비정상적인 시스템 종료로 인해 파일 시스템이 손상되었을 경우 시스템은 fsch을 이용하여 일관성 검사를 수행하며 이는 오랜 시간이 소요된다. 특히 대용량의 파일 시스템인 경우에는 상당한 시간이 걸린다. 저널링 기법을 이용한 저널링 파일 시스템은 메타 데이터를 이용하기 때문에 복구 시간을 상당히 단축시킬 수 있으며, 복구시 복구 확률도 높일 수 있다. 본 논문의 목적은 현재 리눅스에서 사용되고 있는 저널링 파일 시스템을 커널 기반의 벤치 마킹 도구인 Iozone을 사용하여 파일의 read, write 중심으로 성능을 비교평가하는 것이다. 본 논문에서는 현재 리눅스의 기본 파일 시스템인 Ext4 파일 시스템이 파일 읽기 성능이 경우 XFS 파일 시스템보다 1.28배, 파일의 쓰기 성능의 경우 Ext3 보다 1.22배 빠르게 전송되었다.
저널링 기법은 파일시스템을 크래쉬 상황으로부터 보호하여 일관성 있는 상태로 유지하기 위해 널리 사용되고 있다. 한편, 기존의 저널링 기법들은 하드디스크와 같은 블록 스토리지를 위해 설계되었기 때문에 바이트 단위 접근이 가능한 영속 메모리 상에서의 저널링에 활용하기에는 비효율적이다. 본 논문은 크래쉬 상황으로부터 파일시스템의 일관성이 깨어지는 것을 방지하는 기능을 가진 메타데이터 저널링 기법을 인메모리 파일시스템에 기반해 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 바이트 단위 접근이 가능한 메모리 미디어의 특성을 활용하여 저널링이 발생시키는 많은 쓰기량을 줄일뿐 아니라 입출력 시 통과해야 하는 무거운 소프트웨어 스택을 제거하는 장점을 가진다. IOzone 벤치마크를 이용한 성능 측정 실험을 통해 제안하는 저널링 기법이 Ext4의 저널링과 비교해서 평균 49.2%의 성능 개선 효과가 있음을 보인다.
파일시스템과 I/O 워크로드에 따라 Solid State Drive (SSD)의 성능은 변하는 것이 일반적인 사실이지만 파일시스템과 SSD과의 상관 관계는 명확히 알려지지 않았다. 파일시스템과 SSD 간의 상관관계 그리고 성능을 이해하기 위해 SSD과 4개의 파일 시스템을 IOzone 벤치마크에서 다양한 I/O 크기와 direct I/O 모드에서 실험을 하였다. Nilfs2를 제외한 모든 파일 시스템의 성능이 일정하지 않은 것으로 보이고 2MB 이상의 파일 크기에서는 100MB/s 정도의 성능을 보이고 있다. 반면 Nilfs2의 경우는 레코드 크기, I/O 단위가 작을 경우 성능 역시 낮고 I/O의 크기가 커질 경우 그 성능이 같이 증가하고 있는 것을 볼 수가 있다.
기존의 스토리지 클래스 메모리와 플래시 메모리를 결합한 하이브리드 스토리지는 고정적인 공간의 스토리지 클래스 메모리를 사용하여서 I/O 패턴에 따라 공간적인 비효율성을 보여주었다. 본 논문에서는 데이터 패턴과, 데이터 접근 지역성에 따라 스토리지 클래스 메모리의 영역들이 적응적으로 변화하는 스토리지를 제시하고 있다. 시뮬레이션 결과 적응적 스토리지 클래스는 고정적 스토리지 클래스 메모리와 비교하여 iozone같은 경우 15.3%, postmark의 경우 13.1%의 공간 절감 효과를 보였다.
현재 RDBMS는 대부분 블록기반의 스토리지를 사용하는데 오늘날 정형화 되지 않은 데이터 타입에 대한 요청이 많아지고 있어서 오브젝트 스토리지를 사용하려는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 그래서 본 논문을 통해 오브젝트 스토리지를 사용하는 RDBMS 환경을 제안한다. 오브젝트 스토리지 중 오픈 소스로 많이 사용되고 있는 Swift와 Ceph를 사용하여 시스템을 구축, 두 시스템간의 파일 및 RDBMS 성능비교를 진행하였다. Swift와 Ceph는 동일한 인터페이스가 아니기에 중간에 새로운 레이어를 추가하여 POSIX 환경에서 테스트가 가능하도록 하였다. 데이터베이스는 Postgresql을 사용하였고 두 시스템 간의 성능측정은 파일벤치마크인 IOzone 그리고 Posgresql에서 지원하는 TPC-B 기반 pgbench를 사용, 노드 확장성과 가상 클라이언트 수를 비교표로 활용하여 실험을 진행하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권4호
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pp.148-153
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2022
In keeping with the fourth industrial revolution, IoT-based environments are being implemented everywhere, and as a result, there is an increasing number of cases in which various types of sensed data are utilized efficiently. In particular, the number of multimedia application cases using smart devices is increasing, and there is an increasing number of cases in which large amounts of data are used as fast and convenient as small amounts of data. Given the increasing size of files used in smart devices, the study designed a modified Htree based on journaling meta data management in Ext4-based smart devices and analyzed performance through experiments of various methods. Performance evaluation analysis using IOZone and Hdread shows that the data size of 100Mbyte compared to the data input / output of existing htree is 10% or more, and that of the super large capacity file of 500Mbyte or more is 5% or more.
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.76-81
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2023
Journaling file systems are widely used to keep file systems in a consistent state against crash situations. As traditional journaling file systems are designed for block I/O devices like hard disks, they are not efficient for emerging byte-addressable NVM (non-volatile memory) media. In this article, we present a new in-memory journaling file system for NVM that is different from traditional journaling file systems in two respects. First, our file system journals only modified portions of metadata instead of whole blocks based on the byte-addressable I/O feature of NVM. Second, our file system bypasses the heavy software I/O stack while journaling by making use of an in-memory file system interface. Measurement studies using the IOzone benchmark show that the proposed file system performs 64.7% better than Ext4 on average.
차세대 단말기 보급과 초고속 네트워크의 발전으로 클라우드 컴퓨팅이 등장하면서 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)가 핵심 기술로서 많은 주목을 받고 있다. VDI는 하나의 물리적인 컴퓨터에 하이퍼바이저를 설치하여 다수의 가상머신을 운영하는 기술이다. 현재 VDI 분야의 핵심 이슈는 가상머신과 물리적머신 간의 성능 차이를 줄이는 것이며, 이와 관련된 여러 연구들이 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문에서는 서버와 가상머신의 실시간 자원 사용량과 정보를 수집하는 SETMOV(Supervised Real Time Monitoring on VDI)를 설계하고 구현하였으며, 이를 바탕으로 VDI 성능 최적화를 위해 가상머신의 자원 사용량을 분석하여 서버의 자원을 재분배하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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