본 논문은 ECC(error correcting code)의 오버헤드를 고려한 패리티의 저장 정책 및 그에 따른 낸드 플래시 메모리 컨트롤러의 구조를 제안한다. 일반적인 낸드 플래시 메모리의 용법은 데이터 영역과 스페어 영역을 분리하는 것이다. ECC 패리티는 낸드 플래시 메모리에 데이터가 입력될 때 생성된다. 일반적으로 ECC의 메시지 길이는 낸드 플래시 메모리의 한 페이지 보다 작기 때문에, 각 메시지의 패리티를 모두 모아 스페어 영역에 저장하게 된다. 읽기 동작 시에는 데이터 영역에 이어 스페어 영역의 ECC 패리티까지 모두 읽은 후에 ECC 처리를 통한 데이터 정정이 가능하다. 이 때 발생하는 오버헤드를 줄이기 위해 데이터/스페어 영역의 구분없이 ECC 처리된 데이터와 패리티를 연속으로 저장하는 분산형 정책을 사용하였다. 제안된 분산형 정책과 기존의 수집형 정책의 오버헤드를 설계적인 측면과 타이밍 측면으로 분석하고, 그에 맞는 낸드 플래시 메모리 컨트롤러의 구조를 제시한다. 페이지의 크기에 따른 액세스 시간을 시뮬레이션을 통해 분석한 결과, 읽기 동작 시, 분산형 정책의 액세스 시간이 수집형 정책에 비해 짧았고 페이지의 크기가 커질수록 감소율이 컸다. 실험에 사용된 16KB의 페이지 크기를 갖는 낸드 플래시 메모리의 경우 분산형 정책의 액세스 시간이 수집형 정책에 비해 13.6% 감소하였다. 이는 4GB 크기의 영상 파일을 읽을 때 약 1분가량의 시간이 단축되는 효과를 얻을 수 있다. 또한 읽기 동작이 많은 SSD(solid state drive)의 특성 상 전반적인 시스템의 성능 향상을 기대할 수 있다.
플래시 메모리 기반의 SSD는 데스크톱 및 이동형 컴퓨터의 저장 장치를 지원하는 우수한 미디어이다. 플래시 메모리는 비휘발성, 낮은 전력소모, 빠른 데이터 읽기속도 등의 특징으로 데스크톱 및 서버용 데이터베이스의 핵심 저장 요소가 되었다. 하지만, 빠른 읽기 연산에 비하여 상대적으로 느리거나 프리징이 있는 SSD의 쓰기 연산 특성을 고려하여 HDD와 RAID에 기반을 둔 기존의 전통적인 스토리지 관리 기법을 개선할 필요가 있다. 이를 위하여, 본 논문은 전통적인 HDD 미러링에 기반을 둔 헤테로-미러링이라는 새로운 저장 장치 관리 기법을 제안한다. 헤테로-미러링 기반 기법은 SSD에서 발생 가능한 프리징 현상을 피하기 위한 쓰기-부하 밸런싱과 쓰기 지연 연산을 통하여 RAID-1 처리 성능을 개선한다. 테스트 결과 제안한 기법은 쓰기 연산 부하와 프리징 부하를 크게 감소시키고, 기존의 SSD-RAID-1 기법의 성능을 18%, 응답 시간을 38% 개선함을 확인하였다.
역파일 인덱스 구조는 대용량 텍스트 데이터의 색인저장 기법을 위한 효율적인 데이터 구조로 널리 활용 되고 있다. 특히, 최근 이슈가 되고 있는 온라인 색인관리 측면에서는 동적 검색 환경에 적합한 In-Place 방식과 Merge-based 색인 방식이 주로 사용 되고 있다. 위 방법들의 핵심은 검색 처리시간을 줄이기 위해서 포스팅 정보의 저장 연속성(Contiguity)을 보장하면서 동시에 색인정보 관리(Index Maintenance) 시간을 최소화 하기위한 색인저장 구조에 중점을 두고 연구가 진행 되었다. 그러나 최근 기존 저장장치(HDD)와 근본적으로 구조가 다른 새로운 저장장치(SSD, SCRAM)가 데이터 저장소로 이용되면서 이러한 장치들의 특성을 효과적으로 활용할 수 있는 새로운 형태의 색인저장 기법 또한 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 새로운 저장장치의 빠른 접근 속도(Low access latency) 특성을 최대한 활용할 수 있는 분할(Segmentation) 포스팅 구조를 기반으로 새로운 저장장치에 적합하도록 변형된 In-Place 방식(Pulsing)과 수정된 Merge-based 방식(Merging)을 혼합하여 검색 처리시간 및 색인정보관리시간을 크게 향상시킬 수 있는 새로운 색인저장 구조(SPM)를 제안한다.
플래시메모리는 휴대폰, 디지털카메라를 비롯한 휴대기기의 저장장치로 널리 사용된다. 최근에는 하드디스크와 같은 인터페이스를 가지는 플래시 SSD가 일부 노트북의 하드디스크를 대체하고 있다. 하지만 플래시메모리는 데이타베이스 시스템의 저장장치로 고려되지 못하고 있다. 플래시메모리를 하드디스크처럼 사용하기 위한 플래시 변환 계층이 임의의 영역에 많은 양의 덮어쓰기 연산을 유발하는 데이타베이스의 워크로드에서 나쁜 성능을 보이기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 In-Page Logging(IPL)이라는 기법이 제안되었다. 이 논문에서는 잘 알려진 오픈소스 데이타베이스인 SQLite에 IPL 기법을 적용하여 성능을 평가하였고, 갱신 질의 처리 성능이 30배 향상됨을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권4호
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pp.377-382
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2010
With the advent of flash memory based new storage device (SSD), there is considerable interest within the computer industry in using flash memory based storage devices for many different types of application. The dynamic index structure of large text collections has been a primary issue in the Information Retrieval Applications among them. Previous studies have proven the three approaches to be effective: In- Place, merge-based index structure and a combination of both. The above-mentioned strategies have been researched with the traditional storage device (HDD) which has a constraint on how keep the contiguity of dynamic data. However, in case of the new storage device, we don' have any constraint contiguity problems due to its low access latency time. But, although the new storage device has superiority such as low access latency and improved I/O throughput speeds, it is still not well suited for traditional dynamic index structures because of the poor random write throughput in practical systems. Therefore, using the experimental performance evaluation of various index maintenance schemes on the new storage device, we propose an efficient index structure for new storage device that improves significantly the index maintenance speed without degradation of query performance.
클라우드 데이터베이스와 같은 분산 시스템 환경에서는 균일한 서비스 품질을 보장하기 위해 꼬리 응답시간을 짧게 유지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 카산드라 데이터베이스를 대상으로, 긴 꼬리 응답시간에 해당하는 지연이 메모리 공간 부족으로 인해 발생한다는 것을 보이며, 이러한 지연이 메모리 공간 확보를 위해 버퍼에 저장된 데이터를 저장장치에 완전히 내려쓸 때까지 카산드라가 사용자의 요청을 받지 않기 때문임을 밝힌다. 버퍼에 저장된 데이터를 내려쓰는데 걸리는 시간은 저장장치 성능에 따라 결정되므로 SSD의 가바지 컬렉션으로 인한 성능 저하가 꼬리 응답시간을 더 길게 만들고 있음을 관찰하였다. 우리는 자바가상기계에서의 가비지 컬렉션과 SSD에서의 가비지 컬렉션을 함께 수행하여 SSD의 가비지 컬렉션 비용을 숨기는, SyncGC 기법을 제안한다. 실험 결과, SyncGC 기법을 통해 꼬리 응답시간인 $99.9^{th}$와 $99.9^{th}-percentile$을 각각 31%, 36% 줄일 수 있었다.
엔터프라이즈 리눅스 시장의 대표주자인 RHEL 7에서 기본 파일 시스템을 EXT에서 XFS로 변경하면서 파일 시스템의 크기, 파일 크기 등과 같이 최대 지원 사양을 대폭 증가시켰다. 단순히 지원 사양만 증가시킨 것 아니라, 데몬 기반으로 동작하면서 고용량 디스크 및 SSD(solid state drive)와 같은 고성능 디스크에서 탁월한 성능을 보이는 것으로 나타나고 있다. 파일 시스템의 변경은 관련 명령어의 변경, 백업 도구의 변경, 디스크 쿼터 설정 변경과 같은 직접적인 운영 기법의 변화를 의미한다. XFS 파일시스템의 변경은 리눅스 시스템 운영에 많은 변화를 주고 있지만 서버 분야에서 차지하는 리눅스 운영체제의 위치를 더욱 굳건히 하게 되는 계기가 될 것으로 판단된다.
컬럼-기반 데이터베이스 저장소는 우수한 입출력 성능으로 대용량 데이터 분석 시스템을 위한 매우 진보적인 모델이다. 전통적인 데이터 저장소는 빠른 쓰기 연산을 위하여 한 레코드의 속성들을 하드 디스크에 연속적으로 배치되어 있는 가로-지향 저장 모델을 활용하였다. 하지만 검색이 대부분인 데이터웨어하우스 시스템을 위해서는 월등한 판독 성능 때문에 컬럼-지향 저장소가 더 적합한 모델이 되고 있다. 또한 최근에는 MLC 플래시 메모리를 사용한 SSD가 고속 데이터 분석 시스템을 위한 적합한 저장 매체로 인식되고 있다. 본 논문에서는 고속 컬럼-지향 데이터 저장소 모델을 도입하고, 고속 컬럼-지향 데이터웨어하우스 시스템을 위한 교차 압축 이중화를 활용하는 새로운 저장소 관리 기법을 제안한다. 본 저장소 관리 기법은 두 개의 MLC SSD에 기반하며, 압축과 비압축된 세그먼트의 교차 이중화를 통하여 높은 CPU 및 입출력 부하에서도 우수한 저장 성능과 안정성을 얻는다. 성능 평가 결과를 통하여 본 저장소 관리 기법이 기존 기법보다 컬럼 세그먼트 갱신 처리치 및 그 응답시간 측면에서 더 우수함을 확인하였다.
Application of flash memory in mobile and ubiquitous related devices is rapidly being increased due to its low price and high performance. In addition, some notebook computers currently come out into market with a SSD(Solid State Disk) instead of hard-drive based storage system. Regarding this trend, applications need to increase the storage capacity using multiple flash memory chips for larger capacity sooner or later. Flash memory based storage subsystem should resolve the performance bottleneck for writing in perspective of speed and lifetime according to its physical property. In order to make flash memory storage work with tangible performance, reclaiming of invalid regions needs to be controlled in a particular manner to decrease the number of erasures and to distribute the erasures uniformly over the whole memory space as much as possible. In this paper, we study the performance of flash memory recycling algorithms and demonstrate that the proposed algorithm shows acceptable performance for flash memory storage with multiple chips. The proposed cleaning method partitions the memory space into candidate memory regions, to be reclaimed as free, by utilizing threshold values. The proposed algorithm handles the storage system in multi-layered style. The impact of the proposed policies is evaluated through a number of experiments.
최근 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능 등 대용량 데이터 처리 기술의 발전에 따라 데이터센터와 엔터프라이즈 환경에서 고성능 저장장치에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히 저장장치의 빠른 데이터 응답 속도는 전체 시스템 성능을 좌우하는 핵심 요소이다. 이에 NVMe(Non-Volatile Memory Express) 인터페이스 기반 SSD(Solid State Drive)가 주목받고 있으나, 다수 호스트의 대량 데이터 입출력 요청을 동시에 처리하는 과정에서 새로운 병목 현상이 발생하고 있다. SSD는 일반적으로 호스트 요청을 내부 큐에 순차적으로 쌓아 처리하는 방식을 취한다. 이때 긴 전송 길이 요청이 먼저 처리되면 짧은 요청들이 장기간 대기하여 평균 응답 시간이 증가한다. 이 문제를 해결하기 위해 데이터 전송 시간제한과 데이터 분할 전송 방법이 제안되었으나 근본적인 해결책이 되지 못했다. 본 논문에서는 저장장치 내부 데이터 처리 스케줄링 전략인 DQBS(Dual Queue Based Scheduling Scheme)를 제안한다. 이 방식은 이중 큐 기반의 스케줄링 전략으로 하나의 큐에서는 요청 순서를, 다른 큐에서는 전송 길이를 기준으로 데이터 전송 순서를 관리한다. 그리고 요청 시간과 전송 길이를 종합적으로 고려하여 효율적인 데이터 전송 순서를 결정한다. 이를 통해 대기 시간이 긴 요청과 짧은 요청을 균형있게 처리할 수 있어 전체 평균 응답 시간을 단축시킬 수 있다. 실제 시뮬레이션 결과, 제안 기법은 기존 순차 처리 방식 대비 월등히 향상된 성능을 보였다. 본 연구는 고성능 SSD 환경에서 데이터 전송 효율을 극대화하는 스케줄링 기법을 제시하여, 차세대 고성능 저장 시스템의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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