소형 모바일 기기의 응답시간을 향상하기 위한 데이터 마이닝 기반 데이터 패턴 분석 및 메모리 고정정책
Data Mining Based Data Pattern Analysis and Memory Pinning Scheme to Improve Response Time on Small Mobile Devices
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초록
최근 소형 모바일 기기는 고성능 연산 능력과 저장장치를 갖추고 있으며, 효율적인 데이터 접근이 필수적이다. 특히, 플래시 메모리는 데이터 처리를 위해 빠른 속도를 제공하지만 비대칭 읽기 쓰기 성능과 쓰기/지우기 동작이 반복될 경우 고장이 발생할 수 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 버퍼를 사용하고 있으나, 쓰기 성능은 개선되었지만 읽기 성능은 비대칭의 응답 지연 성능 문제가 여전히 남아있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해빈번히 접근하는 데이터를 버퍼에 고정적으로 유지하는 방법을 제안한다. 이 방법은 데이터 마이닝을 기반으로 데이터패턴을 분석하고, 분석된 패턴의 데이터를 유지할 수 있는 메모리 자원을 할당한다. 또한, 고정적으로 사용하는 메모리자원은 전체 저장장치의 용량의 10% 이내로 하여 자원의 사용을 최적화하였다. 마지막으로 실험을 통해 저장 장치의성능과 수명이 향상되는 우수성을 증명한다. 제안하는 데이터 마이닝 분석 기술과 메모리 자원 최적화 기술을 통해 소형 저장장치에 최적화된 버퍼 관리 기술의 발전에 기여할 것으로 기대한다.
Abstract
In recent years, small mobile devices have been equipped with high-performance computing power and storage, and efficient data access is essential. In particular, flash memory provides high speeds for data processing, but it suffers from asymmetric read/write performance and repeated write/erase cycles that can lead to failure. Buffers have been used to solve these problems, but while write performance has improved, read performance still suffers from asymmetric response latency. To solve these problems, this paper proposes a method to keep frequently accessed data fixed in a buffer. This method analyzes data patterns based on data mining and allocates memory resources to maintain data in the analyzed patterns. In addition, we optimize the use of resources by keeping the fixed memory resources within 10% of the total storage capacity. Finally, we demonstrate through experiments that the performance and lifetime of storage devices are improved. The proposed data mining analysis technique and memory resource optimization technique are expected to contribute to the development of buffer management techniques optimized for small storage devices.