Solid state disks are receiving prospects because of their high performance, which exceeds several gigabytes per second throughput with random I/O workloads. However, the capacity-to-cost rate of SSDs remains several times more than that of hard disks, thus it limits the application of SSDs.As a solution to the capacity problem, the rapid random access of SSDs can be exploited to enable efficient searching of redundant data and their deduplication. However, the space earned from deduplication cannot be used as permanent storage because it must be reclaimed when deduplication is cancelled as a result of an update to the deduplicated data.
To overcome this limitation, we propose a novel FTL scheme that enables the gained capacity to be used as permanent storage space for the file system layer. The proposed approach determines the safe amount of gained capacity that can be provided to the upper layer based on the compression rate prediction scheme. It then secures the required space by selectively compressing cold data when capacity overflow occurs from broken deduplication. Also, an efficient deduplication scheme and a selective compression method are introduced to retain the performance of the SSD.
We evaluated the FTL with a simulator and a prototype implementation on OpenSSD Cosmos, and it shows that the file system obtained approximately 79% additional capacity by the proposed scheme.
플래시 메모리 기반의 저장장치는 고성능으로 각광을 받고 있다. 이러한 저장장치의 용량대비 가격은 하드 디스크 드라이브와 비교하였을 때 수 배 비싸, 그 가능성은 제한을 받고 있다. 이 문제의 해결방법으로 플래시 메모리의 높은 임의 접근 성능을 활용한 중복 제거 기술을 사용할 수 있다. 하지만 기존의 연구들에서는 중복 제거로 얻은 추가 공간을 파일 시스템에서 활용하지 못하였다.
본 연구에서는 중복 제거로 확보한 용량을 파일 시스템에서 활용할 수 있도록 하는 플래시 메모리 기반 저장방식을 제안한다. 이 방식에서는 용량 부족이 발생하면 자주 사용하지 않고 잘 압축되는 데이터를 선택적으로 압축하여 추가 저장공간을 제공한다. 또한, 기 저장된 데이터의 중복률과 압축률을 고려하여 파일s 시스템에 안전하게 제공할 수 있는 저장용량만을 보여주는 방법을 제안하였다. 이를 위해, 효과적으로 적은 오차를 가진 압축률 예측이 가능한 알고리즘을 개발하였으며, 통계적으로 파일 시스템에 보여지는 저장용량이 보장가능함을 증명하였다.
이러한 저장장치 시스템의 효율성을 보이기 위하여 시뮬레이터와 개발용 플랫폼에 제안된 방식을 구현하였으며, 다양한 실험을 통해 최소한의 성능 저하로 최대 79%의 추가 저장공간을 확보할 수 있었음을 보였다.
