SSD는 뛰어난 성능으로 인해 서버 시장에서 HDD를 빠르게 대체하며 각광받고 있다. 우리는 기존 SSD의 성능 분석이 단일한 I/O 패턴에 대해서만 이루어진 점을 주목하여, 다양한 패턴의 I/O가 동시에 수행 될 경우, 성능에 어떠한 영향이 있는지 평가해보고자 한다. 이를 위해 4KB부터 64MB까지 다양한 블록크기로 순차적/임의적 읽기/쓰기 연산을 수행함과 동시에 4KB 단위의 읽기/쓰기 I/O를 수행시켜 성능에 미치는 영향을 알아보았다. 이러한 평가를 네 가지 리눅스 I/O 스케줄러에 대해 각각 수행함으로써 스케줄러에 의한 영향 또한 평가하였다. 그 결과로 우리는 새로운 SSD의 성능 특성을 발견할 수 있었으며, 이는 새로운 I/O 스케줄러 및 SSD의 FTL 개발의 기반이 되리라 예상된다.
RDF(Resource Description Framework) 데이터 구조는 그래프로 모델링하기 때문에, 관계형 데이터베이스와 XML 기술의 기존 솔루션은 RDF 모델에 바로 적용하기 어렵다. 우리는 링크 데이터를 더욱 효과적으로 저장하고, 인덱스하고, 검색하기 위해 융합 인덱싱 방법을 제안한다. 이 방법은 HDD(Hard Disk Drive) 와 SSD(Solid State Drive) 디바이스에 기반한 하이브리드 스토리지 시스템을 사용하고, 불필요한 데이터를 필터하고 중간 결과를 정제하기 위해 분리된 필터 및 정제 인덱스 구조를 사용한다. 우리는 3개의 표준 조인 검색알고리즘에 대한 성능 비교를 수행했는데, 실험 결과 제안된 방법이 Quad와 Darq와 같은 다른 기존 방법들에 비해 뛰어난 성능을 보인다.
낸드 플래시 기반 SSD는 HDD와 비교하여 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 임의 접근 쓰기 요청은 임의 접근 읽기 요청이나 연속 접급 쓰기와 읽기에 비하여 SSD의 접근성을 떨어뜨리고 수명을 단축시키는 문제점을 발생시킨다. 이런 문제점을 해결하기위해 SSD 내부에서는 낸드 플래시 메모리의 일부분을 로그 블록으로 관리하는 기법과 DRAM 혹은 비휘발성 메모리를 쓰기 버퍼로 관리하는 기법들이 제안되었다. 하지만 지금까지 로그 블록 관리와 쓰기 버퍼 관리는 다른 계층에서 연구되어왔다. 즉 로그블록 관리는 쓰기 버퍼의 상태를 고려하지 않았고 또한 쓰기 버퍼 관리 기법도 로그 블록의 상태를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 처음으로 로그 블록과 쓰기 버퍼 사이의 관련성을 통해 두 계층의 통합관리의 필요성을 제시한다. 그리고 통합된 쓰기 버퍼 설계를 위해 세 가지 고려해야할 사항을 제공한다.
플래시 메모리 기반 저장장치인 SSD(solid state disk)는 높은 집적도와 빠른 데이터 처리가 가능한 장점을 가지고 있다. 따라서 급격하게 증가하고 있는 빅데이터를 관리하는 고용량 데이터 저장 시스템의 저장장치로 활용되고 있다. 그러나 저장 미디어인 플래시 메모리에 일정 횟수 이상 반복해서 쓰기/지우기 동작을 반복하면 셀이 마모되어 사용하지 못하는 물리적 한계가 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 불량률을 줄이고 수명을 연장하기 위해 불량이 발생한 다중 비트 셀을 단일 비트 셀로 변환하여 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 아이디어는 물리적 특징이 다르지만 동일하게 불량으로 처리되고 있는 다중 비트 셀과 단일 비트 셀의 불량 및 처리 방법을 구분하였다. 그리고 불량이 예상되는 다중 비트 셀을 단일 비트 셀로 변환하여 불량률을 개선하고 전체적인 수명을 연장하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 SSD의 증가한 수명을 측정하여 제안하는 아이디어의 효과를 증명하였다.
Recently increasing application of flash memory in mobile and ubiquitous related devices is due to its non-volatility, fast response time, shock resistance and low power consumption. Following this trend, SSD(Solid State Disk) using multiple flash chips, instead of hard-drive based storage system, started to widely used for its advantageous features. However, flash memory based storage subsystem should resolve the performance bottleneck for writing in perspective of speed and lifetime according to its disadvantageous physical property. In order to provide tangible performance, solutions are studied in aspect of reclaiming of invalid regions by decreasing the number of erasures and distributing the erasures uniformly over the whole memory space as much as possible. In this paper, we study flash memory recycling algorithms with multiple management units and demonstrate that the proposed algorithm provides feasible performance. The proposed method utilizes the partitions of the memory space by utilizing threshold values and reconfigures the management units if necessary. The performance of the proposed policies is evaluated through a number of simulation based experiments.
빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 시대가 오면서 데이터 사용량이 점점 증가하고 있고 이러한 빅데이터를 신속히 처리하기 위한 시스템들이 개발되고 있다. 그 중 데이터를 저장하기 위한 시스템으로 분산 파일 시스템이 널리 사용되고 있다, 이러한 분산 파일 시스템 중에는 글러스터 파일 시스템(GlusterFS)이 있다. 또한 기술의 발달로 고성능 장비인 Nand flash SSD (Solid State Drive)의 가격이 하락함에 따라서 데이터센터로 도입이 증가되는 추세이다. 따라서 GlusterFS에서도 SSD를 도입하려고 하지만, GlusterFS는 하드디스크를 기반으로 설계되었기 때문에 SSD를 이용했을 시 구조적인 문제로 성능 저하가 발생하게 된다. 이러한 구조적인 문제점들에는 I/O-cache, Read-ahead, Write-behind Translator들이 있다. 랜덤 I/O에 장점이 있는 SSD에 맞지 않는 기능들을 제거함으로써, 4KB 랜덤 읽기의 경우 255%까지의 성능 향상 결과와, 64KB 랜덤 읽기의 경우 50%까지의 성능 향상 결과를 얻었다.
디스크 기반 RAID와 SSD를 결합한 하이브리드 스토리지가 기업 환경에서 널리 이용되고 있다. RAID 상단의 SSD는 주로 데이터 캐시로 사용된다. 최근 SSD를 사용하여 패리티 갱신 비용을 감소시키는 LeavO 캐시 기법이 제안되었으며, 본 논문에서는 데이터 캐시와 LeavO 캐시를 결합한 혼합 캐시기법을 제안한다. 특히 SSD 공간을 데이터 캐시와 LeavO 캐시, 두 영역으로 최적으로 분할하기 위해 비용 모델을 도출하고, 워크로드에 따라 두 영역의 크기를 동적으로 조절하는 적응형 혼합 캐시 기법을 개발하였다. 실험 결과에 따르면 적응형 혼합 캐시 기법은 기존 데이터 캐시 기법에 비해 좋은 성능을 보이며, 오프라인 최적 기법과 대등한 성능을 보인다.
최근 다양한 기기에서 플래시 메모리 저장장치인 SSD가 활용되고 있다. SSD 기반 시스템에서 기존 하드 디스크 기반 버퍼 교체 알고리즘은 플래시 메모리의 특성을 고려하지 않고 이는 시스템의 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 SSD의 특성을 고려하여 읽기 버퍼와 쓰기 버퍼를 분리하고 각각의 버퍼에 서로 다른 크기의 교체 단위와 서로 교체 알고리즘을 적용하는 ABM (Asymmetric Buffer Management) 정책을 제안한다. 추가적으로 제안한 정책을 보완하기 위해 쓰기 교체 지연 정책, 동적 크기 적응화 알고리즘을 적용하였다. 제안한 ABM 정책은 효과적으로 성능을 향상시키는 것으로 나타났으며, 특히 여러 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 ABM-LRU-CLC의 경우 기존의 LRU에 비해 최대 32% 성능이 향상되는 것으로 나타났다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.142-150
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2021
Open-channel SSD is a new type of Solid-State Disk (SSD) that improves the garbage collection overhead and write amplification due to physical constraints of NAND flash memory by exposing the internal structure of the SSD to the host. However, the host-level Flash Translation Layer (FTL) provided for open-channel SSDs in the current Linux kernel consumes host memory excessively because it use page-level mapping table to translate logical address to physical address. Therefore, in this paper, we implemente a selective mapping table loading scheme that loads only a currently required part of the mapping table to the mapping table cache from SSD instead of entire mapping table. In addition, to increase the hit ratio of the mapping table cache, filesystem information and mapping table access history are utilized for cache replacement policy. The proposed scheme is implemented in the host-level FTL of the Linux kernel and evaluated using open-channel SSD emulator. According to the evaluation results, we can achieve 80% of I/O performance using the only 32% of memory usage compared to the previous host-level FTL.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권2호
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pp.27-35
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2021
NAND flash memory-based SSD needs an internal software, Flash Translation Layer(FTL) to provide traditional block device interface to the host because of its physical constraints, such as erase-before-write and large erase block. However, because useful host-side information cannot be delivered to FTL through the narrow block device interface, SSDs suffer from a variety of problems such as increasing garbage collection overhead, large tail-latency, and unpredictable I/O latency. Otherwise, the new type of SSD, open-channel SSD exposes the internal structure of SSD to the host so that underlying NAND flash memory can be managed directly by the host-level FTL. Especially, I/O data classification by using host-side information can achieve the reduction of garbage collection overhead. In this paper, we propose a new scheme to reduce garbage collection overhead of open-channel SSD by separating the journal from other file data for the journaling filesystem. Because journal has different lifespan with other file data, the Write Amplification Factor (WAF) caused by garbage collection can be reduced. The proposed scheme is implemented by modifying the host-level FTL of Linux and evaluated with both Fio and Filebench. According to the experiment results, the proposed scheme improves I/O performance by 46%~50% while reducing the WAF of open-channel SSDs by more than 33% compared to the previous one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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