메인메모리와 저장장치사이의 속도차이에 대한 소프트웨어적 보완 기법으로서 캐싱 및 선반입 정책이 대부분의 시스템에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 프로그램의 페이지 참조 패턴을 고려하지 않은 리눅스 커널의 캐싱 및 선반입 정책을 개선하고자 NAND 플래시 메모리용 파일시스템 계층에서 동작하는 Flash Cache Core Module(FCCM)을 YAFFS 상에서 설계 및 구현하였다. FCCM은 커널의 안정성과 호환성을 지원하기위해 커널과 독립적인 구조를 가지며, 플래시 메모리의 특성을 고려한 Dirty-Last 메모리 교체 기법과 페이지의 히트 여부에 따른 선반입 페이지 대기큐를 구현하였다. FCCM은 리눅스의 캐시 및 선반입 정책과 비교해 I/O 횟수와 요구되는 선반입양이 각각 최대 55%(평균 20%) 및 최대 55%(평균 24%)까지 감소했다.
최근 클라우드 스토리지 환경에서 전통적인 스토리지장치인 하드디스크를 대체하여 SSD(Solid-State Drive)의 사용량이 증가하고 있다. SSD는 기계적인 동작이 없어 빠른 입출력 성능을 가지는 반면 덮어쓰기가 불가능한 특성을 가지고 있어 공간 효율성을 위한 관리가 중요하다. 이와 같은 마모도 특성을 갖는 SSD의 공간 효율성을 효과적으로 관리하기 위해 데이터 중복제거 기법을 이용한다. 하지만 데이터 중복제거 기법은 데이터 청킹, 해싱, 해시값 검색과정 연산을 포함하기 때문에 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 SSD 스토리지 시스템에서 PRAM 캐시를 이용한 데이터 중복제거 기법을 제안한다. 제안한 방법은 DRAM의 1차 해시테이블에 PRAM에 캐싱된 데이터를 위한 해시값들을 저장하고, LRU(Least Recently Used)기법을 이용하여 관리한다. PRAM의 2차 해시테이블에는 SSD 스토리지에 저장된 데이터에 대한 해시값들을 저장하고, DRAM의 1차 해시테이블에 대한 백업을 PRAM에 유지함으로써 전원 손실등에 대비하여 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 실험결과, 제안하는 기법은 기존의 DRAM에 모든 해시값들을 저장하여 관리하는 기법보다 SSD의 쓰기 횟수 및 연산시간을 워크로드별 평균 44.2%, 38.8%의 감소 효과를 보였다.
저장장치를 다단계로 구성하여 효율적으로 많은 사용자의 요청을 동시에 처리하는 다단계 저장장치의 활용은 점차 늘어나고 있다. 저장 장치가 다단계로 발전하여, 매우 많은 데이타를 효과적으로 처리할 수 있게 되었으나, 디스크에 접근하기 위한 단계가 늘어남으로써 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 현재까지는 메모리와 프로세스에 비해 느린 디스크 접근 속도를 완충하기 위해 선반입 정책이 매우 효과적이었다. 그러나 기존의 선반입 기법은 대부분 다단계로 구성된 저장장치는 고려하지 않기 때문에 다단계 저장장치에서 기존의 선반입 기법을 사용할 경우 큰 성능향상을 기대 할 수 없다. 본 연구에서는 네트워크로 연결된 다단계 저장장치에서 상위 레벨의 선반입 기법에 의존하지 않는, 넓은 용도로 사용할 수 있는, Prefetching Strategy for Multi-level Storage system(PMS)라 칭하는 하위 레벨 선반입 기법을 제안하였다. 이는 시스템의 사용자, 어플리케이션 혹은 상위 시스템과 독립적으로 동작하기 때문에 단지 하위 시스템의 선반입 정책으로 적용함으로써 쉽게 높은 성능을 사용할 수 있다. 또한 PMS 정책의 성능을 측정하기 위해 본 연구에서는 실제 시스템을 정교하게 흉내 내는 시뮬레이터를 개발하여 널리 쓰이는 두가지 트레이스를 이용한 서로 다른 32가지의 실험을 하였고, 기존의 선반입 정책을 하위 레벨에 적용한 시스템에 비해 PMS 정책을 하위 레벨에 적용할 경우, 모든 경우에서 성능향상을 확인 할 수 있었고, 최대 35%, 평균 16.56%의 평균 응답시간이 좋아짐을 보였다.
최근 낸드 플래시 메모리가 하드디스크 수준으로 읽기 성능이 향상되고, 전력소비가 훨씬 적음에 따라, 플래시메모리와 하드디스크를 같이 사용하는 하이브리드 하드디스크와 같은 이기종 저장장치들이 출시되고 있다. 하지만 낸드 플래시 메모리의 쓰기 및 삭제 속도가 기존 자기디스크의 쓰기 성능에 비해 매우 느릴 뿐 아니라, 사용자 층에서 쓰기 요청이 집중될 경우 CPU, 메인 메모리에 심각한 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 비휘발성 캐시의 역할을 하는 낸드 플래시 메모리의 성능을 향상시키기 위해 읽기의 참조 빈도는 낮고, 쓰기의 갱신 빈도가 높은 데이터 블록들을 교체하는 LFU(Least Frequently Used)-Hot 기법을 제시하고, 교체 될 데이터 블록들을 재배치하여 자기디스크로 플러싱하는 기법을 제시한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 LFU-Hot 블록 교체 기법과 멀티존 기반의 데이터 블록 재배치기법 실행시간이 기존 LRU, LFU 블록 교체 기법들보다 입출력 성능 면에서 최대 38% 빠르고, 비휘발성 캐시의 수명을 약 40% 이상 향상 시킴을 증명하였다.
VOD 서비스 시스템에서의 시간 지연을 줄이기 위하여 캐싱 기능을 갖는 프록시 서버를 이용한 DAVIC VOD 서비스 제공 방식을 제안한다. 프록시 서버는 서비스 제공자와 사용자 사이에 위치하며 서비스 제공자가 보유한 일부 프로그램을 캐싱하여 사용자에게 제공한다. 프록시 서버를 사용하면 서비스 제공자와 네트워크의 부하를 줄일 수있다. 프록시 서버의 동작은 요구된 프로그램이 자신의 디스크에 있는 경우와 없는 경우로 구분된다. 첫번째 경우 프록시 서버가 서비스를 제공하고 두번째 경우는 서비스 제공자로 부터 프로그램을 수신하여 사용자에게 제공하고 동시에 자신의 디스크에 저장하여 캐싱한다. 프록시 서버의 저장공간이 부족하면 캐시 대치 알고리즘을 수행한다. 캐시 대치 알고리즘으로 잘 알려진 LRU. LFU, FIFO중에서 제안한 프록시 서버에 가장 효과적인 방식이 LFU 방법을 이용하는 것이 3개중 가장 효과적임을 시뮬레이션을 이용하여 보였다.
모바일 데이터 캐슁 기법은 로컬 데이터 전송 과정에서 속도를 향상시키거나 서버의 오버로드를 줄이기 위한 효과적인 기법으로 많이 사용되었고 모바일 컴퓨팅 환경의 저전력, 접속지연 및 간헐적인 인터넷 연결 등의 제약 사항의 해결을 위해 캐싱 기법을 사용하는 다수의연구가 진행되었다. 그러나 최근 스마트폰이 대량 보급되면서 서버 기반 어플리케이션 등 다양한 어플리케이션들에서 모바일 데이터베이스에서 전송해야 되는 데이터 량이 급증하는 등 문제가 발생하고 있으며, 이런 환경에서는 기존 기법들의 사용이 적합하지 않아 어플리케이션의 서버 대기 시간이 길어지는 등 서비스 품질 저하로 연결된다. 본 논문에서는 데이터 캐쉬의 사용률을 높이고 통신횟수를 줄이고 무선 통신망에서의 데이터 전송량을 줄이고 모바일 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 수요에 따른 교체 우선순위기반모바일동기화정책을제안한다. 또한성능평가를통하여제안기법이데이터전송량을줄이고데이터 전송 성공 확률을 향상시켜 모바일 클라이언트가 대량의 데이터의 전송을 요청할 때 데이터 전송 효율이 향상됨을 보인다.
그 동안 이루어진 웹 캐싱에 대한 연구주제는 캐시에 대한 구조적인 접근을 통한 성능의 향상과, 캐싱 기법 자체에 대한 연구, 이들 기법을 혼합적으로 결합한 기법에 대한 연구가 주로 이루어져 왔다. 또한 기존의 웹 객체 참조특성 분석은 웹 로그를 통한 히스토리 분석, 사용자선호도, 데이터마이닝 관점에서의 사용자 특성을 위주로 이루어져왔다. 본 연구에서는 웹 객체참조특성을 확률분포적인 특성 관점에서 분석하며, 이를 통해 객체의 평균수명을 분석하고 이를 웹 캐싱 성능 향상에 도입하는 새로운 연구 방법을 제시한다. 본 연구는 다양한 연구로 발전할 수 있으며, 전자상거래시스템의 성능향상, 지연시간 계산을 통한 고객 만족도의 향상, 웹 로그분석을 통한 데이터마이닝 분야 등 다양한 분야에 대해 연구의 파급 효과가 기대된다.
최근 인터넷의 폭발적인 인기로 인해 인터넷 객체의 캐슁 기법이 매우 중요한 문제가 되었다. 인터넷에서의 캐슁은 전통적인 캐슁 기법과 여러 면에서 다르다. 특히 일반적인 캐슁 알고리즘은 인터넷에 적합하지 못한데, 이는 크기가 서로 다른 객체들을 함께 처리함으로써 발생하는 작은 객체들의 불이익에 서 기인한다. 본 논문에서는 인터넷 캐슁을 위해 설계된 기존의 기법들을 살펴보고 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고 여러 가변 길이 대체 알고리즘에 대한 성능 평가의 결과를 제시하고, 객체들을 크기에 따라 구분하여 처리함으로써 바이트 적중률을 향상시키는 방안을 도출한다.
웹 상에서 XML 로 기술된 데이터가 증가하고, 이를 이용하여 의미 있는 데이터를 검색하는 것의 중요성이 커지고 있다. 웹 상에서 더 좋은 검색 성능을 보이기 위해 XML 질의 결과를 캐쉬하는 방법에 관한 연구들과 캐쉬의 저장 공간과 다양한 질의를 캐쉬에 저장하는 것에 한계가 있기 때문에 캐쉬 교체 기법에 관한 연구들이 있었다. 기존의 XML 캐쉬 교체 정책에는 질의 결과를 교체 단위로 하는 방법과 질의 결과 내의 각 경로들을 교체 단위로 하는 방법이 있는데, 첫번째 방법은 효율이 상대적으로 낮고 두번째 방법은 높은 효율에 비해 교체 연산을 수행하는 부담(overhead)이 크다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 위 두 방법의 단점을 해결하기 위해 2 단계로 교체 희생자를 선택하는 방법을 제시한다. 질의 결과들 중에서 교체 희생자를 찾고, 그 희생자 내의 모든 경로들 중에서 다시 교체 희생자를 찾는다. 이는 각 질의 내의 경로가 교체 희생자가 되어 캐쉬 효율을 향상 시키고, 질의 결과에 대해 먼저 교체 대상을 찾으므로 교체 희생자를 찾기 위한 연산을 수행하는 부담을 줄인다. 또한 캐쉬 적중률, 최근 접근 시간, 인출 지연 시간, 객체 크기를 고려하여 교체 희생자를 선택하는 교체 함수를 제시한다. 가상의 시맨틱 데이터에 대한 캐쉬 교체 시스템을 구현하여 본 논문에서 제시한 교체 기법과 교체 함수를 평가한 결과를 기술한다.
최근 스트리밍 미디어는 인터넷 상의 많은 트래픽을 유발하고 있다. 기존의 웹을 위한 객체와 마찬가지로 스트리밍 객체 또한 프록시 시스템을 사용하게 되면 여러 이점이 있긴 하지만, 스트리밍 미디어를 캐슁 하는 방법은 기존의 웹을 위한 객체보다 매우 크고 높은 대역폭을 요구하기 때문에 고려해야 할 점이 많다. 또한 많은 종류의 단말들의 다양한 대역폭을 적절히 서비스 하기 위해서 프록시 기능과 트랜스코딩 기능을 함께 할 수 있는 트랜스코딩 프록시가 유용하다. 기존의 프록시는 객체가 프록시 서버에 저장되어 있거나, 그렇지 않은 경우로만 고려되었으나, 트랜스코딩 프록시에서는 같은 객체의 다양한 버전에 대해서 종합적인 효과를 고려하여 최적의 버전 집합을 저장 해야 한다. 또한 최근의 멀티미디어 캐슁 시스템들은 접근 빈도가 높은 앞부분을 캐슁하여 지연 시간을 줄이고 높은 효율을 얻을 수 있도록 하는 방법을 사용한다. 한편 많은 연구에서 멀티미디어 데이터의 효율적인 저장 관리를 위해서 객체를 세그먼트로 나누어 관리하는 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 부분 캐슁을 사용하는 트랜스코딩 프록시에서 사용자 요청에 따른 후속 작업을 결정하기 위해 4개의 기본 이벤트를 이용하여 9개의 이벤트로 정의한다. 또한 트랜스코딩 프록시 시스템을 위하여 세그먼트 기반의 관리정책을 제안한다. 실험결과는 제안하는 방법이 사용자 지연시간, BHR와 트랜스코딩 데이터의 양이 적음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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