최근 사물에 네트워크 기능을 추가하여 인터넷을 통해 자료를 교환하는 사물 인터넷(IoT, Internet of Things) 환경의 개발이 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 기존의 컴퓨팅 환경이 데스크톱이나 모바일로부터 다양한 디바이스의 컴퓨팅 환경으로 확장되고 있다. 이러한 환경에서 프로그램의 응답성은 사용자 경험(UX: User Experience) 측면에서 중요하기 때문에 디바이스에서의 응답성을 위한 빠른 프로그램 실행 기술이 주목 받고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 모바일 환경에서 어플리케이션의 빠른 실행을 위한 Zygote 기술을 분석하고, 이를 바탕으로 범용적인 리눅스 환경에서 프로그램의 빠른 실행을 위한 주소 공간 유지 기법을 제안한다. 본 기법은 리눅스에서 사용하고 있는 COW(Copy On Write) 정책을 활용하고 안드로이드의 Zygote 기술을 응용한 기법이다. 제안한 기법을 평가하기 위해 리눅스 상에서 실험하여 성능을 측정한 결과, 일반적인 프로그램과 비교하여 최대 99%의 실행 시간이 단축됨을 확인하였다.
플래시 메모리는 초소형 전자기기부터 미디어 서버에 이르기까지 현대의 다양한 시스템에서 스토리지로 활용되고 있다. 플래시 메모리의 쓰기 증폭 (Write Amplification)은 가비지 컬렉션에서 발생하는 것으로 불규칙적인 성능의 주요 원인으로 지적되고 있다. 갑작스러운 속도지연은 실시간성 미디어를 위한 스토리지 시스템에서 치명적인 단점이 될 수 있다. 본 논문은 비휘발성램을 플래시 메모리 스토리지의 버퍼캐시로 사용하고 두 계층 간의 협동적 데이터 관리를 통해 플래시 메모리의 쓰깆 WAF를 절감하는 기법에 대해 제안한다. 비휘발성램에 캐쉬된 데이터는 플래시 메모리에서 가비지 컬렉션 수행 시 복사하지 않도록 한다. 이것은 복사되는 페이지의 수를 감소시켜 스토리지의 성능 및 내구성을 향상시킨다. 제안된 기법은 ssdsim 시뮬레이터에 구현되었으며 WAF와 응답시간의 표준편차를 각각 51.4%와 35.4% 개선할 수 있음을 보인다.
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.
OS-level의 가상화 기술은 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 패러다임으로, 기존의 가상화 기술인 가상 머신을 대체할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 특히 컨테이너는 기존의 리눅스 컨테이너에 유니온 마운트 포인트(Union Mount Point) 와 레이어 구조의 이미지를 적용함으로써 보다 빠르고 효율적인 애플리케이션의 배포가 가능하다. 이러한 컨테이너의 특징들은 스냅숏 기능을 제공하는 레이어 구조의 파일 시스템에서만 사용될 수 있으며, 애플리케이션의 특징에 따라 적절한 레이어 파일 시스템을 선택하는 것이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 레이어 파일 시스템들의 특징을 조사한 뒤, 레이어 파일 시스템의 동작 원리인 Allocate-on-Demand 및 Copy-up 방식에 따른 파일 시스템의 쓰기 성능 평가를 수행한다. 또한 각 레이어 파일 시스템 방식의 블록 입출력 사용 데이터를 학습한 인공 신경망을 통해 임의의 애플리케이션에 대해 적합한 레이어 파일 시스템 방식을 결정하는 방법을 제시하고 이에 대한 타당성을 검토한다.
Flash memory has become the most important storage media in mobile devices along with its attractive features such as low power consumption, small size, light weight, and shock resistance. However, a flash memory can not be written before erased because of its erase-before-write characteristic, which lead to some garbage collection when there is not enough space to use. In this paper, we propose a novel garbage collection scheme, called block-level buffer garbage collection. When it is need to do merge operation during garbage collection, the proposed scheme does not merge the data block and corresponding log block but also search the block-level buffer to find the corresponding block which will be written to flash memory in the next future, and then decide whether merge it in advance or not. Our experimental results show that the proposed technique improves the flash performance up to 4.6% by reducing the unnecessary block erase numbers and page copy numbers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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