 크게 발생한다. 본 논문에서는 NVMe SSD에 직접 접근하는 기술을 KVM 가상화 시스템에 적용함으로써 가상 머신 I/O의 성능을 향상시키는 Direct-AIO (Direct-Asynchronous I/O)엔진을 제안한다. 그리고 QEMU 에뮬레이터에 제안한 엔진을 개발하고 기존의 I/O 엔진과의 성능 차이를 비교 및 분석한다.
International journal of advanced smart convergence
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제9권3호
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pp.253-259
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2020
Most of today's large-scale cloud systems and enterprise data centers are distributing resources to improve scalability and resource utilization. NVMe-over-Fabric protocol allows submitting NVMe commands to a remote NVMe SSD through RDMA (Remote Direct Memory Access) network. It is attracting attention recently because it is possible to construct a disaggregation storage system with low latency through the protocol. However, the current I/O stack of NVMe-over-Fabric has an inefficient structure for maintaining compatibility with the traditional I/O stack. Therefore, in this paper, we propose a new mechanism to reduce I/O latency and CPU overhead by modifying I/O path of NVMe-over-Fabric to pass through legacy block layer. According to the performance evaluation results, the proposed mechanism is able to reduce the I/O latency and CPU overhead by up to 22% and 24% compared to the existing NVMe-over-Fabrics protocol, respectively.
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.
Multi-queue I/O block layer has been recently employed in Linux kernel to support fast storage devices such as NVMe SSDs, but it lacks differentiated I/O services yet. In this paper, we propose an I/O scheduling scheme that can improve the user responsiveness of foreground processes, which are closely related to user satisfaction. To this end, we redesign the existing multi-queue block layer to classify the I/O requests from foreground processes and schedule them by exploiting the feature of NVMe interface. Experimental results show that latency and launch time of the foreground processes have been significantly improved compared to original Linux kernel.
In recent years, non-volatile memory express (NVMe), a new host controller interface standard, has been adapted to overcome performance bottlenecks caused by the acceleration of solid state drives (SSD). Recently, performance breakthrough cases over AHCI based SATA SSDs by adapting NVMe based PCI Express (PCIe) SSD to servers and PCs have been reported. Furthermore, replacing legacy eMMC-flash storage with NVMe based storage is also considered for next generation of mobile devices such as smartphones. The Linux kernel includes drivers for NVMe support, and as the kernel version increases, the implementation of the NVMe driver code has changed. However, mobile devices are often equipped with older versions of Android operating systems (OSes), where the newest features of NVMe drivers are not available. Therefore, different features of different NVMe driver implementations are not well evaluated on Android OSes. In this paper, we analyze the response time of the NVMe driver for various Linux kernel version.
최근에 제안된 NVMe 기반의 멀티큐 SSD는 여러 개의 코어들이 전담 큐들을 통해 병렬적으로 입출력을 수행함으로써 높은 SSD 대역폭을 제공한다. 이러한 멀티큐 SSD에 대해서 입출력 응용마다 대역폭 지분을 제공하기 위해서는 각 코어에게 대역폭 지분을 제공하는 것이 요구되며, 이를 위한 공정지분 스케줄링이 필요하다. 본 논문은 멀티큐 SSD를 위해 멀티코어 확장성을 제공하는 공정 큐잉 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무작위 선택 기법을 이용하여 코어간 동기화 오버헤드를 최소화하고 각 코어가 가중치에 비례하는 대역폭을 수신하도록 한다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 block-mq를 사용하는 커널에서 정확한 대역폭 분할 효과를 보여주며, 코어 개수에 상관 없이 기존 FlashFQ 스케줄러보다 우수한 성능을 보여준다.
리눅스 Cgroups은 컨테이너 기반 클라우드 서비스 구축에서 각 컨테이너 별 시스템 자원을 할당하기 위한 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 특히 입출력 자원의 경우 리눅스 Cgroups은 컨테이너의 가중치에 따라 입출력 대역폭을 분배하는 기법을 지원하고 있다. 그러나 성능 분석 결과에 따르면 현재 리눅스 Cgroups의 입출력 대역폭 분배 기법은 NVMe SSD와 같은 고성능 저장장치를 사용할 경우 입출력 성능이 크게 저하된다는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 리눅스 Cgroups을 위한 새로운 피드백 기반의 동적 대역폭 분배 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 가중치에 따라 입출력 크레딧을 분배하며 고성능 저장장치의 성능 변화를 동적으로 반영해 입출력 크레딧을 계산함으로써 저장장치의 성능 저하를 최소화한다. 제안된 기법은 리눅스 커널 5.3에 구현되었으며 성능 평가 결과 정확한 입출력 대역폭 분배를 수행할 뿐만 아니라 기존 기법에 비해 최대 2배 높은 입출력 성능을 보여주었다.
최근 클라우드 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅, 기업용 스토리지/데이터베이스 등의 분야에서 멀티코어 CPU와 고성능 플래시 메모리 기반 저장 장치(플래시 SSD)를 장착한 컴퓨더 시스템에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 이러한 고성능 시스템에서 구동되고 있는 대표적인 운영체제 파일 시스템인 저널링 파일 시스템은 저장장치의 입출력 성능을 최대로 활용하고 있지 못하다. 본 논문에서는 고성능 플래시 SSD와 멀티코어 CPU기반의 컴퓨터 시스템에서 리녹스 운영체제의 EXT4 저널링 파일 시스템의 성능을 평가하고 분석하고자 한다. 성능 평가에 사용된 72-코어 컴퓨터 시스템은 인텔의 고성능 NVMe 기반 플래시 SSD를 장착하고 있으며 이 장치의 연속 읽기/쓰기 성능은 2800/1900 MB/s 이다. 실험 결과는 EXT4 파일 시스템의 체크포인팅 연산이 성능상의 큰 오버헤드임을 보여준다. 이 결과를 바탕으로 체크포인팅을 여러 쓰레드가 수행할 수 있는 최적화 기법을 제안하였고, 최적화된 EXT4 파일 시스템은 기존 EXT4 파일 시스템 대비 최대 92%의 성능 향상을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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