최근 들어, 플래시메모리의 가격이 지속적으로 낮춰지고, 플래시메모리 기반 SSD 컨트롤러 기술이 급격하게 발전하면서 중저가의 고성능 플래시 SSD가 시장에 널리 보급되고 있다. 하지만, 데이터베이스 분야에서 가격 동의 이유로 당분간 플래시 SSD가 하드디스크를 완전히 대체하기는 쉽지 않을 것이다. 대신 플래시 SSD의 빠른 성능을 캐시 용도로 활용하는 접근법이 현실적이고, 실제로 하드디스크와 플래시메모리를 하이브리드 형태로 사용하는 접근법들이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 접근법들과는 달리, 플래시 SSD를 데이터베이스의 버퍼에서 밀려나는 페이지들을 순차적으로 저장하고, 재 참조될 때 하드디스크 대신 플래시 SSD에서 읽혀지도록 하는 확장 버퍼 아키텍처를 제안한다. 플래시 SSD를 저장장치 레벨에서 캐시로 사용하는 기존 방법들에 비해, 플래시 SSD를 호스트 시스템에서 확장 버퍼로 사용함으로써 원기 측면에서 주 버퍼에서 밀려나는 웹 페이지(warm page)들에 대해 상당한 성능 개선을 이룰 수 있다. TPC-C 트레이스를 사용한 시뮬레이션 결과, 주 버퍼에 없는 페이지들이 확장 버퍼에서 찾아지는 적중률이 60%를 넘는 사실을 알 수 있었다. 이 확장 버퍼 아키텍처는, 동일한 비용을 지불하는 다른 접근법, 즉 DRAM을 버퍼로 추가하는 기법과 하드디스크를 추가하는 기법에 비해 가격 대비 성능 개선 효과가 높다.
스토리지는 응용 프로그램의 성능에 가장 큰 영향을 주므로 가상화된 IoT 게이트웨이를 사용 한 홈 클라우드 환경에서 매우 중요하다. 스토리지의 성능 향상을 위해 SSD와 같은 고성능의 디스크를 캐시로 사용해 왔으나 취약한 쓰기 성능과 제한된 셀 수명 문제로 인해 주로 읽기 전용 캐시로 사용하였다. 그러나 사용자 응용의 성능 향상을 위해서는 읽기 작업뿐만 아니라 쓰기 작업의 성능도 매우 중요하다. 본 논문은 이러한 환경에서 읽기 및 쓰기에 모두 사용 가능한 새로운 SSD 캐시 기법을 제안한다. 실험을 통해 본 캐시 기법이 응용 프로그램의 임의 쓰기 작업을 순차적 동작으로 변환시켜 성능 향상을 이룰 수 있음을 확인하였다.
낸드 플래시 메모리를 이용한 SSD(Solid State Disk)는 하드 디스크를 대체할 매체로 주목받고 있다. SSD는 성능을 최대화 하기 위해 다수의 낸드 플래시 메모리를 병렬적으로 구성한다. 하지만 SSD에 하이브리드 매핑 기법을 적용할 경우 SSD의 특징으로 인해 성능 감소가 발생 가능하다. 본 논문에서는 SSD를 위한 페이지 매핑 기반의 WADPM (Workload-Aware Dynamic Page-level Mapping Scheme) 기법을 제안한다. WADPM은 필요한 매핑 정보만 RAM에 상주하며 또한 매핑 정보의 적중률에 따라 매핑 정보의 크기를 동적으로 변경시킨다. 이로 인해 페이지 매핑 기법의 단점인 매핑 테이블의 크기가 큰 것을 예방한다. 실험을 통해 WADPM 기법은 하이브리드 매핑 기법에 비해 최대 3.5배의 성능향상을 보이며, 매핑 테이블의 크기는 페이지 매핑 기법에 비해 최대 50%만 유지되는 것을 보인다.
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.
본 논문에서는 상대국과 자국간의 채널 상황이 악화될 경우에도 통신의 신뢰도를 보장하고 동일 대역에서 동시에 전 이중 통신을 하기 위한 터보 등화기를 결합한 SSD(simultaneous single band duplex)시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 동일 대역 동시 통신에 의해서 발생하는 자기 간섭 신호를 제거하기 위한 방법으로 RF(radio frequency) Cancellation과 Digital Cancellation을 사용하며 자기 간섭 신호를 효과적으로 제거 한 뒤 터보 등화기를 이용하여 상대국과 자국간의 열악한 채널에 의하여 발생한 신호의 왜곡을 등화 한다. 본 논문에서는 제안하는 터보 등화기를 결합한 SSD 시스템을 설계하고 적응 등화기를 사용한 SSD 시스템과 성능을 비교 분석하였다. 본 논문에서는 제안하는 시스템을 Simulink 프로그램을 이용하여 구성하고 성능을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 터보 등화기를 결합한 SSD 시스템의 성능을 확인한 결과 적응 등화기를 사용하는 SSD 시스템에 비하여 상대국과 자국간의 채널 상황이 열악한 상황에서 ISI(inter symbol interference)에 의한 신호의 왜곡을 보다 효과적으로 등화하고 자기 간섭 신호를 제거하면서 동일 대역에서 동시에 전 이중 통신을 할 수 있는 것을 확인하였다.
SSD(Solid State Disk)는 호스트 인터페이스와 낸드 플래시 메모리의 대역폭 차이를 완충하기 위한 버퍼로 DRAM을 적용하고 있다. 본 논문에서는 대역폭이 높은 고가의 DRAM을 사용하는 대신 저비용으로 SSD의 성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방법을 제안하였다. SSD 데이터는 사용자 데이터, 사용자 데이터 관리를 위한 메타데이터, 데이터의 오류 제어를 위한 FEC(Forward Error Correction) 패리티/CRC(Cyclic Redundancy Check) 등 크게 세 가지로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 데이터 유형 별 특성을 고려하여 성능을 향상시키기 위해 모니터링 시스템을 통한 가변적인 버스트 데이터 처리 방법과 페이지 단위를 이용한 FEC 패리티/CRC 방식을 적용하였다. 실험을 통하여 0.07%의 무시할만한 칩 면적의 증가만으로 평균 25.9%의 SSD 성능 개선을 확인할 수 있었다.
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.
자연 조건에서 Apple 감지에는 가림 문제와 작은 대상 감지 어려움이 있다. 본 논문은 SSD 기반의 개선 된 모델을 제안한다. SSD 백본 네트워크 VGG16은 ResNet50 네트워크 모델로 대체되고 수용 필드 구조 RFB 구조가 도입되었다. RFB 모델은 작은 표적의 특징 정보를 증폭하고 작은 표적의 탐지 정확도를 향상시킨다. 유지해야 하는 정보를 필터링하기 위해 주의 메커니즘 (SE)과 결합하면 감지 대상의 의미 정보가 향상된다. 향상된 SSD 알고리즘은 VOC2007 데이터 세트에 대해 학습된다. SSD에 비해 개선 된 알고리즘은 폐색 및 작은 표적 탐지의 정확도를 3.4 % 및 3.9 % 향상 시켰다. 이 알고리즘은 오 탐지율과 누락된 감지율을 향상 시켰다. 본 논문에서 제안한 개선 된 알고리즘은 더 높은 효율성을 갖는다.
플래시 기반의 SSD(solid state drive)를 HDD(hard disk drive)의 2차 캐시로 사용하는 기술이 많이 연구되었다. SSD를 이용한 캐시에 대한 캐시 교체 정책 및 관리에 관한 연구뿐만 아니라 프리페칭 연구도 필요하게 되었다. 본 논문은 SSD를 스토리지급 캐시로 사용하는 시스템을 위한 프리페칭 기술을 제시한다. 이 프리페칭 기술은 스토리지급 크기의 캐시에 맞게 대규모의 프리페칭이며, 단기적인 프리페칭은 1차 캐시인 주메모리에서 수행되므로 장기적 스케줄링을 기반한 프리페칭이며, 기존 프리페칭은 읽기만을 고려하였지만, 지속 가능한 SSD 캐시를 위해 쓰기 요청도 고려한 프리페칭이다. 어떤 사용자의 14일간의 입출력에서, 64GB 용량의 SSD에 프리페칭 용량이 4GiB일 때에, 2.3%에서 17.8%의 캐시 적중률 향상을 보였다. 본 기술은 구현이 간단하여 스토리지급 캐시 시스템에 쉽게 적용할 수 있다.
최근 데이터의 생산량은 폭발적인 증가를 이루어왔고, 빅데이터를 안전하고 빠르게 저장하기 위한 대용량 저장 시스템이 다양하게 발전하고 있다. 저장시스템의 대표적인 구성은 빠른 데이터 처리속도를 가지고 있는 SSD를 신뢰성 높은 데이터 유지 보수가 가능한 RAID 그룹으로 사용하는 것이다. 그러나 SSD를 구성하는 낸드 플래시 메모리는 특정 횟수 이상 쓰기를 반복할 경우 열화가 발생하는 특징이 있기 때문에 RAID 그룹의 여러 SSD에서 동시에 불량이 발생할 가능성을 증가시킬 수 있다. 그리고 이러한 동시성 불량은 데이터를 복구할 수 없는 심각한 신뢰성의 문제를 초래할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 RAID 그룹 내에서 각 SSD가 차등으로 수명 마감이 유도되도록 IO를 조절하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 SMART를 활용하여 각 SSD의 상태와 사용된 데이터 패턴에 따라 할당되는 IO 횟수를 단계별로 조절한다. 그리고 이 방법은 SSD의 차등 수명마감을 유도하기 때문에 RAID에서 대량의 동시성 불량이 발생하는 것을 방지하는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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