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.
본 논문에서는 DDR-1 메모리와 PCI-e 인터페이스를 이용하는 256 GB DRAM 기반의 SSD 스토리지를 설계 분석하였다. SSD는 주 저장매체로써 DRAM 이나 NAND Flash 를 사용하는 스토리지로써 메모리칩으로부터 직접 데이터를 처리할 수 있기 때문에 종래의 HDD의 기계적인 처리속도보다 매우 고속인 장점이 있다. 설계된 DRAM 기반 SSD 시스템은 복수 개의 RAM 디스크를 데이터 저장매체로 사용하며, PCI-e 인터페이스 버스를 각 메모리디스크의 통신 경로로 사용하여 고속의 데이터 처리가 가능한 구조이다. 실험을 위하여 UNIX 및 Windows/Linux 서버, SAN Switch, Ethernet Switch를 이용한 실험시스템을 구성하고 IOmeter 를 이용하여 IOPS(Input output Per Second)와 대역폭 성능을 측정하였으며 측정결과에서 DDR-1 SSD는 470,000의 IOPS와 800MB/sec로 HDD 나 Flash-based SSD 에 비하여 높은 대역폭이 나타남을 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권1호
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pp.24-31
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2023
The solid-state drive (SSD) possesses higher input and output speeds, more resistance to physical shock, and lower latency compared with regular hard disks; hence, it is an increasingly popular storage device. However, tiny components on an internal printed circuit board (PCB) hinder the manual detection of malfunctioning components. With the rapid development of artificial intelligence technologies, automatic detection of components through convolutional neural networks (CNN) can provide a sound solution for this area. This study proposes applying the YOLOv5 model to SSD PCB component detection, which is the first step in detecting defective components. It achieves pioneering state-of-the-art results on the SSD PCB dataset. Contrast experiments are conducted with YOLOX, a neck-and-neck model with YOLOv5; evidently, YOLOv5 obtains an mAP@0.5 of 99.0%, essentially outperforming YOLOX. These experiments prove that the YOLOv5 model is effective for tiny object detection and can be used to study the second step of detecting defective components in the future.
Solid State Disks(SSD) are one of the best candidates to support next storage technology in desktop and server computing environment. The features of non-volatility, low power consumption, and fast access time for read operations are sufficient grounds to support SSD as major components of future storages. This paper describes a technical trend of HDD based RAID technology and proposes a new RAID system for SSD.
높은 데이터 신뢰성을 요구하는 엔터프라이즈 저장시스템은 데이터 손실 및 장애 시 복구를 위해 RAID(Redundant Array of Independent Disks) 시스템을 적용하고 있다. 특히 RAID 5는 패리티를 여러 저장장치에 분산 저장하여 공간 효율성과 안정성을 보장하였다. 그러나 저장장치의 용량이 서로 다를 경우 가장 작은 용량의 저장장치기준으로 RAID가 구축되어 저장공간의 낭비가 발생한다. 따라서 이러한 자원관리 문제를 해결하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 SSD(Solid State Disk)로 구성된 RAID에서 각각의 독립적인 NAND 플래시 메모리 블록을 내부뿐만 아니라 외부 SSD와 RAID 그룹을 묶는 방법을 제안한다. 이 방법은 SSD 내부의 블록 정보를 RAID 시스템에 전달하는 정책과 RAID 시스템으로부터 전달된 물리적인 주소를 RAID 그룹으로 묶는 정책으로 구분된다. 이 방법을 통해 서로 다른 용량의 SSD를 RAID로 묶을 때 자원의 낭비가 발생하지 않는 RAID를 유지할 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 제안하는 방법의 효과를 증명한다.
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.
본 연구는 플래시 메모리 기반의 고성능 SSD (Solid State Disk) 구조를 위하여 디스크 참조 특성에 적응적으로 구동하는 효율적인 버퍼 구조와 구동 기법을 설계한다. 기존 SSD는 삭제동작 횟수의 제약은 물론 읽기와 쓰기 동작에 대하여 비대칭적인 성능을 보이는 특징을 갖고 있다. 이러한 삭제동작 횟수와 쓰기 동작의 지연시간을 최소화 하기 위해서는 다중 플래시 메모리 칩들에 대해 쓰기 동작은 병렬적으로 수행하는 정도를 최대화하여 운영하여야 한다. 따라서 플래시 메모리 칩들에 대한 인터리빙 레벨 (interleaving level)을 최대화 하기 위하여, 본 논문에서는 혼합 위치 사상 기법 (hybrid address mapping)과 슈퍼 블록 (super-block) 기반의 SSD 구조에 대하여 성능 증대와 증가된 장치 수명을 제공하기 위한 효율적 버퍼 구조를 제안한다. 제안한 버퍼구조는 응용 수행특성을 기반으로 최적의 임의/순차쓰기를 구분하며, 수행 성능에 중요한 순차쓰기 정도의 크기를 증대시키는 동적 융합 방법, 구동되는 버퍼구조와 사상 테이블의 효율적인 관리 구조를 설계하였으며, 이를 통해 기존의 단순한 버퍼 운영기법에 비하여 35%의 성능향상을 제공한다.
플래시 메모리 기반의 SSD는 데스크톱 및 이동형 컴퓨터의 저장 장치를 지원하는 우수한 미디어이다. 플래시 메모리는 비휘발성, 낮은 전력소모, 빠른 데이터 읽기속도 등의 특징으로 데스크톱 및 서버용 데이터베이스의 핵심 저장 요소가 되었다. 하지만, 빠른 읽기 연산에 비하여 상대적으로 느리거나 프리징이 있는 SSD의 쓰기 연산 특성을 고려하여 HDD와 RAID에 기반을 둔 기존의 전통적인 스토리지 관리 기법을 개선할 필요가 있다. 이를 위하여, 본 논문은 전통적인 HDD 미러링에 기반을 둔 헤테로-미러링이라는 새로운 저장 장치 관리 기법을 제안한다. 헤테로-미러링 기반 기법은 SSD에서 발생 가능한 프리징 현상을 피하기 위한 쓰기-부하 밸런싱과 쓰기 지연 연산을 통하여 RAID-1 처리 성능을 개선한다. 테스트 결과 제안한 기법은 쓰기 연산 부하와 프리징 부하를 크게 감소시키고, 기존의 SSD-RAID-1 기법의 성능을 18%, 응답 시간을 38% 개선함을 확인하였다.
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.
엔터프라이즈 리눅스 시장의 대표주자인 RHEL 7에서 기본 파일 시스템을 EXT에서 XFS로 변경하면서 파일 시스템의 크기, 파일 크기 등과 같이 최대 지원 사양을 대폭 증가시켰다. 단순히 지원 사양만 증가시킨 것 아니라, 데몬 기반으로 동작하면서 고용량 디스크 및 SSD(solid state drive)와 같은 고성능 디스크에서 탁월한 성능을 보이는 것으로 나타나고 있다. 파일 시스템의 변경은 관련 명령어의 변경, 백업 도구의 변경, 디스크 쿼터 설정 변경과 같은 직접적인 운영 기법의 변화를 의미한다. XFS 파일시스템의 변경은 리눅스 시스템 운영에 많은 변화를 주고 있지만 서버 분야에서 차지하는 리눅스 운영체제의 위치를 더욱 굳건히 하게 되는 계기가 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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