The NAND flash-based solid state drive~(SSD) has emerged as revolutionary storage media thanks to its attractive properties over hard disk drives~(HDDs).
However, the wide-spread of SSDs is impeded by the poor random write performance of SSDs.
In spite of advances in the SSD technology, the random write performance is still lower than the sequential write performance of SSDs by a factor of 10.
This thesis proposes two approaches to remedy this problem.
The first approach is to transform harmful random writes into more favorable write patterns outside SSDs.
To conduct this transformation over an SSD, we developed a software layer, called \textit{ReSSD}, which works as a virtual block device on top of the SSD.
By inspecting all incoming requests, ReSSD identifies small random writes which have potential to degrade SSD`s performance significantly.
ReSSD writes the data of the identified small random writes sequentially to the reserved area of the SSD and eventually moves them to their original locations in an ordered-sequential write fashion.
This approach is effective in improving the performance of \textit{low-end SSDs} whose random write performance is only comparable to or lower than that of HDDs due to stringent cost constraint.
The second approach is to improve the efficiency of garbage collection inside SSDs by exploiting the information of precise data liveness.
We devised a new flash management technique, called \textit{Zombie Chasing}, considering dirty data in the buffer cache.
Zombie Chasing introduces a new liveness state, called the \textit{zombie} state, to denote the live data that will be dead shortly due to the corresponding dirty data in the buffer cache.
Zombie Chasing distinguishes such zombie data from the real live data to optimize garbage collection algorithms.
The zombie-aware garbage collection utilizes the zombie data information when selecting a victim block and treats the zombie data as the hot data that will be overwritten soon.
We implemented the zombie-aware garbage collection in the prototype SSD and applied Zombie Chasing to the Linux kernel and the Oracle DBMS with a little effort.
This technique improves the SSD`s performance effectively by reducing the garbage collection overhead under the workload including lots of buffered random writes such as the OLTP workload.
최근 낸드플래시 기반 SSD는 기존의 하드디스크~(HDD)보다 우수한 여러 가지 특성을 가지고 있어 차세대 스토리지 매체로서 주목받고 있다.
그러나 SSD의 임의 접근 쓰기 성능이 순차 접근 쓰기 성능 보다 최대 20배 이상 느리다는 문제점이 있어 SSD가 보다 다양한 시스템에 활발히 적용되는 것에 어려움이 있다.
본 학위논문에서는 이러한 SSD의 임의 접근 쓰기 성능의 향상을 위한 두 가지 기법을 제안한다.
첫 번째 기법은 SSD에서 처리속도가 느린 임의 접근 쓰기 요청을 보다 처리하기 용이한 쓰기 패턴으로 변형시키는 것이다.
SSD 외부에서 이러한 쓰기 패턴 변형을 수행하기위해 \textit{ReSSD}라는 소프트웨어를 고안하였다.
ReSSD는 커널계층에서 SSD를 위한 가상 블록 디바이스로 동작하는 것으로서 SSD의 성능을 저하시킬 우려가 있는 임의 접근 쓰기 요청을 순차 쓰기 및 정렬된 순차 쓰기 접근 패턴을 변형시켜준다.
이를 위해, ReSSD는 SSD가 받는 쓰기 요청 중에 임의 접근 쓰기 패턴을 인식하고 해당 데이터를 사용자에게 보이지 않는 별도의 영역에 순차 쓰기 접근 형태로 기록한뒤 이후에 그 데이터의 본래 위치로 정렬된 순차 쓰기 접근 형태로 옮긴다.
이 접근 방법은 특히 저가형 SSD의 임의 접근 쓰기 성능을 매우 효율적으로 향상시킨다.
두 번째 기법은 보다 세밀한 데이터 상태 정보를 활용하여 SSD 내부의 가비지 컬렉션 과정의 효율성을 높이는 것이다.
이를 위해 \textit{Zombie Chasing}이라고 불리는, 버퍼 캐시의 수정된 데이터 정보를 활용하는 새로운 플래시 메모리 관리기법을 고안하였다.
버퍼 캐시의 수정된 데이터에 의해 덮어 써져서 곧 데드 데이터가 될 라이브 데이터를 위한 새로운 라이브니스 상태인 \textit{zombie} 상태와 이 zombie 데이터 정보를 이용하는 새로운 가비지 컬렉션 과정을 제안한다.
제안하는 가비지 컬렉션 과정에서는 삭제할 블록을 선택하는 과정과 데이터 복사 과정에서 zombie 데이터 정보를 활용한다.
리눅스 커널과 Oracle 데이터베이스 시스템에 Zombie Chasing을 적용하였으며 TPC-C 벤치마크를 통해 제안하는 기법이 SSD의 임의 접근 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
