SSD(Solid State Disk)는 다수의 NAND 플래시 메모리로 구성되었으며 내부에 고성능 컨트롤러와 캐시 버퍼를 포함한 스토리지 장치이다. NAND 플래시 메모리는 제자리 덮어쓰기가 안되기 때문에 파일시스템에서 유효페이지가 갱신 및 삭제시 무효페이지로 전환되어 완전히 삭제하기 위해서는 가비지 컬렉션 과정을 거쳐야한다. 하지만 가비지 컬렉션은 지연시간이 긴 Erase 연산을 포함하기 때문에 SSD의 I/O 성능을 감소시키고 마모도를 증가시키는 문제가 된다. 본 논문에서는 입력데이터에 대하여 유효데이터와 무효데이터에서 중복검사를 실행하는 기법을 제안한다. 먼저 유효데이터에 대한 중복제거 과정을 거치고 그 다음에 무효데이터 재활용 과정을 거침으로써 중복률을 향상시켰다. 이를 통하여 SSD의 쓰기 횟수와 가비지 컬렉션 횟수를 감소시켜 마모도와 I/O 성능이 개선되었다. 실험결과 제안한 기법은 유효데이터 중복제거와 무효데이터 재활용을 둘다 하지 않는 일반적인 경우에 비해서 가비지 컬렉션 횟수가 최대 20% 감소하고 I/O 지연시간이 9% 감소하였다.
SSD (Solid-state Drive), 더 나아가 SSS (Solid-state Storage System)와 같은 고성능 스토리지 요구 사항을 지원하기 위해 최근 낸드 플래시 메모리도 DRAM에서와 같이 SDR (Single Data Rate)에서 고속 DDR (Double Data Rate) 신호구조로 진화하고 있다. 이에 따라 PHY (Physical layer) 회로 기술을 적용하여 협소 타이밍 윈도우 내에서 유효 데이터를 안정적으로 래치하고, 핀 간 데이터 스큐를 최소화하는 것 등이 새로운 이슈로 부각되고 있다. 또한, 낸드 플래시 동작 속도의 증가는 낸드 플래시 컨트롤러의 동작 주파수 상승으로 이어지고 동작 모드에 따라 컨트롤러 내부 소모 전력 변동성이 급격히 증가한다. 공정 미세화와 저전력 요구에 의해 컨트롤러 내부 동작 전압이 1.5V 이하로 낮아지면서 낸드 플래시 컨트롤러 내부 전압 변화 마진폭도 좁아지므로 이러한 소모 전력 변동성 증가는 내부 회로의 정상 동작 범위를 제한한다. 컨트롤러의 전원전압 변동성은 미세공정으로 인한 OCV (On Chip Variation)의 영향이 증가함에 따라 더 심화되는 추세이고, 이러한 변동성의 증가는 순간적으로 컨트롤러의 보장된 정상 동작 범위를 벗어나게 되어 내부 로직의 오류를 초래한다. 이런 불량은 기능적 오류에 의한 것이 아니므로 문제의 원인 규명 및 해결이 매우 어렵게 된다. 본 논문에서는 낸드플래시 컨트롤러 내부의 비정상적 전원 전압 변동하에서도 유효 타이밍 윈도우를 경제적인 방법으로 유지할 수 있는 회로 구조를 제안하였다. 실험 결과 기존 PHY회로 대비 면적은 20% 감소한 반면 최대 데이터 스큐를 379% 감소시켜 동등한 효과를 보였다.
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.
Solid-State Disks (SSDs)는 빠른 접근 시간, 적은 전력소모, 전기 충격에의 내성과 같은 장점으로 인해 하드 디스크를 대체 할 것으로 기대되고 있다. 그러나 SSDs는 임의 쓰기(random write)로 인한 수명 단축이란 단점이 있으며 이는 SSDs 컨트롤러의 구조와는 별개로 나타나고 있다. SSDs와 관련한 기존 연구는 컨트롤러의 더 나은 디자인과 쓰기 연산의 감소에 주력하였다. 본 연구는 동시에 쓰여지는 경향이 있는 여러 데이터 페이지를 연속적인 블록에 배치하는 방법을 제시한다. 이 방식은 우선 특정 기한 동안 쓰기 연산에 대한 정보를 수집한 후 상기 쓰기 연산에 대한 정보를 트랜잭션화 하여 frequent itemset을 추출하고 이를 연속적인 블록에 재배치하는 과정으로 이루어진다. 또한 본 연구는 frequent itemset의 page를 재배치할 수 있는 알고리즘을 소개한다. TPC-C 기반 실험에 있어 본 연구가 제안한 재배치를 수행한 결과 저장 기기 접근 횟수를 평균 6 % 감소시킬 수 있었다.
최근 들어 플래시 메모리 Solid State Driver(SSD)와 같은 반도체 기반 저장장치가 고성능으로 발전하면서 저장장치 내부 컨트롤러의 CPU와 메모리 같은 자원을 응용의 요구에 맞추어 최적으로 활용해보고자 하는 움직임이 있었다. 이러한 개념을 스토리지 내 프로세싱 방식(In-Storage Processing, ISP)이라고 한다. ISP의 기능이 탑재된 저장장치에서는 호스트에서 수행하던 연산의 일부를 나누어 처리할 수 있으므로 호스트의 부하가 줄어들고 저장장치 내에서 데이터가 가공되어 처리되기 때문에 호스트까지의 데이터 전달 시간이 줄어든다. 본 논문에서는 이러한 ISP 기능을 활용하여 그래프 질의 처리를 최적화하기 위한 방식을 제안하고, 제안된 최적화 그래프 처리 방식이 graph500 벤치마크의 성능을 최대 20%까지 향상 시켰음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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