여러 연구에 따르면 임베디드 디바이스에서 프로세서 및 네트워크의 속도는 사용자의 요구사항을 충족시킬 만큼 빠른데 반해 IO 속도가 성능의 주요 병목으로 밝혀진 바 있다. 또한 이런 IO 병목 현상의 70% 이상이 SQLite 데이터베이스와 관련된 현상으로 밝혀졌다. 이를 해결하기 위한 SQLite 성능 최적화 관련 연구들은 쓰기 IO에 최적화된 저널 방식인 WAL 방식 중심의 연구들이 다수를 이루고 있다. 본 논문에서는 Android와 Tizen에서 주로 사용되는 Rollback 저널 방식 환경 하에서 성능 문제 해결을 위한 SQLite Atomic Write 기법을 제안한다. 제안한 기법을 통해 파일 쓰기, 동기화 작업을 줄임으로써 쓰기 성능(300%)과 메모리 사용량(80%)이 향상 된 것을 확인할 수 있었고 JOJ(저널링 파일에 대한 저널링) 현상을 막고 플래시 메모리의 수명을 늘릴 수 있다.
본 논문에서는 디스크캐쉬 관리 기법의 하나인 동반쓰기 기법을 개선한 복합동반 쓰기 기법을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 디스 크 시스템을 모델화 하여 실제 디스크시스템에 근접한 시뮬레이션 모델을 구현하고 trace-driven 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션의 결과 본 연구에서 제안된 복합 동반쓰기 기법이 기존의 동반쓰기 기법에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 증명하였다.
센서노드(sensor node)에서의 데이터 기록을 위해 NAND 플래시 메모리 기반의 임베디드 데이터베이스 시스템이 널리 사용되고 이다. 플래시 메모리의 쓰기 및 삭제연산은 읽기 연산에 비해 시간이 많이 소모되고 기억 소자를 마모시킨다. 따라서 이러한 연산들을 줄이는 것은 데이터베이스 시스템의 성능 향상과 메모리의 수명 증대 측면에서 중요하다. 본 논문에서는 이를 위해 지연쓰기 기법을 제안한다. 이 기법은 데이터페이스 페이지의 갱신 영역을 별도의 지연쓰기 레코드로 저장하여 데이터베이스 페이지 쓰기를 줄임으로써 플래시 메모리에 대한 쓰기연산과 삭제 연산을 감소시킨다. 따라서 제안하는 기법은 데이터 기록의 비중이 높은 센서노드 데이터베이스 시스템의 성능을 높이고 플래시 메모리의 수명을 늘리게 된다.
For decades, in-memory data structures have been designed for DRAM-based main memory that provides symmetric read/write performances and has no limited write endurance. However, such data structures provide sub-optimal performance for NVM as it has different characteristics to DRAM. With this motivation, we rethink a conventional red-black tree in terms of its efficacy under NVM settings. The original red-black tree constantly rebalances sub-trees so as to export fast access time over dataset, but it inevitably increases the write traffic, adversely affecting the performance for NVM with a long write latency and limited endurance. To resolve this problem, we present a variant of the red-black tree called a hierarchical balanced binary search tree. The proposed structure maintains multiple keys in a single node so as to amortize the rebalancing cost. The performance study reveals that the proposed hierarchical binary search tree effectively reduces the write traffic by effectively reaping the high capacity of NVM.
플래시 저장장치는 컴퓨팅 시스템에서 휴대용 저장매체로 각광 받고 있다. 플래시 저장장치의 착탈성을 고려해 보면, 데이터의 무결성이 중요한 이슈로 부각된다. 본 연구는 데이터 무결성을 보장하려는 파일시스템 동작이 플래시 변환 계층(FTL) 기법들의 성능에 미치는 영향에 주목한다. 본 연구에서는 파일시스템이 데이터 무결성을 보장하기 위해서 발생시킨 잦은 쓰기 참조가 플래시 저장장치에 미치는 영향에 대해서 살펴본다. 또한, 비휘발성 램을 이용한 잦은 쓰기 참조의 흡수가 플래시 저장장치 내의 FTL 성능에 미치는 영향을 살펴본다. 실제 시스템 환경에서 실시된 성능 평가 결과는 잦은 쓰기 참조가 포함된 워크로드들에서 FTL 성능이 기존 연구에서 제시된 결과와 상이할 수 있음을 보여준다. 이와 더불어, 비휘발성 램을 이용하여 잦은 쓰기 참조를 흡수함으로써 FTL 기법들이 플래시 저장장치의 성능에 미치는 영향이 완화됨을 실험 결과를 통해서 알 수 있다.
스토리지는 응용 프로그램의 성능에 가장 큰 영향을 주므로 가상화된 IoT 게이트웨이를 사용 한 홈 클라우드 환경에서 매우 중요하다. 스토리지의 성능 향상을 위해 SSD와 같은 고성능의 디스크를 캐시로 사용해 왔으나 취약한 쓰기 성능과 제한된 셀 수명 문제로 인해 주로 읽기 전용 캐시로 사용하였다. 그러나 사용자 응용의 성능 향상을 위해서는 읽기 작업뿐만 아니라 쓰기 작업의 성능도 매우 중요하다. 본 논문은 이러한 환경에서 읽기 및 쓰기에 모두 사용 가능한 새로운 SSD 캐시 기법을 제안한다. 실험을 통해 본 캐시 기법이 응용 프로그램의 임의 쓰기 작업을 순차적 동작으로 변환시켜 성능 향상을 이룰 수 있음을 확인하였다.
Jin, Huijun;Choi, Won Gi;Choi, Jonghwan;Sung, Hanseung;Park, Sanghyun
Journal of Information Processing Systems
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제18권3호
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pp.374-388
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2022
Database systems usually have many parameters that must be configured by database administrators and users. RocksDB achieves fast data writing performance using a log-structured merged tree. This database has many parameters associated with write and space amplifications. Write amplification degrades the database performance, and space amplification leads to an increased storage space owing to the storage of unwanted data. Previously, it was proven that significant performance improvements can be achieved by tuning the database parameters. However, tuning the multiple parameters of a database is a laborious task owing to the large number of potential configuration combinations. To address this problem, we selected the important parameters that affect the performance of RocksDB using random forest. We then analyzed the effects of the selected parameters on write and space amplifications using analysis of variance. We used a genetic algorithm to obtain optimized values of the major parameters. The experimental results indicate an insignificant reduction (-5.64%) in the execution time when using these optimized values; however, write amplification, space amplification, and data processing rates improved considerably by 20.65%, 54.50%, and 89.68%, respectively, as compared to the performance when using the default settings.
본 논문에서는 NVRAM과 DRAM으로 구성된 SSD의 쓰기 버퍼 구조 및 제안된 쓰기 버퍼 구조에 적합한 이중 쓰기 버퍼 알고리즘을 제안한다. 읽기/쓰기 작업이 혼합된 일반적인 워크로드에서 저장 장치의 성능을 향상시키기 위해서 읽기 작업에 의해 참조되는 페이지 또한 고려하였다. 그리고, NVRAM에 저장되는 쓰기 작업에 의해 참조된 페이지를 효율적으로 관리하여 낸드 플래시 메모리에서 발생하는 삭제 연산의 횟수를 감소시켜 SSD의 수명을 연장하였다. 우리는 실험을 통해 제안하는 쓰기 버퍼 알고리즘이 버퍼 적중률을 최대 116.51% 향상시켰으며, 낸드 플래시 메모리에서의 삭제 연산의 횟수를 최대 56.66% 감소시킬 수 있었다.
클라우드 환경에서 빅데이터 적재와 이후 애플리케이션을 통한 고속 처리를 위해서는 적합한 분산 파일 시스템의 선택이 요구된다. 본 논문에서는 GlusterFS 기반 쓰기 성능 향상 방법을 제안하고 클라우드 환경에서 기존 분산 파일 시스템 중 MapRFS, CephFS, GlusterFS와 성능을 비교 평가한다. 본 논문에서 제안한 쓰기 성능 향상 방법은 동기식 스토리지 복제 방식에서 사용하는 동기화 수준을 디스크에서 메모리로 변경함으로써 응답 시간을 향상 시킨다. 실험 결과는 본 논문의 제안 방법이 적용된 분산 파일 시스템이 순차 쓰기의 경우와 랜덤 쓰기와 랜덤 읽기가 혼합된 경우에서 다른 분산 파일 시스템 대비 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 MLC STT-MRAM 캐시 메모리의 쓰기 동작 성능을 향상시킬 수 있는 효율적인 쓰기 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 핵심 아이디어는 MLC STT-MRAM에 저장된 캐시 블록이 데드 블록 (Dead block)일 경우 쓰기 동작을 빠르게 수행하는 것이다. 이러한 빠른 쓰기 동작은 MLC STT-MRAM에 저장된 캐시 블록을 제거할 수 있지만, 제거된 블록이 앞으로 사용되지 않는 데드 블록일 경우에는 시스템 성능에 미치는 영향이 매우 작다. 메모리 시뮬레이터를 사용한 실험 평가를 통해 본 논문에서 제안하는 쓰기 기법이 MLC STT-MRAM 캐시의 성능을 평균 17% 향상시킬 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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