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NVMe 인터페이스 지원 멀티코어 SSD 시뮬레이터 개발

유진수, 원유집

http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.5.427

SSD 스토리지는 새로운 호스트 인터페이스의 채택, 멀티코어를 사용한 멀티 채널/웨이 입출력 병렬화의 활용 등을 통해 성능/용량 모두에서 향상을 지속하고 있다. 최신 SSD의 구조를 설계하기 위해서는 최신 SSD에 적용된 기법들을 지원하는 새로운 SSD 시뮬레이터의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 멀티 FTL 코어 동작의 모사가 가능한 SSD 시뮬레이터인 Virtual-machine based NVMe SSD SIMulator (VNSIM)을 개발한다. VNSIM은 전체 입출력 스택을 모사하는 시뮬레이터로서, 2개 이상의 Flash Translation Layer (FTL) 코어가 동작하는 SSD 구조를 모사하고 평가할 수 있는 환경을 제공한다. 최신의 호스트 컨트롤러 인터페이스인 NVM Express를 지원하고, 페이지 캐시 레지스터 모사를 포함하는 플래시 입출력 에뮬레이터를 개발하여 플래시 입출력 성능을 시뮬레이션한다. 삼성 950 Pro NVMe SSD와의 성능 비교 검증 결과 6.2%~8.9%의 오차율을 보였다.

커널 버전 별 Ext4 파일 시스템의 fsync()에 대한 고찰

손성배, 노연진, 이도근, 박성순, 원유집

http://doi.org/

Ext4 파일시스템은 리눅스를 기반으로 하는 PC, 서버, 임베디드 시스템 등에 널리 사용되고 있고, 동작 분석 및 성능 향상에 대한 많은 연구들이 진행되어왔다. 하지만, 버퍼를 활용한 입출력을 사용하는 Ext4에서 특정 파일에 대한 즉시 내구성을 요구하는 fsync() 시스템 콜을 커널 버전 별로 자세히 분석한 연구는 찾아보기 힘들다. fsync() 시스템 콜의 분석을 통해 커널 3.4.0 ∼ 4.6.4 버전 중 3.4.0, 3.8.0, 그리고 4.6.2 세 개의 버전에서 fsync() 동작에 차이가 있음을 발견하였다. 커널 3.4.0 버전은 3.7.10 이후 버전에 비해 긴 지연시간을 가지는 특징이 있다. 3.8.0 버전은 Ext4 저널링의 순차 모드가 깨질 수 있는 단점을 가지고 있으며, 해당 문제는 4.6.2 버전에서 해결되었다.

FastIO: 스마트 TV 앱의 고속 구동 기법

이철희, 황태호, 원유집, 이성진

http://doi.org/

스마트 TV는 콘텐츠를 제공하기 위해 웹 브라우저로 웹킷을 사용한다. 웹킷은 앱을 실행하기 위해 HTML, CSS, 자바스크립트, 이미지와 같은 웹 자원을 사용한다. 따라서 애플리케이션이 시작될 때 웹킷은 메모리로 자원을 적재하고 돔트리와 렌더트리를 생성한다. 하지만 스마트 TV 앱은 웹 자원을 디스크에 저장하기 때문에 돔트리와 렌더트리는 변하지 않는다. 그러므로 만약 돔트리와 렌더트리를 재사용할 수 있다면 앱의 로딩 시간을 단축할 수 있다. 본 논문은 동적으로 할당 받은 메모리에 영속성을 부여하는 기법인 FastIO를 제시하고 웹킷 기반의 웹 브라우저에 적용하였다. 따라서 웹 자원을 스토리지로부터 메모리로 적재하고 in-memory 구조로 변환하는 과정을 제거 하였다. 실험 결과로 돔트리와 렌더트리가 생성 과정까지의 시간을 비교하였고, FastIO를 적용한 웹 브라우저가 기존 웹 브라우저보다 SSD, Ramdisk, eMMC에서 7.9배, 44.8배, 2.9배의 속도가 향상되었다.

트리 자료구조를 이용한 비 휘발성 메모리의 가비지 수집 기법

이도근, 원유집

http://doi.org/

비 휘발성 메모리를 할당받아 사용하기 위해서는 비 휘발성 메모리 전용의 가비지 수집 기법이 필수적이다. 본 논문에서는 이를 위해 비 휘발성 메모리 할당 정보 관리용 메타데이터를 설계하였고 이를 Allocation Tree라고 명명하였다. 이 메타데이터는 검색 속도의 향상을 위해 트리 자료구조를 이용하여 구성되었고, 하나의 노드 안에는 할당 메모리 시작 주소와 저장소 ID 정보가 키-밸류 형태로 저장된다. 비 휘발성 메모리 공간이 부족하여 가용 공간이 70% 이하로 떨어지면 가비지 수집기가 작동되어 가비지 수집을 수행하게 되고 Allocation Tree와 사용자 데이터를 비교하여 가비지를 판정한다. 본 연구에서는 이 알고리즘을 Persistent Heap기반의 메모리 할당 플랫폼인 ‘HEAPO’에서 구현하여 정상적으로 동작함을 증명하였다.


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