최근 클라우드 스토리지 환경에서 전통적인 스토리지장치인 하드디스크를 대체하여 SSD(Solid-State Drive)의 사용량이 증가하고 있다. SSD는 기계적인 동작이 없어 빠른 입출력 성능을 가지는 반면 덮어쓰기가 불가능한 특성을 가지고 있어 공간 효율성을 위한 관리가 중요하다. 이와 같은 마모도 특성을 갖는 SSD의 공간 효율성을 효과적으로 관리하기 위해 데이터 중복제거 기법을 이용한다. 하지만 데이터 중복제거 기법은 데이터 청킹, 해싱, 해시값 검색과정 연산을 포함하기 때문에 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 SSD 스토리지 시스템에서 PRAM 캐시를 이용한 데이터 중복제거 기법을 제안한다. 제안한 방법은 DRAM의 1차 해시테이블에 PRAM에 캐싱된 데이터를 위한 해시값들을 저장하고, LRU(Least Recently Used)기법을 이용하여 관리한다. PRAM의 2차 해시테이블에는 SSD 스토리지에 저장된 데이터에 대한 해시값들을 저장하고, DRAM의 1차 해시테이블에 대한 백업을 PRAM에 유지함으로써 전원 손실등에 대비하여 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 실험결과, 제안하는 기법은 기존의 DRAM에 모든 해시값들을 저장하여 관리하는 기법보다 SSD의 쓰기 횟수 및 연산시간을 워크로드별 평균 44.2%, 38.8%의 감소 효과를 보였다.
SSD를 멀티미디어 스트리밍 서버 환경에서 저장매체로 사용하기 위한 연구가 최근 활발하게 일어나고 있으나, 아직 비싼 가격을 갖는 SSD의 단점으로 인해 HDD를 온전히 대체하는 방향으로는 진행되지 못하고 있다. 그 대안으로 HDD와 함께 사용하면서 상대적으로 더 빠른 읽기 성능을 활용하여 읽기 캐시로 사용하고자 하는 방향으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 SSD를 HDD의 읽기 캐시로 사용하면서 기존의 방식과는 달리 데이터의 전부를 SSD 또는 HDD에 두는 모델을 사용하지 않고, 멀티미디어 데이터의 일부를 SSD에, 그리고 나머지를 HDD에 두는 모델을 제안한다. 이 모델은 스트리밍 환경을 고려하여 빠른 초기 반응을 필요로 하는 멀티미디어 데이터의 앞 부분을 더 빠른 속도의 SSD를 통해 서비스하고, SSD가 서비스를 수행하는 동안 HDD에서 나머지 부분을 서비스함으로써 빠른 초기 반응 시간과 함께 두 저장매체 모두의 대역폭을 최대로 사용할 수 있는 방법을 제안한다.
논문에서는 플래시 스토리지 기반의 고성능 트랜잭션 처리시스템을 구현할 때 유용한 스냅샷을 사용한 로깅 및 데이터베이스 복구 기법을 제안한다. 제안된 기법은 플래시 메모리의 I/O 특성인 페이지 갱신/읽기 비용 간의 비대칭성에 기반한다. 즉, I/O 비용이 큰 페이지 갱신을 대신하여 스냅샷 로그라는 페이지 단위의 물리적 redo를 위한 로그를 기록하고 이를 실시간으로 적용할 수 있게 하였다. 이를 통해 로깅의 목적인 빠른 시스템 복구란 목적 외에도 더티 페이지를 재기록 없이 버퍼풀에서 삭제할 수 있게 하였다. 이런 방식은 페이지 갱신 비용과 읽기 비용 간에 차이가 없는 기존 HDD(Hard Disk Drive)에서는 성능 개선을 기대할 수 없다. 하지만 플래시 메모리인 SSD에 적용할 때는 페이지 갱신 횟수의 감소에 따른 성능 향상과 빠른 시스템 복구를 기대할 수 있다. 제안된 기법은 스냅샷 로그와 기존의 로그가 서로 섞여 기록된 상황에서 기존 REDO 알고리즘의 간단한 변경만으로 적용될 수 있기 때문에, 향후 구현될 SSD 기반 데이터베이스 시스템의 성능 개선에 사용될 수 있을 것이다.
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.
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.
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.
최근 데이터 저장을 위한 고속 입출력에서 병목현상을 해결하기 위해 다양한 SSD(Solid State Drive) 관련 연구가 많이 수행되고 있다. 대표적인 것으로 비휘발성 메모리인 플래시와 차세대 반도체 메모리인 SCM(Storage Class Memory) SSD가 있고, 휘발성 메모리인 DRAM기반의 SSD가 있다. 플래시 또는 SCM 메모리기반 저장장치는 하드 디스크기반 저장장치에 비해 읽기 속도가 빠르며, 내구성이 강하다는 장점으로 새로운 저장장치 시스템의 저장매체로 부각되고 있으나, 단위 저장 공간 당 높은 가격으로 인해 저장장치 시스템에 적용하기 에는 많은 문제점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 고용량의 하드디스크와 SSD를 RAID 또는 단일 저장장치 매체로 구성하는 하이브리드 저장장치에 관한 연구와 제품이 출시되고 있다. 본 논문에서는 이러한 하이브리드 저장 매체 어레이를 저장장치 시스템으로 구성하기 위한 볼륨구성과 해당 서버에 볼륨 제공 서비스를 수행하기 위한 하이브리드 저장장치 시스템 설계 방법에 대해 설명한다.
고신뢰성을 요구하는 컴퓨팅 시스템에서 저장장치의 수명예측방법은 데이터 보호뿐만 아니라 활용성을 극대화 할 수 있기 때문에 시스템 관리하기 위한 중요한 요소 중 한 가지이다. 최근 여러 저장시스템에서 저장장치로 사용되고 있는 SSD(Solid State Drive)의 수명은 이를 구성하고 있는 낸드 플래시 메모리의 수명이 실질적인 수명과 연결된다. 따라서 SSD를 이용하여 구성한 저장시스템에서는 낸드 플래시 메모리의 수명을 정확하고 효율적으로 예측하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리 불량 발생빈도를 이용하여 플래시 메모리 기반 저장장치의 수명 예측을 최적화할수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 DWPD(Drive Writes Per Day) 단위로 데이터를 처리할 때 발생하는 불량 발생빈도를 수집하기 위한 비용 매트릭스(Cost Metrix)를 설계한다. 그리고 경사하강법(Gradient Descent)을 이용하여 수명의 마감이 발생하는 경사도까지 남은 비용을 예측하는 방법을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 임의의 불량이 발생했을 때 제안하는 방법을 통한 수명예측의 우수성을 증명했다.
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.
최근 클라우드 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅, 기업용 스토리지/데이터베이스 등의 분야에서 멀티코어 CPU와 고성능 플래시 메모리 기반 저장 장치(플래시 SSD)를 장착한 컴퓨더 시스템에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 이러한 고성능 시스템에서 구동되고 있는 대표적인 운영체제 파일 시스템인 저널링 파일 시스템은 저장장치의 입출력 성능을 최대로 활용하고 있지 못하다. 본 논문에서는 고성능 플래시 SSD와 멀티코어 CPU기반의 컴퓨터 시스템에서 리녹스 운영체제의 EXT4 저널링 파일 시스템의 성능을 평가하고 분석하고자 한다. 성능 평가에 사용된 72-코어 컴퓨터 시스템은 인텔의 고성능 NVMe 기반 플래시 SSD를 장착하고 있으며 이 장치의 연속 읽기/쓰기 성능은 2800/1900 MB/s 이다. 실험 결과는 EXT4 파일 시스템의 체크포인팅 연산이 성능상의 큰 오버헤드임을 보여준다. 이 결과를 바탕으로 체크포인팅을 여러 쓰레드가 수행할 수 있는 최적화 기법을 제안하였고, 최적화된 EXT4 파일 시스템은 기존 EXT4 파일 시스템 대비 최대 92%의 성능 향상을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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