낸드 플래시 저장장치는 하드디스크보다 응답시간이 빠르고, 전력 소모가 적으며, 단위 면적 당 저장 용량이 큰 장점을 가지고 있어 컴퓨터 시스템의 저장장치로 널리 사용되고 있다. 그러나 현재 사용되고 있는 운영체제의 입출력 스케줄러는 하드디스크의 특성에 최적화되어 있다. 따라서 기존의 입출력 스케줄러는 낸드 플래시 저장장치에 적용될 경우에 불필요한 오버헤드가 포함된다. 특히 쓰기 요청이 집중적으로 수행될 경우에 가비지 콜렉션 또한 집중적으로 수행된다. 이로 인하여 입출력 요청의 처리가 지연되는 문제점이 발생된다. 본 논문에서는 가비지 콜렉션이 집중적으로 수행됨으로 인하여 순간적으로 읽기 입출력 요청의 응답시간이 증가되는 것을 방지하고, 낸드 플래시 저장장치에 최적화된 입출력 스케줄러를 제안하였다. 성능평가를 통하여 제안 기법이 평균 읽기 응답시간을 1%, 최대 응답시간을 78% 줄여 사용자 반응성을 향상시켰음을 보였다.
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.
스마트폰이나 태블릿PC와 같은 모바일기기 보급의 확산으로 모바일 클라우드 컴퓨팅이 발전하고 있다. 이와 같은 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술은 가상화 기술이며 서버 가상화가 근간을 이룬다. 가상 서버는 물리 서버의 성능 이상을 추구하고 있으며 디스크 I/O에 따라 성능이 크게 좌우된다. 본 논문에서는 가상 서버 상에서 NAS, Local SAS, PCI-SSD와 같은 다양한 디스크에 대한 I/O 성능을 테스트하였고, 이를 근거로 디스크 I/O 성능에 따른 가상 서버 통합에 대해 고찰하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제1권2호
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pp.26-29
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2012
Recently, to efficiently support the real-time requirements of RTLS( Real Time Location System) services, interest in the main memory DBMS is rising. In the main memory DBMS, because all data can be lost when the system failure happens, the recovery method is very important for the stability of the database. Especially, disk I/O in executing the log and the checkpoint becomes the bottleneck of letting down the total system performance. Therefore, it is urgently necessary to research about the recovery method to reduce disk I/O in the main memory DBMS. Therefore, In this paper, we analyzed existing log techniques and check point techniques and existing main memory DBMSs' recovery techniques for recovery techniques research for main memory DBMS.
This paper presents the development of event-driven system level simulation tool SMPLE(Smpl Extende, an extention fo smpl) and its application to the performance analysis of multiprocessor computer systems. Because of its data structure, it is very difficult to change, expand or add new functions to simulation language smpl implemented by MacDougall. In SMPLE, we change data structure with structure and pointer, add new functions, and enable dynamic memory management. Using new data structure, facilities, and functions added in SMPLE, we simulate job processing of a shared bus multiprocessor system with autonomous hierarchical I/O subsystem. We set system performance contribution of subsystems and units. The impact of disk I/O on system performance is evaluated under vairous conditions of number of processors, processing power, memory access time and disk seek time.
우리는 이 논문에서 현대 마그네틱 디스크 드라이브를 대상으로 하여 내부의 세부적인 동작 메커니즘을 상위 레벨의 검침 프로그램을 이용하여 정확하게 측정하고 이를 통해서 디스크 드라이브를 사용하는 다양한 응용 프로그램 및 운영 체제 시스템의 디스크 입/출력 성능을 개선하고자 한다.
Multi-disk data allocation problem examined in this paper is to find a method to distribute a Binary Cartesian Product File on multiple disks to maximize parallel disk I/O accesses for partial match retrieval. This problem is known to be NP-hard, and heuristkc approaches have been applied to obtain sub-optimal solutions. Recently, efficient methods have been proposed with a restriction that the number of disks in which files are stored should be power of 2. In this paper, we propose a new disk Allocation method based on Genetic Algorithm(GA) to remove the restriction on the number of disks to be applied. Using the schema theory, we prove that our method can find a near-optimal solutionwith high probability. We compare the quality of solution derived by our method with General Disk Modulo, Binary Disk Modulo, and Error Correcting Code methods through the simulation. The simulation results show that proposed GA is superior to GDM method in all cases and provides comparable performance to the BDM method which has a restriction on the number of disks.
본 논문에서는 NP-Complete 부류에 속하는 다중 디스크 데이터 배치 문제를 해결하기 위한 병렬 유전자 알고리즘을 제안한다. 이 문제는 디스크 입출력 처리의 병렬성이 극대화되도록 Binary Cartesian Product File의 데이터 블록들을 디스크어레이에 배치하는 방식을 찾는 것이다. 이 문제를 해결하기 위하여 제안되었던 DAGA 방식은 순차 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)으로서, 이전에 제안되었던 다른 방식에 비해 디스크 수에 대한 제약을 없애면서도 우수한 결과를 제공함을 보여 주었으나 시뮬레이션 시간이 너무 커서 큰 용량의 데이터 구성에 대한 시뮬레이션을 어렵게 하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 DAGA의 시뮬레이션 시간 단축을 위한 방식으로서, 2차원 토러스(2-Dimension Torus) 기반 병렬 유전자 알고리즘(ParaDAGA)을 제안한다. ParaDAGA는 분산 객체 모형을 기반으로 설계되었으며, 단일 프로세서 시스템에서 구현된 병렬처리 컴퓨터 시뮬레이터에서 수행되도록 구현하였다. 시뮬레이션 연구를 통하여, ParaDAGA의 시뮬레이션 변수 값이 결과에 주는 영향을 분석하였고, ParaDAGA 방식이 DAGA 방식에 비해 우수한 결과를 제공할 수 있는지를 실험하였다. 실험 결과는 ParaDAGA 방식이 순차 알고리즘인 DAGA보다 알고리즘 수행 시간 뿐 아니라, 찾아낸 결과도 우수함을 보여준다.
연속매체(Continuous Media : CM)와 같은 데이터를 온라인으로 상영해야 하는 멀티미디어 시스템에서는 연속매체의 시간제약성을 만족시켜 줄 수 있는 실시간 디스크 스케줄링 기법이 요구되며 이를 통해 상영중인 CM 스트림(stream)의 끊김현상(hiccup)을 막을 수 있다. 이런 디스크 스케줄링을 위해 주기성을 가지는 프리팻칭(prefetching) 기법이 널리 쓰이고 있으며, 이는 연속매체가 상당기간 동안 계속 상영된다는 특성에 기반한 것이다. 본 논문에서도 효과적인 디스크 프리팻칭을 위해, 정시도착채널이란 실시간 디스크 채널을 이용한 스케줄링 기법을 제안한다. 이런 디스크 채널의 생성을 위해 bulk-SCAN 기법이 사용되며 유연한 채널 할당을 위해 실시간 알고리즘인 EDF(earliest-deadline-first) 알고리즘이 이용된다. 제안한 기법은 기존 방법에서와 같이 끊김현상 없는 상영을 제공함은 물론이고, I/O 처리율과 서비스 응답시간 면에서 우수성을 가진다. 논문에서는 이런 성능상의 장점을 시뮬레이션을 통해 보인다.
SAN(Storage Area Network) 환경에서 대용량 파일 시스템 지원을 위한 회복 기법으로 저널링(journaling) 방법을 사용하였다. 그러나, 기존의 저널링 방법에서는 다른 호스트가 변경된 메타 데이터에 접근하는 경우 메타 데이터를 디스크에 반영하고 읽어 가기 때문에 디스크 입/출력 횟수가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 또한, 기존의 저널링 기법에서는 메타 데이터에 대한 회복만을 지원하고 실제 중요 데이터에 대한 회복을 지원하지 않는다. 본 논문에서는 SAN 환경에서 전역 버퍼(Global Buffer)를 이용하여 다른 호스트에 존재하는 변경된 메타 데이터에 접근할 경우, 메타 데이터에 대한 디스크 입/출력을 하지 않고, 네트워크를 통해 메타 데이터를 요청한 호스트에 직접 전송해줌으로써 디스크 입/출력 수를 줄이는 회복 기법을 제안한다. 전역 버퍼를 이용한 메타 데이터 관리 기법을 통해 SAN환경의 리눅스 공유 디스크 파일 시스템에서 메타 데이터 변경 연산 시 트랜잭션 처리 속도를 향상시킬 수 있는 장점을 얻을 수 있다. 또한, 본 논문에서 제안한 기법은 메타 데이터뿐만 아니라 일반 중요 데이터에 대해서도 저널링함으로써 시스템이 실패한 경우에도 중요 데이터에 대한 정보를 유지하는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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