BLOCS: 블록 상관관계를 인지하는 시퀀스 패턴 마이닝 기반하이브리드 스토리지 캐슁 알고리즘 (BLOCS: Block Correlation Aware Sequential Pattern Mining based Caching Algorithm for Hybrid Storages)

서지정보

· 발행기관 : 한국컴퓨터정보학회
· 수록지 정보 : 한국컴퓨터정보학회논문지 / 19권 / 7호 / 113 ~ 130페이지
· 저자명 : 이성진, 원유집

초록

본 논문은 SSD를 캐쉬로 사용하는 하이브리드 저장장치에서 캐쉬에 저장할 데이터를 찾기 위한 BLOCS 기법을 제안한다. 시퀀스 패턴 마이닝을 사용하는 BLOCS 기법은 파일시스템에서 호출하는 섹터들의 연관성을 발생한순서를 고려하여 빈번히요청되는 섹터들의 집합을 생성한다. 비교 분석을 위해 탐색거리(DIST) 기반 기법과 요청빈도(FREQ) 기반 기법 그리고 빈도와 크기의 곱(F-S) 기반 기법을 제안하였다. 제안한 캐슁 기법을 평가하기 위해 하이브리드 캐슁시뮬레이터를개발하여 적중률과응답시간 정보를 얻는다. 부팅 시발생하는I/O의흐름자료와10개의응용프로그램들의실행시나리오에서발생한I/O 흐름자료를수집하여캐쉬시뮬레이터의입력으로사용하였다. 실험 결과 부팅 흐름자료에서 제안한 BLOCS 기법이 61%의 적중률을 나타내서 적중률이 가장 낮았던 거리우선 기반 기법에 비해 15% 더 높은 적중률을 보였다.

영어초록

In this paper, we propose BLOCS algorithm to find sequence of data that should be saved incache device of hybrid storage system which uses SSD as a cache device. BLOCS algorithm whichuses a sequence pattern mining scheme, creates a set of frequently requested sectors with respectto requested order of sectors. To compare the performance of the proposed scheme, we introduce Distance (DIST) based scheme, Request Frequency (FREQ) based scheme, and Frequency timesSize (F-S) based scheme. We measure the hit ratio and I/O latency of different caching schemesusing hybrid storage caching simulator. We acquired booting workload along with ten scenarios oflaunching applications and use the workloads as input to the cache simulator. After experimentwith booting workload, we find that BLOCS scheme gives hit ratio of 61% which is about 15%higher than the least performing DIST scheme.

참고자료

· 없음