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클라우드 환경에서 고성능 저장장치를 위한 동적 대역폭 분배 기법
Dynamic Bandwidth Distribution Method for High Performance Non-volatile Memory in Cloud Computing Environment

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제20권 제3호 (2020.06)바로가기
  • 페이지
    pp.97-103
  • 저자
    권필진, 안성용
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A377925

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Linux Cgroups takes a fundamental role for sharing system resources among multiple containers on container-based cloud computing environment. Especially for I/O resource, Linux Cgroups supports a mechanism for sharing I/O bandwidth in proportion to I/O weight. However, the current mechanism of Linux Cgroups using BFQ I/O scheduler seriously degrades the I/O performance with high bandwidth storage device such as NVMe SSDs. In this paper, we proposed a new feedback based I/O bandwidth sharing scheme for Linux Cgroups which allocates I/O credits to containers according to I/O weights and adjusts the amount of credits to performance fluctuation of NVMe SSDs. The proposed scheme is implemented on Linux kernel 5.3 and evaluated. The evaluation results show that it can share the I/O bandwidth among multiple containers proportionally to I/O weights while improving I/O performance more than twice as high as the existing scheme.
한국어
리눅스 Cgroups은 컨테이너 기반 클라우드 서비스 구축에서 각 컨테이너 별 시스템 자원을 할당하기 위한 핵심 적인 역할을 담당하고 있다. 특히 입출력 자원의 경우 리눅스 Cgroups은 컨테이너의 가중치에 따라 입출력 대역폭을 분배하는 기법을 지원하고 있다. 그러나 성능 분석 결과에 따르면 현재 리눅스 Cgroups의 입출력 대역폭 분배 기법은 NVMe SSD와 같은 고성능 저장장치를 사용할 경우 입출력 성능이 크게 저하된다는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 리눅스 Cgroups을 위한 새로운 피드백 기반의 동적 대역폭 분배 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 가중치에 따라 입출력 크레딧을 분배하며 고성능 저장장치의 성능 변화를 동적으로 반영해 입출력 크레딧을 계산함으로 써 저장장치의 성능 저하를 최소화한다. 제안된 기법은 리눅스 커널 5.3에 구현되었으며 성능 평가 결과 정확한 입출력 대역폭 분배를 수행할 뿐만 아니라 기존 기법에 비해 최대 2배 높은 입출력 성능을 보여주었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경
1. BFQ 스케줄러 성능 평가
2. 성능 평가 결과 분석
Ⅲ. 피드백 기반 가중치 비례입출력 대역폭 할당 기법
1. 디자인 개요
2. 피드백 기반 크레딧 예측 기법
3. 크레딧 보정 기법
Ⅳ. 성능 평가
1. 실험 환경
2. 성능 평가 결과
Ⅴ. 결론
References

저자

  • 권필진 [ Piljin Kwon | 준회원, 부산대학교 정보컴퓨터공학부 ]
  • 안성용 [ Sungyong Ahn | 정회원, 부산대학교 정보컴퓨터공학부 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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