Support SLA via Adaptive Mapping and HeterogeneousStorage Devices in Bigdata Distributed Storage Systems

촘소판하피치 단국대학교 2021 국내석사

Distributed storage system also known as cloud storage solution was created to provide scalability and reliability to store large and complex amount of bigdata. In addition to the functionality of distributed storage system, QoS (Quality of Service) especially to support different type of clients ranging from urgent time-critical to best-effort is one of criteria to gain more popularity and become a vital component in a distributed storage system. We proposes a new resource management scheme that supports SLA (Service Level Agreement) in a bigdata distributed storage system. Basically, it makes use of two modes,isolated mode and shared mode, in an adaptive manner. In specific, to ensure different QoS requirements among clients, it isolates storage devices into two regions, one for urgent clients and the other for normal clients. When there is no urgent client, it switches to the shared mode so that normal clients can access all storage devices, thus achieving full performance. To provide this adaptive mapping effectively, we devise two techniques, called logical cluster and normal inclusion. In addition, we explore how to exploit heterogeneous storage devices, HDDs and SSDs, for supporting SLA. We observe that separating data and metadata into different devices gives a positive impact on the performance per price ratio. Real implementation-based evaluation results show that our proposal can prevent urgent clients from being interfered by normal clients while outperforms a fixed mapping based scheme.

딥러닝과 OBD-II를 이용한 단안카메라 기반 전방충돌경고 시스템

구성민 단국대학교 대학원 2018 국내석사

Forward Collision Warning (FCW) system is crucial not only for the implementation of autonomous vehicles but also for reducing traffic accidents. According to the statistics of the United States and Germany, the number of rear-end collisions during the entire accident was close to 29.5% in the United States and 28% in Germany. Also, according to the Korea Transport Institute (KOTI) statistics, 98.6% of road traffic fatalities involve human factors, and according to the World Road Association (PIARC) data, it is investigated that 93% of traffic accidents are related to human factors. According to a study by Daimler-Benz, if the driver responds in advance of 0.5 seconds, it can prevent 60% accident, and if it responded in advance of 1 second, it would prevent 90% of accidents. However, an additional option for advanced driver assistance systems with equipment such as camera, rider sensor and radar sensor should be added at a high additional cost to use the forward collision warning system on most of the finished vehicles. In this paper, I propose FCW system based a single camera using deep running and OBD-II without the use of radar sensors or stereo cameras generally used for distance measurement. The proposed method increases object detection rate using YOLO (You Only Look Once) deep learning network and is consist of steps of object detection, distance measurement, TTC (Time to Contact) calculation and forward collision warning. In the object detection step, an object with potential collision during driving is detected through the YOLO network and the vehicle in front of the driving vehicle is tracked. In the distance measurement step, the distance to object with possible collision is calculated through the proportional expression between the camera and the real object. In the TTC calculation step, TTC is calculated through the difference between video frames. At this time, information of OBD-II is used as an auxiliary index. In the forward collision warning step, a collision warning is sounded when the TTC calculated in the previous step falls below the threshold value. Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Histogram of Oriented Gradient (HOG), which are based on existing vision processing, generate errors of about 30% because of calculating the vehicle width by detecting object corners. On the other hand, when the object detection is performed by YOLO network, the error of the detected object width is reduced to about 10% by detecting the bus, truck, and passenger car separately. Thus, it is possible to estimate the TTC based on the distance calculated using the characteristic of the camera. The collision test result based on the actual calculated TTC shows that the forward collision warning system operates only when there is a possibility of actual collision by tracking the object in front of driving direction of the own vehicle. Also, in accelerating and constant-speed collision experiment, the forward collision warning is sounded 2.5 seconds before the actual collision, helping the driver to brake before the collision. 전방 충돌 경고 시스템은 자율주행 자동차의 구현뿐만 아니라 교통사고를 줄이기 위해서도 매우 중요하다. 미국과 독일의 통계자료에 따르면 전체 사고 중 후방 충돌 사고는 미국의 경우 29.5%, 독일의 경우 28%에 육박하는 것으로 조사되었다. 또한, 한국교통연구원 통계에 따르면 도로교통 사망사고 중 98.6%가 인적요인이 관여하는 경우이고 세계도로협회 자료에 따르면 교통사고의 93%가 인적요인이 관여하는 경우인 것으로 조사 되었다. Daimler-Benz의 연구결과에 따르면 운전자가 0.5초만 사전에 대응하였다면 60%, 1초만 사전에 대응하였다면 90%의 사고를 방지할 수 있는 것으로 나타났다. 하지만 대부분의 완성차에서 전방 충돌 경고 시스템을 사용하기 위해서는 차량 구매시 추가적으로 큰 비용을 지불하여 카메라, 라이더(Lidar)센서, 레이더(Radar)센서 등의 장비를 탑재한 첨단 운전자 지원 시스템 옵션을 추가해야 한다. 본 논문에서는 일반적으로 거리 측정에 쓰이는 레이더 센서나 스테레오 카메라의 사용 없이 딥러닝과 OBD-II를 이용한 단안 카메라 기반의 전방층돌경고 시스템을 제안한다. 제안하는 기법은 YOLO(You Only Look Once) 딥러닝 네트워크를 이용하여 물체 검출률을 높였으며 물체 검출, 거리 측정, TTC(Time to Contact)계산, 전방 충돌 경고의 단계로 이루어져 있다. 물체 검출 단계에서는 YOLO 네트워크를 통해 주행 중 충돌 가능성이 있는 물체를 검출하며 주행 차량의 전방에 있는 차량을 추적한다. 거리 측정단계에서는 카메라와 실제 물체 사이의 비례식을 통해 충돌 가능성이 있는 물체의 거리를 계산한다. TTC 계산 단계에서는 영상 프레임 간의 차이를 통해 TTC를 계산한다. 이때, OBD-II의 정보를 보조 지표로 사용한다. 전방 충돌 경고 단계에서는 앞 단계에서 계산한 TTC가 임계값 이하로 떨어지면 충돌 경고를 울린다. 기존의 비전 프로세싱 기반의 SIFT(Scale Invariant Feature Transform), HOG(Histogram of Oriented Gradient) 기법은 물체 모서리를 검출하여 차량 폭을 계산하기 때문에 오차가 30% 내외로 발생한다. 반면에, YOLO 네트워크로 물체 검출을 수행하면 버스, 트럭, 승용차를 구분하여 검출하므로 검출 물체 폭의 오차가 10% 내외로 줄어든다. 따라서, 카메라의 특성을 이용하여 계산한 거리를 기반으로 TTC 추정이 가능해진다. 실제 계산한 TTC를 기반으로 충돌 테스트를 진행 해본 결과 차선의 주행 방향 앞에 있는 물체를 추적하여 실제 충돌 가능성이 있는 경우에만 전방 충돌 경고 시스템이 동작하는 것을 확인하였다. 또한, 가속, 정속 주행 충돌 실험에서 실제 충돌 2.5초 전에 전방 충돌 경고를 울려 운전자가 충돌 전에 제동을 할 수 있도록 도움을 주었다.

비즈니스 개발 환경에서의 UX(User Experience) 추진 전략

김영훈 단국대학교 정보미디어대학원 2012 국내석사

IT환경의 급격한 변화와 2000년 이후 기업 경영의 지속적 화두가 소비자 체험(Customer Experience, CX) 중심으로의 고객 중심의 경영 가치가 주목되고 있다. 기업의 전통적 고객 서비스 구조인 획일화되고 일방적인 가치 전달에서 현재는 사용자의 눈높이, 경험 그리고 고객의 직접 또는 간접 사용에 미치는 현상 및 영향을 분석하고 구체화함으로써 기업의 제품과 서비스에 반영하는 다양한 커뮤니케이션 활동들이 활발해지고 있다. 이러한 현상은 기업이 주는 직관적 서비스 구조에서 고객의 경험(Experience)과 감성(Emotion)을 자극함으로써 제품과 서비스, 즉 소프트웨어의 활용을 극대화 할 수 있다는 것이다. 엔터프라이즈 개발 환경에서도 기존의 기능(Function) 중심의 소프트웨어 개발 방법론에서 사용자 경험을 중심으로 한 다양한 관점의 분석과 구축 프로세스가 필요로 하다는 것이 요구되고 있다. 본 연구는 엔터프라이즈 개발 환경에서 프로젝트 수행 시 UX 추진을 위한 다양한 관점에서의 환경 분석과 추진 전략을 도출함으로써 효과적인 목표 시스템 구축 방안을 연구하고 제시하였다. 엔터프라이즈 개발 환경에서 프로젝트를 수행하는데 있어, 사용자 경험을 중심으로 한 UX 시스템을 구축하기 위한 효과적인 접근 방법을 도출하는데 있으며 이를 위해 다음과 같이 3가지 관점에서의 연구를 진행한다. 첫째, 이론적 기술 검토를 통해 UX플랫폼의 계층적 구조와 서비스 구조를 파악하고, Full UX와 Portable UX의 중간 수준의 서비스 구현을 목표로 한다. 둘째, UX 제품 및 서비스의 장, 단점 그리고 공급 전략, 제품 생존력, 비용, 시장 대처 능력 및 실적 등을 기준으로 시장 평가(Market Analysis)를 진행한다. 셋째, 프로젝트를 수행하는 관리자(PM, Project Manager) 및 요청자를 대상으로 한 설문을 통해 일반적인 개발 프로젝트 수행에 대한 특성과 프로젝트 수행을 위한 우선 고려 사항을 도출하여 환경 분석을 진행한다. 위 3가지 관점으로 도출된 UX 제품 및 서비스에 대한 정보 및 현황을 다각도로 분석함으로써 기업의 사용자 경험(UX) 기반의 소프트웨어 개발에 있어 최적의 방향성과 전략을 도출하고, 이러한 과정을 통해 엔터프라이즈 개발 환경에서 UX(User Experience) 추진을 위한 4단계 추진 전략을 제시한다. 첫째, UX를 추진하려는 프로젝트의 특성을 인식한다. 둘째, 프로젝트 팀 구성과는 별도로 UX를 전담하여 추진하기 위한 “기획자”, “개발자”, “업무개발자”, “디자이너”로 구성된 팀을 구성한다. 셋째, 프로젝트 특성에 따른 환경 분석과 UX 제품 및 서비스에 대한 시장 분석을 반영하여 구축하려는 시스템의 기술 플랫폼에 맞는 전략을 도출한다. 넷째, 도출된 전략을 기반으로 프로젝트 특성을 고려한 환경분석, 시장분석, 기술 분석을 진행하여 프로젝트를 수행하는데 최적의 UX 제품 및 서비스를 제시한다. 이를 통해 엔터프라이즈 개발 환경에서 UX 추진을 위한 최적의 추진 전략을 도출하고 제시한다.

SSD에서 전원 결함에 기인한 데이터 에러 패턴을 발견할 수 있는 테스트 프레임워크

손대연 단국대학교 대학원 2016 국내석사

SSD의 개발기술은 시간이 지날수록 진보하고 있는 것에 비해 데이터의 신뢰성 검증에 대한 기술은 다소 부족한 편인데 특히 SSD의 각 플래쉬 셀에 가해지는 임계 전압은 실시간으로 매 순간마다 바뀌기 때문에 예상하지 못한 순간에 전원이 차단되어 SSD를 내장하고 있는 시스템의 전원 결함으로 인한 데이터 오류 발생 시에는 어느 부분에 어떠한 오류가 발생하였는지를 특정 하는 기술을 설계 및 구현하는 것에 어려움이 많았다. 그러한 이유로는 크게 다음과 같은데, 1) 운영체제의 파일 시스템(File System) 구조에 의하여 저장되는 데이터의 논리적인 맵핑 체계가 유동적으로 바뀔 수 있고, 2) SSD는 각각의 제조업체에 의하여 물리적인 블록 위치와 실제 데이터 간의 맵핑을 담당하는 FTL(File Translation Layer)에 대해 성능향상을 위하여 적용된 각각의 맵핑 기법이 모두 다르고, 3) 데이터를 실제로 저장하는 하드웨어에 속하는 낸드 플래쉬 메모리 또한 상세 구성 스펙이 모두 다르기 때문이다. 결국 제조업체마다 다르게 생산되는 SSD는 자연스럽게 다양성을 지니게 되었고, 블랙박스 테스트(Blackbox Test)를 수행할 수밖에 없는 상황에서 데이터 오류를 판별하는 기준 역시 모든 SSD에서 공통적으로 사용될 수 있도록 워크로드 자료구조를 설계하는 과정이 필요하게 되었다. 그리고 이러한 워크로드 단일 자료구조를 통하여 Bit Corruption, Unserializability, Flying Write, Shorn Write, Dead Device 등의 오류를 판별하는 것이 가능해졌고 각각의 SSD에 관하여 데이터 오류 발생패턴에 대한 객관적인 자료로서 활용하는 것이 가능해졌다. 따라서 본 논문은 SSD의 전원 결함에 대한 문제점을 발견하기 위한 테스트 프레임워크를 설계 및 구현하여 시중에 유통되는 SSD와 실제 시스템의 Ramdisk를 이용한 실험 결과를 추출하였다. 실험은 워크로드 데이터를 쓰고자 하는 SSD의 LBN(Logical Block Number)에 대한 순차접근과 임의접근으로 나뉘어 진행되었고, SSD와 Ramdisk 모두 테스트 프레임워크에서 발견하고자 하는 오류의 범위를 모두 관찰하는 것이 가능하였으며 워크로드 데이터는 여러 개의 페이지(Page) 단위로 작성되어 읽기/쓰기 테스트가 수행되는 모습을 확인할 수 있었다. 또한 간섭현상 에뮬레이터를 통하여 플래쉬 셀 단위의 세부적인 오류 발생에 대한 결과를 확인할 수 있었다. The capacity of SSD (Solid State Drive) is increasing significantly owing to the adoption of MLC (Multi-Level Cell) and high density technology. Also, the performance of SSD improves rapidly by utilizing the multi-channel multi-way architecture and new host interfaces such as PCI-e. However, the reliability becomes worse and worse due to the high capacity and performance techniques. For instance, MLC and high density technology drive the threshold voltage for differentiating bits in a cell narrower, making flash memory more vulnerable to the retention error and read/programming interference. Besides, the complexity of FTL (Flash Translation Layer) and SSD architecture for high performance leads SSDs less resilient to sudden power failures. As a result, the reliability of SSDs becomes a serious issue for the companies who plan to employ SSDs in their data center for obtaining the capacity and performance benefits. In this thesis, I propose a test framework for assessing the reliability of SSDs, especially focusing on how SSDs react to sudden power failures. The framework consists of four components; workload generator, power fault injector, log generator, and analyzer. The main feature of this framework is that it supports a self-contained data record format for reliability analysis. Specifically, by just investigating the format only without considering any other logs or situations, the framework can identify 6 errors, namely bit corruption, unserialization, flying write, shorn write, metadata corruption and dead device. I design and implement the framework on the Linux kernel and perform the reliability analysis test using 5 commercial SSDs made by two vendors. In addition, using ramdisk as an emulated SSD, I inject various faults and verify that the proposed framework can detect all injected faults. The framework supports diverse workload patterns including sequential, random and stride. Also, the framework supports multi-threaded workload generation to stress SSDs intensively. Finally, I devise a Flash emulator for analyzing the read and program interference at the cell level.

메모리를 고려한 NUMA 구조기반의 다중 처리기 스케줄러

강동우 단국대학교 대학원 2010 국내석사

컴퓨터 구조의 최근 경향 중 하나는 8개의 처리기를 사용하는 Intel사의 Xeon, 12개의 처리기를 사용하는 AMD사의 옵테론, 그리고 4개의 처리기를 사용하는 ARM사의 Coretex-A9와 같이 다수의 처리기를 사용하고 있다는 점이다. 또한 다중 처리기와 DRAM들간의 버스 경쟁상태를 줄이기 위하여 각 처리기들이 원격 메모리보다 더 빨리 지역 메모리에 접근 할 수 있는NUMA(Non-Uniform Memory Access) 구조의 메모리 구성을 사용한다. 이러한 컴퓨터 구조의 경향은 운영체제의 시스템에 대해서, 특히 처리기 스케줄링 정책에 대해 다시 생각하게끔 이끈다. 본 논문에서는 NUMA 구조로 메모리가 구성된 다중 처리기 구조에서 메모리 이용률을 고려한 처리기 스케줄러라고 불리는 새로운 처리기 스케줄러를 제안한다. 이 스케줄러는 다음과 같은 2가지 기술을 사용하여 구현되었다. 첫째, 각 메모리들의 이용률을 관찰하고 가장 적은 메모리 이용률을 갖게되는 처리기에 프로세스들을 할당한다. 둘째, 메모리 이용률을 고려한 처리기 할당의 전반적인 시간을 최소화하기 위하여 프로세스 형성 시간과 로드 밸런싱 시간이 아닌, 프로세스 로딩 시간에 처리기 할당 결정을 수행한다. 위와 같이 제안된 스케줄러는 리눅스 커널 2.6.32 상에서 수행된다. 이러한 리눅스 커널은 4개의 처리기를 가진 2개의 Intel Xeon, 32GB의 DDR3 DRAM과 1TB SAS 디스크 및 주변 장치들로 구성된 하드웨어 플랫폼을 기반으로 한다. 32GB DRAM은 2개의 메모리 단위로 나뉘어지는데, 이 2개의 메모리 단위에서 첫번째 프로세서는 지역 메모리로서 하나의 단위를 사용하고, 역으로 두번째 프로세서는 원격 메모리로서 다른 하나의 단위를 사용한다. 3가지의 벤치마크로 보여지는 실험 결과는 제안된 스케줄러가 기존의 리눅스 스케줄러와 비교했을때, 벤치마크의 수행시간을 줄일 수 있다는 것을 보여준다. One of the recent trends of computer architectures is applying multiple cores such as Intel’s Xeon with 8 cores, AMD Opteron with 12 cores, and ARM Coretex-A9 with 4 cores. Also, to reduce bus contention between multiple cores and DRAMs, these architectures adopt the NUMA (Non-Uniform Memory Access) memory organization, wherein each core can access local memory faster than remote memory. These trends of computer architectures lead to rethink the policies of operating systems, especially the CPU scheduling policies. In this paper, we propose a novel CPU scheduler, called memory-aware CPU scheduler, for the multicore architectures with the NUMA memory organization. It makes use of the following two techniques. First, it monitors the utilization of each memory and allocates processes to cores having the least memory utilization, which enables to distribute processes evenly among memories and to decrease the possibility of referencing remote memories. Second, it conducts a CPU allocation decision at the process loading time, not at the process creation time and at the load balancing time to minimize the overheads of memory-aware CPU allocations. The proposed scheduler has been implemented on Linux kernel version 2.6.32, based on the hardware platforms consisting of Intel Xeon 8 cores (2 processors), 32GB DDR3 DRAM, 1TB SAS Disk, and peripherals. The 32GB DRAM is divided into two memory units where the first processor uses one unit as local memory and the other as remote memory, and vice versa. Experimental results with three benchmarks have shown that the proposed scheduler can reduce the execution time.

오픈 하드웨어를 활용한 스마트폰 사용제한 시스템 개발

윤지수 단국대학교 대학원 2018 국내석사

스마트폰의 발달은 휴대전화의 범위를 넘어서 TV와 자동차까지 발전했다. 발전된 기기는 언제 어디서나 사용할 수 있게 되었고, 그로인해 운전 중 스마트폰 사용으로 인한 사고가 초창기 휴대전화였을 때에 비하면 매우 많이 늘어났다. 그 중에서도 컨테이너 같은 대형 화물 운전자들의 운전 중 스마트폰 사용은 심각한 위협으로 다가오고 있다. 현재 운전 중 항공기모드와 비슷한 자동차모드, 그것과 비슷한 핸즈프리 제품들은 많이 있다. 하지만 현재 화물 운송 시스템 상 상당부분을 스마트폰에 의지하기 때문에 스마트폰 사용을 아주 정지할 수는 없다. 이런 위험한 상황을 대형 화물 운전자들의 니즈와 안전운전을 할 수 있도록 하는 시스템을 개발하는 연구를 하게 되었다. 본 논문은 아두이노를 사용하여 스마트 알람 방석을 제작하고, 이클립스를 통해 스마트폰의 사용을 제한하는 사용제한 앱을 제작하여 운전 중 스마트폰을 사용할 수 없도록 구현하고 있다. 압력센서(FSR)을 이용해 스마트 알람 방석을 통해서 운전자가 운전 중인지 여부를 파악하였고, 사용제한 앱으로 운전 중 스마트폰 사용을 제한했지만 긴급한 상황에 대비해 사용제한 잠금 화면을 풀 수 있도록 구현하였다. 그리고 스마트폰의 긴급사용 내역을 문자 메시지로 받을 수 있어서 운전자 본인이 하는 행동이 어떤 행동을 했는지 인지 할 수 있도록 구현하였다. 또한 실제 운영되는 버스에 장착하여 실제 운전 중 스마트폰 사용 제한기법이 실행될 수 있다는 걸 연구하였다. 본 논문에서는 오픈 하드웨어를 활용한 스마트폰 사용제한 시스템을 구현하여 대형 화물 운전자가 운전 중 스마트폰의 사용을 제한하되, 긴급 상황에서는 사용가능하지만 그 운전 중 사용하고 있다는 사실을 계속 인지시켜서 보다 안전한 운전 습관을 구축할 수 있도록 하는데 목적이 있다.

CUPID: SSD의 성능 향상을 위한 연관 갱신 데이터 배치 정책

최길모 단국대학교 대학원 2015 국내석사

SSD는 용량을 확장시키기 위하여 여러 개의 낸드칩(NAND chip)을 멀티-채널(multi-channel) 멀티-웨이(multi-way)로 구성시키는 구조를 채택하고 있다. 또한 쓰기 버퍼(write buffer)와 멀티-채널 멀티-웨이를 이용하여 여러 개의 칩에 병렬적으로 요청을 수행할 수 있는 인터리빙(interleaving) 기법을 통해 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나 인터리빙 기법을 사용하게 되면 공간적 지역성(spatial locality) 또는 시간적 지역성(temporal locality)을 가지는 데이터들이 여러 칩에 분산 저장된다. 지역성을 가지는 데이터들은 서로 연관되어 있을 가능성이 높기 때문에 이후에 업데이트될 시 함께 업데이트될 가능성이 높고 그러한 데이터들이 여러 칩에 흩어져 있게 되면 결국 유효하지 않은 페이지들이 SSD 내부에 퍼져 있게 만든다. 만약 SSD에서 새로운 공간을 확보하기 위해 가비지 콜렉션(garbage collection)을 수행할 때 앞서 말한 것처럼 유효하지 않은 페이지들이 흩어져 있으면 부가적인 페이지 복사와 블록 삭제가 더욱 많아져 상당히 큰 가비지 콜렉션 오버헤드(overhead)가 발생하고 이러한 가비지 콜렉션 오버헤드는 SSD의 전체 성능에 큰 영향을 미친다. 위와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 데이터 할당 정책인 CUPID(Correlated Update Informed Data) 데이터 할당 정책을 제시한다. CUPID는 함께 갱신될 가능성이 높은 데이터들의 집합으로 정의된다. 쓰기 버퍼 내에서 CUPID를 탐색하고 탐색된 CUPID를 NAND의 같은 블록에 함께 저장시킴으로서 지역성을 유지시켜 가비지 콜렉션 오버헤드를 줄일 수 있다. 또한 여러 개의 CUPID들을 동시에 처리함으로서 SSD 내에서 병렬처리를 통한 장점도 가질 수 있다. 본 논문에서는 CPUID 데이터 할당 정책의 효과를 입증하기 위해 논문에서는 두 가지 실험을 진행하였다. 첫 번째는 잘 알려진 워크로드(workload)에서 CUPID가 얼마나 발견되는지와 CUPID를 이루는 데이터의 크기에 따라 발견되는 정도를 실험을 통하여 확인하였다. 두 번째는 실제 SSD 개발보드인 Cosmos OpneSSD에서 CUPID 데이터 할당 정책과 기존의 페이지 레벨 맵핑 정책의 가비지 콜렉션 오버헤드를 비교하였다. 실험 결과 CUPID 데이터 할당 정책이 가비지 콜렉션 오버헤드를 상당히 줄이고 있다는 것을 확인하였다. 또한 CUPID의 크기에 따라 가비지 콜렉션 오버헤드가 달라지는 것을 확인하였다.

차세대 SSD 특성 분석 : 성능 및 고립 관점

김태형 단국대학교 대학원 2021 국내석사

4차 산업혁명, 언택드 등으로 인해 데이터 사용량이 급속히 증가하고 있으 며, 플래시 스토리지에 대한 수요가 커지고 있다. 이에 빅데이터 처리를 위 한 비용을 줄이고 성능 개선을 위해서 차세대 SSD에 관한 연구가 진행 중이 다. SSD (Solid State Drive)는 덮어쓰기 문제, 소거 회수의 한계 등 다양한 제약 조건이 존재한다. 이러한 문제를 처리하기 위해 FTL (Flash Translation Layer)은 Mapping, Garbage collection, Wear-leveling 등 다양한 기술을 활 용하고 있으나, 사용자가 직접 채널에 접근할 수 없게 함으로써 내부의 병렬 성을 충분히 활용하지 못하게 하는 단점이 있다. 또한, 소프트웨어의 중복 기능으로 인한 쓰기 중폭 및 간섭 발생으로 인해 불필요한 관리 오버헤드와 리소스 사용량이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 차세대 SSD들이 연구되고 있다. 대표 적으로 OCSSD (Open Channel SSD), ZNS SSD (Zoned NameSpace SSD), KVSSD (KEy-Value SSD), Optane SSD 등이 있다. 그 중 ZNS SSD는 기존 FTL 기능을 호스트 레벨로 통합하여 SW의 중복성을 줄이고, 호스트에서 플 래시 메모리를 직접 조작 할 수 있도록 SSD 내부 구조를 오픈한다. 그리고 주소공간을 존으로 구분하여 각 존의 관리를 호스트에서 이루어질 수 있게 한다. 이럴 경우, Zone간에 고립을 통한 예측성이 향상되고, 워크로드를 구 분하여 WAF (Write Amplification Factor)감소하며, SSD의 자원을 감소시킬 수 있다. - ii - 본 연구에서는 이러한 ZNS SSD를 1) 기존 SSD와 비교해 성능은 어떠한 가? 2) 고립 장점을 얻으려면 SSD 내부를 어떻게 구성해야 하는가? 3) ZNS SSD를 위한 SW는 어떤 것을 고려해서 개발되어야 하는가? 라는 측면에서 분석하였다. 분석 결과 Zone과 채널 간 매핑방식이 1-to-all, 1-to-N, 1-to-1 으로 구성되었음을 확인할 수 있었다. 1-to-N의 경우 성능 격리의 어려움은 있으나, 병렬처리를 향상할 수 있었으며, 1-to-1의 경우 예측 가능한 성능을 보장하지만 Zone에 대한 병렬처리의 어려움이 발생하였다. 결국 하드웨어 수준에서는 1-to-1 구조를 보장하고 소프트웨어 수준에서 다중 존 기반 병렬 접근을 활용하면, 고립의 장점과 성능의 이득을 동시에 획득할 수 있음을 확 인하였다

상용 임베디드 시스템을 위한 CPU와 OS 요구사항 분석 : WINCE와 OSS 개발자 설문조사 기반

전성희 단국대학교 2008 국내석사

일반적인 Embedded CPU에 대한 정보는 CPU 제조업체에서 제공 되는 하드웨어 SPEC 등 일반적인 정보가 전부이고, 개발 목적에 맞는 정보가 부족하여 CPU 선정시 많은 어려움과 시행 착오를 겪는다. 또한 일부 CPU 제조업체들은 한국시장을 Testbed 정도로만 여기고, 글로벌시장 에서 한국시장을 아주 미미한 수준으로 인식하여 본사 차원의 기술지원은 물론 한국시장에서 제공되는 Feedback도 개발리소스 부족이라는 이유로 제외되고 있는 실정이다. 따라서, CPU 제조업체에서 제공되는 일반적인 정보가 아닌 Embedded 개발자들의 설문조사를 통해서 Embedded 장치 개발을 위해 필요한 CPU 와 OS에 대한 개발자들의 정보를 취합했으며 결과를 요약해서 살펴보면 다음과 같다. 첫째, Embedded 장치에 적용된 CPU 현황을 분석하면 WinCE 경우 국산 CPU 사용 비중이 높은 이유는 가격요인과 기술지원의 용이 때문이다. 무엇보다도 국내시장 변화에 빠른 대응을 한다는 것이 가장 큰 이유이다. 하지만 OSS 개발자중 국산 CPU 사용 비중이 적은 이유는 산업용기기 등을 주로 개발하고 있으며 멀티미디어가 필요 없는 제품 종류가 많기 때문이다. 국산 CPU는 멀티미디어가 강조된 IT SOC 기반이 대부분이다. 둘째, Embedded 장치에 적용된 제품별 현황을 분석하면 WinCE 경우 멀티미디어가 강조된 제품이라는 점이다. 제품 종류는 차량용 네비게이션, PMP, DMB, 디지털액자 등이 있다. 하지만 OSS는 주로 산업용기기 같은 RTOS 개념이 더 강조된 제품 종류에 많이 사용하고 있다. 셋째, Embedded 장치에 적용된 OS 현황을 분석하면 설문조사 결과 양산 경험과 현재 진행중인 프로젝트 경험을 분석해 보면 가장 큰 차이점은 제품 종류에 따른 WinCE와 OSS 사용처가 다르다는 점이다. 멀티미디어와 산업용기기 등과 같이 용도별 사용되는 부분이 다르기 때문이다. 따라서 CPU 선정 후 Embedded OS 선정을 신중하게 해야 한다. 넷째, Embedded 장치에 적용된 양산 제품에 사용된 CPU 종류 및 현재 개발 진행중인 CPU 종류를 제조업체별 기준보다 좀더 구체적으로 CPU 종류에 따른 선정이유를 분석한 결과 설문 내용은 크게 “가격, 성능, 기술지원” 등으로 나왔으며, 3가지를 기준으로 가장 많은 응답이 나온 CPU를 기준으로 조사 되었다. In light of the fact that, given lack of information truly available for the developmental objectives, the embedded-CPU related information is as a whole restricted to such generalized information as hardware specifications provided by CPU manufacturers, there emerges many difficulties in correctly selecting CPUs. What is worse, some of globalized CPU providers are inclined to lay less emphasis on Korean market merely as a test bed, giving rise to little awareness by the headquarters even neglecting justifiable feedback from the Korean market with a plausible reason of insufficient developmental resources. In this regard, this study aims at providing analytical information not relying on generalized information gainable from CPU manufacturers, but using methodology by surveying embedded-CPU developers themselves in search for information on CPU and OS needed for development of embedded devices. The results are as follows; First, in case of WinCE, the reasons of home-made CPUs putting into use more popularly are proven due to their cheap prices and good accessibility affordable for technological support according to analysis of the present CPU usage applicable to embedded equipments. In particular, there affords to be quicker adaptability compatibly subject to the domestic market change. In case of OSS developers, however, using less quantity of home-made CPUs, they mainly focus on development of industrial equipments in no need of multimedia in most cases. Most of local CPUs are based on IT SOC having distinct characteristics as multimedia. Second, when evaluating by each product the embedded equipments such as navigation, PMP, DMB, digital frame, etc., WinCE is used in emphasizing functionality as multimedia, while OSS is applicable to products requiring for features of RTOS as shown in industrial equipments. Third, when in evaluating the applications of OS to embedded devices, outstanding difference was found in usage between WinCE and OSS by the type of product by analyzing the survey viewed from the recent production experiences and ongoing project experiences. This is because the applications differ from each other as in multimedia and industrial equipments, etc., which means special care must be paid in selecting embedded OS after determining CPU. Fourth, the study, more specifically and in detail, analyzed the reasons of adoption by each type of CPU, rather than the maker brand of CPU, largely categorizing into two; mass-produced CPU applied in embedded equipments and CPU now under development. Furthermore, the questionnaire was focused on three factors of "price, functions and technological support," among which the most popular factor in surveying was reflected in evaluating CPUs.

가상화 환경에서 IO 특징 분석을 위한 통합 도구

김세욱 단국대학교 대학원 2012 국내석사

가상화 환경은 다양한 서비스를 위해서 이기종의 운영체제로 구성된다. CPU, Memory, 그리고 Disk 장치 등의 하드웨어 자원을 효율적으로 제공하기 위해서 논리적인 표현으로만 접근하도록 함으로써 전체적인 워크로드의 안정성을 보장받을 수 있도록 한다. 하지만 가상화 시스템의 내부 동작들은 전통적인 시스템의 내부 동작들과 크게 다르다. 이로 인해서 성능 저하가 발생하고 각종 서비스에 대한 공평한 수행이 이루어지지 못한다. 최근 가상화 기술의 발전으로 CPU와 Memory등의 자원 접근에 대한 성능은 향상되었으나 여전히 Disk I/O에 대한 성능이나 공평성의 저하는 가상화 시스템의 전체적인 성능에 악영향을 미친다. 본 논문에서는 Xen기반의 가상화 시스템에서 Disk I/O의 내부 동작을 추적하고 분석하기 위한 XBlktrace라는 새로운 통합 도구를 제작한다. XBlktrace는 Xen I/O Trace, Xen I/O Monitoring, Xen I/O Analyzer, Graph Viewer라는 4개의 컴포넌트로 구성된다. Xen I/O Trace는 각각의 게스트 운영체제(Domain U)의 I/O 요청들을 추적하고 I/O가 수행된 정보를 수집한다. Xen I/O Monitoring은 I/O를 분석하기 위한 정보들을 선택하고 분석된 결과를 실시간으로 출력한다. Xen I/O Analyzer는 각 게스트 운영체제마다 queuing과 dispatching되는 수많은 I/O 요청들을 분석하고 시간과 순서에 따르는 정보를 분석하며, 각 CPU마다 수행된 I/O 누적량을 분석한다. 마지막으로, Graph Viewer는 분석된 결과를 이용해서 다양한 형태의 그래프로 출력한다. 우리는 AMD Phenom II 쿼드코어 프로세서와 8GB 물리 메모리로 구성된 하드웨어 플랫폼에서 Xen 4.1.2-pre과 Linux Kernel 2.6.32.40을 이용하여 통합 도구를 제작하였다. 이 통합 도구는 반가상화(Para-Virtualization) 뿐만 아니라 전가상화(Full-Virtualization)의 I/O도 분석할 수 있도록 하였다. 실험 결과, 새로운 통합도구가 실시간으로 I/O 정보를 수집할 수 있고 가상화 시스템의 내부적인 I/O 동작들을 분석하기 위한 충분한 정보를 제공하는 것을 볼 수 있었다. 또한 우리는 CPU들의 할당이 공평하지 못하기 때문에 게스트 운영체제들 간의 I/O수행이 공평하지 못하는 것을 관찰할 수 있었다. Virtualization Environments for a variety of services consist of heterogeneous operating systems. It ensures the stability of the overall workload by allowing only logical approach of hardware resource such as CPU, Memory, and Disk device for efficiency. However, the internal behaviors of the virtualized system are quite different from those of the conventional non-virtualized system. So, it caused performance degradation or unfair services. In recent years, advances in virtualization technology, it improves performance of access to resources such as CPU and Memory, but still the overall performance of the virtualized system is not good because of Disk I/O performance degradation or unfair working. In this paper, we implement a novel integrated tool, called as XBlktrace, for tracking and analyzing internal mechanisms and policies of disk I/Os in the Xen-based virtualized system. It consists of four components: Xen I/O Trace, Xen I/O Monitoring, Xen I/O Analyzer and Graph viewer. Xen I/O Trace tracks the I/O requests of each Xen guest domain(a.k.a Domain U) and gathers I/O processing data. From the gathered data, the Xen I/O Monitoring selects data for analyzing I/O requests and displays result of analysis in real time. The Xen I/O Analyzer analyzes the number of queuing and dispatching I/O requests per each domain, their sequences and timing, and cumulative I/Os per each CPU. Finally, the Graph viewer displays a various types of graphs using results of analysis. We have implemented the tool using Xen 4.1.2-pre as a hypervisor and Linux kernel 2.6.32.40 as a guest operating system, on the hardware platform consisting of AMD Phenom II quad-core processor and 8GB physical memory. Our tool is supported both para-virtualization and full-virtualization analysis. Experimental results have shown that the tool can gather I/O data in real time and provide appropriate information for examining the internal I/O behaviors of the virtualized system. We also have observed that there exists I/O unfairness among domains mainly due to the unequal allocation of CPUs.