초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
고성능 저장장치를 위한 입출력 자원 분배 프레임 워크 설계

○ 전체 내용
본 과제는 컨테이너 가상화 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경에서 낸드플래시 메모리 기반 고성능 저장장치의 입출력 자원을 개별 인스턴스의 가중치에 따라 정확하고 효율적으로 할당할 수 있는 입출력 자원 분배 프레임워크를 연구하고자 한다.

□ 연구개발성과
- 입출력 성능에 따른 피드백 기반 자원 분배 기법 개발: 본 연구팀은 I/O weight에 따른 크레딧 기반 입출력 자원 분배 기

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
고성능 저장장치를 위한 입출력 자원 분배 프레임 워크 설계

○ 전체 내용
본 과제는 컨테이너 가상화 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경에서 낸드플래시 메모리 기반 고성능 저장장치의 입출력 자원을 개별 인스턴스의 가중치에 따라 정확하고 효율적으로 할당할 수 있는 입출력 자원 분배 프레임워크를 연구하고자 한다.

□ 연구개발성과
- 입출력 성능에 따른 피드백 기반 자원 분배 기법 개발: 본 연구팀은 I/O weight에 따른 크레딧 기반 입출력 자원 분배 기법 개발, 성능저하 없이 NVMe SSD의 입출력 대역폭을 다수의 컨테이너에게 분배 가능함을 실험으로 보임
- 고성능 멀티큐 스토리지를 위한 입출력 스케줄러 개발 : 리눅스의 기존 멀티-큐 블록레이어 기반 입출력 자원 분배 스케줄러인 BFQ의 문제점을 분석하고 이를 개선할 수 있는 새로운 입출력 스케줄러를 개발함. 실험 결과 본 연구팀에서 제안한 입출력 스케줄러는 기존 BFQ보다 입출력 성능을 최대 3.6배 넘게 상승시킬 수 있었음.
- 분산스토리지를 위한 리눅스 LVM(Logical Volume Manager) 기반 논리 블록 재사상(Re-mapping) 기법 개발: 복수 개의 NVMe SSD를 공유하는 분산 스토리지 환경에서 각 Cgroup의 입출력 가중치(I/O weight)를 고려해 입출력 요청을 처리하는 기법 개발함. 실험 결과 본 연구팀에서 제안한 기법은 기존보다 입출력 성능을 최대 1.33배 향상 시킬 수 있었음.
- SSD 내부 상태 정보 모니터링 툴 개발
- 리눅스 컨테이너를 위한 입출력 성능 벤치마킹 프레임 워크 개발

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
- 기존의 비효율적인 리눅스의 입출력 자원 분배 기법을 대체함으로써 고성능 저장 장치를 성능저하 없이 클라우드 환경에서 활용 가능함.
- 호스트에서 SSD 내부의 상태정보를 파악함으로써 분산스토리지에서 다수의 SSD를 사용하는 경우 입출력 성능을 극대화하고 클라우드 서비스에서 핵심이 되는 사용자 요구 기반의 정확한 입출력 자원 분배 가능함.
- 국내 반도체 기업 매출의 큰 부분을 차지하는 플래시 메모리 기반의 저장장치가 클라우드 서버 시장에서 저변을 확대할 수 있는 계기가 될 것으로 기대함.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1) 연구 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 1) 1차년도 (2018.06.01. ~ 2019.02.28.) ... 4
• 2) 2차년도 (2019.03.01. ~ 2020.02.28.) ... 7
• 3) 3차년도 (2020.03.01. ~ 2021.02.28.) ... 10
• 4) 4차년도 (2021.03.01. ~ 2021.05.31.) ... 13
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 13
• 1) 연구수행 결과 ... 14
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 17
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
• 6. 참고문헌 ... 18
• 끝페이지 ... 18