[논문]플래시메모리 저장장치를 위한 데이터베이스 기술

이상원

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문제 정의

본 논문에서는 데이터베이스 기술 분야를 중심으로 최근에 개발된 플래시메모리 저장장치 기반의 최적화 기술들을 소개하고, 또한 향후 이 분야의 발전 방향에 대해 간단히 논의한다. 우선 Ⅱ장에서는 데이터베이스 기술에 영향을 미칠 수 있는 플래시메모리 저장장치의 주요한 특성을 하드디스크와 비교해서 논의하고, Ⅲ장에서는 Ⅱ장에서 설명한 주요한 특성을 활용하는 측면에서 본 저자를 포함한 연구진이이 최근 연구 결과의 주요 아이디어를 설명하고, 마지막으로 Ⅳ장에서 이 분야의 향후 연구 방향에 대해 간단히 언급한다.
본 장에서는 Ⅱ장에서 설명한 플래시메모리 저장장치의 주요 특성을 활용해서 데이터베이스 성능을 향상시키는 최근 연구결과들을 간단히 소개한다. 지면 제약 등의 이유로 주로 본 저자가 수행한 최근의 연구 결과 중심으로 기술하는 점에 대한 이해를 구한다.
이상에서 플래시메모리 저장장치의 여러 가지 특성을 활용해서 데이터베이스 시스템 성능을 획기적으로 향상시키는 최근의 기술들을 소개하고, 향후 유망한 연구 방향에 대해 개략적으로 제시하였다..

제안 방법

본 장에서는 플래시메모리의 일반적인 특성들과 데이터베이스의 새로운 기술개발을 위한 연구기회에 대해 간단히 설명한다. 본 장에서 설명하는 플래시메모리 저장장치의 일반적인 특성은, eMMC나 PC향, 데이터 센터향, 그리고 엔터프라이즈향 SSD 등 각 제품별로 세부적인 사항들은 다를 수 있으나, 하드디스크에 비해 일반적인 기준으로 차이점을 중심으로 제시하였다. <표 1>은 본 논문에서 소개할 데이터베이스 기술들에 영향을 미치는 플래시메모리 저장장치 특성들을 하드디스크와 간단히 비교하고, 이 특성을 활용한 최근 기술들과 그 참고문헌을 제시하고 있다.
특정 트랜잭션에서 X-FTL 기반으로 N개의 페이지의 쓰기 연산의 원자성 보장을 위해, 우선 BeginTx 명령을 이용해서 새로운 트랜잭션의 시작을 알리고, 그 이후 해당 트랜잭션에서 새로운 페이지를 쓸 때 트랜잭션의 ID, 즉 tid를 인자로 저장장치에 알려주고, 트랜잭션을 종료할 때 Commit(Tid)를 수행하면 Tid에 의해 쓰여진 모든 페이지들의 LBA가 해당 페이지의 새로운 PBA로 매핑을 한꺼번에 바꾸어 줌으로써 모든 페이지를 성공적으로 저장장치에 쓸 수 있게 된다. Commit 성공 이전에 임의의 시점에 발생하는 system crash나 rollback시에는 새로운 페이지 카피본은 무시하고, 이전의 카피에 대한 매핑을 유지함으로써 nothing의 상태로 쉽게 되돌릴 수 있다.
<표 3>은 fsync가 하드디스크와 플래시메모리 저장장치의 쓰기 IOPS에 미치는 영향을 평가하기 위해 fio IO 성능평가 도구를 이용해서 실험한 결과를 보여 주고 있다. 단일 쓰레드에서 쓰기 연산 회수별 fsync 주기를 조절하면서, 4KB 페이지의 IOPS 값을 측정하였다.

이론/모형

이러한 특성은 기존 SQLite처럼 저장장치에 중복적인 쓰기를 하지 않고서도, 하나 또는 복수개의 페이지들의 쓰기 원자성을 보장할 수 있는 기회를 제공한다. 이러한 기회 요인을 활용하기 위해 제안된 기법이 X-FTL^[1] (Transactional FTL)이다. X-FTL을 지원하는 저장장치에서는 BeginTx, Write(Pi, Tid), Read (Pi, Tid), Commit(Tid) / Rollback(Tid)의 트랜잭션 개념을 갖는 새로운 인터페이스를 제공한다.

성능/효과

이러한 쓰기 처리양의 효율성과 SSD 캐시 적중률의 trade-off를 고려할 경우, 데이터베이스의 대표적인 워크로드인 TPC-C의 경우, 캐시 적중률을 조금 손해보더라도 임의쓰기 대신 순차쓰기 방식으로 SSD 캐시를 관리하는 FaCE 방식이 기존 방식에 비해 최대 3배 이상의 성능 향상을 보였다.
이러한 배경에서 만들어진 플래시메모리 SSD가 DuraSSD^[4]이다. 이를 통해 실제 다양한 데이터베이스 벤치마크를 상용 DBMS, 오픈소스 DBMS, 그리고 NoSQL 시스템을 수행했을 때, 일반 SSD에 비해 10배 이상의 성능 향상을 얻을 수 있음을 확인하였다.

후속연구

앞 장에서 비록 제한적이기는 하지만, 플래시메모리 저장장치의 서로 다른 여러 가지 특성들을 활용한 새로운 데이터베이스 기술들을 적용함으로써 다양한 데이터 베이스 응용에서 성능을 획기적으로 향상할 수 있는 기회가 많음을 살펴보았다. 이러한 플래시메모리 저장장치 기반의 데이터베이스 기술 개발은 여전히 태동단계였고, 개발된 기술들을 모태로 향후에 모바일 및 엔터프라이즈향 오픈소스, 상용 데이터베이스에 적용하는 과정, 데이터베이스 분야를 위한 플래시메모리 저장장치 기술 분야 등 본격적인 연구가 시작될 것으로 예상된다. 본 저자 입장에서 예상되는 몇 가지 연구 방향은 다음과 같다.
우선, 산업체에서 지능형 SSD (Smart SSD) 기술 개발에 대한 관심이 많은 관계로, 저장 장치가 단순한 읽기, 쓰기 인터페이스만을 지원하는 블록디바이스를 넘어서 데이터베이스를 포함한 호스트 소프트웨어에서 필요하고 중요한, 그리고 플래시메모리 저장장치 콘트롤러의 리소스를 이용해서 효율적으로 지원 가능한 기능들을 잘 정의해서 새로운 인터페이스 형태로 지원하는 흐름이 있을 것이다. 앞서 소개한 X-FTL과 유사한 형태의 상대적으로 단순한 새로운 인터페이스 추가부터 데이터베이스의 질의 처리 기능을 플래시메모리 저장장치에서 지원하는 방안^[6]까지 넓은 스펙트럼의 시도가 가능하리라 예상한다. 특히, 멀티코어 및 대용량의 DRAM 캐시를 갖춘 플래시메모리 SSD의 경우 점점 더 많은 기능을 호스트로부터 저장장치로 내리는 방식 (off-loading)을 가능케 할 것이다.
또한, NVMe (Non-Volatile-Memory Express) 와 같은 새로운 저장장치 인터페이스 출현으로 인해 많은 연구의 기회가 존재할 것이다. NVMe는 인텔을 중심으로 플래시메모리를 포함한 비휘발성 메모리 기반 저장장치를 위한 차세대 저장장치 인터페이스로, 현재 삼성전자에서 이를 지원하는 최초의 제품이 시장에 출시되기 시작하고 있다.
또한, 현재 많은 반도체 회사들이 투자하고 있는 플래시메모리 이외의 비휘발성 메모리 기술들의 활용 방안과 그 기술의 현실성에 관한 검증이 필요하다. 비록 플래시메모리가 하드디스크에 비해 성능 관점에서 현격하게 빠르나, CPU와 DRAM에 비해서는 여전히 느린 것도 사실이다.
특히, 플래시메모리 저장장치에 저장된 데이터를 사용하는 주된 소프트웨어는 데이터베이스이고, 이 데이터베이스의 데이터 접근 패턴이나 필요로 하는 기능, 요구되는 시맨틱을 고려하면, 운영체제나 파일시스템 계층보다 훨씬 더 많은 연구 기회가 있다. 따라서 데이터 베이스 엔진 계층에 대한 이해를 바탕으로, 운영체제, 파일 시스템, 커널, 디바이스 드라이버는 말할 것도 없이, 플래시메모리 저장장치 내부 아키텍처, 펌웨어 로직, 저장장치 인터페이스 설계까지를 수직적으로 재고찰하는 연구가 필요하다.

핵심어

질문

논문에서 추출한 답변

플래시메모리에서 사용하는 쓰기 방식은 무엇인가?

우선, 플래시메모리 저장장치 내부에서 택하고 있는 쓰기 방식이다. 플래시메모리 칩은 덮어쓰기를 허용하기 않기 때문에, FTL(Flash Translation Layer)라는 소프트웨어 모듈에서는 특정 논리적 데이터페이지 P (예를 들어, 논리 주소 LBA1) 에 대한 쓰기 요청이 올 경우, 플래시메모리 원본 페이지(예를 들어, 물리주소 PBA1)를 덮어쓰지 않고, 새로운 위치 (예를 들어, 물리주소 PBA2)에 쓰는 Copy-on-Write (CoW) 방식이 보편화되어 있다. 반면, 하드디스크는 데이터에 대한 덮어쓰기를 허용한다.

플래시메모리에 하드디스크의 특성을 가정하고 개발된 전통적인 데이터베이스 기술을 사용할 때 문제점은?

) 하드디스크의 특성을 가정하고 개발되었다. 따라서 이러한 전통적인 데이터관리 소프트웨어를 플래시메모리 저장장치 위에서 동작시킬 때 최적의 성능을 얻어내지 못할 수 있다.

all-flash 패러다임에 따라 플래시메모리 저장장치를 염두에 두고 개발된 저장장치는?

한편, 빅 데이터 시대에 플래시메모리에 저장되는 데이터는 대부분 전통적인 데이터베이스 기술인 관계형 DBMS (예: Oracle, MySQL 등) 또는 그 변형인 NoSQL용 Key-Value 저장장치 (예: 카산드라, 몽고DB, Couchbase, Facebook 등)에 의해 유지 관리된다. 그런데, 이들 데이터베이스 관리 소프트웨어와 운영체제, 파일시스템에서 채택하는 많은 내부 기술들은 (단, 최근의 all-flash 패러다임에 따라 플래시메모리 저장장치를 염두에 두고 개발된 페이스북 RocksDB, Aerospike 등의 Key-Value 저장장치는 논외로 한다.) 하드디스크의 특성을 가정하고 개발되었다.

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