Write Amplification Factor 감소를 위한 RFM 기반 핫/콜드 데이터 분류 기법

Abstract

본 논문은 NAND 플래시 메모리(NAND Flash Memory) 기반 저장장치의 Write Amplification Factor (WAF) 감소를 위한 핫/콜드 데이터 분류 기법에 관한 연구이다. 자주 갱신되는 데이터와 오랜 시간 동안 갱신되지 않는 데이터의 물리적 공간 점유 시간 차이로 인한 Write Amplification Factor(WAF) 증가를 줄이기 위해 최근 멀티 스트림 분류 기법이 제시 되었다. Autostream은 호스트의 블록 계층에서 recency와 frequency를 고려해 멀티 스트림 분류를 수행하며 multi-streamed SSD의 단점을 보완했다. 하지만 Autostream은 기존의 분류 기법과 같게 스트림을 나누는 기준에 대해 임계 값이 존재한다. 이것은 워크로드 마다 다른 접근 빈도를 가지는 것을 반영하기에 어려우며, 서버, 클라우드 컴퓨팅처럼 multi-tenant 환경에서 발생한 I/O 요청에 대해 효과적으로 스트림을 분류하기 어렵다. 또한, 청크 단위로 스트림 분류가 수행되었지만 청크의 특징을 파악하지 않은 채 기존의 논리 주소 단위로 데이터를 분류한 것과 같게 접근 빈도를 기준으로 스트림을 분류한다. 본 논문은 NAND 플래시 기반 저장장치의 새로운 핫/콜드 데이터 분류 기법인 RFM 기반 핫/콜드 데이터 분류 기법을 제안한다. RFM 기반 핫/콜드 데이터 분류 기법은 기존의 분류 기법들이 recency와 frequency만을 고려해 데이터의 갱신 주기를 분류했던 것과 달리 I/O 요청의 크기를 같이 고려해 데이터의 갱신 주기를 판별한다. 본 논문의 검증은 트레이스 기반 시뮬레이터(trace-driven simulator)를 통해 수행되었다. 실험 결과 제안된 기법은 최대 20.93%의 WAF 감소와 가비지 컬렉션 동작 시 유효 페이지 복사 횟수를 최대 80.15% 감소시켰다.