Along the evolution of information and communication technologies, manufacturing embedded systems such as PDA (personal digital assistant), HPC (hand -held PC), settop box. and information appliance became realistic. And RTOS (real-time operating system) and filesystem have been played essential re]os within the embedded systems as well. For the filesystem of embedded systems, flash memory has been used extensively instead of traditional hard disk drives because of embedded system's requirements like portability, fast access time, and low power consumption. Other than these requirements, nonvolatile storage characteristic of flash memory is another reason for wide adoption in industry. However, there are some technical challenges to cope with to use the flash memory as an indispensable component of the embedded systems. These would be relatively slow cleaning time and the limited number of times to write-and-clean. In this paper, a new cleaning policy is proposed to overcome the problems mentioned above and relevant performance comparison results will be provided. Ranking cleaning policy(RCP) decides when and where to clean within the flash memory considering the cost of cleaning and the number of times of cleaning. This method will maximize not only the lifetime of flash memory but also the performance of access time and manageability. As a result of performance comparison, RCP has showed about 10 ~ 50% of performance evolution compared to traditional policies, Greedy and Cost-benefit methods, by write throughputs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.9
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pp.4063-4086
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2016
Cloud computing is a robust technology, which facilitate to resolve many parallel distributed computing issues in the modern Big Data environment. Hadoop is an ecosystem, which process large data-sets in distributed computing environment. The HDFS is a filesystem of Hadoop, which process data blocks to the cluster nodes. The data block placement has become a bottleneck to overall performance in a Hadoop cluster. The current placement policy assumes that, all Datanodes have equal computing capacity to process data blocks. This computing capacity includes availability of same storage media and same processing performances of a node. As a result, Hadoop cluster performance gets effected with unbalanced workloads, inefficient storage-tier, network traffic congestion and HDFS integrity issues. This paper proposes a storage-tier-aware Robust Data Placement (RDP) scheme, which systematically resolves unbalanced workloads, reduces network congestion to an optimal state, utilizes storage-tier in a useful manner and minimizes the HDFS integrity issues. The experimental results show that the proposed approach reduced unbalanced workload issue to 72%. Moreover, the presented approach resolve storage-tier compatibility problem to 81% by predicting storage for block jobs and improved overall data block placement by 78% through pre-calculated computing capacity allocations and execution of map files over respective Namenode and Datanodes.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.6
no.2
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pp.75-86
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2017
Docker, which is one of the various virtualization technology in server systems, is getting popular as it provides more lightweight environment for service operation than existing virtualization technology. It supports easy way of establishment, update, and migration of server environment with the help of image and container concept. As the adoption of docker technology increases, the attack motive for the server for the distribution of docker images and the incident case of attacking docker-based hosts would also increase. Therefore, the method and procedure of digital forensic investigation of docker-based host including the way to extract the filesystem of containers when docker daemon is inactive are presented in this paper.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.6
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pp.1397-1404
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2017
When a digital forensic investigation is conducted on a damaged storage medium, recovery is performed using a recovery tool. But the result of each recovery tool is different depending on the tools. Therefore, it is necessary to identify and use the performance and limitations of the tool for accurate investigation. In this paper, we propose a scenario considering the disk recognition type such as MBR, GPT and the structural characteristics of FAT32 and NTFS filesystem to verify the performance of the partition recovery tool. And then We validate the existing tools with the data set built on the scenarios.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.435-437
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2016
Hadoop Distributed File System(HDFS) is a file system for distributed processing of big data by replicating data to distributed data nodes. HDFS cluster shows a great scalability up to thousands of nodes, but it assumes a exclusive node cluster with numerous nodes for the big data processing. Various operational-purpose worker systems used by office are hardly considered as a part of cluster. This paper discusses this problem and proposes a dynamic cluster management technique to increase storage capability and analytic performance of hadoop cluster. The propsed technique can add legacy systems to the cluster and can remove them from the cluster dynamically depending on their availability.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.20
no.3
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pp.79-91
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2010
In digital forensics, the creation time, last modified time, and last accessed time of a file or folder are important factors that can indicate events that have affected a computer system. The form of the time information varies with the file system, depending on the user's actions such as copy, transfer, or network transport of files. Specific changes of the time information may be of considerable help in analyzing the user's actions in the computer system. This paper analyzes changes in the time information of files and folders for different operations of the NTFS and attempts to reconstruct the user's actions.
The Gen-Z protocol is a memory semantic protocol between the memory and CPU used in computer architectures with large memory pools. This study presents the implementation of the Gen-Z hardware system configured using Gen-Z specification 1.0 and reports its performance. A hardware prototype of a DDR4 Gen-Z memory pool with an optimized character, a block device driver, and a file system for the Gen-Z hardware was designed. The Gen-Z IP was targeted to the FPGA, and a 512 GB Gen-Z memory pool was configured on an ×86 server. In the experiments, the latency and throughput of the Gen-Z memory were measured and compared with those of the local memory, SATA SSD, and NVMe using character or block device interfaces. The Gen-Z hardware exhibited superior throughput and latency performance compared with SATA SSD and NVMe at block sizes under 4 kB. The MySQL and File IO benchmark of Gen-Z showed good write performance in all block sizes and threads. Besides, it showed low latency in RocksDB's fillseq dbbench using the ext4 direct access filesystem.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.7
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pp.623-628
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2016
Because the log information provides some critical clues for solving the problem of illegal system access, it is very important for a system administrator to gather and analyze the log data. In a Linux system, the syslog utility has been used to gather various kinds of log data. Unfortunately, there is a limitation that a system administrator should rely on the services only provided by the syslog utility. To overcome this limitation, this paper suggests a syslog agent that allows the system administrator to gather log information for file access that is not serviced by syslog utility. The basic concept of the suggested syslog agent is that after creating a FUSE, it stores the accessed information of the files under the directory on which FUSE has been mounted into the log file via syslog utility. To review its functional validity, a FUSE file system was implemented on Linux (Ubunt 14.04), and the log information of a file access was collected and confirmed.
Storage Class Memory(SCM), such as PRAM, FRAM and MRAM, are expected to be comparable to DRAM in terms of access speed and to Flash memory in terms of capacity in a near future. In this paper, assuming that not only the secondary storage (HDD or Flash memory) but also the primary memory (DRAM) will be replaced by SCM in the future computer systems, we propose an efficient file access framework for the SCM based computer systems. The proposed framework do not assign exclusive area in the SCM to the file system and uses various memory-related techniques, such as unified data access path, zero-copy data read using file mapping, copy-on-write, and multiple page pre-faulting for file management. Based on the preliminary experimental results, we could conclude that the proposed framework can be an efficient baseline for designing a new operating system for the SCM based computer systems.
Popularity of smartphones such as Google Android phones and Apple iphones, is increasing the demand on more reliable high performance file system for flash memory. In this paper, we propose two techniques to improve the performance of YAFFS (Yet Another Flash File System), while enhancing the reliability of the system. Specifically, we first propose to manage metadata and user data separately on segregated blocks and indexing information piggy-back technique for reducing mount time and also enhancing performance. Second, we tailor the wear-leveling to the segregated metadata and user data blocks. Performance evaluation results based on real hardware system with 1GB NAND flash memory show that the YAFFS with our proposed techniques realized outperforms the original YAFFS by six times in terms of mount speed and five times in terms of benchmark performance, while reducing the average erase count of blocks by 14%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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