Analysis of Android IO Trace

Abstract

스마트폰의 다양한 어플리케이션들이 출시 됨에 따라 스마트폰의 용도가 다양해 짐에 따라 스마트폰의 성능은 스마트폰을 선택하는데 중요한 척도가 되었다. 스마트폰의 여러가지 구성 요소중 입출력 스택을 정확하게 최적화하기 위해서는 사용자의 실제 사용을 기반으로 하는 연구가 필요하다. 우리는 Tuan의 연구를 확장하여 더많은 디바이스와 유저들의 트랜잭션 패턴을 분석하였다. 우리는 Androtrace을 사용하여 2015년8월부터 2017년 04월까지 9명의 IO Trace를 수집하였다. 그리고 SQLite의 대표적인 저널모드인 PERSIST Mode와 WAL Mode의 특징을 정리하고, 이를 기반으로 하여 Transaction을 분석하는 방법을 제안하였다.

우리는 수집된 9명의 로그를 분석한 결과, 안드로이드 기기에서 System을 관리하는데 전체 트랜잭션의 48\%가 발생한다는 사실을 발견했다. 이러한 시스템 db중에서 안드로이드의 보안 모듈인 SafetyNet에서 사용되는 db인 snet_files_info.db에서 전체 트랜잭션의 38%이 발생하여 구글이 디바이스의 보안을 유지하기위해, 기기를 보안 상태를 모니터링하는데 상당한 트래픽을 발생시킨다는 사실을 관찰였다. 다른 top5 db인 Health Tracking App과 KakaoTalk 메신저 앱은 9\%와 5\%에 불가하여 안드로이드의 SQLite입출력이 시스템쪽으로 과도하게 편향되어 발생하고 있음을 밝혀냈다.