최근 플래시 메모리는 여러 장점들 때문에 다양한 휴대기기에서 많이 사용되고 있다. 반면 내구성에 약점을 갖고 있는 플래시 메모리의 특성 때문에 최대한 소거 동작을 적게 하여 오랫동안 사용하는 FTL 알고리즘을 개발하는 연구가 필요하다. 이러한 FTL 알고리즘을 실험하고 평가하기 위해서 트레이스 데이터를 연구에 활용하는 일이 많아지면서, 쉽게 트레이스 데이터에 대한 분석도구를 개발하였다. 우리는 트레이스 데이터를 다양한 그래프로 그려주고 통계치를 산출해주는 도구를 개발하였고, 이를 바탕으로 트레이스 분석 작업을 쉽게 할 수 있도록 하였다. 마찬가지로 이러한 도구는 버퍼 교체정책을 실험하고 평가하는 일에도 사용 될수 있다. 그리고 각 그래프를 설명하면서 트레이스에 데이터 대한 설명과 함께 분석을 통하여 버퍼교체 알고리즘 및 FTL 알고리즘에 어떻게 활용 할 수 있는지 설명하였다.
플래시 메모리는 고성능, 저전력 등 많은 장점을 가지고 있어 PC를 비롯한 각종 단말에서 아주 많이 사용되고 있다. 하지만 기존의 시스템들은 디스크 기반 저장 장치의 특성을 고려하여 설계되었기 때문에 플래시 메모리 저장 장치에 맞게 수정한다면 더욱 좋은 성능을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 그 중에서도 파일 시스템 및 데이터베이스에서 많이 쓰이고 있는 해시 인덱스 기법을 플래시 메모리 저장 장치에 특성에 맞춘 원형 해시 인덱스 기법을 제안한다. 원형 해시 인덱스 기법은 New Dynamic Hashing 기법의 단점을 보완하여 보다 나은 성능을 제공한다.
클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 스마트워크 활성화, BYOD(Bring Your Own Device)의 일반화로 가상 데스크톱 서비스 사용이 활발해지고 있으며, 사용자는 기존 보다 고성능의 서비스 환경을 제공 받고자 한다. 최근 IT시장에서 화두가 되고 있는 올 플래시 스토리지는 기존 하드디스크 스토리지를 대체하여 고성능의 가상 데스크톱 서비스 인프라를 제공할 것으로 관련 업계에서 전망하고 있다. 본 논문은 위와 같은 환경에서 가상 데스크톱 서비스 인프라 구축 시 올 플래시 스토리지와 기존 하드디스크 스토리지의 성능 비교를 통해 관련 업계의 전망을 검증하고 더불어 올 플래시 스토리지 활용을 통해 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효율적인 데이터센터 구성을 제시한다.
열-지향 데이터베이스 시스템인 C-Store는 많은 상용 데이터베이스 시스템과는 달리 데이터를 행(row) 위주가 아닌 열(column) 위주로 저장을 하여, 데이터 웨어하우스와 같이 주로 읽기 IO를 유발하는 환경에서 데이터의 전송량을 줄임으로써, 높은 성능을 보였다. 본 논문에서는 대표적인 열 지향 저장 DBMS인 C-Store와 행 위주의 저장구조를 사용하는 기존 DBMS와의 차이점을 알아보고, C-Store의 저장장치로 하드디스크와 차세대 저장장치로 주목받고 있는 플래시 SSD(Solid State Disk)를 사용하였을 때, 발생할 수 있는 장단점에 대해 분석하였다.
In this paper, an asynchronous nonvolatile memory module using a self-diagnosis function was designed. For the system to work, a lot of data must be input/output, and memory that can be stored is required. The volatile memory is fast, but data is erased without power, and the nonvolatile memory is slow, but data can be stored semi-permanently without power. The non-volatile static random-access memory is designed to solve these memory problems. However, the non-volatile static random-access memory is weak external noise or electrical shock, data can be some error. To solve these data errors, self-diagnosis algorithms were applied to non-volatile static random-access memory using error correction code, cyclic redundancy check 32 and data check sum to increase the reliability and accuracy of data retention. In addition, the possibility of application to an asynchronous non-volatile storage system requiring reliability was suggested.
최근 빅데이터를 처리하기 위한 고용량의 저장장치의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 낸드 플래시 메모리 기반 저장장치인 SSD(Solid State Drive)는 고속 데이터 처리가 가능하기 때문에 다양한 저장 시스템에서 사용되고 있다. 그러나 낸드 플래시 메모리는 읽기 속도가 빠르고 쓰기 속도가 느린 비대칭 구조를 가지고 있어 데이터 쓰기 작업이 진행 중일 때 다른 작업이 대기하게 되어 전체적인 시스템 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이에 대해 대부분의 연구에서는 쓰기 성능을 개선하기 위한 버퍼 관리 정책들이 제안되었다. 기술의 발전으로 쓰기 성능은 개선되었지만, 그에 비해 읽기 성능이 저조한 문제가 있다. 본 논문에서는 읽기 성능이 쓰기 성능보다 취약한 점을 분석하고 플래시 메모리 내에 저장장치 속도를 개선하기 위해 앞으로 읽기 요청 가능성이 있는 예상 데이터를 선형회귀 모델을 적용하여 전송 대기 시간 중 미리 읽는 정책을 제안한다.
최근 플래시 메모리 기반의 저장장치가 하드디스크 영역에서 광범위하게 사용되고 있다. 하지만 단점을 가지고 있는데 느린 쓰기 및 지우기 속도가 그것이다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 쓰기 및 지우기 동작을 줄일 수 있는 플래시 메모리 기반의 저장장치를 위한 새로운 버퍼 관리 기법을 제안한다. 제안된 ABM 기법은 플래시 메모리 기반의 저장장치에서 약 30%의 성능향상을 보이고 있다.
낸드 플래시 메모리 기반의 NVMe(Non-Volatile Memory express) SSD(Solid State Drive)는 멀티 I/O 큐 환경을 제공하는 PCIe 인터페이스 기반에 NVMe 프로토콜을 사용하는 저장장치이다. NVMe SSD는 Multi-core 시스템에서 병렬 I/O 처리가 가능하고 SATA SSD에 비해 대역폭이 크며 대용량의 저장 공간을 제공하기 때문에 데이터 센터, 클라우드 컴퓨팅 등에 사용될 차세대 저장장치로 주목받고 있다. 하지만 가상화 시스템에서는 소프트웨어 I/O 스택의 병목으로 인하여 NVMe SSD의 성능을 충분히 활용하지 못하고 있다. 특히, Xen과 KVM과 같이 호스트 시스템의 I/O 스택을 사용하는 경우에는, 호스트 시스템과 가상머신의 중복된 I/O 스택을 통해서 입출력이 처리되기 때문에 성능 저하가 크게 발생한다. 본 논문에서는 NVMe SSD에 직접 접근하는 기술을 KVM 가상화 시스템에 적용함으로써 가상 머신 I/O의 성능을 향상시키는 Direct-AIO (Direct-Asynchronous I/O)엔진을 제안한다. 그리고 QEMU 에뮬레이터에 제안한 엔진을 개발하고 기존의 I/O 엔진과의 성능 차이를 비교 및 분석한다.
As the BadUSB is a vulnerability, in which a hacker tampers the firmware area of a USB flash drive. When the BadUSB device is plugged into the USB port of a host system, a malicious code acts automatically. The host system misunderstands the act of the malicious behavior as an normal behaviour for booting the USB device, so it is hard to detect the malicious code. Also, an antivirus software can't detect the tampered firmware because it inspects not the firmware area but the storage area. Because a lot of computer peripherals (such as USB flash drive, keyboard) are connected to host system with the USB protocols, the vulnerability has a negative ripple effect. However, the countermeasure against the vulnerability is not known now. In this paper, we analyze the tampered area of the firmware when a normal USB device is changed to the BadUSB device and propose the countermeasure to verify the integrity of the area when the USB boots. The proposed method consists of two procedures. The first procedure is to verify the integrity of the area which should be fixed even if the firmware is updated. The verification method use hashes, and the target area includes descriptors. The second procedure is to verify the integrity of the changeable area when the firmware is updated. The verification method use code signing, and the target area includes the function area of the firmware. We also propose the update protocol for the proposed structure and verify it to be true through simulation.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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