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- 저자 : 성한승(Hanseung Sung) (검색결과 3 건)
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성한승 ( Hanseung Sung ),이두기 ( Doogie Lee ),박상현 ( Sanghyun Park ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
RocksDB 는 데이터를 Key-Value 쌍으로 다루는 Key-Value 데이터베이스 시스템이며 효율적으로 데이터를 저장하기 위한 자료구조로 Log-Structured Merge-Tree 를 사용하고 있다. 이에 더하여, 데이터 베이스의 지속성을 위해 WAL 방식으로 로깅을 한다. 이러한 특징들로 인해 RocksDB 는 신속하고 효과적인 데이터 처리와 지속성 보존이 가능하여 지속적으로 화두가 되고 있는 데이터베이스 시스템이다. 그러나 RocksDB 는 WAL 로깅으로 인한 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 RocksDB 에서 발생하는 WAL 오버헤드를 측정하여 WAL 로깅이 차지하는 오버 헤드를 분석하였으며, 차세대 비 휘발성 메모리인 NVRAM 을 통해 오버헤드가 얼마나 개선 될 수 있는지 분석하였다. 분석을 통해 로깅 오버헤드는 성능 저하에 상당한 비중을 차지하고 있으며, 디바이스의 쓰기 속도에 따른 로깅 오버헤드의 차이를 발견 하였다.
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인-메모리 키-값 데이터베이스를 위한 비 휘발성 메모리 기반 영속적 로그 버퍼 기법
김도영(Doyoung Kim),최원기(Won Gi Choi),성한승(Hanseung Sung),이지환(Jihwan Lee),박상현(Sanghyun Park) 한국정보과학회 2018 정보과학회논문지 Vol.45 No.11
Redis는 인-메모리 키-값 데이터베이스로, 실시간 데이터 처리 및 저장이 필요한 서비스에서 많이 사용되고 있다. 하지만 DRAM의 특징인 휘발성으로 인하여, 시스템이 비정상적으로 종료되면 Redis에 저장된 데이터들이 손실되는 문제가 발생한다. 이를 방지하기 위해 Redis는 로그를 디스크에 저장하고, 로그를 이용하여 데이터를 복구함으로써 데이터 손실을 방지한다. 요청된 명령을 로그 형태로 디스크에 저장하는 방식인 AOF 복구 메커니즘은 1초마다 주기적으로 로그를 기록하는 everysec 정책과 명령이 요청될 때마다 로그를 기록하는 always 정책으로 동작한다. everysec 정책은 Redis의 성능을 저하시키지 않지만, 시스템이 1초내에 비정상적으로 종료되면 데이터 손실이 발생할 수 있다. 반면 always 정책은 데이터 손실은 발생하지 않지만, 명령이 요청될 때마다, 디스크 연산을 수행하기 때문에 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 everysec 정책에서 아직 디스크에 동기화되지 않고 AOF 버퍼에 저장되어 있는 AOF 로그들을 비 휘발성 메모리에 저장함으로써, 데이터 손실이 발생하는 단점을 극복하고 always 정책에 비해 약 100배 더 향상된 성능을 가진 시스템 모델을 제시한다. Redis, an In-Memory Key-Value Database, is widely used in services that require real time data processing and storage. Since main memory is volatile, Redis has a problem of data loss if the system is terminated abnormally. To prevent this problem, Redis stores logs on disk, preventing data loss by restoring logs when the system is terminated. The AOF recovery mechanism, a method of appending requested commands in disk as a log format, operates with the “everysec” policy that writes logs every second, and the “always” policy that writes a log every time a command is requested. The “everysec” policy does not degrade performance of Redis, but data loss can occur if the system is terminated abnormally within one second. Conversely, the “always” policy does not cause data loss, but it requires disk operation for every command, causing performance degradation. We propose a system model that constructs AOF buffer in non-volatile memory and stores logs in the buffer, which are not synchronized to disk in the “everysec” policy. The proposed model prevents data loss and has approximately 100 times better performance than the “always” policy.
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데이터베이스 성능 향상을 위한 기계학습 기반의 RocksDB 파라미터 분석 연구
김휘군 ( Huijun Jin ),최원기 ( Won Gi Choi ),최종환 ( Jonghwan Choi ),성한승 ( Hanseung Sung ),박상현 ( Sanghyun Park ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
Log Structured Merged Tree(LSM-Tree)구조를 사용하여 빠른 데이터 쓰기 성능을 보유한 RocksDB에는 쓰기 증폭과 공간 증폭 현상이 발생한다. 쓰기 증폭은 과도한 쓰기 연산을 유발하여 데이터 처리 성능 저하와 플래시 메모리 기반 장치의 수명 저하를 초래하며, 공간 증폭은 데이터 저장 공간 점유로 인한 저장 공간 부족 문제를 야기한다. 본 논문에서는 쓰기 증폭과 공간 증폭 완화를 위해 RocksDB 의 성능에 영향 주는 주요 파라미터를 추출하고, 기계학습 기법인 랜덤 포레스트를 사용하여 추출한 파라미터가 쓰기 증폭과 공간 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과 쓰기 증폭과 공간 증폭에 영향을 많이 주는 주요 요소를 선별하였고 다른 파라미터에 대비해서 성능 격차가 61.7% 더 나타낸 것을 발견하였다.
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