클러스터 컴퓨터에서 접속된 모든 노드들의 디스크들을 통합 사용하기 위한 SIOS의 구현은 사용자 레벨과 파일 시스템 레벨, 그리고 디바이스 드라이버 레벨로 분류할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 방법은 현재 공개되어 있는 소프트웨어 라이브러리만을 이용하여 리눅스 클러스터에서 SIOS를 구현하는 방법으로서, 확장 네트워크 블록 디바이스(ENBD: Enhanced Network Block Device)를 이용한 디바이스 드라이버 레벨의 하위 계층과 S/W RAID 및 NFS를 이용한 파일 시스템 레벨의 상위 계층으로 구성된다. 이 방법의 주요 장점은 현재 공개되어 있는 소프트웨어 라이브러리를 이용하기 때문에 구현이 용이하고 비용이 들지 않는다는 점이다. 그리고 하위 계층으로서 디바이스 드라이버 레벨의 ENBD를 이용하기 때문에 파일 시스템을 변경하지 않기 때문에 이전의 응용 프로그램에 대한 호환성이 높다. 또한, 상위 계층에서는 파일 시스템 레벨의 S/W RAID와 NFS를 이용함에 따라 디스크 배열 방식의 조정이 비교적 자유롭다. 또 다른 장점은 하위 계층과 상위 계층이 서로 독립적이기 때문에, 클러스터의 사용 목적에 따라 각 계층을 다양한 방법으로 변경할 수 있다는 것이다. Bonnie 벤치마크를 이용한 성능 측정 결과에 따르면, ENBD를 이용하여 RAID-5로 구성한 경우에 오버헤드가 높은 NFS를 사용했음에도 불구하고 비용이 많이 드는 다른 방법과 대등한 성능을 보였으며, 부분적으로는 더 높은 성능과 확장성을 가지는 것으로 나타났다.
처리기와 디스크의 속도 차가 커지고 있어 I/O subsystem이 컴퓨터 시스템의 성능향상에 병목 현상을 일으키게 된다. 이러한 처리기와 디스크와의 속도 차를 극복하기 위한 한 방법으로 캐쉬가 사용되고 있다. 캐쉬를 사용하면 디스크 블록에 대한 접근 횟수를 줄일 수 있어 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 버퍼 캐쉬와 디스크 캐쉬를 가지는 시스템에서 서로 독립적으로 캐쉬가 관리되어 다수의 디스크 블록이 중복되게 유지되는 문제를 해결하기 위하여 디스크 블록의 중복을 최소화함으로 시스템의 성능을 개선하는 캐쉬 관리 기법을 제안하였다 시뮬레이션을 통하여 제안된 기법을 적용하였을 경우 디스크 블록에 대한 평균 접근 지연시간이 감소됨을 확인하였다.
컴퓨팅 시스템이 급속도로 발전함에 따라 빠른 데이터 처리가 요구되고, 이를 위한 고성능 저장 장치 기술이 요구되고 있다. 차세대 메모리인 뉴메모리는 고성능 저장장치에 활용될 수 있는 장점을 가진다. 뉴메모리는 비휘발성을 가지고 있으며, DRAM (Dynamic Random Access Memory)에 가까운 접근 속도를 가지고 있어서, 업계 및 학계로 하여금 새로운 저장장치의 역할을 할 수 있을 것이라는 기대를 받고 있다. 본 연구는 뉴메모리를 저장장치로 활용하기 위한 기술로 NTL (New memory Translation Layer)을 제시한다. NTL은 기존의 디스크 파일시스템을 뉴메모리에서 사용할 수 있게 하여 높은 호환성을 제공하며, 블록 단위가 아닌 바이트 단위로 입출력 데이터를 처리하여 높은 데이터 처리량을 제공한다. 본 논문에서는 NTL의 설계에 대해 서술하며, NTL을 통해 얻는 성능 이점을 보여주기 위한 실험 결과를 제시한다.
상단부 시험장비(이하: UTE)는 KSLV-I 2단과 UMB 인터페이스를 통해 2단에 탑재된 전기/전자 서브시스템에 외부전원을 공급하고 Discrete/Analog/Serial 명령 출력 및 데이터 수신 등의 기능을 구현한 시스템으로 KSLV-I 상단부 시스템의 시스템 레벨 기능시험 수행이 주목적이라 할 수 있는 시스템이다. UTE는 PXI 제어시스템 및 전원공급기, 터미널 블록, 커넥터 패널, 내부 하니스 등의 H/W와 사용자 event에 따른 Discrete/Analog I/O 제어, PDU RS-422 통신제어, 전원공급장치 GPIB 제어 및 UTE 원격제어와 같은 S/W로 구성된다. 본 논문에서는 KSLV-I 상단부 UTE의 설계 및 개발에 관해 기술한다.
모바일 기기가 널리 보급되면서 모바일 기기를 이용한 다양한 서비스에 대한 요구가 증가되었다. 특히, 멀티미디어, 게임, 데이터베이스[1]와 같은 데이터 용량이 큰 응용 서비스에 대한 요구가 크게 증가하고 있다. 하지만, 모바일 기기는 그 특성상 저장 공간이 충분하지 못하기 때문에 유선 환경에서와 같은 다양한 서비스를 적용하는데 어려움이 있었다. 따라서 모바일 기기의 저장 공간의 한계를 극복하기 위한 노력의 하나로 iSCSI를 이용해 모바일 기기에 원격 스토리지 서비스를 제공하는 연구[5]가 진행되었다. 그러나 모바일 기기에 iSCSI를 적용했을 때, 지연 시간에 민감한 iSCSI의 구조적인 특성 때문에 iSCSI 클라이언트가 서버에서 멀리 떨어진 위치로 이동하게 되면 iSCSI I/O 성능이 급격히 떨어지는 문제가 발생한다. 쓰기 작업의 경우 네트워크 지연이 64ms가 되는 경우 $28\%$의 성능 저하가 발생했다. iSCSI 프로토콜은 동작 방식의 특성상 Initiator와 Target간의 데이터 이동 지연 시간이 커지게 되면 성능이 급격하게 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기가 스토리지 서버로부터 거리가 멀어졌을 때, 전송 지연시간이 증가함에 따라 iSCSI 성능이 급격하게 떨어지는 단점을 개선하기 위해 중간서버(Intermediate Target)를 이용해 iSCSI Target을 지역화하여 성능을 높이는 방안을 제안한다.
본 논문에서는 플래시 메모리의 FTL에서 페이지 매핑 기법을 기반으로 소거횟수를 줄이는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 버퍼에서 매 쓰기요청들의 가중치들을 유지하고 이용하여 현재 쓰여질 요청의 시간적 지역성의 정도를 판단한다. 시간적 지역성을 효율적으로 이용하여 핫 요청을 판단하기 위해 현재 쓰여질 요청은 실험적으로 정한 기준점보다 높은 시간적 지역성을 가져야 한다. 반면 LRU 알고리듬을 이용한 FTL에서는 새로 쓰여질 요청을 항상 시간적 지역성이 높은 요청으로 판단하여 데이터를 순차적으로 저장하지만 제안된 알고리듬을 사용하여 판단된 핫 요청들의 데이터는 핫 블록에 집중적으로 저장한다. 핫 블록에 저장된 데이터들은 웜 블록의 데이터들보다 자주 업데이트되어 Garbage Collection 수행 시 핫 블록들 중 무효한 페이지가 많은 블록이 주로 희생블록으로 선택되므로 소거연산의 시작을 지연시켜 전체 소거횟수를 줄인다. 임의적인 요청을 위주로 하는 실제 I/O시스템에서 추출한 트레이스 파일들을 적용하여 검증한 결과, 기존의 LRU 알고리듬을 사용하는 경우에 비해 소거횟수는 9.3% 줄어들었다.
iATA는 TCP/IP 네트워크상에서 ATA 명령어를 전달하기 위해 개발된 블록-레벨 프로토콜로서, 모바일 기기의 스토리지 한계를 극복하기 위한 대안으로 활용 될 수 있다. 본 논문은 RAID5 분산 스토리지 서버 개념을 iATA에 적용하여 스토리지 서버의 신뢰성과 속도를 개선하고자 한다. 분산 스토리지 서버중 하나의 서버가 다운된 경우에 나머지 서버 데이터의 XOR 함수를 적용하여 데이터 회복이 가능하며 이를 통해 데이터의 신뢰성을 높일 수 있다. 벤치마킹 실험과 시험을 통해 제안된 iATA 프로토콜은 제한된 스토리지를 가지고 있는 모바일 기기상에서 효율적이 고도 신뢰성 있는 가상 스토리지 프로토콜로서 사용될 수 있음을 보여주고 있다.
본 논문에서는 대규모의 작업을 고성능으로 처리하기 위한 Many-Task Computing(MTC) 기술을 기존의 빅데이터 처리 플랫폼인 Hadoop에 적용하기 위한 MOHA(Many-Task Computing on Hadoop) 프레임워크에 대해 기술한다. 세부적으로는 MOHA의 기본 개념과 개발 동기, 분산 작업 큐에 기반한 PoC(Proof-of-Concept) 수행 결과를 제시하고 향후 연구 방향에 대해서 논의하고자 한다. MTC 응용은 각각의 태스크들이 요구하는 I/O 처리량은 상대적으로 많지 않지만, 동시에 대량의 태스크들을 고성능으로 처리해야하고 이들이 파일을 통해서 통신한다는 특징을 가지고 있다. 따라서 기존의 상대적으로 큰 데이터 블록 사이즈에 기반한 Hadoop 응용과는 또 다른 패턴의 데이터 집약형 워크로드라고 할 수 있다. 이러한 MTC 기술과 빅데이터 기술의 융합을 통해 멀티 응용 플랫폼으로 진화하고 있는 Hadoop 생태계에 신규 프레임워크로서 대규모 계산과학 응용을 실행할 수 있는 MOHA를 추가하여 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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