인간 기억 인출 과정을 응용하여 설계된 ACT-R 기반 페이지 교체 정책

노홍찬,박상현,Roh, Hong-Chan,Park, Sang-Hyun 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지D Vol.18 No.1

자주 접근되는 데이터에 대해서 빠른 접근을 보장하기 위해 사용되는 임시저장소인 캐쉬는 컴퓨터 시스템 내에서 다양한 계층에 존재하며, 이러한 캐쉬 저장 공간 내에서 효율적으로 데이터를 관리하기 위해 다양한 페이지 교체 알고리즘들이 연구되어 왔다. 대부분의 페이지 교체 알고리즘들은 얼마나 최근에 데이터가 접근 되었는가 또는 얼마나 자주 접근되었는가를 바탕으로 향후 다시 접근될 것 같은 데이터들을 캐쉬 안에 유지하는 휴리스틱 방법을 취하고 있다. 이러한 컴퓨터 내에서의 데이터의 인출 과정은 인간의 기억 인출 과정과 유사하며, 인간의 기억 인출 과정 역시 캐쉬 구조처럼 기억이 얼마나 최근에 그리고 자주 인출되었는가에 의해 그 기억 인출의 확률과 인출속도가 결정된다는 것이 최근 연구에 의해서 밝혀진바 있다. 본 연구에서는 인간의 기억 인출 과정에서의 과거 해당 기억에 대한 인출 기록들의 최근성과 빈도가 인출 확률에 영향을 미치는 관계를 분석하고 이를 페이지 교체 알고리즘에 응용하여 기존의 페이지 교체 알고리즘의 성능을 개선하였다. 또한, 실험을 통해 제안하는 페이지 교체 알고리즘이 기존에 데이터베이스 버퍼 캐쉬에서 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 알려진 LRFU보다 파라미터에 민감하지 않고 우수한 성능을 보인다는 것을 입증하였다. The cache structure, which is designed for assuring fast accesses to frequently accessed data, resides on the various levels of computer system hierarchies. Many studies on this cache structure have been conducted and thus many page-replacement algorithms have been proposed. Most of page-replacement algorithms are designed on the basis of heuristic methods by using their own criteria such as how recently pages are accessed and how often they are accessed. This data-retrieval process in computer systems is analogous to human memory retrieval process since the retrieval process of human memory depends on frequency and recency of the retrieval events as well. A recent study regarding human memory cognition revealed that the possibility of the retrieval success and the retrieval latency have a strong correlation with the frequency and recency of the previous retrieval events. In this paper, we propose a novel page-replacement algorithm by utilizing the knowledge from the recent research regarding human memory cognition. Through a set of experiments, we demonstrated that our new method presents better hit-ratio than the LRFU algorithm which has been known as the best performing page-replacement algorithm for DBMS caches.

AS B-트리: SSD를 사용한 B-트리에서 삽입 성능 향상에 관한 연구

김성호,노홍찬,이대욱,박상현,Kim, Sung-Ho,Roh, Hong-Chan,Lee, Dae-Wook,Park, Sang-Hyun 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지D Vol.18 No.3

최근 플래시 메모리 및 SSD가 노트북이나 PC의 저장장치로 사용되는 것뿐 아니라, 기업용 서버의 차세대 저장장치로 주목 받고 있다. 대용량의 데이터를 처리하는 데이터베이스에서는 삽입, 삭제, 검색을 빠르게 하기 위해 다양한 색인 기법을 사용하는데 그 중B-트리 구조가 대표적인 기법이다. 하지만 플래시 메모리 상에서는 하드디스크와 달리 덮어쓰기(overwrite) 연산을 수행하기 위해서는 먼저 해당 블록(block)에 대하여 플래시 메모리의 연산 중 가장 비용이 많이 요구되는 삭제(erase) 연산을 수행 해야만 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 플래시 메모리 사이에 위치하는 플래시 변환 계층(Flash memory Translation Layer)을 사용한다. 이 플래시 변환 계층은 수정한 데이터를 동일한 논리 주소에 덮어쓰기를 하더라도 실제로 임의의 다른 물리 주소에 저장하도록 하여 이 문제를 해결할 수 있다. NAND 플래시 메모리를 배열 형태로 포함하고 있는 SSD는 한 개 이상의 플래시 메모리 패키지를 병렬로 접근할 수 있다. 이러한 병렬 접근 방식을 사용하여 쓰기 연산 성능을 향상하기 위해서는 연속한 논리 주소에 쓰기 연산을 요청하는 것이 유리하다. 하지만 B-트리는 구성 노드에 대한 삽입 삭제 연산 시에 대부분 연속되지 않은 논리 주소 공간에 대한 갱신 연산이 일어나게 된다. 따라서 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 수정한 노드를 연속한 논리 주소에 쓰도록 하는 AS B-트리 구조를 제안하여 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 있도록 하였다. 구현 및 실험한 결과 AS B-트리에서의 삽입 시간이 B-트리보다 21% 개선된 것을 확인하였다. Recently flash memory has been being utilized as a main storage device in mobile devices, and flashSSDs are getting popularity as a major storage device in laptop and desktop computers, and even in enterprise-level server machines. Unlike HDDs, on flash memory, the overwrite operation is not able to be performed unless it is preceded by the erase operation to the same block. To address this, FTL(Flash memory Translation Layer) is employed on flash memory. Even though the modified data block is overwritten to the same logical address, FTL writes the updated data block to the different physical address from the previous one, mapping the logical address to the new physical address. This enables flash memory to avoid the high block-erase cost. A flashSSD has an array of NAND flash memory packages so it can access one or more flash memory packages in parallel at once. To take advantage of the internal parallelism of flashSSDs, it is beneficial for DBMSs to request I/O operations on sequential logical addresses. However, the B-tree structure, which is a representative index scheme of current relational DBMSs, produces excessive I/O operations in random order when its node structures are updated. Therefore, the original b-tree is not favorable to SSD. In this paper, we propose AS(Always Sequential) B-tree that writes the updated node contiguously to the previously written node in the logical address for every update operation. In the experiments, AS B-tree enhanced 21% of B-tree's insertion performance.

PRMS: Page Reallocation Method for SSDs

이동현,노홍찬,박상현,Lee, Dong-Hyun,Roh, Hong-Chan,Park, Sang-Hyun Korea Information Processing Society 2010 정보처리학회논문지D Vol.17 No.6

Solid-State Disks (SSDs)는 빠른 접근 시간, 적은 전력소모, 전기 충격에의 내성과 같은 장점으로 인해 하드 디스크를 대체 할 것으로 기대되고 있다. 그러나 SSDs는 임의 쓰기(random write)로 인한 수명 단축이란 단점이 있으며 이는 SSDs 컨트롤러의 구조와는 별개로 나타나고 있다. SSDs와 관련한 기존 연구는 컨트롤러의 더 나은 디자인과 쓰기 연산의 감소에 주력하였다. 본 연구는 동시에 쓰여지는 경향이 있는 여러 데이터 페이지를 연속적인 블록에 배치하는 방법을 제시한다. 이 방식은 우선 특정 기한 동안 쓰기 연산에 대한 정보를 수집한 후 상기 쓰기 연산에 대한 정보를 트랜잭션화 하여 frequent itemset을 추출하고 이를 연속적인 블록에 재배치하는 과정으로 이루어진다. 또한 본 연구는 frequent itemset의 page를 재배치할 수 있는 알고리즘을 소개한다. TPC-C 기반 실험에 있어 본 연구가 제안한 재배치를 수행한 결과 저장 기기 접근 횟수를 평균 6 % 감소시킬 수 있었다. Solid-State Disks (SSDs) have been currently considered as a promising candidate to replace hard disks, due to their significantly short access time, low power consumption, and shock resistance. SSDs, however, have drawbacks such that their write throughput and life span are decreased by random-writes, nearly regardless of SSDs controller designs. Previous studies have mostly focused on better designs of SSDs controller and reducing the number of write operations to SSDs. We suggest another method that reallocates data pages that tend to be simultaneously written to contiguous blocks. Our method gathers write operations during a period of time and generates write traces. After transforming each trace to a set of transactions, our method mines frequent itemsets from the transactions and reallocates the pages of the frequent itemsets. In addition, we introduce an algorithm that reallocates the pages of the frequent itemsets with moderate time complexity. Experiments using TPC-C workload demonstrated that our method successfully reduce 6% of total logical block access.

임의쓰기 성능향상을 위한 로그블록 기반 FTL의 효율적인 합병연산

이준혁,노홍찬,박상현,Lee, Jun-Hyuk,Roh, Hong-Chan,Park, Sang-Hyun 한국정보처리학회 2012 정보처리학회논문지D Vol.19 No.2

최근 플래시 메모리의 꾸준한 용량 증가와 가격 하락으로 인해 대용량 SSD(Solid State Drive)가 점차 대중화 되고 있다. 하지만, 플래시 메모리는 하드웨어적인 제약사항이 존재하며, 이러한 제약사항을 보완하기 위해 FTL(Flash Translation Layer)이라는 특별한 미들웨어 계층을 필요로 한다. FTL은 플래시 메모리의 하드웨어적인 제약사항을 효율적으로 운용하기 위해 필요한 계층으로서 파일 시스템으로부터의 논리적 섹터 번호(logical sector number)를 플래시 메모리의 물리적 섹터 번호(physical sector number)로 변환해주는 역할을 한다. 특히, 플래시 메모리의 여러 제약사항 중 "쓰기 전 지우기(erase-before-write)"는 플래시 메모리 성능 저하의 주요한 원인이 되고 있으며, 이와 관련하여 로그블록 기반의 여러 연구들이 활발히 진행되어 왔지만, 대용량의 플래시 메모리를 효율적으로 운용하기 위해서는 몇몇 문제점들이 존재한다. 로그블록 기반의 FAST는 넓은 지역에 임의쓰기(random writing)가 빈번하게 발생하면 데이터 블록 내 사용되지 않은 섹터들로 인해 효율적이지 못한 합병 연산이 발생한다. 즉, 효율적이지 못한 블록 쓰레싱(thrashing)이 빈번하게 발생하고, 플래시 메모리의 성능을 저하시킨다. 로그블록은 덮어쓰기(overwriting) 발생 시 일종의 캐쉬처럼 운영되며, 이러한 기법은 플래시 메모리 성능 향상에 많은 발전을 주었다. 본 연구에서는 임의쓰기에 대한 성능 향상을 위해 로그 블록만을 캐쉬처럼 운영하는 것이 아니라 플래시 메모리 전체를 캐쉬처럼 운용하고, 이를위해 별도의 오프셋이라는 매핑 테이블을 운용하여 플래시 메모리 성능 저하의 주요한 원인이 되는 합병연산과 삭제연산을 줄였다. 새로운 FTL은 XAST(eXtensively-Associative Sector Translation)이라 명명하며, XAST에서는 공간지역성과 시간지역성에 대한 기본적인 이론을 바탕으로 오프셋 매핑 테이블을 효율적으로 운용한다. Recently, the flash memory consistently increases the storage capacity while the price of the memory is being cheap. This makes the mass storage SSD(Solid State Drive) popular. The flash memory, however, has a lot of defects. In order that these defects should be complimented, it is needed to use the FTL(Flash Translation Layer) as a special layer. To operate restrictions of the hardware efficiently, the FTL that is essential to work plays a role of transferring from the logical sector number of file systems to the physical sector number of the flash memory. Especially, the poor performance is attributed to Erase-Before-Write among the flash memory's restrictions, and even if there are lots of studies based on the log block, a few problems still exists in order for the mass storage flash memory to be operated. If the FAST based on Log Block-Based Flash often is generated in the wide locality causing the random writing, the merge operation will be occur as the sectors is not used in the data block. In other words, the block thrashing which is not effective occurs and then, the flash memory's performance get worse. If the log-block makes the overwriting caused, the log-block is executed like a cache and this technique contributes to developing the flash memory performance improvement. This study for the improvement of the random writing demonstrates that the log block is operated like not only the cache but also the entire flash memory so that the merge operation and the erase operation are diminished as there are a distinct mapping table called as the offset mapping table for the operation. The new FTL is to be defined as the XAST(extensively-Associative Sector Translation). The XAST manages the offset mapping table with efficiency based on the spatial locality and temporal locality.

SSD 플래시 변환 계층 상에서 논리 주소 매핑의 성능 향상을 위한 HAMM(Hybrid Address Mapping Method)

이지원,노홍찬,박상현,Lee, Ji-Won,Roh, Hong-Chan,Park, Sang-Hyun 한국정보처리학회 2010 정보처리학회논문지D Vol.17 No.6

최근 플래시 메모리 기반 SSD(Solid State Disks)는 데이터 처리 속도가 빠르고, 외부 충격에 강하며 전력소모가 작다는 우수한 특성과 함께 그 용량의 증가와 가격 하락으로 인하여 차세대 저장 매체로 부각되고 있다. 하지만 SSD는 하드디스크와는 달리 읽기, 쓰기 및 지우기의 단위 및 수행 시간이 다르며 덮어쓰기가 불가능하다는 특징이 있다. 이 때문에 SSD는 기존의 하드디스크 기반 시스템 상에서는 그 동작의 효율성이 떨어지며, 이를 보완하기 위해 플래시 변환 계층이 설계되었다. 본 논문에서는 플래시 변환 계층의 역할 중 하나인 논리 주소 매핑 기법을 개선하여 SSD의 성능을 높일 수 있는 HAMM(Hybrid Address Mapping Method)를 제안한다. HAMM은 기존에 존재하는 슈퍼 블록 매핑 기법과 블록 매핑 기법의 단점을 보완하고 장점을 살릴 수 있도록 설계된 논리 주소 매핑 기법이다. SSD 시뮬레이터를 제작하여 실험하였으며, 실험을 통하여 HAMM은 같은 크기의 쓰기 버퍼 상에서 슈퍼 블록 매핑 기법에 비해 SSD의 저장공간을 효율적으로 사용하는 것으로 나타났으며, 또한 블록 매핑 기법에 비해 매핑 테이블을 구성하는데 적은 양의 메모리를 사용하면서 비슷한 성능을 보이는 것으로 나타났다. Flash memory based SSDs are currently being considered as a promising candidate for replacing hard disks due to several superior features such as shorter access time, lower power consumption and better shock resistance. However, SSDs have different characteristics from hard disk such as difference of unit and time for read, write and erase operation and impossibility for over-writing. Because of these reasons, SSDs have disadvantages on hard disk based systems, so FTL(Flash Translation Layer) is designed to increase SSDs' efficiency. In this paper, we propose an advanced logical address mapping method for increasing SSDs' performance, which is named HAMM(Hybrid Address Mapping Method). HAMM addresses drawbacks of previous block-mapping method and super-block-mapping method and takes advantages of them. We experimented our method on our own SSDs simulator. In the experiments, we confirmed that HAMM uses storage area more efficiently than super-block-mapping method, given the same buffer size. In addition, HAMM used smaller memory than block-mapping method to construct mapping table, demonstrating almost same performance.

대용량 분산 파일 시스템 상에서의 메타데이터 서버 분석

김소연(So-Yeon Kim),노홍찬(Hong-Chan Roh),박치현(Chi-Hyun Park),박상현(Sang-Hyun Park) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.1

인터넷 서비스가 갈수록 대형화됨에 따라 발생하는 대용량의 데이터를 저장할 수 있는 저장 공간이 요구된다. 따라서 안정된 인터넷 서비스를 제공하고 대용량 데이터를 처리할 수 있는 대용량 분산 파일 시스템의 성능 개선이 필요하다. 대용량 분산 파일 시스템의 성능은 메타데이터 서버가 얼마나 효율적으로 데이터 서버들에 대한 메타데이터를 관리하고 클라이언트의 요청을 분산시킬 수 있는지에 달려있다. 메타데이터 서버의 향상된 설계를 위해서 최근에 각광받고 있는 메타데이터 서버에 대한 분석이 필요하다. 따라서 최근 연구, 개발되어 주목받고 있는 대용량 분산 파일 시스템인 GFS, HDFS, LakeFS을 중심으로 메타데이터 서버를 분석하고자 한다.

SVM 워크로드 분류기를 통한 자동화된 데이터베이스 워크로드 식별

김소연(So-Yeon Kim),노홍찬(Hong-Chan Roh),박상현(Sang-Hyun Park) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.4

데이터베이스 시스템의 응용분야가 데이터웨어하우징에서 전자상거래에 이르기까지 광범위해지면서 데이터베이스 시스템이 대형화되었다. 이로 인해 데이터베이스 시스템의 성능 향상을 위한 튜닝이 중요한 논점이 되었다. 데이터베이스 시스템의 튜닝은 워크로드 특성을 고려하여 수행할 필요가 있다. 그러나 복합적인 데이터베이스 환경에서 워크로드를 식별하기는 어려우므로 자동적인 식별 방법이 요구된다. 본 논문에서는 데이터베이스 워크로드를 자동적으로 식별하는 SVM 워크로드 분류기를 제안한다. TPC-C와 TPC-W 성능 평가에서 자원할당 파라미터 변경에 따른 워크로드 데이터를 수집하여 SVM을 통해 분류한다. SVM의 커널별 커널 파라미터와 오류 허용 임계치 값인 C의 조정을 통하여 최적의 SVM 워크로드 분류기를 선택한다. 제안한 SVM 워크로드 분류기와 Decision Tree, Naive Bayes, Multilayer Perceptron, K-NN 분류기의 분류 성능을 비교한 결과, SVM 워크로드 분류기가 다른 기계 학습 분류기보다 9% 이상 향상된 분류 성능을 보였다. DBMS is used for a range of applications from data warehousing through on-line transaction processing. As a result of this demand, DBMS has continued to grow in terms of its size. This growth invokes the most important issue of manually tuning the performance of DBMS. The DBMS tuning should be adaptive to the type of the workload put upon it. But, identifying workloads in mixed database applications might be quite difficult. Therefore, a method is necessary for identifying workloads in the mixed database environment. In this paper, we propose a SVM workload classifier to automatically identify a DBMS workload. Database workloads are collected in TPC-C and TPC-W benchmark while changing the resource parameters. Parameters for SVM workload classifier, C and kernel parameter, were chosen experimentally. The experiments revealed that the accuracy of the proposed SVM workload classifier is about 9% higher than that of Decision tree, Naive Bayes, Multilayer perceptron and K-NN classifier.

리눅스 기반의 SSD 상에서 동작하는 파일 시스템의 I/O 분석 모듈 설계

김소연 ( So-yeon Kim ),박치현 ( Chi-hyun Park ),노홍찬 ( Hong-chan Roh ),박상현 ( Sang-hyun Park ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2

SSD 는 하드 디스크와 다른 구조를 갖고 있으며, 단편화된 잦은 쓰기 연산에 취약하다는 점 등 기존의 환경과는 차이가 있기 때문에 이런 환경에서 발생하는 연산, 특히 I/O 연산에 대한 분석이 필수적이다. 기존의 I/O 연산 측정 도구로 사용되던 벤치마크를 이용하여 SSD 의 성능을 측정할 경우에는 상위단계에서의 읽기, 쓰기 성능만 분석되기 때문에 하위단계에서 실제로 SSD 상의 I/O 연산의 수행 성능을 정확히 측정하기 어렵다. SSD 는 내부 저장 알고리즘의 효율성에 따라서 성능 차이가 크기 때문에 정확한 성능을 측정할 수 있는 분석 도구가 필요하다. 본 논문에서는 SSD 상에서의 I/O 연산의 계층적 분석을 위한 모듈을 제안한다.

그래프 기반 분산 시스템을 이용한 염기 서열 정렬

이준수 ( Jun-su Lee ),안재균 ( Jae-gyoon Ahn ),여윤구 ( Yun-ku Yeu ),노홍찬 ( Hong-chan Roh ),박상현 ( Sang-hyun Park ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.1

서열 정렬(sequence alignment)은 유전학(genomic)에서 널리 사용되는 도구 중 하나이다. 최근에는 차세대 시퀀싱 기술(NGS)이 발달함에 따라 데이터의 생산량이 크게 증가했고, 이에 따라 높은 처리량(throughput)을 가진 서열 정렬 알고리즘의 필요성이 증가하였다. 본 논문에서 제안하는 염기 서열 정렬 알고리즘은 시퀀스(sequence)데이터를 그래프 형태로 변형시킨 다음, 마이크로소프트사의 그래프 기반인 메모리(in-memory) 분산시스템(distributed system) 트리니티(Trinity)를 이용해 서열 정렬을 수행한다. 본 논문의 알고리즘은 트리니티 시스템에서 시뮬레이션 염기 데이터를 성공적으로 정렬하였으며, 슬레이브의 개수가 늘어날수록 빠른 속도를 나타내어 확장성(scalability)을 입증했다.

분산 시스템에서 동작하는 서열 정렬 알고리즘 동향 분석

이준수(Jun-Su Lee),여윤구(Yun-Ku Yeu),노홍찬(Hong-Chan Roh),윤영미(Young-Mi Yoon),박상현(Sang-Hyun Park) 한국정보기술학회 2014 한국정보기술학회논문지 Vol.12 No.7

Recently, the production of sequence read data has exponentially increased as next generation sequencing (NGS) technology has been developed. A number of sequence alignment algorithms have been developed for handling NGS data. However sequence alignment algorithms based on single machine have limitation on saving and handling massive sequence data. Since distributed system have been introduced, sequence alignment algorithm can be effectively handled on the system. In this study, we describe various algorithms on distributed system using sequence alignment algorithms which are widely used in genomics. And we analyze characteristics of various distributed systems that have recently been developed and algorithm, related to bioinformatics. As a result, we point out the weakness of current algorithms with distributed system and suggest the directions for future research.