본 논문에서는 SSD 저장장치를 포함하는 하둡의 Iterative Processing에 대한 성능 분석 결과를 소개한다. 하둡은 맵 리듀스 병렬 프로그래밍 모델을 통해 Batch Processing에 특화된 구조를 가지고 있는 프레임 워크이다. 이는 병렬/분산 환경에서 큰 성능향상을 보장하지만, 반복 작업을 수행하는 Iterative Processing에 대하여는 성능이 낮아지는 문제가 존재하고 있다. 이에 본 논문에서는 점차 낮아지는 가격으로 인해 하둡시스템에 적용 가능성이 타진되는 SSD를 통해 반복 작업의 성능이슈를 해결할 수 있는지 확인하고, SSD를 통한 성능향상의 요소가 존재하는지 알아보고자 실험을 진행하였다. 실험에서는 Batch Processing인 word count와 Iterative Processing인 Page Rank 알고리즘을 MapReduce로 구현하고 데이터 크기에 따른 성능 향상도를 측정하였고, SSD 추가와 같은 하드웨어적인 성능을 통한 하둡의 반복 작업은 큰 효율을 기대하기가 어렵다는 결론을 보였다.
Solid State Device(SSD)는 플래시 메모리 모듈을 기반으로한 차세대 저장장치로서 디스크 회전방식의 Hard Disk Drive(HDD)를 대체하는 장치로 주목받고 있다. 하지만, 현재의 운영체제 I/O 스케줄러는 HDD 에 최적화되어 있기 때문에 플래시 모듈 기반의 SSD 의 성능을 최대한 끌어내지 못하는 한계를 갖고 있다. 따라서, 본 논문에서 우리는 SSD 의 성능을 끌어올리기 위해 SSD 의 특징을 분석하고 이를 바탕으로 SSD 에 최적화된 I/O 스케줄러를 고안하였다. 새로운 스케줄러(NSCHED)는 I/O Request 를 두 그룹으로 분류하고 각 요청에 타이머를 설정함으로써 I/O Request 를 빠르게 처리함과 동시에 기아방지를 위한 기법을 가진다. 우리는 Linux 2.6.30 에서 NSCHED 스케줄러를 구현하여 Postmark 벤치마크를 통해 성능평가를 수행했으며, NSCHED 스케줄러가 기본 Linux I/O 스케줄러보다 30% 가량 낮은 응답 시간이 소요됨을 확인했다.
낸드 플래시 기반의 SSD (Solid-State Drive)는 HDD (Hard Disk Drive) 대비 월등한 성능에도 불구하고 쓰기 회수 제한이라는 태생적 단점을 가지고 있다. 이로 인해 SSD의 수명은 워크로드에 의해 결정되어 SSD의 기술 변화 추세인 SLC (Single Level Cell) 에서 MLC (Multi Level Cell) 로의 전환, MLC에서 TLC (Triple Level Cell) 로의 전환에 있어 큰 도전이 될 수 있다. 기존 연구들은 주로 wear-leveling 또는 하드웨어 아키텍처 측면에서 SSD의 수명 개선을 다루었으나, 본 논문에서는 호스트가 요청한 쓰기에 대해 SSD가 낸드플래시 메모리를 통해 처리하는 수명관점의 효율성을 대변하는 WAF (Write Amplification Factor) 관점에서 Host I/O 스택 중 파일 시스템, I/O 스케줄러, 링크 전력에 대해 JEDEC 엔터프라이즈 워크로드를 이용해 I/O 스택 최적 구성에 대해 실험적 분석을 수행하였다. WAF는 SSD의 FTL의 효율성을 측정하는 지표로 수명관점에서 가장 객관적으로 사용한다. I/O 스택에 대한 수명 관점의 최적 구성은 MinPower-Dead-XFS로 최대 성능 조합인 MaxPower-Cfq-Ext4에 비해 성능은 13% 감소하였지만 수명은 2.6 배 연장됨을 확인하였다. 이는 I/O 스택의 최적화 구성에 있어, SSD 성능 관점뿐만 아니라 수명 관점의 고려에 대한 유의미를 입증한다.
최근 낸드 플래시 메모리를 이용한 SSD(Solid State Disk)는 차세대 저장 매체로서 주목받고 있다. SSD의 성능을 높이기 위해 다양한 기술이 연구되고 있지만, 그 중 병렬성 향상 기법이 성능에 가장 큰 영향을 미치고 있다. 이에 따라 SSD에서는 병렬성 향상을 위해 논리 주소 스트라이핑(Striping)을 사용하고 있다. 논리 주소 스트라이핑을 이용하면 병렬성이 크게 증가되지만 매핑 기법에 따라 블록 활용률에 문제점이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 논리 주소 스트라이핑 기법과 하이브리드 매핑 기법이 동시에 SSD에 적용되었을 때 발생하는 블록 파편화 문제를 확인하고, 블록 파편화 문제가 블록 활용률과 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
페이스북, 트위터와 같은 클라우드 및 웹 서비스 제공회사와 클라우드 및 웹 서비스 제공자는 수많은 사용자들에 의해 발생되는 무수한 데이터를 빠르게 처리하기 위해 하드 디스크보다는 램에 저장 할 필요가 있다. 그러한 좋은 도구로서 분산메모리 객체 캐싱 소프트웨어인 멤캐시드가 있다. 멤캐시드의 성능은 저장공간의 크기에 따라 많은 차이를 보이는데, 하드웨어의 비용, 전력소비와 온도조절 등 공간의 제약을 감안했을 때, 무작정 개별 서버에 많은 RAM을 장착하거나, 서버 배열을 확장하는 것은 효율적인 방법이 아니다. 따라서 많은 양의 데이터가 메모리에 저장이 가능하도록 RAM과 SSD를 같이 확장한 SSD 기반 하이브리드 메모리를 제안한다. 하이브리드 메모리는 객체 캐시로 동작하고 페이지 단위로 할당하는 것보다 객체 단위로 자원할당을 함으로서 SSD에서 빠른 무작위 읽기를 할 수 있게 해 객체의 접근속도를 향상시켰다.
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.
응용프로그램의 기동 시간은 기기에 대한 사용자 체험에 영향을 주는 중요한 지표로 보조 기억 장치의 성능에 의해 큰 영향을 받는다. 하드디스크 대신 SSD를 사용하게 되면 기동 시간을 크게 낮출 수 있지만 비용 대비 성능을 고려하면 작은 용량의 SSD를 하드디스크의 캐시로 쓰는 것이 현실적인 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 파일시스템 수준에서 하드디스크 상의 블록을 SSD로 이주시키는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 SSD 캐싱 기법들에서 요구되던 캐시 데이터의 사상에 필요한 주 메모리, CPU, 그리고 사상 정보의 유지를 위한 SSD 공간 사용의 부가적인 오버헤드가 없다. 8개의 응용프로그램을 이용한 실험에서 메타데이터와 데이터 블록을 모두 SSD에 캐싱한 경우에 기동시간이 평균 56% 단축됨을 확인하였다.
SSD(Solid State Disk)는 다수의 플래시 메모리로 구성되며 기존의 하드디스크(HDD) 보다 데이터 전송 속도가 빠르고 강한 내구성, 저소음, 저전력의 장점을 가지고 있다. 하지만 제자리 덮어쓰기가 안되므로 SSD 공간에서 무효데이터가 차지하는 비중이 높아지며, 한 셀당 쓰기 및 삭제 횟수가 제한되어 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 무효데이터와 입력데이터의 중복성 검사를 통하여 무효데이터를 재활용하는 중복제거 기법을 제안한다. 무효데이터의 재활용과 중복제거를 통하여 SSD의 마모도 감소와 가비지컬렉션의 빈도를 낮춰서 I/O 속도의 향상을 기대할 수 있다. 실험을 통하여 무효데이터를 재활용 하는 경우와 유효데이터를 활용한 중복제거 방법의 성능을 비교하였다.
SSD는 HDD와 다른 물리적 특성으로 인해 새로운 I/O 스케줄러를 요구하고 있다. 본 논문은 기존 CFQ 스케줄러가 SSD에서 어떤 성능을 보이는지 다양한 설정값 하에서 실험하고, 그 결과를 분석하여 SSD에서의 I/O 스케줄링 성능의 특징을 알아보고자 한다. 대상 설정값으로는 역탐색 제한 설정, FIFO 큐 내의 I/O 요청에 대한 만료 시간, I/O 요청 큐 별 할당 시간, 동기적 요청 큐를 위한 대기 시간을 고려하였다. 이러한 설정값을 다양하게 변화시키며 여러 개의 I/O 벤치마크 프로세스를 동시에 수행한 결과, 역탐색 제한을 제거하면 처리량이 상승하지만 그 폭이 매우 적으며, I/O 요청 만료 시간에 대해서는 연관성을 찾지 못하였다. I/O 요청 큐 별 할당 시간과 동기적 요청 큐를 위한 대기 시간은 클수록 처리량이 상승함을 보였다. CFQ의 목표인 평등성은 항상 97% 이상 보장됨을 관찰할 수 있었다. 우리는 이러한 결과가 차후 평등성을 보장하는 새로운 SSD I/O 스케줄러의 연구를 위한 초석이 되리라 기대한다.
In this paper, we propose a establishment of system level environment to exploit PC system with SSD (Solid State Disk) by using TLM (Transaction Level Modeling) method with SystemC language. The reason why we choose this modeling method is that it eases RTL (Register Transfer Level) modeling burdens and we can accurately estimate the performance about different architectural changes. Also, it provides simulation speed which is relatively faster than RTL modeling method. The baseline architectural platform we implemented showed that SSD's internal transfer time is a dominant factor, so we need to improve that part and it is expected to be a good simulator to measure the system's overall performance by exploiting SSD's internal architectures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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