ICT 분야의 메가 트렌드는 IoT, Bigdata, 그리고 Cloud Computing 으로 집약된다. 이러한 메가 트렌드들은 독립적으로 운영되지 않으며, 이를 지원하기 위한 백그라운드에는 대용량 컴퓨팅 기술이 필요하듯 대용량 스토리지 기술이 필수적이다. 오픈소스Ceph 기반의 대용량 스토리지의 성능 평가를 위하여 교육망인 KOREN 네트워크를 이용한 국내 및 해외 사이트와의 Abyss Storage의 실증 테스트를 수행한다. 또한, 스토리지 자체의 성능 평가를 위하여 스토리지 매체와 네트워크 본딩의 성능 테스트를 수행한다. 스토리지 매체별로 실질적인 속도 차이는 크지만 수행된 스토리지 매체 테스트에서는 크게 성능 차이를 보이지 않았다. 이를 해결하기 위한 방안으로 네트워크 가속화를 통한 성능 향상을 얻을 수 있었다. 또한 KOREN 망을 이용한 국내 및 해외 사이트를 연결하여 Abyss Storage의 내부 및 외부 네트워크의 실질적인 성능 테스트를 수행하였다.
ICT 분야의 메가 트렌드는 IoT, Bigdata, 그리고 Cloud Computing 으로 집약된다. 이러한 메가 트렌드들은 독립적으로 운영되지 않으며, 이를 지원하기 위한 백그라운드에는 대용량 컴퓨팅 기술이 필요하듯 대용량 스토리지 기술이 필수적이다. 오픈소스 Ceph 기반의 대용량 스토리지의 성능 평가를 위하여 교육망인 KOREN 네트워크를 이용한 국내 및 해외 사이트와의 Abyss Storage의 실증 테스트를 수행한다. 또한, 스토리지 자체의 성능 평가를 위하여 스토리지 매체와 네트워크 본딩의 성능 테스트를 수행한다. 스토리지 매체별로 실질적인 속도 차이는 크지만 수행된 스토리지 매체 테스트에서는 크게 성능 차이를 보이지 않았다. 이를 해결하기 위한 방안으로 네트워크 가속화를 통한 성능 향상을 얻을 수 있었다. 또한 KOREN 망을 이용한 국내 및 해외 사이트를 연결하여 Abyss Storage의 내부 및 외부 네트워크의 실질적인 성능 테스트를 수행하였다.
The trends in ICT are concentrated in IoT, Bigdata, and Cloud Computing. These mega-trends do not operate independently, and mass storage technology is essential as large computing technology is needed in the background to support them. In order to evaluate the performance of high-capacity storage b...
The trends in ICT are concentrated in IoT, Bigdata, and Cloud Computing. These mega-trends do not operate independently, and mass storage technology is essential as large computing technology is needed in the background to support them. In order to evaluate the performance of high-capacity storage based on open source Ceph, we carry out the demonstration test of Abyss Storage with domestic and overseas sites using educational network KOREN. In addition, storage media and network bonding are tested to evaluate the performance of the storage itself. Although there is a substantial difference in aspect of the physical speed among storage medias, there is no significant performance difference in the storage media test performed. As a solution to this problem, we could get performance improvement through network acceleration. In addition, we conducted actual performance test of Abyss Storage internal and external network by connecting domestic and overseas sites using KOREN network.
The trends in ICT are concentrated in IoT, Bigdata, and Cloud Computing. These mega-trends do not operate independently, and mass storage technology is essential as large computing technology is needed in the background to support them. In order to evaluate the performance of high-capacity storage based on open source Ceph, we carry out the demonstration test of Abyss Storage with domestic and overseas sites using educational network KOREN. In addition, storage media and network bonding are tested to evaluate the performance of the storage itself. Although there is a substantial difference in aspect of the physical speed among storage medias, there is no significant performance difference in the storage media test performed. As a solution to this problem, we could get performance improvement through network acceleration. In addition, we conducted actual performance test of Abyss Storage internal and external network by connecting domestic and overseas sites using KOREN network.
그렇기에 우리는 데이터 신뢰성 및 성능에 영향을 주지 않는 Multi-Exabyte 레벨의 확장성 있는 스토리지 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 오픈소스 Ceph 기반의 대용량 스토리지의 성능향상을 위해 디스크 매체별로 성능 테스트와 네트워크 본딩, 그리고 KOREN 네트워크를 이용한 국내외의 네트워크 트래픽 테스트를 수행하였다.
제안 방법
Abyss Storage의 네트워크 가속화를 위해서 다음의 [그림 11]과 같이 내부 네트워크를 이중으로 구성하기 위하여 1 GB의 Switch 2개를 VLAN으로 연결한 뒤 각각 스위치 1에서는 서버의 네트워크 카드1, 스위치 2에서는 서버의 네트워크 카드에 연결하였다. 서버에서는 네트워크 카드를 하나로 묶어주는 Bonding을 사용하여 하나의 네트워크처럼 설정하였다.
Abyss Storage의 성능 향상을 위하여 스토리지의 디스크 매체별 성능 테스트와 스토리지의 내부 네트워크의 가속화를 위한 본딩, 그리고 KOREN 네트워크를 이용한 국내외 네트워크 트래픽 테스트를 수행하였다.
대상 데이터
Ceph RADOS bench 테스트를 위한 대용량 Abyss Storage의 서버의 디스크 매체의 타입은 HDD, SSHD(Solid State Hybrid Drive), SSD의 3가지이며 사양은 [표 2]와 같이 정리하였다.
데이터처리
Abyss Storage의 디스크 매체들(HHD, SSHD, SSD)을 RADOS Bench SW를 이용하여 10초 동안 쓰기와 읽기(연속, 무작위)를 10번을 수행하여 평균 IOPS(Input/output Operations Per Second)를 기록하였으며, [그림 10]과 같은 성능을 보였다[6].
네트워크 가속화 테스트를 위하여 각각 10초 동안 쓰기, 읽기(Seq), 읽기(Rand) 테스트를 10번 수행하였으며 평균 IOPS의 값을 비교하였으며, 비교 결과는 다음의 [그림 12], [그림 13], 그리고 [그림 14]에 나타냈다. 기존 시스템과 네트워크 가속화를 위한 본딩된 시스템의 테스트 결과가 2 배까지는 아니지만 최소 150%이상 큰 폭으로 향상된 것을 확인할 수 있었다.
성능/효과
성능 향상을 위한 세부적인 테스트로는 스토리지의 디스크 매체별 Read와 Write 성능 테스트, 네트워크 본딩에 의한 테스트, 그리고 국내외 사이트들 간의 네트워크 트래픽 테스트를 진행하였다. 디스크 매체에 따른 IOPS의 차이는 매우 미미했으며, 그 이유는 바로 네트워크 속도가 기가비트(1G)였기 때문이었다. 본질적으로 디스크 SSD와 HDD의 성능 차이는 매우 크다.
그러나 위와 같은 결과가 나온 이유는 네트워크 속도가 SSD의 성능을 끌어내지 못했기 때문이며, 향후에 10G 네트워크 환경에서 추가적인 테스트 및 Software-Defined RAID[8, 9, 10] 기술을 적용할 계획이다. 또한 네트워크 가속화를 위한 네트워크 본딩에 의한 실제적인 성능 향상을 확인하였으며, 국내외 사이트 간의 원활한 네트워크 테스트를 진행하였다.
후속연구
본질적으로 디스크 SSD와 HDD의 성능 차이는 매우 크다. 그러나 위와 같은 결과가 나온 이유는 네트워크 속도가 SSD의 성능을 끌어내지 못했기 때문이며, 향후에 10G 네트워크 환경에서 추가적인 테스트 및 Software-Defined RAID[8, 9, 10] 기술을 적용할 계획이다. 또한 네트워크 가속화를 위한 네트워크 본딩에 의한 실제적인 성능 향상을 확인하였으며, 국내외 사이트 간의 원활한 네트워크 테스트를 진행하였다.
본질적으로 디스크 SSD와 HDD의 성능 차이는 매우 크다. 그러나 위와 같은 결과가 나온 이유는 네트워크 속도가 SSD의 성능을 끌어내지 못했기 때문이며, 향후에 추가적으로 광 랜을 이용한 디스크 매체 및 네트워크 성능 테스트를 수행할 계획이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
IoT, Bigdata, Cloud Computing으로 집약되는 ICT 분야의 메가 트렌드의 특징과 이를 위해 필요한 기술은 무엇인가?
ICT 분야의 메가 트렌드는 IoT, Bigdata, 그리고 Cloud Computing 으로 집약된다. 이러한 메가 트렌드들은 독립적으로 운영되지 않으며, 이를 지원하기 위한 백그라운드에는 대용량 컴퓨팅 기술이 필요하듯 대용량 스토리지 기술이 필수적이다. 오픈소스 Ceph 기반의 대용량 스토리지의 성능 평가를 위하여 교육망인 KOREN 네트워크를 이용한 국내 및 해외 사이트와의 Abyss Storage의 실증 테스트를 수행한다.
ICT 분야의 메가 트렌드는 무엇으로 집약되는가?
ICT 분야의 메가 트렌드는 IoT, Bigdata, 그리고 Cloud Computing 으로 집약된다. 이러한 메가 트렌드들은 독립적으로 운영되지 않으며, 이를 지원하기 위한 백그라운드에는 대용량 컴퓨팅 기술이 필요하듯 대용량 스토리지 기술이 필수적이다.
모든 존속적 기술들이 공통적으로 가지고 있는 특징은 무엇인가?
대부분의 신기술은 제품의 성능을 향상시키며, 이러한 기술을 존속적 기술이라 하며, 존속적 기술은 각각의 성격상 단절적이거나 급진적일 수도 있지만 점진적인 성격을 갖고 있는 것들도 많다. 모든 존속적 기술이 공통적으로 갖고 있는 특징은 주요 시장에서 활동하는 주류 고객들이 기대하는 수준에 맞추어 기존 제품의 성능이 향상된다는 것이다. 그러나 때로 파괴적인 기술이 생겨날 때가 있으며, 혁신적 기술은 과거에 통용됐던 것과 아주 다른 가치명제(value proposition)를 시장에 선보이게 된다.
참고문헌 (10)
SAN, NAS, and DAS, "What is the difference between SAN, NAS and DAS?," http://serverfault.com/questions/81723/what-is-the-difference-between-san-nas-and-das
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.