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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
LevelDB와 RocksDB 같은 키-밸류 스토어는 비정형 빅데이터를 위한 데이터베이스이다. 이것은 호스트 시스템에서 동작하며, 블록 인터페이스를 제공하는 전통적인 SSD를 사용한다. 최근 키-밸류 스토어 기능을 내부에서 수행하고, 키-밸류 인터페이스를 제공하는 차세대 SSD인 KVSSD가 제안되었다. 본 논문에서는 우선 KVSSD 하드웨어를 이용해 성능 특성을 분석한다. 분석 결과 전통적인 방법에 비해 KVSSD는 호스트 자원의 소모는 줄어들지만, 각 키-밸류마다 입출력을 수행하기 때문에 성능이 저하되는 단점이 관찰되었다. 이러한 단점을 위해 KVSSD에 호스트-수준 캐시를 추가함으로써 성능 개선을 제안한다. 캐시는 지연 쓰기와 최근 접근 데이터의 재사용을 통해 입출력 횟수를 줄일 수 있다. 또한 워크로드의 한계 이익을 고려하여 캐시 할당 크기를 동적으로 조절하는 파티셔닝 기술을 설계하였다. 실험 결과 제안된 캐시 관리 기법은 KVSSD의 성능을 최대 3배 향상하였다.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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