II. 기술의 개념 및 내용 예측 가능한 입출력 시간을 보장하는 BlueStore - 새로운 대표적 분산 스토리지인 Ceph의 OSD 관리 SW인 BlueStore 특성 분석 - BlueStore의 내부 구조 및 RocksDB의 성능 영향 분석 - 존 개념을 활용한 예측 가능한 입출력 시간 보장 SW - 새로운 집약 알고리즘과 학습된 인덱스 기반 입출력 시간 보장 SW * 본 내용은 최종무 교수(☎ 031-8005-3242, choijm@dankook.ac.kr)에게 문의하시기 바랍니다. ** 본 내용은 필자의 주관적인 의견이며 IITP의 공식적인 입장이 아님을 밝힙니다. ***정보통신기획평가원은 현재 개발 진행 및 완료 예정인 ICT R&D 성과 결과물을 과제 종료 이전에 공개하는 “ICT R&D 사 업화를 위한 기술예고”를 2014년부터 실시하고 있는 바, 본 칼럼에서는 이를 통해 공개한 결과물의 기술이전, 사업화 등 기술 활용도 제고를 위해 매주 1~2건의 관련 기술을 소개함 차세대 SSD 키-밸류 DB 적용 분산 스토리지 시스템 Chapter 03 개발목표시기 2028. 12. 기술성숙도 (TRL) 개발 전 개발 후 3 6 결과물 형태 SW-System, SW-Platform 검증방법 자체 검증, 3자 검증, 시험 인증 Keywords 키-밸류 DB, 비정형 빅데이터, 차세대 SSD, SW 최적화, 오픈 소스 Key-Value DB, Unstructured Bigdata, Next-generation SSD, SW Optimization, Open Source 외부기술요소 최적화 기술, Open Source 사용, 차세대 SSD 이용 권리성 특허 주간기술동향 2022. 4. 6. 32 www.iitp.kr - 존 및 새로운 집약 알고리즘이 도입된 BlueStore KVSSD를 활용한 HW-assisted 트랜잭션 기술 - HW-assisted 트랜잭션 기술 필요성 분석 - 트랜잭션 ID와 내용을 키-밸류로 사용하는 기법 개발 - ACID 보장 및 성능 영향 분석 - 트랜잭션 지원을 위해 KVSSD 도입에 따른 성능 향상 모델링 - KVSSD를 활용한 트랜잭션 기술 개발 III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력 1. 기술의 특성 및 성능 예측 가능한 입출력 시간을 보장하는 BlueStore - BlueStore는 데이터와 메타데이터를 구분하여 관리하며, 이를 통해 메타데이터 관리 부하를 줄일 수 있음 - 한편, RADOS는 데이터가 쓰이면 3개의 OSD에 복제하며, 모든 복제의 쓰기가 완료되 어야 고객에게 완료 응답을 줄 수 있으므로, 결국 고객의 응답 시간은 가장 늦게 수행되 는 OSD에 의해 결정되며, 따라서 예측 가능한 응답 시간이 중요함 - 본 기술은 존 개념을 도입하여 QoS를 보장하는 BlueStore를 개발하는 것으로, 기존 SSD에서는 간섭이 발생할 수 있으며 응답 시간의 편차가 발생할 수 있는 반면, 존 개념은 고립을 제공하여 간섭을 예방할 수 있음 - 한편, BlueStore에 RocksDB를 도입할 때 집약에 의한 간섭이 큰 문제일 것으로 예상 되며, 본 연구진은 중첩을 허용하는 집약 알고리즘과 학습된 인덱스를 통합하여 예측성 을 향상시킴 KVSSD를 활용한 HW-assisted 트랜잭션 기술 - 키-밸류 DB는 트랜잭션 지원을 위해 WAL을 사용하는데, WAL은 사실상 데이터를 2번 스토리지에 쓰는 것이라 성능이 저하되며, 또한 WAL의 쓰기와 일반 데이터 쓰기 간에 동기화가 필요하며, 이 또한 성능 저하의 원인이 됨