Abstract
A new architecture called SAN(Storage Area Network) was developed in response to the requirements of high availability of data, scalable growth, and system performance. In order to use SAN more efficiently, most of SAN operating softwares support storage virtualization concepts that allow users to view physical storage devices attached to SAN as a large volume virtually h logical volume manager plays a key role in storage virtualization. It realizes the storage virtualization by mapping logical addresses to physical addresses. A logical volume manager also supports a snapshot that preserves a volume image at certain time and on-line reorganization to allow users to add/remove storage devices to/from SAN even while the system is running. To support the snapshot and the on-line reorganization, most logical volume managers have used table based mapping methods. However, it is very difficult to manage mapping table because the mapping table is large in proportion to a storage capacity. In this paper, we design and implement an efficient and flexible hybrid mapping method based on mathematical equations. The mapping method in this paper supports a snapshot and on-line reorganization. The proposed snapshot and on-line reorganization are performed on the reserved area which is separated from data area of a volume. Due to this strategy normal I/O operations are not affected by snapshot and reorganization. Finally, we show the superiority of our proposed mapping method through various experiments.
높은 가용성, 확장성, 시스템 성능의 요구를 만족시키기 위해 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. 대부분의 SAM 운영 S/W들은 SAN을 보다 효과적으로 활용하기 위해서 SAN에 부착된 물리적 저장장치들을 가상적으로 하나의 커다란 볼륨으로 보이게 하는 저장장치 가상화 개념을 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 논리볼륨 관리자는 논리주소를 물리 주소로 매핑 시킴으로서 저장장치 가상화를 실현한다. 더불어 논리볼륨 관리자는 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 저장장치를 추가 또는 삭제할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다. 이러한 기능을 지원하기 위해 수식 기반의 매핑 방법보다 테이블 기반의 매핑 방법이 제안되고 있다. 그러나 이 방법은 관리해야 할 데이타 양이 저장장치 용량에 비례하여 증가하고 메인 메모리에서 모두 관리할 수 없어 성능 저하의 요인이 되었다. 이 논문에서는 기존의 수식 기반의 매핑 방법을 이용하면서 스냅샷과 온라인 재구성 기능과 같은 동적인 환경을 효과적으로 지원할 수 있는 혼합 매핑 방법을 설계하고 구현한다. 제안하는 방법의 스냅샷과 재구성은 되도록이면 정상 입출력 연산에 영향을 주지 않기 위해서 별도의 예약된 공간에서 수행된다. 마지막으로, 이 논문에서 제안한 기법에 대한 성능 평가를 수행하여 제안하는 기법이 우수함을 보인다.
