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.
상용화된 많은 SSD와 달리 DRAM-less SSD는 원가절감, 전력소모량 감소 등의 이유로 DRAM을 가지고 있지 않다. 따라서 DRAM의 부재로 인해 입출력 성능이 저하될 가능성이 존재하며, 이는 호스트의 메모리 일부를 SSD 컨트롤러가 사용할 수 있는 NVMe 인터페이스의 HMB 기능을 통해 개선할 여지가 있다. 본 논문에서는 현재 상용화된 여러 DRAM-less SSD가 DRAM을 가지고 있는 동급 SSD에 비해 실제로 입출력 성능이 떨어지지만 HMB 기능을 사용해 일부 개선하고 있으며, 이는 SSD 컨트롤러가 호스트의 메모리를 매핑테이블 캐시로 주로 사용하고 있기 때문이라는 점을 다양한 실험을 통해 증명한다.
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.
최근 플래시 메모리 기반 SSD(Solid State Disks)는 데이터 처리 속도가 빠르고, 외부 충격에 강하며 전력소모가 작다는 우수한 특성과 함께 그 용량의 증가와 가격 하락으로 인하여 차세대 저장 매체로 부각되고 있다. 하지만 SSD는 하드디스크와는 달리 읽기, 쓰기 및 지우기의 단위 및 수행 시간이 다르며 덮어쓰기가 불가능하다는 특징이 있다. 이 때문에 SSD는 기존의 하드디스크 기반 시스템 상에서는 그 동작의 효율성이 떨어지며, 이를 보완하기 위해 플래시 변환 계층이 설계되었다. 본 논문에서는 플래시 변환 계층의 역할 중 하나인 논리 주소 매핑 기법을 개선하여 SSD의 성능을 높일 수 있는 HAMM(Hybrid Address Mapping Method)를 제안한다. HAMM은 기존에 존재하는 슈퍼 블록 매핑 기법과 블록 매핑 기법의 단점을 보완하고 장점을 살릴 수 있도록 설계된 논리 주소 매핑 기법이다. SSD 시뮬레이터를 제작하여 실험하였으며, 실험을 통하여 HAMM은 같은 크기의 쓰기 버퍼 상에서 슈퍼 블록 매핑 기법에 비해 SSD의 저장공간을 효율적으로 사용하는 것으로 나타났으며, 또한 블록 매핑 기법에 비해 매핑 테이블을 구성하는데 적은 양의 메모리를 사용하면서 비슷한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
액상화는 반복적인 전단력 혹은 강한 충격으로 인해 실트-모래로 구성된 미고결 퇴적층내 공극수압이 증가하여 전단강도를 상실함에 따라 미고결퇴적층이 액체처럼 거동하는 현상이다. 액상화는 미고결 퇴적층의 물리적 특성인 입도, 느슨함, 지하수위, 지층의 심도, 연령, 액상화 발달 유무 등과 밀접한 관련이 있으며 지표균열, 사태 및 연질퇴적변형 구조의 형성을 야기한다. 연질퇴적변형구조는 다양한 변형원인(trigger)에 의해 퇴적물의 전단강도가 감소함에 따라 퇴적물의 하중 등과 같은 변형동력(driving forces)이 발생하여 액상화, 요변성과 이에 수반된 유체화로 대표되는 변형기작(deformation mechanism)을 통해 형성된다. 이러한 변형구조는 퇴적작용이나 지진과 같은 지질학적 사건에 의해 발생하기 때문에 퇴적분지에서 발생하였던 지질학적 사건을 이해하는데 있어 중요한 역할을 한다. 이 뿐만 아니라 지진에 의하여 유발된 연질퇴적변형구조는 퇴적동시기성 구조운동을 이해할 수 있으며 지표파열을 수반하지 않는 피해 유발지진(> Mw 5.0)에 대한 고지진정보를 제공한다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권5호
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pp.511-518
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2015
As the cost-per-byte of SSDs dramatically decreases, the introduction of SSDs to Hadoop becomes an attractive choice for high performance data processing. In this paper the cost-per-performance of SSD-based Hadoop cluster (SSD-Hadoop) and HDD-based Hadoop cluster (HDD-Hadoop) are evaluated. For this, we propose a MapReduce performance model using queuing network to simulate the execution time of MapReduce job with varying cluster size. To achieve an accurate model, the execution time distribution of MapReduce job is carefully profiled. The developed model can precisely predict the execution time of MapReduce jobs with less than 7% difference for most cases. It is also found that SSD-Hadoop is 20% more cost efficient than HDD-Hadoop because SSD-Hadoop needs a smaller number of nodes than HDD-Hadoop to achieve a comparable performance, according to the results of simulation with varying the number of cluster nodes.
As the capacity of SSDs rapidly increases, the amount of DRAM to keep a mapping table size in SSDs becomes very huge. To address a Demand-based FTL (DFTL) scheme that caches part of mapping entries in DRAM is considered to be a feasible alternative. However, owing to its unpredictable behaviors, DFTL fails to provide consistent I/O response times. In this paper, we a) analyze a root cause that results in fluctuation on read latency and b) propose a new demand-based FTL scheme that ensures guaranteed read response time with low write amplification. By preventing mapping evictions while serving reads, the proposed technique guarantees every host read requests to be done in 2 NAND read operations. Moreover, only with 25% of a cache ratio, the proposed scheme improves random write performance and random mixed performance by 1.65x and 1.15x, respectively, over the traditional DFTL.
플래시 SSD는 기존 하드디스크에 비해 높은 에너지 효율성, 외부 충격에 강한 내구성, 높은 입출력 처리량 등 여러 장점을 지니고 있다. 따라서 3D-NAND 및 V-NAND 등 단위 용량 당 비용을 획기적으로 개선하는 최신 기술의 등장과 맞물려서, 플래시 SSD가 많은 영역에서 하드디스크를 급격하게 대체하고 있다. 하지만, 주로 하드디스크를 가정하고 개발된 기존 데이터베이스 엔진은 플래시 SSD의 특성 (예를 들어, 내부 병렬성)을 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는, 더 빠른 질의 처리를 위해 플래시 SSD에 내재한 내부 병렬성을 활용하는 방법으로, MySQL InnoDB엔진에서 보조 인덱스(Secondary Index)를 이용한 스캔을 위해 비 동기적 입출력을 활용한 Prefetch 기능을 구현하였다. Prefetching을 사용한 스캔 기법은, 기존 InnoDB엔진의 보조 인덱스 스캔과 비교해서, 데이터 페이지 크기가 16KB일 경우, 약 3배 이상, 데이터 페이지 크기가 4KB일 경우, 약 4.2배 이상 성능 향상을 보인다.
최근 사회 관계망 서비스, 클라우드 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅, 기업용 스토리지 시스템 등의 분야에서 고성능 플래시 메모리 기반 저장 장치(플래시 SSD)에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 이러한 환경에서 최근 산업계 및 학계에서는 고성능 플래시 SSD를 위한 NVMe 규약을 만들었고, NVMe 규약을 따르는 고성능 플래시 SSD는 현재 시장에서 구할 수 있다. 본 논문에서는 NVMe 플래시 SSD를 이용하여 클라우드 컴퓨팅, 사회 관계망 서비스 등에서 많이 활용되고 있는 NoSQL 데이터베이스의 성능을 평가하고 분석하고자 한다. 성능 평가에 사용된 저장 장치는 삼성전자가 최근에 개발한 NVMe 기반 플래시 SSD이며 이 장치의 연속 읽기/쓰기 성능은 3.5GB/s 이다. NoSQL 데이터베이스는 MongoDB의 기본 스토리지 엔진으로 채택된 WiredTiger를 사용하였다. 실험 결과는 고성능 NVMe 플래시 SSD 환경에서 NoSQL 데이터베이스의 로그 처리 부분이 성능상의 가장 큰 오버헤드임을 보여준다. 이 결과를 바탕으로 로그 처리 부분을 최적화하였고 최적화된 WiredTiger는 기존 대비 최대 15배의 성능 향상을 보여준다.
In this study, a new type of isolation bearing is proposed by combining S-shaped steel plate dampers (SSDs) with a spherical steel bearing, and the seismic control effect of a five-span standard high-speed railway bridge is investigated. The advantages of the proposed S-shaped steel damping friction bearing (SSDFB) are that it cannot only lengthen the structural periods, dissipate the seismic energy, but also prevent bridge unseating due to the restraint effectiveness of SSDs in the large relative displacements between the girders and piers. This study first presents a detailed description and working principle of the SSDFB. Then, mechanical modeling of the SSDFB was derived to fundamentally define its cyclic behavior and obtain key mechanical parameters. The numerical model of the SSDFB's critical component SSD was verified by comparing it with the experimental results. After that, parameter studies of the dimensions and number of SSDs, the friction coefficient, and the gap length of the SSDFBs were conducted. Finally, the longitudinal seismic responses of the bridge with SSDFBs were compared with the bridge with spherical bearing and spherical bearing with strengthened shear keys. The results showed that the SSDFB can not only significantly mitigate the shear force responses and residual displacement in bridge substructures but also can effectively reduce girder displacement and prevent bridge unseating, at a cost of inelastic deformation of the SSDs, which is easy to replace. In conclusion, the SSDFB is expected to be a cost-effective option with both multi-stage energy dissipation and restraint capacity, making it particularly suitable for seismic isolation application to high-speed railway bridges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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