최근 급격한 기술의 발달로 다양한 시스템에서 발생하는 데이터양이 증가하고 있으며, 많은 양의 빅데이터(big data)를 처리해야 하는 엔터프라이즈 서버(enterprise server)와 데이터 센터(data center)의 경우 비용이 증가하더라도 높은 안정성과 고성능의 저장 장치를 적용하는 것이 필요하다. 이러한 시스템에서는 고성능의 읽기/쓰기 성능을 제공하는 SSD(solid state disk)를 저장 장치로 사용하는 경우가 많다. 그러나, 페이지 단위로 읽기 쓰기를 하고 블록단위로 지우기 연산을 해야하고 쓰기 전 지우기 연산을 수행해야 하는 특징 때문에 중복 쓰기가 다발할 경우 성능이 저하되는 문제가 있다. 따라서 이러한 성능 저하 문제를 지연시키기 위해 SSD의 내부적으로 초과 제공(over-provision) 기술을 적용하고 있다. 그러나 초과 제공 기술은 성능 대신 많은 저장공간의 비용을 소모하는 단점이 있기 때문에 적정 성능 이상의 비효율적인 기술의 적용은 과대한 비용을 지불하게 만드는 문제가 있다. 본 논문에서는 SSD에서 다양한 초과 제공을 적용하였을 때 발생하는 성능과 비용을 측정하고, 이를 기반으로 시스템에 최적화된 초과 제공 비율을 예측하는 방법을 제안했다. 본 연구를 통해 빅데이터를 처리하는 시스템에서 성능의 요구사항을 만족하기 위한 비용과의 절충점(trade-off)를 찾을 수 있을 것으로 기대한다.
다중 디스크 드라이브가 포함된 디스크 배열 시스템에서 디스크의 수가 증가 될 때 시스템 성능은 컨트롤러의 집중화 또는 버스로 사용되는 전송 경로의 병목현상에 의해 제한되어진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 고성능 대용량의 RAID가 등장하였으며 RAID 시스템에서 컨트롤러 기능은 모든 디스크 드라이브에 분산되고 각 디스크는 그들의 임무를 수행하는 자율성을 가진 자율적 네트웍이 일반적 계층 시스템 보다 확장성이 좋고 시스템 자원을 보다 효율적으로 이용할 수 있어 디스크 수의 증가율에 따라 높은 읽기/쓰기 처리율의 성능을 제공한다.
하나의 메모리 셀에 여러 비트의 정보를 저장하는 다치화 기법은 공정 미세화와 함께 낸드 플래시 메모리의 집적도를 크게 향상시켰지만, 그 반대급부로 MLC 낸드 플래시 메모리의 평균 쓰기 성능은 SLC 낸드 플래시 메모리 대비 두 배 이상 하락하였다. 본 논문에서는 MLC 낸드 플래시 기반 저장장치의 성능 향상을 위해 제안되었던 기존의 계층 교차적 최적화 기법들을 소개하고, 두 기법의 상호 보완성을 분석하여 해당 기법들의 한계점을 극복하는 새로운 통합 기법을 제안한다. MLC 낸드 플래시 디바이스에 존재하는 성능 비대칭성을 플래시 변환 계층 수준에서 최대한 활용함으로써, 제안하는 기법은 인가되는 다수의 쓰기 명령을 SLC 낸드 플래시 디바이스의 성능으로 처리하여 저장장치의 성능 향상을 도모한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 기존 기법 대비 평균 39%의 성능 향상을 달성할 수 있음을 확인하였다.
IT 산업 환경에서 모바일 데이터의 수요 증가로 인해 NAND 플래시 메모리의 사용이 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 플래시 메모리의 소거 동작은 긴 대기 시간과 높은 소비 전력을 요구하여 각 셀의 수명을 제한한다. 따라서 쓰기와 삭제 작업을 자주 수행하면 플래시 메모리의 성능과 수명이 단축된다. 이런 문제를 해결하기 위해 디스크 버퍼를 이용, 플래시 메모리에 할당되는 쓰기 및 지우기 연산을 감소시켜 플래시 메모리의 성능을 향상시키는 기술이 연구되고 있다. 본 논문에서는 쓰기 횟수를 최소화하기 위한 CPWL 기법을 제안한다. CPWL 기법은 버퍼 메모리 액세스 패턴에 따라 읽기 및 쓰기 페이지를 나누어 관리한다. 이렇게 나뉜 페이지를 정렬하여 쓰기 횟수를 줄이고 결과적으로 플래시 메모리의 수명을 늘리고 에너지 소비를 감소시킨다.
본 논문에서는 Predicate-Argument Tuple (PAT)를 기반으로 텍스트 간 심층적 근사 정렬(Approximate Alignment)을 통한 문장 단위 바꿔쓰기표현(sentential paraphrase) 식별 모델을 제안한다. 두 문장 간의 PAT 기반 근사 정렬 결과를 바탕으로, 두 문장의 의미적 연관성을 효과적으로 표현하는 다양한 정렬 자질(alignment feature)들을 정의함으로써, 바꿔쓰기표현 식별 문제를 지도 학습(supervised learning) 기반의 자동 분류 모델로 접근하였다. 실험을 통해서 제안 모델의 가능성을 확인할 수 있었으며, 시스템의 오류 분석을 통해 제안 방법이 아직 해결하지 못하는 다양한 바꿔쓰기표현 유형들을 식별함으로써 향후 시스템의 성능 개선 방향을 도출하였다.
NAND 플래시 메모리는 특성상 덮어쓰기 연산이 불가능하기 때문에 지움 연산이 선행되어야 하므로 I/O 처리 속도가 느려지게 되어 성능저하의 원인이 된다. 또한 지움 횟수가 제한적 이어서 지움 연산이 빈번히 발생하게 되면, NAND 플래시 메모리의 수명이 줄어든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 NAND 플래시 메모리의 특성을 고려한 쓰기 지연 기법을 사용하면, 쓰기 횟수가 줄어들어 I/O 성능 향상에 도움이 되지만, 캐시 적중률이 낮아진다. 본 논문은 NAND 플래시 메모리 파일 시스템을 위한 더블캐시를 활용한 페이지 관리 정책을 제안한다. 더블 캐시는 실질적인 캐시인 Real Cache와 참조 페이지의 패턴을 관찰하기 위한 Ghost Cache로 구성된다. 이 정책은 Ghost Cache에서 쓰기를 지연함으로써 Real Cache에서의 적중률을 유지할 수 있고, Ghost Cache를 Dirty 리스트와 Clean 리스트로 구성하여 Dirty 페이지에 대한 탐색 시간을 줄임으로써 쓰기 연산 성능을 높인다. 기존 정책들과의 성능을 비교한 결과 제안된 정책이 기존 정책들에 비해 평균적으로 적중률은 20.57%, 그리고 I/O 성능은 20.59% 우수했고, 쓰기 횟수는 30.75% 줄었다.
플래시 메모리 기반의 SSD는 데스크톱 및 이동형 컴퓨터의 저장 장치를 지원하는 우수한 미디어이다. 플래시 메모리는 비휘발성, 낮은 전력소모, 빠른 데이터 읽기속도 등의 특징으로 데스크톱 및 서버용 데이터베이스의 핵심 저장 요소가 되었다. 하지만, 빠른 읽기 연산에 비하여 상대적으로 느리거나 프리징이 있는 SSD의 쓰기 연산 특성을 고려하여 HDD와 RAID에 기반을 둔 기존의 전통적인 스토리지 관리 기법을 개선할 필요가 있다. 이를 위하여, 본 논문은 전통적인 HDD 미러링에 기반을 둔 헤테로-미러링이라는 새로운 저장 장치 관리 기법을 제안한다. 헤테로-미러링 기반 기법은 SSD에서 발생 가능한 프리징 현상을 피하기 위한 쓰기-부하 밸런싱과 쓰기 지연 연산을 통하여 RAID-1 처리 성능을 개선한다. 테스트 결과 제안한 기법은 쓰기 연산 부하와 프리징 부하를 크게 감소시키고, 기존의 SSD-RAID-1 기법의 성능을 18%, 응답 시간을 38% 개선함을 확인하였다.
최근 NAND 플래시메모리를 모바일시스템의 파일저장용 뿐 아니라 가상메모리의 스왑장치용으로 사용하려는 시도가 늘고 있다. 가상메모리의 페이지 참조는 시간지역성이 지배적이어서 LRU 및 이를 근사시킨 CLOCK 알고리즘이 널리 사용된다. 한편, NAND 플래시메모리는 읽기 연산에 비해 쓰기 연산의 비용이 높아 이를 고려한 페이지 교체 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 가살메모리의 읽기/쓰기 참조 패턴을 독립적으로 분석하여 시간지역성이 강한 읽기 참조와 달리 쓰기 참조의 경우 시간지역성의 순위 역전 현상이 발생함을 발견하였다. 이에 근거하여 본 논문은 쓰기의 재참조 성향 예측을 위해 시간지역성뿐 아니라 쓰기 연산의 빈도를 함께 고려하는 페이지 교체 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 연산별 I/O 비용을 고려해서 메모리 공간을 읽기 연산과 쓰기 연산에 독립적으로 할당하고 참조 패턴의 변화에 적응해 할당 공간을 동적으로 변화시킨다. 알고리즘의 시간 오버헤드가 매우 적어 가상메모리 시스템에서 사용될 최적의 조건을 갖추고 있으며 파라미터 설정이 필요 없음에도 CLOCK, CAR, CFLRU 알고리즘에 비해 20-66% 정도의 I/O 성능을 향상시킴을 보였다.
낸드 플래시 메모리 파일 시스템에 관한 연구는 빠른 마운트, 효율적인 가비지 컬렉션 그리고 저널링을 중심으로 이루어지고 있다. 하지만 기존의 파일 시스템은 읽기와 쓰기 성능이 낮고 파일의 개수와 크기가 증가함에 따라서 메모리 사용량이 크게 늘어난다. 멀티미디어 파일의 크기와 비트율이 계속 증가하고 있기 때문에 기존의 파일 시스템은 모바일 멀티미디어 기기에 적합하지 않다. 본 논문은 데이터를 가변적인 크기로 기록함으로써 이 문제를 해결한다. 실험을 통해 프로토타입 파일 시스템인 NAMU(NAnd flash MUltimedia file system)의 메모리 사용량은 YAFFS2에 비해 28%, JFFS2에 비해 2673% 감소 하였음을 보였다. 그리고 읽기 성능은 YAFFS2에 비해 약 28%, JFFS2에 비해 약 75% 증가했고 쓰기 성능은 YAFFS2에 비해 약 43%, JFFS2에 비해 약 120% 증가 하였음을 보였다.
다중 셀 기반의 저장장치 특히, TLC 낸드 플래시는 낮은 가격을 무기로 SSD에 채용되고 있다. 그러나 TLC는 기존의 MLC대비 느린 성능과 내구성으로 인해 일부 블록(Block)을 SLC 영역으로 할당하여, 버퍼로 사용함으로써 성능을 개선하는 구조를 발전시켜 왔다. 본 논문에서는 SLC 버퍼 성능을 보다 향상시키기 위하여 SLC 블록에 대해 페이지 덮어쓰기 기능을 도입하였다. 이를 통해, 제한된 회수 이내에서 지움 동작 없이 데이터 갱신을 가능하도록 했다. 특히, 기존의 SLC 버퍼 영역이 채워지는 경우 유효 페이지를 TLC 블록으로 이동 복사하고, 해당 블록을 지워야 하는데, 제안된 방법을 통해 유효 페이지 복사 및 지움 동작을 50% 이상 줄일 수 있었다. 시뮬레이션 평가 결과 기존의 SLC 버퍼 대비 버퍼 덮어 쓰기를 통해 2배의 쓰기 성능 개선을 달성 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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