일괄처리 기반 향상된 블록 매핑 기법의 설계
A Design of Enhanced Block Mapping Method Based on Batch Processing
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초록
최근 플래시 메모리 기반 저장장치는 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 그러나 플래시 메모리는 제자리 갱신이 불가능한 물리적 특성 때문에 데이터 수정 시 해당 블록을 먼저 소거한 후 새로운 데이터를 기록해야 한다. 이러 한 특성 때문에 논리적 주소와 물리적 주소 간의 매핑을 관리하는 FTL(flash translation layer)이 필수적으로 요구된 다. 현재 대표적인 FTL 방식으로는 페이지 매핑 기법이 사용되고 있다. 페이지 매핑 방식은 높은 성능을 제공하지만, 대용량 저장장치에서 매핑 정보 유지를 위한 메모리 오버헤드가 심각한 문제로 대두되고 있다. 이에 대한 대안으로 블 록 매핑 기법이 있으며, 이 방식은 상대적으로 작은 매핑 정보를 유지하여 메모리 오버헤드를 줄일 수 있다. 하지만 블록 매핑 방식은 낮은 메모리 사용량이라는 장점에도 불구하고 빈번한 쓰기/지우기 연산으로 인한 성능 저하 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 페이지를 버퍼에 모아서 일괄처리하는 향상된 블록 매핑 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 접근 패턴의 지역성을 활용하여 관련 페이지들을 작은 블록 버퍼에 수집한 후 블록 단위로 처리함으로써 기존 블록 매핑의 과도한 쓰기/지우기 연산 문제를 개선한다. 동시에 매핑 테이블 크기를 현저히 줄여 메모리 오버헤드 문제도 해결한다. 마지막으로 실험을 통해 제안하는 방법이 페이지 매핑 기법과의 성능 격차를 효과적으로 줄일 수 있음을 검 증한다.
Abstract
In recent years, flash memory-based storage devices have been widely used in a variety of applications. However, the physical characteristics of flash memory make it impossible to update in-place; when modifying data, the block must first be erased before new data can be written. This makes it essential to have FTL (flash translation layer) that manages the mapping between logical and physical addresses. Currently, the most common FTL method is the page mapping technique. While page mapping provides high performance, the memory overhead of maintaining mapping information in large storage devices is becoming a serious issue. An alternative is block mapping, which can reduce memory overhead by maintaining relatively small mapping information. However, despite its advantage of low memory usage, block mapping suffers from performance degradation due to frequent write/erase operations. In this work, we propose an improved block mapping technique that batches pages together in a buffer. The proposed method improves the problem of excessive write/erase operations in traditional block mapping by utilizing the locality of the access pattern to collect related pages into a small block buffer and process them in blocks. At the same time, it also solves the memory overhead problem by significantly reducing the mapping table size. Finally, we verify through experiments that the proposed method can effectively reduce the performance gap with page mapping techniques.