• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
• /
• 제15권5호
• /
• pp.570-576
• /
• 2015

Existing flash storage devices such as universal flash storage and solid state disk support command queuing to improve storage I/O bandwidth. Command queuing allows multiple read/write requests to be pending in a device queue. Because multi-channel and multi-way architecture of flash storage devices can handle multiple requests simultaneously, command queuing is an indispensable technique for utilizing parallel architecture. However, command queuing can be harmful to the latency of fsync system call, which is critical to application responsiveness. We propose a dynamic queue depth adaptation technique, which reduces the queue depth if user application is expected to send fsync calls. Experiments show that the proposed technique reduces the fsync latency by 79% on average compared to the original scheme.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
• /
• pp.462-465
• /
• 2011

낸드 플래시 메모리를 이용한 SSD(Solid-State Disk)는 빠른 속도와 저전력, 휴대성, 내구성 등의 특성을 가져 전통적인 저장 장치인 하드 디스크(HDD:Hard Disk Drive)를 대체할 차세대 저장 장치로 주목받고 있다. 그러나 저장 장치 성능 측정 도구는 기존의 하드 디스크의 특성을 기반으로 한 것들이 대부분으로 이를 통해 SSD의 성능을 측정하기엔 적합하지 않다. 특히 SSD는 하드 디스크에 비해 단위 공간 당비용이 수십 배 가량 높아 저장 공간의 효율적인 관리를 위해 컨트롤러(Controller)가 데이터 압축 기법을 사용하기도 하는데 이 압축 기법을 사용하는 컨트롤러에 따라 SSD는 다른 성능을 보인다. 또, 여러 가지 명령들이 한꺼번에 존재할 때 컨트롤러에 따라 이를 적절히 효율적으로 처리해주는 기능을 가지고 있는데 이 역시 SSD의 성능에 차이를 가져온다. 그러나 기존 저장 장치 성능 측정 도구는 압축 기법 유무를 판별할 수 있으면서 여러 명령들이 한꺼번에 존재할 때 SSD 성능의 차이를 파악할 수 있는 통합된 성능 측정 도구는 없다. 본 논문에서는 다양한 패턴에 따라 SSD의 특성을 측정할 수 있는 도구인 uFlip 성능 측정 도구를 기반으로, 압축 기법의 사용 유무를 판별할 수 있는 기능과 명령 큐 깊이(Command Queue Depth)에 따라 성능의 차이를 판별할 수 있는 기능을 추가하였고, uFlip 기반 수정된 성능 측정 도구로 몇 가지 상용 SSD의 성능을 평가하여 비교함으로써 추가된 기능들의 유무에 따라 SSD별로 다른 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.511-512
• /
• 2018

Virtual machine technology enables multiple hosts to share the same LUN(Logical Unit Number) and the same storage, but if too many hosts share the same LUN, it will increase the delay. In this paper we propose a performance model, get several values of scalable storage performance in virtual environment, and present the results examined the effects of I/O queuing in a virtual infrastructure. This results show how to make the most effective use of our storage resources.

• 한국도로학회논문집
• /
• 제16권5호
• /
• pp.109-119
• /
• 2014

PURPOSES : The control delay in seconds per vehicle is the most important traffic operational index to evaluate the level of service of signalized intersections. Thus, it is very critical to calculate accurate control delay because it is used as a basic quantitative evidence for decision makings regarding to investments on traffic facilities. The control delay consists of time-in-queue delay, acceleration delay, and deceleration delay so that it is technically difficult to directly measure it from fields. Thus, diverse analysis tools, including CORSIM, SYNCHRO, T7F, VISTRO, etc. have been utilized so far. However, each analysis tool may use a unique methodology in calculating control delays. Therefore, the estimated values of control delays may be different by the selection of an analysis tool, which has provided difficulties to traffic engineers in making solid judgments. METHODS : This study was initiated to verify the feasibility of diverse analysis tools, including HCM methodology, CORSIM, SYNCHRO, T7F, VISTRO, in calculating control delays by comparing estimated control delays with that measured from a field. RESULTS : As a result, the selected tools produced quite different values of control delay. In addition, the control delay value estimated using a calibrated CORSIM model was closest to that measured from the field. CONCLUSIONS : First, through the in-depth experiment, it was explicitly verified that the estimated values of control delay may depend on the selection of an analysis tool. Second, among the diverse tools, the value of control delay estimated using the calibrated microscopic traffic simulation model was most close to that measured from the field. Conclusively, analysts should take into account the variability of control delay values according to the selection of a tool in the case of signalized intersection analysis.