분산 파일시스템 환경에서는 디스크 접근 비용을 줄이기 위해 각 노드에 캐쉬된 데이터를 서로 공유하는 협력캐쉬 기법이 사용된다. 협력캐쉬 기법은 분산되어있는 시스템들의 캐쉬정보를 서로 공유하여 가상으로 더 큰 캐쉬를 형성함으로써 캐쉬 히트율을 높이고 디스크 접근을 줄이는 방법이다. 기존에 제안된 협력캐쉬 기법들은 캐쉬에 대한 근사정보를 이용하여 메시지 비용을 줄이고, 로컬캐쉬영역과 글로벌 캐쉬영역을 가변적으로 사용하여 캐쉬히트율을 높이고 있다. 또한 캐시교체시 교체된 블록을 비활동적인 노드로 보내어 계속 캐쉬에 유지하도록 하여 글로벌 캐시히트율을 높이는 장점을 갖는다. 그러나 잘못된 근사정보가 성능을 저하시킬 수 있으며 일관성 유지를 위한 메시지교환 비용이 많이 든다는 단점을 갖고 있다. 또한 비활동적인 노드를 선정하기 위해 사용되는 각 노드의 에이지정보 관리비용이 많이드는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 정확한 캐쉬정보를 유지하며 일관성 유지비용과 캐시에이지정보 관리비용을 최소화시키는 협력캐쉬 알고리즘을 제안한다. 그리고 성능평가를 통해 기존의 협력캐쉬 기법과 비교하여 제안하는 알고리즘의 우수성을 보인다.
데이타웨어하우스는 의사결정시스템의 질의처리에 사용되는데, 통상적으로 의사결정질의의 응답 속도는 OLTP 질의 응답속도에 비해 수십 배 이상 오래 걸린다. 의사결정은 대부분 빠른 시간 안에 이루어지는 것이 필수적이므로 의사결정질의 응답 속도를 단축시키는 기술은 중요하다. 본 논문에서는 기존의 질의결과를 캐싱하여 주어진 질의처리에 이용하는 기법을 제시한다. 이를 위해 먼저 의사결정시스템이 이 기법에 적합한 환경을 가지고 있는지 살펴본다. 그 다음, 임의 형태의 모든 질의를 처리한다는 것은 불가능하므로 우리가 다루는 질의 형태인 정규화형태를 정의한다. 질의가 정규화형태를 따르지 않으면 단순 스트링 매칭을 하고, 정규화된 경우라면 질의스플릿이란 질의 변환 과정과 질의종속그래프를 통해 캐시된 질의결과를 찾은 후 그 결과 위에서 질의를 수행한다. 캐시 관리자는 질의응답시간을 최소화하도록 캐시를 유지해야한다. 이를 위해 질의 수행비용, 질의결과의 크기, 레퍼런스비율, 베이스 테이블의 업데이트비율 및 그에 따른 질의결과 유지비용 등을 고려하여 캐싱하는 동적 캐시효환기법을 제안한다. 제안된 기법은 실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
최근에, 개인 통신 시스템(PCS)에서 증가하는 개인 사용자의 수요에 대처하기 위하여 위치 관리 데이타베이스의 계층적 구조가 제안되어 왔다. 특히, 3-레벨 계층적 데이타베이스 구조는 현재 셀룰러 이동 시스템에 쉽게 적용 가능하며, 이 구조에서는 기존 HLR과 VLR 사이에 새로운 부가적 데이터베이스인 지역 위치 데이타베이스 RLR이 위치한다. 본 논문은 이동단말의 위치 관리를 위한 효과적인 캐시 기법인 이중 T-임계값 위치 캐시 기법을 제안한다. 이 기법은 IS-41과 GS에 적용된 위치 관리 데이타베이스의 2-레벨 구조에 응용할 수 있는 기존 T-임계값 캐시 기법을 확장한 것이다. 제안하는 기법은 2개의 캐시 정보, 즉 현재 피 호출 이동단말을 서비스하고 있는 VLR과 RLR 정보를 함께 이용한다. 이 두개기 캐시 정보를 통하여, 등록 영역(RA)의 지역성과 RLR에 의해 관리되는 영역인 지역 등록 영역(RRA)의 지역성을 동시에 이용할 수 있다. 또한, 제안하는 기법은 두 개의 캐시 정보가 유효한지를 결정하기 위하여 각각에 대응되는 두 개의 임계값을 이용한다. 한편, RRA 상주시간을 모델링하기 위하여, Branching Erlang-$\infty$ 분포를 이용하고, 이것을 이용한 비용 분석은 제안하는 기법이 이동단말의 대부분의 유형에 대하여 네트워크와 데이타베이스 비용을 대폭 감소시킴을 보여준다.
최근 소셜 미디어의 성장과 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 기하급수적으로 데이터가 급증하고 있다. 기존 디스크 기반 분산 파일 시스템은 I/O 처리 비용 및 병목 현상으로 인해 데이터 처리나 데이터 접근 성능에 한계가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 메모리에 데이터를 관리하는 캐시 기법이 활용되고 있다. 본 논문에서는 분산 메모리 환경에서 부하 분산을 처리하기 위한 캐시 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 메모리의 크기가 서로 상이한 환경에서 메모리 크기에 따라 데이터를 분배하고 노드의 부하가 발생할 경우 핫 데이터를 재분배한다. 또한, 캐시 항목의 재사용 가능성, 사용 빈도수, 접근 시간을 고려한 캐시 교체 기법을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안하는 분산 캐시 기법이 기존에 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 입증한다.
R-tree는 일반적으로 트리 노드의 크기를 디스크 페이지의 크기와 같게 함으로써 I/O 성능이 최적화 되도록 구현한다. 최근에는 주메모리 환경에서 CPU 캐시 성능을 최적화하는 R-tree의 변형이 개발되었다. 이는 노드의 크기를 캐시 라인 크기의 수 배로 하고 MBR에 저장되는 키를 압축하여 노드 하나에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 성능을 높였다. 그러나, 디스크 최적 R-tree와 캐시 최적 R-tree의 노드 크기 사이에는 수십-수백 바이트와 수-수십 킬로바이트라는 큰 차이가 있으므로, I/O 최적 R-tree는 캐시 성능이 나쁘고 캐시 최적 R-tree는 디스크 I/O 성능이 나쁜 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 CPU 캐시와 디스크 I/O에 모두 최적인 R-tree, PR-tree를 제안한다. 캐시 성능을 위해 PR-tree 노드의 크기를 캐시 라인 크기보다 크게 만든 다음 CPU의 선반입(prefetch) 명령어를 이용하여 캐시 실패 횟수를 줄이고, 트리 노드를 디스크 페이지에 낭비가 적도록 배치함으로써 디스크 I/O 성능도 향상시킨다. 또한, 이 논문에서는 PR-tree에서 검색 연산을 수행하는데 드는 캐시 실패 비용을 계산하는 분석 방법을 제시하고, 최적의 캐시와 I/O 성능을 보이는 PR-tree를 구성하기 위해, 가능한 크기의 내부 단말 노드, 중간 노드를 갖는 PR-tree 생성하여 성능을 비교하였다. PR-tree는 디스크 최적 R-tree보다 삽입 연산은 3.5에서 15.1배, 삭제 연산은 6.5에서 15.1배, 범위 질의는 1.3에서 1.9배, k-최근접 질의는 2.7에서 9.7배의 캐시 성능 향상이 있었다. 모든 실험에서 매우 작은 I/O 성능 저하만을 보였다.
가상화 기술은 물리적 컴퓨팅 자원을 사용자에게 논리적으로 제공하여 시스템의 효율성을 높이고 유연성을 향상시키기 위한 기술로 서버 통합이나 아마존 EC2와 같은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용되고 있다. 이러한 가상화 환경에서는 다수의 가상머신들의 동시적인 I/O 수행으로 인해 저장장치에 병목현상이 발생된다. 또한 각 가상머신들의 중복된 데이터들을 저장하기 위해 불필요한 쓰기 비용이 발생하여 시스템의 성능 저하가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 가상화 환경에서의 I/O비용을 감소시키기 위해 SSD를 캐시로 사용하는 중복 제거 기법을 제안한다. 제안된 기법은 중복된 데이터를 제거하여 불필요한 디스크에 대한 I/O 수행을 감소시키며, 중복 발생 패턴의 특성을 고려하여 SSD의 빠른 쓰기 성능을 효과적으로 사용할 수 있는 캐시 구조 모델을 통해 가상화 환경에서 I/O 성능을 향상 시킬 수 있음을 보인다.
이동객체의 위치 정보는 데이터의 양이 방대하고, 객체의 위치가 변경될 매마다 계속적인 갱신연산이 요구되어진다. 이러한 갱신 연산에서 디스크 접근비용을 최소화하기 위해 최근 Lazy Update R-tree(LUR-tree)가 제안되었다. 그러나 디스크 기반의 색인은 검색 및 갱신 연산의 실시간 처리를 보장할 수 없기 때문에 메인 메모리에서 이동객체의 위치 정보를 유지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 디스크 기반의 LUR-tree를 MBR 압축을 통해 캐시에 최적화되도록 변형한 색인기법을 제안한다. MBR 압축기법은 부모 노드로의 상대적 위치로 표현된 엔트리의 MBR을 변환함수를 통해 2,4,8 바이트의 정수로 변환한다. 제안된 색인은 변환된 MBR의 크기에 따라 엔트리를 동적 할당함으로써, 상위노드에서는 키 비교 회수를 줄이고, 단말 노드로 갈수록 키 비교 횟수는 늘어나지만, 캐시 미스를 줄일 수 있다는 장점으로 인해 검색 및 갱신 성능을 전체적으로 향상시킨다
최근 소셜 미디어와 센서 장비의 기술의 발달로 그래프 데이터의 양이 급격히 증가 하였다. 그래프 데이터의 처리 과정에서 I/O 비용이 발생하여 데이터가 많아지면 병목현상으로 인해 데이터의 처리와 관리에 있어 성능에 한계가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터를 메모리에서 관리하는 캐시 기법에 대한 연구가 이루어 졌다. 본 논문에서는 서브그래프 데이터의 접근 패턴을 고려한 캐싱 기법을 제안한다. 그래프 환경에서 그래프 질의 이력을 통해 패턴을 찾고 질의 관리 테이블과 FP(frequent pattern)-Tree 통해 선별된 데이터를 메모리에 적재시킨다. 또한, 캐시 실패(cache miss)가 발생 하였을 때, 주변의 이웃 정점을 같이 메모리에 적재시킨다. 메모리가 가득 찰 경우 캐시 된 데이터를 퇴출시키는 교체 전략을 제안한다.
최근 CPU의 속도는 메모리의 속도에 비해 훨씬 빠르게 향상되었다. 따라서 주기억 장치의 접근이 주기억장치 데이터베이스 시스템의 성능에서 병목현상으로 나타나고 있다. 기억장치 접근 속도를 줄이기 위해 캐시메모리를 이용하지만, 캐시메모리는 요구되는 데이터가 캐시에서 찾을 수 있는 경우에만 기억장치 접근속도를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 $CST^*$-트리라는 범위질의를 위한 새로운 캐시 적응 T-트리 색인구조를 제안한다. $CST^*$-트리는 색인 엔트리를 저장하지 않는 축소된 내부노드들을 캐시메모리에 올려 사용함으로써 캐시메모리의 활용도를 높인다. 그리고 인접한 단말노드들과 내부 색인노드들을 링크포인터를 통해 서로 연결함으로써 색인 엔트리들의 순차적 접근을 가능하도록 한다. 본 논문에서는 성능평가를 위한 비용 모델을 개발하고, 이를 이용하여 캐시미스 발생 횟수를 평가하였다. 그 결과 단일키 값 검색에서는 기존의 캐시만을 고려한 CST-트리에 비해 약 20~30%의 캐시미스 발생 횟수가 감소하였고, 범위질의에서는 기존의 범위질의만을 고려한 색인구조인 $T^*$-트리에 비해 약 10~20%의 캐시미스 발생 횟수가 감소하였다.
웹을 이용한 정보 공개 및 검색이 확대됨에 따라 웹 검색 엔진도 지속적인 주목을 받고 있다. 이에 따라 웹 검색 엔진의 다양한 기술적 문제를 해결하고자 하는 연구가 있었음에도 웹 검색 엔진의 질의 처리 시스템에 대한 기술적 내용은 잘 다뤄지지 않았다. 질의 처리 시스템의 경우 소프트웨어 아키텍처나 운영 기법을 고안하기 어렵기 때문에 본 논문에서는 구현된 상용 시스템을 바탕으로 관련 기술을 소개하고자 한다. 구현된 질의 처리 시스템은 6,500 만개 웹 문서를 색인하여 일 500만개 이상의 사용자 질의 요청을 수행하는 큰 규모의 시스템이다. 구현한 시스템은 질의 처리 결과를 재사용하기 위해 계층적 캐시 기법을 적용했으며, 저장된 캐시 데이타는 4계층으로 구성된 데이타 저장소에 분산 저장되는 것이 특징이다. 계층적 캐시 기법을 통해 질의 처리 용량을 400% 정도로 향상 시킬 수 있었으며 이를 통해 서버 구축비용을 70% 정도 절감할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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