최근 플래시 저장장치의 사용이 대중화되면서 플래시 저장장치의 특성에 맞는 로그 구조 파일시스템에 대한 관심도 높아지고 있다. 로그 구조 파일시스템은 사용자의 임의 쓰기를 파일시스템에서 순차 쓰기로 바꾸어 처리한다. 이 순차 쓰기를 유지하기 위해 파일시스템에서 가비지 컬렉션(Garbage Collection)을 해 주어야 하는데, 이때 오버헤드로 인해 쓰기 성능이 감소하는 것을 막기 위한 기법으로 SSR (Slack Space Recycling)이 제시되었다. 그런데, SSR은 임의 쓰기를 발생시키기 때문에, 임의 쓰기 성능이 낮은 저가형 저장장치에서 쓰기 성능을 감소시키는 문제가 있다. 본 논문에서 제시하는 부분 가비지 컬렉션은 SSR방식으로 데이터를 기록하기 전에 유효한 블록들을 일부만 복사하여 옮김으로써 무효화 된 공간의 크기를 늘려 임의 쓰기 수를 줄여서 쓰기 성능을 증가시키는 기법으로, SD 카드에서 쓰기 성능을 최대 두 배 이상 증가시켰다.
최근 들어 많은 임베디드 기기들이 휴대성과 성능 향상을 위해 플래시 메모리를 저장 매제로 사용하고 있다. 플래시 메모리는 일반적인 디스크와는 다른 특성과 제약 조건으로 인해 파일 시스템 설계에 있어서 여러 가지가 고려되어야 하며, 디스크와 다르게 덮어쓰기가 불가능하다. 플래시 메모리 파일 시스템은 LFS(Log-structure File System)의 형태를 가지며, 따라서 가비지 콜렉터를 사용한다. 블록을 재사용하기 위해서는 가비지 콜렉터의 역할이 크며, 가비지 콜렉터는 파일 시스템의 성능에 직접적으로 영향을 주기 때문에 플래시 메모리의 특성을 고려하여 설계해야 한다. 이에 본 논문에서는 JFFS2(Journaling Flash File System II)의 가비지 콜렉터를 개선한 플래시 메모리 파일 시스템을 제시하고, 이를 임베디드 시스템 실험 보드에서 테스트하였다. 그 결과 기존의 파일 시스템에 비해 메모리 사용률을 감소시킬 수 있었으며, 이로 인한 플래시 메모리 수명 연장, 쓰기 평준화(wear-leveling) 개선 등의 성능 향상이 나타남을 확인할 수 있었다.
플래시 메모리는 기존의 회전식 자기 매체에 비해서 속도가 빠르고, 충격에 강한 장점이 있다. 이런 특성으로 인해 기존의 가전, 통신 기기, 휴대 기기에서 저장매체로써 플래시 메모리의 사용이 증대하고 있고, 더불어 저장 매체로 플래시 메모리를 사용한 파일 시스템의 필요성도 증가하고 있다. 저장 매체로써 플래시 메모리는 위와 같은 장점 외에 두 가지 문제점을 가지고 있다. 첫째, 데이타를 덧쓸 수가 없다는 점이다. 데이타를 덧쓰기 위해서는 데이타를 저장하기 전에 플래시 메모리를 지워야 하는데, 지우는 작업은 1초 정도의 시간이 소요된다. 따라서, 플래시 메모리에 저장된 데이타를 수정할 때, 시간이 오래 걸리게 되는데, 본 논문에서는 기존의 LFS(Log-structured File System) 방식으로 데이타를 저장하여 이와 같은 문제점을 해결하였다. 플래시 메모리의 두 번째 문제점은 수명이 제한되어 있다는 점이다. 본 논문에서는 cleaning policy를 통하여 수명을 최대한 연장시킬 수 있도록 하였다. 본 논문에서 구현한 플래시 파일 시스템은 소용량 저장 매체에 적합한 FAT를 사용하여 성능을 향상시켰고, FAT를 구현할 EO 발생할 수 있는 문제점을 해결하였다. 또한, 차례 쓰기, 무작위 쓰기의 실험을 통해서 성능을 분석하였다.
운영체제의 다른 부분이나 저장장치, 매체의 변화에 비해 파일시스템은 지난 수십 년 간 그 발전 속도가 더딘 편이다. 그러나 데이터의 증가에 따라 파일의 개수는 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이렇게 늘어난 파일들에 대해 검색을 효율적으로 수행하기 위한 새로운 파일시스템 구조에 대한 연구가 최근 파일에 대한 시맨틱 검색을 하고자 하는 요구와 맞물려 주목 받고 있다. 하지만 이러한 연구는 저장 장치와 바로 맞닿는 계층이 아닌 더 상위 계층에서만 이루어지고 있어 기존의 하드디스크와는 다른 특성을 지니는 플래시 메모리 기반의 저장장치인 SSD에 최적화를 시키기 위한 노력으로 이어지진 않았다. 논문에서는 다중 로깅 지점이라는 SSD의 특성을 활용한 로그기반 파일시스템이 SSD에서 얻는 성능상의 이점을 활용하여 새로운 요구사항인 시맨틱 파일 검색까지 추가 비용 없이 지원하는 파일시스템을 제안한다.
본 논문에서는 로그 분석을 어렵게 하는 요인을 제안하고 이후 분석에 도움을 주는 로그 내 다양한 객체 인식 기법을 설계한다. 오늘날의 IT 시스템에서 로그는 다수의 고급 AI 분석 기술의 핵심적인 원천 데이터이다. 로그에는 유용한 정보가 많이 포함되어 있지만 로그는 본질적으로 반구조화되어 있기 때문에 로그 내 유용 정보에 기술을 직접적으로 적용시키기 어렵다. 로그 분석을 방해하는 요소는 file path, identifier, json 등 다양한 객체이다. 이러한 객체에 대한 BERT기반의 패턴 인식 알고리즘을 설계하고 객체 인식을 수행한다. 본 실험에서 정의한 패턴 인식 알고리즘은 객체의 정의, GROK 패턴, 그리고 정규 표현식에 기반한다. 기존에 알려진 패턴과 정규 표현식을 기반으로 한 간단한 패턴 매칭이 효과적이지 않다는 것을 확인할 수 있었다. 그 결과 기존 패턴과 정규 표현식만을 사용하는 것보다 훨씬 나은 정확도를 보여준다. 또한, BERT 모델의 경우 인식 객체 이외의 객체를 분류하는 정확도가 99%에 달하는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 로그파일시스템의 원리를 바탕으로 플래시메모리 저장시스템에 적합한 플래시메모리 공간 관리 방법을 제안한다. 플래시메모리는 비휘발성, 빠른 입출력 속도 등의 장점을 지니고 있지만, 제자리 덮어쓰기(in-place update)가 불가능하고 메모리 셀에 대한 쓰기(write) 횟수가 제한되는 단점이 있다. 이러한 특성은 플래시메모리를 저장 매체로 사용할 때 기존의 저장 매체 관리 방법과는 다른 방법을 요구하게 된다. 본 논문은 자유 공간유지를 위해 필요한 클리닝 메커니즘의 연산 비용을 낮추면서 동시에 저장공간이 전체적으로 균등하게 사용될 수 있도록 하는 사이클 평준화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 특히 메모리 활용도와 로컬리티가 높을 때 좋은 성능을 보인다. 클리닝 메커니즘은 자주 접근되지 않는 COLD데이타를 그렇지 않은 데이타와 격리시킴으로써 그 효율이 향상되었으며, 사이클 평준화는 사용 횟수간의 최대 차이가 하드웨어적인 오차를 벗어나지 않는 수준까지 이루었다. 실험을 통해 제안된 방법은 비교 기준으로 삼은 직관적 방법(greedy policy)에 비해 사이클 평준화가 잘 이루어진 상태에서 최대 35%정도의 클리닝 비용 절감 효과를 보였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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