Database & Information System Laboratory Storage Alternatives for Mobile Computers 한국외국어대학교 컴퓨터및정보통신공학과 DISLAB 박성환

DISLab Made By Hackereyes 소개 전력을 적게 먹는 저장 장치가 좋은 것임 저장 장치는 총 시스템의 약 40% 이상의 전력을 소모함 모바일 저장 서브 시스템을 위한 3 가지 대체 저장 장치 – 하드 디스크 ( 높은 에너지 소비율, spin-up 지연 ) – 플래시 디스크 에뮬레이터 ( 비쌈, 낮은 throughput) – 플래시 메모리 카드 ( 비쌈, fragmentation 효과 ) Trade-off 실험의 3 가지 요소 – 에너지 소비율 – 성능 – 가격대 용량비 측정과 실험을 통한 평가 – 플래시는 에너지를 절약하고, 좋은 성능을 제공함 – 플래시 카드의 이론과 실제 사이엔 차이가 있음 2

DISLab Made By Hackereyes 하드 디스크 특징 –Throughput 이 좋음 – 가격이 쌈 – 전력 소비량이 많은 편임 – 지연된 spin-up 정책을 사용 지연된 spin-up 정책 – 보통의 디스크는 시스템의 총 에너지의 20~54% 를 소비할 수 있음 때문에 파일 시스템은 디스크에 작업이 없을 때, spin-down 해야 함 – 버퍼에서 miss 가 되면, 다시 spin-up 이 되고, 이는 약간의 지연을 가져오 게 됨 – 때문에, 전원이 공급되는 SRAM 을 사용하여 성능을 증진시킴 작은 쓰기 연산이 발생하면, 버퍼에 기록하여 잦은 spin-up 을 방지함 3

DISLab Made By Hackereyes 플래시 읽기 연산에 대해서 throughput 이 높고, 지연이 낮음 쓰기 연산에 대해서는 비교적 성능이 좋지 못함 – 쓰기 전에 반드시 소거해야 함 가격이 비쌈 제한된 내구성 – 일정 횟수 이상 소거되면, 내구력을 잃음 (burn-out) 4

DISLab Made By Hackereyes 플래시 디스크 구조 플래시 디스크 구조는 하드 디스크를 전통적인 디스크 인터페이스를 가지는 플래시 메모리 카드로 바꿀 수 있음 대조적으로 플래시 카드 구조는 디스크 인터페이스를 제거하여, byte 단위로 접근이 가능 플래시 카드가 플래시 디스크보다 더 빠른 읽기 성능을 보임 – 플래시 카드가 더 적은 에너지를 소모함 5

DISLab Made By Hackereyes 플래시 메모리의 기본적인 문제 플래시 클리닝 –Segment( 소거 단위 ) 의 크기가 transfer 단위보다 큼 –Segment 소거 시에 아직 유효한 자료가 남아 있을 수 있음 – 때문에, utilization 이 낮은 segment 를 찾아서 소거함 –MFFS(Microsoft Flash File System) 가 이와 같은 방법을 사용함 소거 성능 – 각각의 플래시 메모리 타입에 따라 소거 성능이 다름 SunDisk SDP 플래시 디스크는 소거와 쓰기를 연결해서 75Kbytes/s 수행 Intel 플래시 카드는 소거와 쓰기를 분리하여 214Kbytes/s 수행 – 단, 해당 segment 가 소거 되어있어야만 함 – 때문에, 쓰기의 성능을 높이기 위해서, 이미 소거된 메모리 영역을 유지하는 것이 중요함 6

DISLab Made By Hackereyes 플래시 메모리의 부가적인 문제 플래시 메모리는 개별적인 영역이 10 만 번 소거되면 정보의 무결성을 보장하지 못함 때문에, 부하를 분산시키는 기법이 필요함 7

DISLab Made By Hackereyes 하드웨어 측정 3 가지의 저장 구조를 Hewlett-Packard OmniBook 300 에서 성능을 측 정함 HP OmniBook 300 –2.9 pound 노트북 컴퓨터 –MS-DOS 5.0 –25MHz 386SXLV Processor –2Mbytes DRAM 8

DISLab Made By Hackereyes 하드웨어 표 하드 디스크플래시 디스크 에뮬레이터플래시 메모리 카드 Example Western Digital Caviar CU140 Sundisk SDP5 Intel Series 2 FlashCard Interface $/Mbyte block < 2 block byte Read Throughput (Kbytes/s) Write Throughput (Kbytes/s) SRAM 1,000~3,000 write buffer 700~750 75~150 metadata 10, none Power, active (W) Power, idle (W) Power,sleep (W) Power,”wakeup” (W) Time, “wakeup” (ms) ~ ~ (40mW) N/A Erasurenoneduring write 64~128Kbytes in 1.6s 9

DISLab Made By Hackereyes 실험 방법 HP OmniBook 에서의 압축 – 규모가 작은 장비는 실험을 제한함 –Peak 한 성능. 그러나 실제적으로 일반적인 패턴은 아님. 규모가 더 큰 장치에 Trace-driven 실험을 함 – 실제적인 workload 를 실험 – 다양한 정책을 적용 플래시 카드 저장 utilization 의 평가 –Omnibook 의 플래시 카드를 채움 – 다양한 저장 utilization 에 따른 실제적인 workload 를 실험 새로운 플래시 디스크 에뮬레이터에 실험 10

DISLab Made By Hackereyes 소프트웨어 벤치마크 3 가지 저장 장치의 성능 평가를 위해 소프트웨어 벤치마크를 생성 – 파일을 순차적으로 읽고 쓰는 연산을 수행 – 순차적 접근과 임의적 접근을 같이 수행 CU140 와 SDP10 의 경우에는 압축을 한 경우와, 안 한 경우를 나누어 측정 –Intel card 는 항상 압축이 가능 압축된 데이터의 압축 비율은 50% 정도가 됨 11

DISLab Made By Hackereyes 소프트웨어 벤치마크 (Cont.) 압축이 안 된 경우엔 파일의 크기는 커지게 되며, 하드 디스크의 throughput 은 압축이 된 경우에 비해 작아짐 압축이 된 경우, 작은 쓰기연산은 버퍼링되기 때문에 빠르게 수행 됨 – 큰 쓰기 연산은 압축되고, 순차적으로 기록됨 위와 유사하게, 압축은 플래시 디스크의 작은 파일 쓰기의 성능을 향 상시킴 플래시 카드에서 작은 파일의 읽기 성능은 다른 저장 장치들 보다 매 우 좋음 – 압축이 안된 데이터의 경우엔 압축된 데이터에 비해서 압축을 되살리는 과정이 생략되어 2 배 정도 더 빠름 – 큰 파일에 경우 읽기나 쓰기 모두 매우 성능이 안 좋음 MFFS 2.0 의 경우가 특이한 경우이며, 보통은 파일 크기에 따라 지연은 선형 적으로 증가함 12

DISLab Made By Hackereyes Traces 3 가지 플랫폼에서 수행 –Macintosh PowerBook Duo (Bill Sproule, MITL) 파일 수준. 삭제 없음 –IBM PCs running Windows 3.1 (Kester Li, U.C. Berkeley) 파일 수준. 삭제 존재 –HP workstation running HP-UX (Ruemmler & Wikes, HP) 버퍼 캐싱 수준. 메타데이터 연산 포함. 삭제 없음 자료규모는 16~32 Mbytes Trace 수행시간 2hrs~4days 읽기 / 쓰기 비 25~50% Mean inter-arrival time 78ms~11s 13

DISLab Made By Hackereyes Traces (Cont.) 각 trace 는 에너지 소비 성능을 평가하기엔 알맞지 않음 – 각 trace 는 전송 크기도 다르며, 지속 시간도 다름 14

DISLab Made By Hackereyes 4 가지 관점의 결과 기본적인 raw 데이터 비교 다음에 따른 플래시 저장 장치의 utilization 이 미치는 영향 – 에너지 소비량 – 성능 – 내구성 플래시 디스크에서 쓰기와 소거의 조합이 미치는 영향 버퍼 캐싱이 에너지와 성능에 미치는 영향 – 휘발성 버퍼 – 비휘발성 버퍼 15

DISLab Made By Hackereyes 기본적인 raw 데이터 비교 제조사 설명서 – 플래시 카드가 하드 디스크보다 쓰기 성능이 좋지 못함 아마도 SRAM 의 영향이 있을 것임 – 플래시 카드는 플래시 디스크보다 쓰기 성능이 더 좋음 OmniBook 에서 실제 측정치 – 플래시 디스크가 더 좋음 하드웨어와 소프트웨어 특성을 고려해 보면 더 좋음 16

DISLab Made By Hackereyes 플래시 저장소 Utilization 의 효과 플래시가 가득 찼을 경우, 어떻게 블록을 소거할 것인가 ? – 플래시 디스크 : 작은 소거 단위  효과 없음 – 플래시 카드 : fragmentation 이 이슈가 됨 –Over-utilized LFS(Linux from scratch) 의 segment 클리닝과 비슷함 높은 utilization 은 에너지, 쓰기 지연과 내구력에 영향을 줌 17

DISLab Made By Hackereyes 플래시 카드 Utilization (OmniBook) 높은 utilization 은 throughput 을 급격하게 떨어뜨림 18

DISLab Made By Hackereyes 플래시 카드 Utilization ( 실험치 ) 95% utilization – 에너지를 150% 이상 증가시키고, 쓰기 응답 시간을 30% 정도 증가시킴 – 이유는 유효한 데이터를 빈 segment 에 복사를 해야하기 때문임 플래시 디스크는 chunk 단위로 접근하기 때문에 이런 현상이 없음 19

DISLab Made By Hackereyes Synchronous 소거의 효과 SunDisk SDP5A 는 synchronous 소거를 허용 – 연산 전에 소거를 하거나 연산과 같이 소거하는 것이 가능 – 쓰기와 같이 소거를 하거나 소거만 하는 것과 동일한 시간이 걸림 150KB/s – 이미 지워진 블록에 쓰기 연산을 하는 것은 400KB/s 가 걸림 소거 연산은 쓰기 연산과 효과적으로 분리 될 수 있는가 ? – 에너지 소비는 차이가 별로 없지만, 평균적인 쓰기 지연은 55~60% 정도 로 낮아짐 시스템은 저장 장치로 디스크가 아닌, 플래시가 요구됨을 알 수 있음 20

DISLab Made By Hackereyes 결론 플래시는 하드 디스크에 비해 유리함 – 하드 디스크에 비해 적은 에너지를 소비함 – 읽기 연산의 지연은 하드 디스크보다 낮음 – 쓰기 연산의 지연은 해결해야 할 이슈임 – 가격대 용량 비는 아직도 열악하지만, 허용할 만함 플래시 카드들은 소거 단위가 문제됨 –Utilization 을 80% 이상이 되면 문제가 심각함 – 클리닝의 복잡함 (c.f. Microsoft FFS 2.0) – 이론과 실제 사이엔 놀라운 차이가 있음 SRAM 은 쓰기 지연을 해결하기 위해 필수적임 – 지금까지는 하드 디스크가 플래시보다 일반적으로 사용중임 쓰기와 소거 연산을 분리시킬 필요가 있음 작은 크기의 소거 단위를 사용해야 함 앞으로의 기술 경향을 지켜볼 필요가 있음 21