기존의 운영체제에서 하드디스크의 성능을 향상시키기 위해서 사용해왔던 기술들이 SSD(Solid State Drive)에는 부정적 효과를 나타내는 경우가 많다. HDD의 기계적인 요소 때문에 접근 시간과 블록 주소의 순서가 성능에 매우 중요한 요인으로 작용하였지만, SSD는 불록 주소의 순서에 영향을 받지 않는 우수한 랜덤 읽기 성능을 제공한다. 실제 개인용 PC에서 SSD를 사용할 때에 선반입을 끄도록 권고되고 있다. 하지만 이 논문은 SSD의 내부 구조와 낸드 플래시 메모리의 특징을 고려한 선반입 및 메모리관리 정책를 결합한 방법을 제시한다. SSD에는 다수개의 낸드 플래시 메모리로 구성되어 있어 칩을 동시에 구동시키는 것이 중요하며, 낸드 플래시 메모리의 기본 입출력 단위가 계속 증가하는 방향으로 발전하고 있어서 SSD 내부의 동작 단위가 운영체제의 블록 크기보다 훨씬 커지게 되었다. 이 논문은 이러한 SSD의 특징과 경향을 수용하여, 제안하는 선반입 기법은 SSD의 동작 단위로 수행되며, 제안하는 메모리 관리 기법은 그 선반입 기법의 단점을 보완하여, 캐시 히트율과 선반입 히트율의 합이 최대가 되도록, 선반입되었지만 사용되지 않는 데이터를 적응적으로 퇴출한다. 본 기술은 리눅스 커널 모듈로 개발하였으며 실제 SSD를 사용하여 성능 평가를 실시하였다. 주어진 실험에서 제안하는 선반입 기법이 약 26%까지 성능을 향상시켰다.
최근 SSD(Solid State Drive)는 빠른 읽기/쓰기, 저전력 등 다양한 장점을 가지고 있어 스마트폰, 노트북, 서버 등의 저장장치로 사용 영역이 확대되고 있다. 하지만, 플래시 메모리의 읽기 및 쓰기의 비대칭적 성능과 제한된 쓰기 횟수가 SSD의 수명을 단축시키는 문제가 있어서 캐쉬(cache)로 사용되는 SSD의 내용을 변경시키는 블록 교체 기법(block replacement policy)이 매우 중요하다. Hybrid SSD의 수명을 향상 시킬 수 있는 방법 중 하나로 LARC 기법이 있으나, LARC는 SSD블록 관리를 위해 기존 LRU알고리즘을 사용하기 때문에 빈번히 참조되는 블록이 오래된 블록 대신 교체되어 SSD 미스율을 증가시킴으로써 시스템의 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 데이터 읽기, 쓰기 환경에 효과적으로 대응하기 위해 블록의 재사용 간격을 고려한 새로운 블록 교체 기법을 제안한다. 제안된 기법은 블록 재사용 간격(Reuse interval)과 Age를 기반으로 최근성(Recency)을 추출하고 참조빈도(Frequency)를 같이 고려하여 블록을 교체한다. Workload 기반 Trace를 이용한 실험결과, 제안하는 기법은 여러가지의 기존 블록 교체 기법 및 LARC 알고리즘과 비교하여 쓰기 횟수 감소와 히트율 향상을 통해 시스템 성능과 SSD의 수명을 연장시킨다.
SSD의 FTL에서는 호스트로부터 요청된 논리적 페이지 번호를 실제 기록된 플래시 메모리 페이지 번호로 매핑하는 작업을 한다. 매핑 정보를 관리하기 위해서 사용되는 RAM의 용량을 줄이는 것은 매우 중요하다. 기존의 요구기반 FTL에서는 매핑 정보도 플래시 메모리 페이지에 기록하고 그들의 주소만 RAM에 테이블로 관리하는 2단계 방법을 적용하였다. 그러나 SSD의 용량이 수십 테라바이트 수준으로 늘어나고 있으므로 이 방법만으로는 충분하지 않다. 본 논문에서는 소요되는 RAM의 용량을 획기적으로 줄이기 위해서 매핑 정보를 3단계로 관리하는 방법인 ML-FTL을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 캐시를 적절히 활용함으로써 기존의 2단계 방법에 비해서 오버헤드가 늘어나는 정도가 미미하다는 것을 확인하였다.
최근 서버시스템 에너지 절감이 중요하게 대두되고 있다. 서버시스템에서 스토리지는 에너지 사용량이 매우 큰 서브시스템이지만, RAID와 같은 스트라이핑 기법과 하드디스크의 물리적 특성 때문에 실용적인 에너지 절감기법 개발에 어려움이 따른다. 본 연구팀의 관찰에 따르면 데이터 센터에서 전체 데이터 셋의 크기에 비해 하루 또는 몇 시간과 같이 짧은 기간의 풋프린트는 매우 작다. 본 논문은 이러한 관찰에 기반하여 SSD를 그러한 풋프린트를 감당하기 위한 커다란 캐시로 활용하여 에너지를 절약하는 새로운 아키텍처와 기법을 제안한다. 제안된 기법을 Linux 환경에서 네 개의 하드디스크와 한 개의 SSD로 구성된 RAID5에 구현하고 전력 사용량 측정 장치를 이용해 실제 전력 소모량을 측정한 결과 널리 사용되는 서버 트레이스에서 최대 14%의 저장장치 에너지 절감 효과를 얻었다.
빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 시대가 오면서 데이터 사용량이 점점 증가하고 있고 이러한 빅데이터를 신속히 처리하기 위한 시스템들이 개발되고 있다. 그 중 데이터를 저장하기 위한 시스템으로 분산 파일 시스템이 널리 사용되고 있다, 이러한 분산 파일 시스템 중에는 글러스터 파일 시스템(GlusterFS)이 있다. 또한 기술의 발달로 고성능 장비인 Nand flash SSD (Solid State Drive)의 가격이 하락함에 따라서 데이터센터로 도입이 증가되는 추세이다. 따라서 GlusterFS에서도 SSD를 도입하려고 하지만, GlusterFS는 하드디스크를 기반으로 설계되었기 때문에 SSD를 이용했을 시 구조적인 문제로 성능 저하가 발생하게 된다. 이러한 구조적인 문제점들에는 I/O-cache, Read-ahead, Write-behind Translator들이 있다. 랜덤 I/O에 장점이 있는 SSD에 맞지 않는 기능들을 제거함으로써, 4KB 랜덤 읽기의 경우 255%까지의 성능 향상 결과와, 64KB 랜덤 읽기의 경우 50%까지의 성능 향상 결과를 얻었다.
분산 파일시스템의 클라이언트 측에 SSD 장치를 캐시장치로 사용하여 분산파일시스템에 부족한 랜덤 입출력 성능을 향상시키고, Back-end 데이터 서버의 부하를 줄일 수 있다. 본 논문은 국내에서 개발된 분산파일시스템인 MAHA-FS의 클라이언트 측에 읽기 캐시로 SSD 장치를 지원함으로써 캐시 히트시에 읽기 성능을 향상 시킬 수 있음과 더불어 읽기 캐시의 기능 추가로 인한 쓰기 성능의 저하가 없음을 보여준다. 본 논문에서 제안한 SSD 캐시를 이용하여 분산파일시스템의 활용 분야을 넓힐 수 있을 것으로 기대한다.
빅데이터 분석을 위한 Hadoop 환경에서 고성능 저장장치인 SSD에 대한 중요성이 증가하면서 일반적으로 사용되는 저장장치인 HDD와 혼합하여 사용하는 연구들이 주목 받고 있다. 특히 SSD를 HDD의 캐시로 사용했을 때 저장장치에 대한 I/O 성능을 향상할 수 있다는 연구 결과들이 있다. 본 연구는 이를 바탕으로 SSD를 HDD의 캐시로 사용한다. HDFS는 저장장치에 접근하여 I/O를 수행하는데 기존에는 로컬 서버에서 캐시 미스가 발생한 경우 로컬 HDD로 접근한다. 이러한 방식은 접근하는 데이터에 따라 SSD의 높은 Bandwidth를 활용하지 못하게 되는 경우를 발생시키고 그 결과 특정 서버의 I/O 지연으로 전체 분산 처리의 성능을 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 HDFS 레벨에서 로컬 서버의 HDD와 데이터 복제본들이 저장된 원격 서버의 SSD에서 I/O를 수행하는 경우에 대해 수식을 통해 비용을 비교한다. 그 결과 항상 기대 성능이 높은 저장 장치를 선택하여 데이터를 읽어오게 함으로써 기존 방식보다 성능이 개선될 수 있음을 입증한다.
본 연구는 전송 수준 모델링 기법을 이용하여 SSD가 장착된 PC 시스템의 성능 분석 및 구조 탐색을 위한 시스템 수준 환경 구축을 제안한다. 구축된 시뮬레이션 환경은 SSD가 장착된 PC 시스템의 관점에서 다양한 구조적 변화에 대한 정량적인 성능 분석을 제공할 뿐만 아니라, 기존의 레지스터 전송 수준 모델링 기법보다 매우 빠른 시뮬레이션 속도를 제공한다. 구축된 시뮬레이터의 유용성을 보이기 위하여, PC 수준의 구조 탐색과 SSD 수준의 구조 탐색을 수행하였다. 특히 SSD 수준의 구조 탐색에서는 캐시 버퍼에서 저장된 데이터의 캐시 적중률에 따른 성능 변화와 NAND 플래시 메모리의 성능 변화가 전체 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이러한 실험 결과는 제안된 시뮬레이터가 PC 환경하에서 SSD 및 PC 구조의 성능 분석 및 구조 개선에 효율적으로 활용될 수 있음을 보여주었다.
Nowadays, large size flash memory drives with more than a couple of hundreds of gigabytes are common. This paper presents an efficient cache management scheme of flash translation layer, called TPC-FTL, for large size flash memory drives. Since flash drives of large size usually contain large size RAM, we can enhance the performance of page mapping cache by using more RAM for the cache. But if the size exceeds a threshold, the existing schemes are impractical for real devices, because the time for cache manipulation becomes too long. TPC-FTL manages the cache in translation page unit, not in logical page number unit used in existing schemes. Since a translation page covers a large number of logical page numbers (for example, 512 for 2KB size page), the number of cache elements can be reduced up to a practical level. A performance evaluation shows that average response time, an important performance measure, is better than existing schemes via the effect of utilizing spacial locality in addition to temporal locality.
본 논문에서는 NAND FLASH Memory를 HDD 의 Cache 로 사용하기 위해 I/O 용 Filter Driver의 구현을 제시 했으며, 이를 통해 HDD 저장장치의 느린 I/O 성능을 개선하기 위한 방법에 대해 연구했다. 반도체 부품으로서 빠른 I/O 성능을 보이는 NAND FLASH Memory이지만, 비싼 가격 때문에 HDD를 통째로 대체할 수 없음에서 본 개선 방법을 제안했다. 본 연구는 SSD의 빠른 I/O성능과 Filter Driver 의 Cache 관리 성능을 통해서 적은 비용으로 HDD의 높은 Performance를 이루어 냄을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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