최근 플래시 메모리는 소형 정보기기의 주된 저장매체로서 그 사용이 급격히 증가하고 있다. 또한, 플래시메모리의 용량이 점점 증가함에 따라 더욱 많은 정보를 저장하고 관리하려는 시도가 이루어지고 있다. 따라서 효율적으로 정보를 관리하는 시스템인 데이타베이스가 플래시 메모리에서도 필요로 하게 되었다. 그러나 데이타베이스는 임의적인 디스크 I/O를 발생시키는 특징이 있어 현재의 플래시 메모리 시스템에서 그 성능이 매우 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 고찰하고자 기존의 FTL 알고리즘들이 플래시 기반의 데이타베이스 시스템에서 어떠한 성능을 보이는지 실험하였다. 그 결과 실험에 사용한 FTL 알고리즘 모두가 매우 좋지 않은 성능을 보였다. 특히 지금까지 상당히 좋은 FTL 알고리즘으로 평가되었던 것들이 데이타베이스 응용에서는 나쁜 성능을 보였다. 또한 현재 플래시 메모리의 성능을 개선하고자 사용되는 칩 인터리빙 기술 또한 모든 FTL 알고리즘에서 좋은 성능을 내지 못하였다. 본 논문에서는 실험 결과를 바탕으로 데이타베이스 시스템을 잘 지원하는 새로운 FTL 알고리즘이 필요한 이유와 그 방향을 제시한다.
최근 스마트 기기와 모바일 어플리케이션에 대한 관심이 급증함에 따라 모바일 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 서비스 발전에 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 모바일 클라우드 서비스가 다양한 분야로 확산되기 위해서는 많은 문제들이 해결되어야 하는데, 그중 하나로 모바일 기기들과 클라우드 서버간의 성능을 들 수 있다. 본 연구에서는 모바일 기기들과 클라우드 서버간의 성능 분석에 활용될 수 있는 모바일 TPC-C를 구현하였다. 모바일 TPC-C는 기존 TPC-C 벤치마크를 안드로이드 기반 모바일 기기 상에서 실행될 수 있도록 변환하였으며, 하둡 기반 클라우드 서버와 데이터 교환이 가능하도록 구현되었다. 본 논문에서는 모바일 TPC-C를 사용하여 모바일 환경에서 클라우드 서버로 요청될 수 있는 트랜잭션들의 성능을 측정하였고, 이를 데스크톱과 비교하여 성능 측정에 영향을 줄 수 있는 인자들을 분석하였다.
Historically, performance prediction and sizing of server systems have been the key purchasing argument for customer. To accurate server's sizing and performance prediction, it is necessary to correctness guideline for sizing and performance prediction. But existing guidelines have many errors. So, we examine the benchmarks of performance organization such as SPEC and TPC. And then we consider to TPC-C and TPC-E benchmarks for OLTP server's sizing and performance prediction that is a basic concept of guidelines. Eventually, we propose improvement of errors in guidelines.
일반 병렬 처리 시스템(General Purpose Multiprocessors)과는 달리, 병렬 트랜잭션(Transaction) 처리 시스템의 성능은 메모리의 계층구조와 입출력 시스템의 구조 등에 크게 영향을 받는 특징을 갖는다. 본 논문은 입출력 노드의 성능 분석에 주안점을 두고 전제 시스템에서의 입출력 노드의 개수, 병렬 디스크의 개수 및 상호연결망(Interconnection Network)과의 접속을 제공하는 스위치의 처리 용량 등의 인수들이 SPAX 병렬 트랜잭션처리 시스템의 미치는 성능의 평가 및 분석에 대한 연구 내용 기술한다. 본 연구에서는 벤치마크로는 병렬 트랜잭션 시스템의 성능 평가에 주로 사용되고 있는 TPC-C 벤치마크를 사용하며 모의 입력(Synthetic workload)을 통한 성능분석을 수행하였다. 본 연구는 입출력노드에 부하가 많이 걸릴 경우 패킷의 크기에 따라 시스템의 성능에 큰 영향을 미치며, 반면에 입출력 노드내의 상호연결망의 접속(Interface)을 제공하는 XNIF의 데이터 버퍼 개수의 증가는 시스템의 성능 향상에 기여를 하지 않음을 보여준다. 이는 시스템의 성능향상을 위해서는 패킷 전송 경로상의 모든 시스템 요소의 성능 향상이 병행되어야 함을 보여준다. 마지막으로 프로세싱노드와 입출력노드의 처리능력의 균형이 병렬 트랜잭션 시스템의 설계에 있어서 매우 중요함을 보여준다.
사물인터넷 (IoT)은 데이터의 양을 상당히 증가시킨다. 데이터베이스 압축은 저장 시스템 비용과 I/O 대역폭을 절약할 수 있기 때문에 빅데이터에 있어서 중요하다. 그러나 데이터베이스 압축은 압축된 페이지에 대한 업데이트로 인해 OLTP와 같은 쓰기 집중적인 워크로드에 대해 낮은 성능을 보일 수 있다. 본 논문에서는 데이터베이스 압축의 성능 향상을 위한 실용적 가이드라인을 제시한다. 특히, 압축 페이지 크기에 의한 계산으로부터 예상되는 공간 절약과 거의 같은 공간 절약을 보이는 테이블들만을 압축하는 SELECTIVE 전략을 제시한다. TPC-C 벤치마크와 MySQL을 이용한 실험을 통해 SELECTIVE 전략이 압축하지 않는 방법에 비해 1.1배 높은 성능을 보이면서 17.3%의 공간을 절약한다는 것을 보였다.
데이터베이스 시스템의 응용분야가 데이터웨어하우징에서 전자상거래에 이르기까지 광범위해지면서 데이터베이스 시스템이 대형화되었다. 이로 인해 데이터베이스 시스템의 성능 향상을 위한 튜닝이 중요한 논점이 되었다. 데이터베이스 시스템의 튜닝은 워크로드 특성을 고려하여 수행할 필요가 있다. 그러나 복합적인 데이터베이스 환경에서 워크로드를 식별하기는 어려우므로 자동적인 식별 방법이 요구된다. 본 논문에서는 데이터베이스 워크로드를 자동적으로 식별하는 SVM 워크로드 분류기를 제안한다. TPC-C와 TPC-W 성능 평가에서 자원할당 파라미터 변경에 따른 워크로드 데이터를 수집하여 SVM을 통해 분류 한다. SVM의 커널별 커널 파라미터와 오류 허용 임계치 값인 C의 조정을 통하여 최적의 SVM 워크로드 분류기를 선택한다. 제안한 SVM 워크로드 분류기와 Decision Tree, Naive Bayes, Multilayer Perceptron, K-NN 분류기의 분류 성능을 비교한 결과, SVM 워크로드 분류기가 다른 기계 학습 분류기보다 9% 이상 향상된 분류 성능을 보였다.
본 논문은 SAN(storage area network)상에 네트워크-부착형 (network-attached) 저장 장치들을 직접 연결하여 파일 서버 없이 직접 데이터 전송이 가능한 SAN 기반의 클러스터 공유 파일 시스템인 $SANique^{TM}$의 설계 기법을 설명하고 $SANique^{TM}$ 시스템의 기본 파일 입$\cdot$출력 연산 성능을 집중적으로 평가하기 위해 상용 DBMS의 기본 연산 트랜잭션을 구성하여 기존 파일 시스템 기반의 DBMS와 비교 분석한다. 또한 표준 성능 평가 도구인 TPC-C 표준 벤치마크 테스트 도구를 활용하여 리눅스 시스템 및 Solaris 시스템 환경의 파일 시스템과 비교한다.
데이터베이스 시스템 벤치마크는 결과 값의 극대화를 위해 실험 대상 시스템의 가용 자원을 최대화한 상태에서 수행되어 실세계 환경과는 괴리된다는 한계성을 가지고 있다. 실세계에서의 작업 환경과 유사한 환경에서의 벤치마크 시험을 위해 본 논문에서는 기존 벤치마크를 보완할 수 있는 실세계 부하 생성 도구를 제안한다. 본 부하 생성 도구는 시스템의 메모리, 디스크, CPU를 활용하여 운영체제에 직접적인 부하를 생성하며, 실세계 부하와 유사한 통합 부하 ktod성을 지원한다. 본 논문에서는 각 부하 생성 방식, 개발된 부하 생성 도구의 구조, 특징, 구현 방법 등을 기술하였다. 또한 위스콘신 벤치마크를 TPC-C 벤치마크 및 부하 생성 도구와 함께 수행하여 두 성능 평가 실험 결과를 비교하고, 이를 통해 제안하는 부하 생성 도구의 적절성을 보였다.
본 논문에서는 대용량 메모리 데이타 처리를 위한 범용 하드웨어 기반의 원격 메모리 시스템을 제안한다. 느린 디스크와 상대적으로 대단히 빠른 접근 속도를 보장하는 메모리 사이에 존재하게 되는 새로운 메모리 계층을 구현하기 위해, 본 논문에서는 다수의 일반적인 범용 데스크탑 PC들과 원격 직접메모리 접근 (이하 RDMA) 기능이 가능한 고속 네트워크를 최대한 활용하였다. 제안된 새로운 계층의 메모리는 합리적인 응답시간과 용량을 제공함으로서 비교적 적은 양의 성능 부담으로서 대용량의 메모리 상주 데이타베이스를 구동할 수 있게 되었다. 제안된 원격 메모리 시스템은 원격 메모리 페이지들을 관리하게 되는 원격 메모리 시스템과, 원격 메모리 페이지의 교체를 관리하게 되는 원격 메모리 페이저로 구성되어 있다. 범용으로 쓰이는 MySQL과 같은 데이타베이스를 이용한 TPC-C 실험 결과로 볼 때 제안된 원격 메모리 시스템은 일반적인 대용량 메모리 데이타 처리 시스템에서 요구하는 다양한 요구조건을 만족시킬 수 있을 것이라 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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