항공전자 시스템은 유지비용 감소 및 운용성능 향상을 위하여 기능을 모듈화, 통합화 설계를 적용한 모듈 통합형 항공 전자 시스템으로 개발 되어지고 있으며, 다양한 임무 제어 수행을 위해서 가상화 기술을 적용한 파티셔닝 운용체제를 적용 하고 있다. 가상화 기술을 적용 할 경우 CPU 처리 부하 분배는 중요한 고려 대상이며, 특히 입출력 처리 시간에 대한 불확실성은 안정성 있는 항공전자 시스템 설계에 있어 위험 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 유즈케이스를 통해 입/출력 처리 방식에 따르는 CPU 처리 부하량을 비교 분석하여 공간적/시간적 파티셔닝 예시에 적용함으로써 입/출력 처리 방식의 영향성을 검토하고자 한다.
This paper suggests the new high-speed input/output techniques in a shared memory multiprocessor system. The high-speed I/O processor which can connect the different kinds of large sized I/O periperal devices, the communication protocol to the main processing units for I/O operations, and the job scheduling scheme are addressed. This paper also introduces the disk cache technique which supports the slow I/O devices comparing with the main processing units. These techniques were implemented in the TICOM system. The performance evaluation statistics were collected and analyzed for the suggested high-speed I/O processing techniques. These statistics show the superiority of the suggested techniques.
빅데이터와 소셜 네트워크의 발전과 더불어 거대한 그래프를 처리하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 최근 그래프 처리의 성능 향상을 위해 Gorder 라는 그래프 오더링 기법이 제안되었다. 이 기법은 메모리 상의 그래프 레이아웃을 변형하여 데이터 접근 패턴을 CPU 캐시에 적합하게 바꿈으로써 성능을 향상시킨다. 하지만 그래프 알고리즘의 캐시 지역성에만 초점을 두고 설계되었기 때문에 디스크 기반 그래프 엔진에서는 적합하지 않고 전처리 비용도 크다는 문제점이 있다. 제시한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 새로운 그래프 오더링인 I/O Order를 제안하였다. I/O Order는 디스크 기반의 그래프 엔진에서 지역성 외에 입출력 부하를 고려하여 설계되었다. 또한, 오더링 비용을 줄이기 위해 간단한 scheme을 사용한다. 본 논문에서 제시된 I/O Order는 Gorder와 비교해 전처리 비용이 최대 9.6배 감소하였고 성능은 지역성이 낮은 그래프 알고리즘에서 Random 대비 최대 2배 이상 향상되었다.
병렬 파일 시스템은 늦은 디스크 I/O로 인한 성능 저하를 개선하기 위해 병렬 I/O를 제공한다. 이때 계산과 디스크 I/O를 중첩시키는 선반입 기법으로 디스크 I/O로 인한 성능 저하를 더욱 개선할 수 있다. 하지만 I/O 위주의 프로그램에서는 선반입으로 인하여 시스템에서 제공하는 I/O 대역폭을 넘어 최악의 경우 기존의 선반입 기법은 성능개선을 위한 최선이 될 수 없을 뿐 아니라 선반입 기법 자체가 과부하가 될 수 있다. 본 논문에서는 이런 상황을 고려하여 I/O 대역폭 개선을 위한 이단 선반입 기법을 제시하여 성능개선을 제공한다.
Solid State Device(SSD)는 플래시 메모리 모듈을 기반으로한 차세대 저장장치로서 디스크 회전방식의 Hard Disk Drive(HDD)를 대체하는 장치로 주목받고 있다. 하지만, 현재의 운영체제 I/O 스케줄러는 HDD 에 최적화되어 있기 때문에 플래시 모듈 기반의 SSD 의 성능을 최대한 끌어내지 못하는 한계를 갖고 있다. 따라서, 본 논문에서 우리는 SSD 의 성능을 끌어올리기 위해 SSD 의 특징을 분석하고 이를 바탕으로 SSD 에 최적화된 I/O 스케줄러를 고안하였다. 새로운 스케줄러(NSCHED)는 I/O Request 를 두 그룹으로 분류하고 각 요청에 타이머를 설정함으로써 I/O Request 를 빠르게 처리함과 동시에 기아방지를 위한 기법을 가진다. 우리는 Linux 2.6.30 에서 NSCHED 스케줄러를 구현하여 Postmark 벤치마크를 통해 성능평가를 수행했으며, NSCHED 스케줄러가 기본 Linux I/O 스케줄러보다 30% 가량 낮은 응답 시간이 소요됨을 확인했다.
현재 컴퓨터 시스템에서 대표적인 성능 저하가 발생되는 부분은 블록 I/O 시스템이다. 안드로이드와 같은 모바일 장치 또한 위와 같은 성능 이슈를 가지고 있다. 본 논문에서는 리눅스 블록 레이어의 I/O를 tracing 해주는 blktrace를 안드로이드 장치에 적용하여 SQLite를 사용하는 Web Browsing 시의 I/O 패턴 분석과 성능 개선 방안을 제시 한다.
사용자 프로그램의 I/O 패턴을 분석하거나 파일 시스템의 워크로드를 보다 정확하게 분석하기 위해서 실제 가동중인 파일 시스템의 동적 I/O 로그를 확보하기 위한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 그러나 대량의 I/O 트렌젝션(transcation)이 처리되는 파일 시스템에서 동적 I/O 로그를 확보하는 일은 시스템의 부하와 막대한 데이터량 때문에 한계가 많다. 특히 다수의 이용자가 사용하는 대용량 분산/병렬 파일 시스템에서의 I/O Tracing은 로컬 파일 시스템에서 I/O Tracing에 비해 더욱 복잡하고 오버헤드가 크다. 본 논문에서는 기존의 파일 시스템 로깅 방법들을 알아보고, 클러스터 시스템에서 널리 이용되고 있는 분산 파일 시스템인 PVFS(Parallel Virtual File System)에서 동적 I/O 연산들의 로그를 생성할 수 있는 로깅 시스템을 제안하고 설계하였다.
최근 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 가상화 기술은 가상머신에 높은 성능의 프로세서 및 메모리 자원을 제공하고 있다. 반면에 가상화 환경에서의 I/O는 여전히 낮은 성능을 보이며 I/O 중점적인 워크로드의 가상화에 걸림돌이 되고 있다. 이러한 성능 저하는 일반적인 장치 접근 과정에 비해 매우 복잡한 과정을 거치는 기존의 가상화 프레임워크에 의해 발생한다. I/O 요청의 각 처리과정에서 발생하는 모드전환을 제거함으로써 가상머신의 I/O 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 모드전환을 완전히 제거한 장치가상화 프레임워크를 제안하고 실험을 통해 본 기법의 타당성을 입증한다.
디스크나 이더넷과 같은 I/O 장치로부터 발생하는 I/O 트래픽은, 여러 개의 노드를 가진 NUMA 시스템의 공유 LLC에 캐시 오염을 일으켜 캐시 라인이 재사용되는 것을 방해한다. 이러한 태스크는 캐시를 효율적으로 이용할 수 있는 메모리 집중적인 태스크들과 따로 분리하여 다룰 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 캐시 오염을 발생시키는 태스크들을 해당 태스크의 I/O 트래픽을 이용하여 실시간으로 감시하고 분류하는 기법을 제안한다. 또한 대량의 I/O 트래픽을 일으키는 태스크의 특성을 알아본다. 이를 통해, NUMA 시스템 환경에서 각 노드의 공유 LLC를 보다 효율적으로 사용할 수 있는 운영체제 스케줄링 기법을 연구하기 위한 토대를 마련하였다.
SSD는 하드디스크와 다른 구조를 갖고 있으며, 단편화된 잦은 쓰기 연산에 취약하다는 점 등 기존의 환경과는 차이가 있기 때문에 이런 환경에서 발생하는 연산, 특히 I/O 연산에 대한 분석이 필수적이다. 기존의 I/O 연산 측정도구로 사용되던 벤치마크를 이용하여 SSD의 성능을 측정할 경우에는 상위단계에서의 읽기, 쓰기, 성능만 분석되기 어렵기 때문에 하위단계에서 실제로 SSD상의 I/O연산의 수행 성능을 정확히 측정하기 어렵다. SSD는 내부 저장 알고리즘의 효율성에 따라서 성능 차이가 크기 때문에 정확한 성능을 측정할 수 있는 분석 도구가 필요하다. 본 논문에서는 SSD상에서의 I/O연산의 계층적 분석을 위한 모듈을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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