In this paper, we are proposed to pushing window input buffer A.T.M Switch that is not use memory read and write of general window police. Pushing window switch is superior to general window switch in performance but is large to general window switch in cross point number. Max throughput and Cell occupying probability results are verified by analysis an simulation. The evaluation of performance is max throughput and cell loss probability and mean queue length.
낸드 플래시 기반의 SSD (Solid-State Drive)는 HDD (Hard Disk Drive) 대비 월등한 성능에도 불구하고 쓰기 회수 제한이라는 태생적 단점을 가지고 있다. 이로 인해 SSD의 수명은 워크로드에 의해 결정되어 SSD의 기술 변화 추세인 SLC (Single Level Cell) 에서 MLC (Multi Level Cell) 로의 전환, MLC에서 TLC (Triple Level Cell) 로의 전환에 있어 큰 도전이 될 수 있다. 기존 연구들은 주로 wear-leveling 또는 하드웨어 아키텍처 측면에서 SSD의 수명 개선을 다루었으나, 본 논문에서는 호스트가 요청한 쓰기에 대해 SSD가 낸드플래시 메모리를 통해 처리하는 수명관점의 효율성을 대변하는 WAF (Write Amplification Factor) 관점에서 Host I/O 스택 중 파일 시스템, I/O 스케줄러, 링크 전력에 대해 JEDEC 엔터프라이즈 워크로드를 이용해 I/O 스택 최적 구성에 대해 실험적 분석을 수행하였다. WAF는 SSD의 FTL의 효율성을 측정하는 지표로 수명관점에서 가장 객관적으로 사용한다. I/O 스택에 대한 수명 관점의 최적 구성은 MinPower-Dead-XFS로 최대 성능 조합인 MaxPower-Cfq-Ext4에 비해 성능은 13% 감소하였지만 수명은 2.6 배 연장됨을 확인하였다. 이는 I/O 스택의 최적화 구성에 있어, SSD 성능 관점뿐만 아니라 수명 관점의 고려에 대한 유의미를 입증한다.
최근 NAND 플래시 메모리는 하드 디스크에 비해 작고, 속도가 빠르며, 저 전력 소모 등의 장점을 가지고 있어 차세대 저장 매체로 각광받고 있다. 그러나 쓰기-전-소거 구조, 비대칭 연산 속도 및 단위와 같은 독특한 특징으로 인하여, 디스크 기반의 시스템이나 응용을 NAND 플래시 메모리 상에 직접 구현시 심각한 성능저하를 초래할 수 있다. 특히 NAND 플래시 메모리 상에 B-트리를 구현할 경우, 레코드의 잦은 삽입, 삭제 및 재구성에 의한 많은 양의 중첩 쓰기가 발생할 수 있으며, 이로 인하여 급격한 성능 저하가 발생할 수 있다. 이러한 성능 저하를 피하기 위해 ${\mu}$-트리가 제안되었으나, 잦은 노드 분할 및 트리 높이의 빠른 신장 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 갱신 연산을 위해 특정 단말 노드에 해당하는 로그 노드를 할당하고, 해당 로그 노드에 있는 변경된 데이터를 한 번의 쓰기 연산으로 저장하는 로그 기반의 B-트리(LSB-트리)를 제안한다. LSB-트리는 부모 노드의 변경을 늦추어 추가적인 쓰기 연산의 횟수를 줄일 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 키 값에 따라 데이터를 순차적으로 삽입할 때, 로그 노드를 새로운 단말 노드로 교환함으로써 추가적인 쓰기 연산의 횟수를 줄일 수 있다. 마지막으로, 다양한 비교 실험을 통하여 ${\mu}$-트리와 비교함으로써 LSB-트리의 우수성을 보인다.
본 논문에서 기존 반도체공정들이 갖는 리소그래피와 식각 등의 공정단계를 배제하는 direct-write 공정과 LAM(Laser Ablation of Microparticles) 공정을 이용하여 친환경적인 이점을 가질 수 있는 나선형 인덕터의 구조를 제안하고 주파수 특성을 확인하였다. 인덕터의 구조는 Si를 540${\mu}m$, $SiO_2$를 3${\mu}m$으로 하였으며, Cu 코일의 폭과 선간의 간격은 LAM 공정과 direct-write 공정을 이용할 수 있도록 각각 30${\mu}m$으로 설정하여 2회 권선하였다. 나선형 박막 인덕터의 성능을 나타내는 인덕턴스, quality-factor, SRF에 대한 주파수 특성을 HFSS로 시뮬레이션 하였다. Underpass와 via가 제거된 인덕터는 300-800MHz 범위에서 1.11nH의 인덕턴스, 5GHz에서 최대 38 정도의 품질계수를 가지며, SRF는 18GHz로 시뮬레이션 결과를 얻었다. 반면에 underpass와 via를 가지는 일반적인 인덕터는 300-800MHz 범위에서 1.12nH의 인덕턴스, 5GHz에서 최대 35 정도의 품질계수를 가지며, SRF는 16GHz로 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다.
스토리지 클래스 메모리(SCM)는 메모리와 스토리지의 장점을 동시에 가지고 있기 때문에 기존의 스토리지를 대체할 차세대 스토리지로 주목 받고 있다. 하지만 현재까지 제안된 SCM 전용 파일시스템은 데이터 일관성을 충분히 보장하지 않거나 혹은 보장될 경우, 과도한 일관성 유지 비용을 발생시키는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 보편적으로 사용하는 WAL(Write Ahead Logging) 방식의 일관성 유지 기법 대신 롤백-복구 방식을 이용하여, 블록내의 변경되는 데이터의 비율에 따라 로그 데이터 기록 방식을 변경하는 데이터 일관성 유지 기법을 제안한다. 본 기법은 데이터 일관성 손실 없이 로그 데이터의 크기를 줄여 데이터 쓰기 및 동기화 비용을 최소화시킬 수 있다. 제안한 기법을 평가하기 위해 리눅스 3.10.2 상에 구현하여 성능을 측정한 결과, 다른 일관성 유지기법에 비해 평균적으로 9배 정도의 데이터 쓰기 성능이 향상됨을 볼 수 있었다.
오늘날 사용자의 데이터 증가에 따른 데이터 중복으로 인해 다양한 중복 제거 연구가 이루어졌다. 그러나 상대적으로 개인 스토리지에 대한 연구는 미진하다. 개인 스토리지는 고성능 컴퓨터와는 다르게 CPU와 메모리의 자원 사용을 줄이면서 중복 제거를 수행할 필요가 있다. 본 논문에서는 개인 스토리지에서 중복 제거율을 적절히 유지하며 부하를 낮추기 위해 파일의 타입과 크기에 따라 FSC(Fixed Size Chunking)와 WFH(Whole File Chunking)를 선택적으로 적용하는 적응형 알고리즘을 제안한다. 제안한 파일 시스템은 LessFS에 비해 최초 파일 Write 시에는 Write 소요 시간은 1.3배 이상 높았으나 메모리의 사용은 3배 이상 감소하였고, Rewrite 시는 LessFS에 비하여 Write 소요시간이 2.5배 이상 빨라지는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
본 연구는 플래시 메모리 기반의 고성능 SSD (Solid State Disk) 구조를 위하여 디스크 참조 특성에 적응적으로 구동하는 효율적인 버퍼 구조와 구동 기법을 설계한다. 기존 SSD는 삭제동작 횟수의 제약은 물론 읽기와 쓰기 동작에 대하여 비대칭적인 성능을 보이는 특징을 갖고 있다. 이러한 삭제동작 횟수와 쓰기 동작의 지연시간을 최소화 하기 위해서는 다중 플래시 메모리 칩들에 대해 쓰기 동작은 병렬적으로 수행하는 정도를 최대화하여 운영하여야 한다. 따라서 플래시 메모리 칩들에 대한 인터리빙 레벨 (interleaving level)을 최대화 하기 위하여, 본 논문에서는 혼합 위치 사상 기법 (hybrid address mapping)과 슈퍼 블록 (super-block) 기반의 SSD 구조에 대하여 성능 증대와 증가된 장치 수명을 제공하기 위한 효율적 버퍼 구조를 제안한다. 제안한 버퍼구조는 응용 수행특성을 기반으로 최적의 임의/순차쓰기를 구분하며, 수행 성능에 중요한 순차쓰기 정도의 크기를 증대시키는 동적 융합 방법, 구동되는 버퍼구조와 사상 테이블의 효율적인 관리 구조를 설계하였으며, 이를 통해 기존의 단순한 버퍼 운영기법에 비하여 35%의 성능향상을 제공한다.
플래시 메모리는 비휘발성, 저전력, 빠른 입출력, 충격에 강함 등과 같은 많은 장점을 가지고 있으며 모바일 기기에서의 저장 매체로 사용이 증가되고 있다. 하지만 제자리 덮어쓰기가 불가능하고 지움 연산의 단위가 크다는 제약 및 블록의 지움 횟수 제한이 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 YAFFS와 같은 로그 구조 기반의 플래시 파일 시스템들이 개발되었다. 그러나 쓰기 연산을 위한 공간 요청이 발생할 때나 지움 대상 블록을 선정할 때 순차적으로 블록 정보를 검색하여 할당 및 지움 연산을 수행한다. 이러한 순차적인 블록 접근 방식은 플래시 메모리의 사용량이 증가함에 따라 접근 시간이 증가될 수 있다. 그리고 블록 지움 연산을 수행하는 시기를 결정하여 불필요한 지움 연산 대상 블록을 찾는 시간을 최소화하고 충분한 플래시 메모리의 빈 공간을 유지하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 로그 구조 기반의 NAND 플래시 메모리 파일시스템의 빠른 연산을 위한 기법들을 제안한다. 제안된 기법은 YAFFS 상에서 구현되었으며, 제안한 기법들을 실험을 통해 비교 분석하였다. 제안된 기법은 기존의 성능과 비교해 빠른 연산 성능향상을 보였다.
최근 들어 가상화는 자원의 활용 및 통합 등의 장점으로 인하여 클라우드 컴퓨팅의 중요한 요소로 점차 인식되고 있다. 가상화 서비스를 효율적으로 사용하기 위해서는 데이터의 안정성 및 성능, 보안 등의 여러 요소들이 고려되어야 하며, 특히 가상 머신의 실제 디스크 쓰기 성능이 보장되어야 한다. 본 연구에서는 KVM 가상 머신 상의 블록 출력 패턴과 리얼 머신 상에서의 디스크 쓰기 패턴을 비교 분석할 수 있는 가시화 방법을 구현하였다. 본 연구는 이를 기반으로 가상 머신의 디스크 쓰기 속도를 향상시킬 수 있는 최적화된 가상화 환경을 제안하고자 한다.
저전력과 새로운 응용의 대용량 데이터 처리 요구에 따라 저장장치로 하드디스크 대신 빠른 입출력 성능을 가진 SSD(Solid State Disk/Drive)를 활용한 저장 시스템이 등장하고 있으며 다양한 처리 데이터단위와 out-place-update, 제한된 지우기 횟수 등의 SSD 고유의 문제점을 극복하는 방안에 대한 연구가 활발하다. 그러나 빈번한 임의 쓰기를 발생하는 소규모 특정 데이터를 하드디스크나 SSD에 저장하는 경우 성능 및 안정성 저하 문제는 아직 완전히 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 NVRAM의 바이트 단위의 빠른 읽기/쓰기와 비휘발성 그리고 인덱스 페이지 내 실제 데이터 변경 크기가 블록 크기보다 작다는 특성을 활용하여 빈번한 임의 쓰기를 요구하는 인덱스를 바이트 접근이 가능한 NVRAM에 저장하는 시스템의 구조를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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