SSD 내구성 강화를 위한 Window 기반 오프라인 Hot/Cold 데이터 분류 기법

Abstract

SSD와 같은 낸드 플래시 메모리 기반 저장 장치는 블록 저장 장치로 사용되기 위해 플래시 변환 계층 (FTL; flash translation layer)이라는 소프트웨어 계층을 가진다. 이 FTL은 데이터 배치 정책, 주소 사상, 마모도 평준화, 가비지 컬렉션과 같은 다양한 기능을 가지고, 이 기능들은 저장 장치의 성능에 많은 영향을 끼친다. 따라서 지금까지 다양한 연구는 FTL의 각 기능의 성능을 향상하는 기법을 제안했다. 본 논문은 낸드 플래시 메모리에서 발생하는 쓰기증폭(WA; write amplification)을 최소화하기 위한 오프라인 데이터 배치 정책을 제안한다. 제안하는 데이터 배치 정책은 트레이스 데이터를 분석하여 페이지의 미래 재 요청 여부에 따라 Hot과 Cold 페이지를 구분하고, 윈도우 크기를 조절해 효율적인 데이터 배치를 수행한다. 또한, 트레이스를 chunk로 분할하여 각 chunk별로 최적의 윈도우 크기를 찾고, 이를 통해 쓰기증폭계수(WAF; write amplification factor)를 1에 가깝게 유지하면서 제한된 자원과 시간 내에 데이터 배치 결과를 도출한다.

NAND flash memory-based storage devices, such as solid-state drives (SSDs), use a software layer called the flash translation layer (FTL) to function as block storage devices. The FTL provides various functions, including data placement policies, address mapping, wear leveling, and garbage collection, all of which significantly impact the performance of the storage device. Accordingly, various studies have proposed techniques to improve the performance of each FTL function. This paper proposes an offline data placement policy to minimize write amplification in NAND flash memory. The proposed data placement policy analyzes trace data to distinguish between hot and cold pages based on the likelihood of future re-access and adjusts the window size to perform efficient data placement. Additionally, the trace is divided into chunks, and the optimal window size for each chunk is determined. Thus, the write amplification factor is kept close to 1 to produce optimal data placement results under the constraints of limited resources and time.