최근 다양한 기기에서 플래시 메모리 저장장치인 SSD가 활용되고 있다. SSD 기반 시스템에서 기존 하드 디스크 기반 버퍼 교체 알고리즘은 플래시 메모리의 특성을 고려하지 않고 이는 시스템의 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 SSD의 특성을 고려하여 읽기 버퍼와 쓰기 버퍼를 분리하고 각각의 버퍼에 서로 다른 크기의 교체 단위와 서로 교체 알고리즘을 적용하는 ABM (Asymmetric Buffer Management) 정책을 제안한다. 추가적으로 제안한 정책을 보완하기 위해 쓰기 교체 지연 정책, 동적 크기 적응화 알고리즘을 적용하였다. 제안한 ABM 정책은 효과적으로 성능을 향상시키는 것으로 나타났으며, 특히 여러 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 ABM-LRU-CLC의 경우 기존의 LRU에 비해 최대 32% 성능이 향상되는 것으로 나타났다.
Many studies on flash memory-based buffer replacement algorithms that consider the characteristics of flash memory have recently been developed. Conventional flash memory-based buffer replacement algorithms have the disadvantage that the operation speed slows down, because only the reference is checked when selecting a replacement target page and either the reference count is not considered, or when the reference time is considered, the elapsed time is considered. Therefore, this paper seeks to solve the problem of conventional flash memory-based buffer replacement algorithm by dividing pages into groups and considering the reference frequency and reference time when selecting the replacement target page. In addition, because flash memory has a limited lifespan, candidates for replacement pages are selected based on the number of deletions.
The effectiveness of buffer cache replacement algorithms is critical to the performance of I/O systems. In this paper, we propose the degree of inter-reference gap (DIG) based block replacement scheme that retains merits of the least recently used (LRU) such as simple implementation and good cache hit ratio (CHR) for general patterns of references, and improves CHR further. In the proposed scheme, cache blocks with low DIGs are distinguished from blocks with high DIGs and the replacement block is selected among high DIGs blocks as done in the low inter-reference recency set (LIRS) scheme. Thus, by having the effect of the partitioning the cache memory dynamically based on DIGs, CHR is improved. Trace-driven simulation is employed to verified the superiority of the DIG based scheme and shows that the performance improves up to about 175% compared to the LRU scheme and 3% compared to the LIRS scheme for the same traces.
In this paper, we address the problem of how to replace huffers in multimedia database systems with time-varying skewed data access. The access pattern in the multimedia database system to support audio-on-demand and video-on-demand services is generally skewed with a few popular objects. In addition the access pattem of the skewed objects has a time-varying property. In such situations, our analysis indicates that conventional LRU(least Recently Used) and LFU(Least Frequently Used) schemes for buffer replacement algorithm(ABRN:Adaptive Buffer Replacement using Neural suited. We propose a new buffer replacement algorithm(ABRN:Adaptive Buffer Replacement using Neural Networks)using a neural network for multimedia database systems with time-varying skewed data access. The major role of our neural network classifies multimedia objects into two classes:a hot set frequently accessed with great popularity and a cold set randomly accessed with low populsrity. For the classification, the inter-arrival time values of sample objects are employed to train the neural network.Our algorithm partitions buffers into two regions to combine the best roperties of LRU and LFU.One region, which contains the 핫셋 objects, is managed by LFU replacement and the other region , which contains the cold set objects , is managed by LRUreplacement.We performed simulation experiments in an actual environment with time-varying skewed data accsee to compare our algorithm to LRU, LFU, and LRU-k which is a variation of LRU. Simulation resuults indicate that our proposed algorthm provides better performance as compared to the other algorithms. Good performance of the neural network-based replacement scheme means that this new approach can be also suited as an alternative to the existing page replacement and prefetching algorithms in virtual memory systems.
많은 객체지향 데이타베이스 시스템들은 객체에 대한 빠른 액세스를 제공하기 위하여 객체 버퍼를 관리한다. 기존의 고정 길이의 페이지를 단위로 하는 교체 알고리즘들은 고정 크기의 페이지의 교체 비용이 일정하므로 버퍼에서 발생하는 비용이 단순히 버퍼 폴트 횟수에 비례한다고 가정하고 있다. 그러나, 객체 버퍼에서는 객체들의 크기와 교체 비용이 객체마다 다르므로 이러한 가정은 더이상 성립하지 않는다. 본 논문에서는 객체버퍼를 위한 비용기반 교체 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 객체들의 크기 와 교체 비용을 포함하도록 기존의 페이지 기반 모델을 확장한 비용 모텔을 기반으로 단위 시간 및 단위 공간당 비용이 최소가 되도록 하는 객체를 교체한다. 성능 평가 결과에 따르면 이 알고리즘은 기존의 LRU-2에 비해 거의 항상 우수하며 경우에 따라 2배 이상의 성능을 보인다. 비용기반 알고리즘은 기존의 방법들이 적용된 어떤 응용에도 쉽게 적용될 수 있으며, 특히 교체 비용이 일정하지 않은 객체지향 데이타베이스 시스템에서 효율적으로 활용될 수 있다.
멀티미디어 저장 시스템을 위한 기존의 버퍼 캐시 기법들은 멀티미디어 파일의 순차적 접근만을 고려하고 반복 참조는 고려하지 않고 있다. 그러나, 외국어 영상 학습의 경우 사용자가 어떤 장면을 반복 구간으로 설정하면 자동으로 수회 반복 상영하는 기능이 있을 수 있다. 본 논문에서는 순차 참조와 반복 참조가 혼재하는 멀티미디어 저장 시스템을 위한 새로운 버퍼 교체 기법인 HBM(Hybrid Buffer Management)을 제안한다. 제안한 기법은 응용 수준에서 파일의 참조 유형을 파일 시스템에게 알려주고 HBM이 각 파일에 적절한 버퍼교체 정책을 적용한다. 실험 결과, HBM은 DISTANCE나 LRU와 같은 이전 버퍼 교체 기법보다 캐시 적중률을 높일 수 있음을 알 수 있었다.
대규모 사용자들에게 QoS가 보장되는 스트리밍 미디어를 제공하기 위해서는 한정된 서버의 자원을 스트리밍 미디어의 특징에 맞추어 효과적으로 활용하는 연구를 필요하게 한다. 서버의 자원들 중 메모리는 디스크로부터 읽어 들인 미디어 데이타의 버퍼공간으로 활용되며 버퍼의 히트율은 서버의 성능에 중요한 역할을 한다. 그러나 접속되는 사용자들의 증가에 따라서 히트율이 높은 기존의 버퍼들조차도 새롭게 읽어 들인 미디어 데이타들로 대체되므로 서버의 성능확장성에 부정적 영향을 미치는 결과를 가져 오고 있다. 이런 문제점을 해결하기위해서는 스트리밍 미디어의 특징인 대규모 데이타들에 대한 읽기 연속 성과 편중된 사용자 선호도가 반영된 버퍼 대체 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 대규모 사용자들에게 스트리밍 미디어를 서비스하기 위하여 사용되는 클러스터 기반 VOD 서버에서 스트리밍 미디어의 특징을 활용하는 선호도 기반 세그먼트 버퍼 대체 알고리즘을 연구한다. 제안되는 기법은 사용자들의 선호도에 기반을 둔 시간적 국부성과 미디어 데이타의 순차적 읽기 특성인 공간적 국부성을 버퍼 대체 알고리즘에 반영하므로 기존의 버퍼 대체 알고리즘보다 스트리밍 미디어 서비스에서 향상된 버퍼 히트율을 나타낸다. 본 논문에서는 향상된 버퍼 히트율이 클러스터 기반 VOD 서버의 성능 확장성을 개선시킴을 구현된 클러스터 형 VOD 시스템을 통하여 입증한다.
낸드 플래시 메모리 기반 저장장치를 블록 디바이스로 가상화하는데 사용되는 플래시 변환 계층(FTL)는 플래시 메모리의 특성만을 고려하여 설계되었다. 그러나 FTL에서는 운영체제의 버퍼교체정책을 거쳐 발생되는 입출력 요청을 처리하기 때문에, 버퍼교체정책과 FTL 알고리즘은 큰 연관성을 가지게 된다. 따라서, 버퍼교체정책과 FTL 알고리즘을 동시에 고려하지 않고서는 플래시메모리 기반 저장장치를 사용하는 시스템의 전체적인 입출력 성능을 평가할 수 없으므로, 그 두 요소를 동시에 고려한 버퍼교체정책 또는 FTL 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 그러한 통합연구에 사용될 수 있는 입출력 성능 평가 도구인 IPSiNS를 개발하였다.
공유 디스크(Shared Disk: SD) 클러스터는 온라인 트랜잭션 처리를 위해 다수 개의 처리 노드들을 연동하는 방식으로, 모든 노드는 디스크 계층에서 데이터 베이스를 공유한다. 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위하여 각 노드는 자신의 메모리 버퍼에 최근에 액세스한 페이지들을 캐싱한다. 이때 동일한 페이지가 여러 노드의 메모리 버퍼에 동시에 캐싱될 수 있으므로 각 노드가 최신의 내용을 액세스하기 위해서는 캐싱된 페이지의 일관성이 유지되어야 한다. SD 클러스터에서 기존에 제안된 대부분의 캐쉬 일관성 기법들은 버퍼 교체 알고리즘으로 LRU를 가정하였다. 이와는 달리 본 논문에서는 SD 클러스터의 특징을 고려한 네 가지의 버퍼 교체 알고리즘들을 제안하고 성능을 평가한다. 클러스터 구성과 데이터베이스 부하를 다양하게 변경하면서 실험을 수행하였고, 제안한 알고리즘은 LRU에 비해 최대 5배까지 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
PRAM은 바이트 단위의 쓰기와 비휘발성의 특징을 모두 가지고 있으며, DRAM보다 높은 밀 집도가 기대되기 때문에 DRAM을 대체할 수 있을 것으로 예상된다. 이에, PRAM 기반의 버퍼 캐시 교체정책에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구는 PRAM의 수명 및 느린 쓰기 성능에만 집중함으로써 PRAM의 바이트 단위의 쓰기 성능을 제한적으로 이용한다. 이에, 본 논문에서는 PRAM의 바이트 단위의 쓰기 성능과 스토리지의 성능을 모두 고려한 새로운 버퍼 캐시 교체 정책을 제안 한다. 제안 기법은 바이트 단위의 쓰기 성능을 이용하기 위해 작은 크기의 쓰기 요청이 빈번한 페이지를 PRAM에 유지시키며 DRAM과 PRAM사이의 선택적 페이지 이동을 통해 PRAM의 쓰기 횟수를 감소시킨다. 실험 결과, 제안 기법은 CLOCK 알고리즘에 비해 최고 92%까지 PRAM의 쓰기 횟수를 감소시키고 PRAM 테스트 보드에서 최대 62%까지 수행시간을 향상시키는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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