스냅샷은 파일 시스템의 손상 또는 사용자의 부주의로 인한 데이터 손실을 방지하기 위한 기술로 크게 볼륨 단위로 스냅샷 이미지를 생성하는 방법과 파일 단위로 스냅샷 이미지를 생성하는 방법으로 나뉜다. 첫 번째 방법은 현재 널리 사용되고 있는 방법으로 스냅샷 이미지를 생성하는데 걸리는 시간이 짧고 디스크 관리가 용이하다는 장점과 생성된 이미지의 개수와 파일 시스템의 I/O 성능이 반비례한다는 단점을 가지고 있다. 두 번째 방법은 다수의 스냅샷 이미지를 생성한 후에도 파일 시스템의 I/O 성능이 저하되지 않는다는 장점과 스냅샷 이미지를 생성하는데 걸리는 시간이 파일의 개수와 비례한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 파일 시스템 단위의 스냅샷 기능이 가지는 단점을 극복하기 위한 Open ROW Snapshot에 대해서 언급한다.
스토리지 스냅샷(snapshot) 기술은 특정 시점의 데이터를 보전하고, 필요할 때 원하는 시점의 데이터를 복구하여 접근하기 위한 기술로 스토리지 보호 응용 개발에 필수적인 기술이다. 이 논문에서는 기존의 스냅샷 기술이 스토리지 하드웨어 벤더에 종속되거나 파일시스템이나 가상 블록장치에 종속되는 문제를 해결하고 온라인으로 스냅샷을 생성하기 위한 새로운 스냅샷 방법을 제안한다. 이 논문에서는 제안하는 스냅샷 기술은 가상파일시스템의 변경연산에 대한 로그를 추출하는 방식을 이용하여 파일시스템, 가상 블록장치, 하드웨어에 독립적으로 동작하는 스냅샷 기술을 설계하고 개발한다. 또한, 개발하는 스냅샷 기술은 디렉토리 및 파일 단위의 스냅샷을 스토리지 서비스 중단 없이 생성하고 관리 한다. 마지막으로 실험을 통해서 제안하는 스냅샷 기술의 스냅샷 생성시간 및 스냅샷으로 인한 성능 저하를 측정한다.
스토리지 스냅샷은 특정한 시점의 스토리지 시스템의 이미지를 말하며, 데이터의 보호 및 유지를 위한 필수적인 기술이다. 스냅샷 구현을 위해서는 블록 수준, 파일 시스템 수준, 하드웨어 수준으로 구현이되지만, 파일 시스템 캐시에 대한 처리 등으로 인해 스냅샷 일관성이 깨지거나, 하드웨어 혹은 파일시스템에 종속적이여서 여러 파일시스템과 하드웨어에 일관적인 스냅샷을 제공할 수가 없다. 또한, 대부분의 스냅샷들은 정적 스냅샷을 제공하여, 스냅샷 생성시간 동안 시스템의 서비스를 멈춰야 한다. 본 논문에서는 파일시스템과 하드웨어에 독립적이면서, 온라인 스냅샷 방법을 제안한다.
최근 기업, 학교 등에서 가상 데스크톱 환경을 구축하는 사례들이 확대되면서 보다 효율적이고 안정적인 서비스를 제공할 수 있는 적합한 스토리지 시스템 도입이 요구되고 있다. 가상 데스크톱 시스템은 대부분 가상 데스크톱의 기본 이미지를 스토리지 시스템에 저장하고 다수의 가상 데스크톱 스냅샷들이 기본 이미지를 공유하도록 함으로써 시스템 운영과 보안 그리고 자원 활용을 높이도록 구성한다. 이러한 가상 데스크톱 이미지는 파일 시스템에서 파일 기반으로 저장되고 관리된다. 따라서 파일 시스템에서 파일 기반의 스냅샷 기능이 필요하다. 하지만 일반 파일 시스템에서는 스냅샷과 같은 기능이 제공되지 않기 때문에 이미지를 QCOW2 등과 같은 파일 포맷으로 만들어서 스냅샷 기능을 사용할 수 있다. 하지만 스냅샷 기능을 수행하기 위해서는 파일 데이터를 읽고 쓰는 동작이 함께 수반되어야 하기 때문에 가상 데스크톱 성능에 커다란 영향을 미칠 수 있으며 가상 데스크톱 환경이 확장함에 따라 파일 데이터 입출력으로 인한 오버헤드로 서비스를 제공하기 어렵게 된다. VDI-FS 시스템은 가상 데스크톱 환경을 지원하기 위한 파일 시스템으로 기본 이미지와 스냅샷들 간의 메타데이터 및 데이터 공유를 제공하며 보다 효율적인 스냅샷 기능을 제공한다. 본 논문에서는 VDI-FS 시스템에 대한 소개와 스냅샷을 지원하는 방법에 대해 기술한다. 그리고 NFS에서 QCOW2 를 이용한 스냅샷을 사용했을 때와 VDI-FS 시스템에서 스냅샷을 사용했을 때와의 성능 비교를 통하여 VDI-FS 시스템의 스냅샷 기능이 우수한 성능을 보임을 제시한다.
본 논문에서는 대용량 스토리지를 공유하는 스토리지 클러스터 시스템에서 스냅샷 생성 이후 발생하는 쓰기 연산의 성능 저하를 해결하는 매핑 테이블 기반의 스냅샷 기법을 제안한다. 대용량 공유 스토리지 클러스터 시스템의 스냅샷 기법은 몇 가지 심각한 성능상의 문제점을 갖는다. 첫째 스냅샷 생성 시 스냅샷 매핑 테이블을 복사하는 기간동안 대상 저장 장치에 대해 모든 호스트의 접근 및 서비스가 중지된다. 둘째 스냅샷 시점의 데이타의 유지를 위해 수행되는 Copy-on-Write(COW) 이후에 발생하는 데이타 블록의 변경은 COW의 수행 여부의 판단을 위해 스냅샷 매핑 블록에 대한 추가적인 디스크 I/O의 요구로 쓰기 연산의 성능이 저하된다. 셋째 스냅샷 삭제 수행 시에도 COW가 수행되었는지 판단하기 위한 매핑 블럭에 대한 추가적인 디스크 I/O가 요구되어 동시 수행되는 I/O 연산의 성능 저하를 가져온다. 제안한 스냅샷 기법에서는 최초 할당 비트(FAB: First Allocation Bit)와 스냅샷 상태 비트(SSB: Snapshot Stautus Bit)를 매핑 엔트리에 도입하여 기존 스냅샷 기법이 갖는 문제점들을 해결하였다. 스냅 샷 생성시 대상 저장 장치에 대한 I/O의 중단 없이 데이타의 일관성을 보장한다. 또한 쓰기 연산 수행 시 COW의 수행 여부 판단을 원본 매핑 엔트리의 FAB와 SSB를 이용하여 스냅샷 매핑 블록에 대한 추가적인 I/O를 없앤다. 동일한 방법으로 삭제 시의 COW 수행 여부 판단을 처리하여 성능을 향상시킨다. 원본 매핑 엔트리의 SSB를 통해 할당을 해제하는 방식으로 성능을 향상시키는 스냅샷 수행 기법에 대해 설계하고 구현한다.
최근 모바일 기기와 같이 하드웨어 성능이 부족한 기기에서 연산량이 많은 어플리케이션을 효과적으로 수행할 수 있는 방법들이 많이 연구되고 있다. 연산 오프로딩 기법이란 모바일 기기에서 하드웨어 성능이 좋은 서버로 복잡한 연산을 보내서 수행 한 뒤 결과를 받아서 반영하는 방법이다. 연산 오프로딩 기법의 어려움 중 하나는 서버와 클라이언트 사이에서 동작 중인 어플리케이션의 상태를 주고받는 일이다. 스냅샷 기반의 연산 오프로딩 기법은 스냅샷을 이용하여 웹 어플리케이션의 상태를 쉽게 전송할 수 있도록 하였다. 하지만 HTML5 캔버스를 사용하는 웹 어플리케이션의 경우 스냅샷이 캔버스의 상태를 포함하지 못하는 문제가 있어서 스냅샷 기반의 연산 오프로딩을 적용할 수 없었다. 본 연구에서는 스냅샷에 캔버스의 상태를 저장할 수 있는 코드 생성 기술을 제안하여 캔버스를 사용하는 웹 어플리케이션에도 스냅샷 기반 연산 오프로딩 기법을 사용할 수 있도록 하였다.
최근 들어 지리 정보 시스템이 발전함에 따라 경로 검색, 주변 정보 검색, 응급 서비스 등을 제공하는 위치 기반 서비스, 텔레매틱스 등의 새로운 응용 서비스 개발에 대한 관심과 연구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스 및 텔레매틱스에서 사용되는 시공간 데이타베이스에서의 사용자의 검색은 시간 축을 현재의 시간으로 고정하고 공간 및 비공간 속성을 검색하기 때문에 시간 축에 대한 검색 범위가 넓을 경우에는 이를 효율적으로 처리하기 어렵다. 이를 해결하기 위하여 이동 객체의 위치 데이타를 요약하는 기법인 스냅샷이 소개되었다. 그러나, 이러한 스냅샷 기법은 저장해야 되는 총간 영역이 넓을 경우 저장 공간이 많이 필요하며 검색에 자주 사용되지 않는 불필요한 영역까지 스냅샷을 생성하므로 저장 공간 및 메모리를 많이 사용하게 된다. 이에 본 논문에서는 기존의 스냅샷 기법의 단점을 극복하기 위하여 이전에 공간 클러스터링을 위해 사용되던 2차원의 공간 해시 알고리즘을 시공간으로 확장한 해시-기반 시공간 클러스터링 알고리즘(H-STCA)과 과거 위치 데이타로부터 이동 객체 경로 탐색을 위한 지식을 추출하기 위해 H-STCA 알고리즘에 근거한 지식 추출 알고리즘을 제안한다. 그리고, 대용량의 이동 객체 데이터에 대한 검색 시간, 저장 구조 생성 시간, 최적 경로 탐색 시간 등에서 H-STCA를 사용한 스냅샷 클러스터링 방법, 기존의 시공간 인덱스 방법, 스냅샷 방법과의 성능평가에 대하여 설명한다. 성능평가 결과로 H-STCA를 사용한 스냅샷 클러스터링 방법은 기존의 시공간 인덱스 방법이나 스냅샷 방법 보다 이동 객체의 개수가 증가하면 할수록 성능 향상이 더욱 큰 것으로 나타났다.
재밍 환경에서의 maximum likelihood(ML) 기반의 모노펄스 기법은 공분산 행렬의 역행렬을 이용하여 재머 신호를 억제시킨다. 재머 억제를 위해서는 재머 성분에 대한 충분한 횟수의 스냅샷(snapshot)이 필요하며, 높은 PRF 환경에서는 이것이 가능하지 않아 실시간 추적에 한계가 있다. 또한, JNR(Jammer to Noise Ratio)이 낮은 경우에는 재머의 스냅샷 수가 충분하더라도 정확한 재머 억제가 이루어지지 않아, 표적 방향 추정의 정확도가 감소한다. 본 논문에서는 재밍 환경에서 스냅샷이 적은 경우에도 ML 기반의 모노펄스 성능이 우수한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공분산 행렬의 잡음 부공간을 이용하는 모노펄스 방법으로, 이의 유도 과정을 보이고, 모의실험을 통해 기존의 방법에 비해 성능이 개선된 것을 보인다.
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.
외국의 하드웨어 제조업체들이 가상화 스토리지 기술을 발표하고 IT업계에선 가상화 스토리지 사업이 핫이슈(Hot Issue)로 떠오르고 있다. 가상화 스토리지 솔루션은 별도의 물리적인 저장공간이 필요없이 순간적인 데이터 복제가 가능한 하드웨어 디스크 및 소프트웨어를 가리킨다. 가상화 스토리지 솔루션을 이용하면 신속하게 데이터를 복제가 가능하다. 또한 데이터를 복제하기 위한 별도의 물리적인 저장공간이 필요없는 특정을 갖고 있다. 가상화 스토리지 솔루션의 핵심은 스냅샷(Snap shot) 기술이다. 이를 통해 복제에 걸리는 시간을 몇 초에서 몇 분 내 끝낼 수 있으며, 1 테라바이트를 이전의 방법으로 복제하기 위해서는 수 시간이 필요하지만 스냅샷 기술을 사용하면 불과 몇 분 안에 이를 끝낼 수 있다. 가상화 스토리지 솔루션은 저장장치 관련 비용을 절감할 수 있는 방안으로 연구되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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