KR102175176B1 - 문자 종류 개수에 기반한 데이터 구분 방법, 데이터 분류기 및 스토리지 시스템 - Google Patents

Abstract

문자 종류 개수에 기반한 데이터 구분 방법을 개시한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터 구분 방법은 수신부가 데이터 쓰기 요청 신호 및 상기 데이터 쓰기 요청 신호에 대응되는 대상 데이터를 수신하는 단계; 계산부가 상기 대상 데이터에 포함된 문자 종류의 개수를 계산하는 단계; 및 판단부가 상기 문자 종류 개수 및 소정 임계치에 기초하여 상기 대상 데이터를 접근 빈도가 높은 핫 데이터 및 접근 빈도가 낮은 콜드 데이터 중 하나로 판단하는 단계를 포함한다.

Description

문자 종류 개수에 기반한 데이터 구분 방법, 데이터 분류기 및 스토리지 시스템{DATA CLASSIFICATION METHOD BASED ON THE NUMBER OF CHARACTER TYPES, DATA CLASSIFICATION DEVIDE AND STORAGE SYSTEM}

본 발명은 문자 종류 개수에 기반한 데이터 구분 방법, 데이터 분류기 및 스토리지 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 문자 종류 개수에 기반하여 핫(hot) 데이터 및 콜드(cold) 데이터를 구분하는 방법, 데이터 분류기 및 스토리지 시스템에 관한 것이다.

일반적으로 스토리지 시스템은 비활성 메모리로 구성된다. 비휘발성 메모리로 많은 종률의 메모리가 사용되고 있는데 최근에는 작은 크기로 큰 저장 용량을 제공할 수 있는 낸드 플래시 메모리가 널리 사용되고 있다.

이러한 비휘발성 메모리는 여러 가지 성능적인 문제점을 가지고 있다. erase-before-write, 한정된 program/erase 사이클 수, 읽기 및 쓰기 작업 사이의 비대칭적인 메모리 액세스 지연 시간과 같은 문제들이 이에 속한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 스토리지 시스템은 특정 소프트웨어 레이어를 통하여 효율적으로 데이터를 관리한다. Flash Translation Layer(FTL)은 이러한 소프트웨어 레이어의 대표적인 예시이다.

스토리지 시스템에서는 여러 가지 데이터 블록들이 저장되어 있으며 각 데이터 블록들은 접근 빈도에 따라서 다른 온도를 가지고 있다. 여기서 온도란 가까운 미래에 후속되는 업데이트를 겪을 확률을 뜻하며 더 높은 온도를 가진 데이터 블록일수록 후속되는 업데이트를 겪을 확률이 높다. 스토리지 시스템은 성능적인 문제들을 해결하기 위해서 저장하고 있는 데이터를 온도에 따라서 구분하고 서로 다른 관리 방식을 사용한다. 예를 들어 높은 온도를 가지는 데이터 블록을 스토리지 보다 빠르게 메모리 캐싱하여 메모리 접근 지연 시간을 줄일 수 있다. 또한 데이터 블록의 온도에 따른 웨어레벨링 정책으로 스토리지의 수명을 증가시킬 수 있다.

기존의 스토리지 시스템은 데이터 블록의 온도를 구분하기 위해 여러 가지 방법을 사용한다. 하지만 기존의 구분 방법은 예외적인 상황으로 인해 블록의 온도를 잘못 구분할 수 있다. 예를 들어 한 구분 방법은 데이터 요청 크기로 해당 데이터 블록의 온도를 결정한다. 이러한 데이터 블록 온도 구분 방식은 작은 사이즈의 데이터일수록 자주 업데이트가 되는 경향성을 보인다는 관찰 결과를 기반으로 한다. 하지만 이 방식은 이러한 경향성을 벗어나는 데이터의 경우 구분의 정확도가 떨어진다는 단점이 있다. 예를 들어 웹 브라우저에서 서핑 도중 자동으로 다운로드가 되는 멀티미디어 파일들의 경우 향후 업데이트가 될 확률이 매우 낮아 낮은 온도를 가진다. 하지만 이러한 데이터 중 사이즈가 낮은 짧은 데이터의 경우 데이터 요청 크기 기반 온도 구분 방법에 의해 핫 데이터로 취급될 것이다.

이처럼 기존에 제시된 데이터 블록 온도 구분 방법 보다 더 정확도를 높여줄 수 있는 데이터 구분 방법이 필요한 실정이다.

관련 선행기술로는 대한민국 공개특허공보 제 10-2017-0126587호(발명의 명칭: 인간관계와 시간성이 높은 서비스를 위한 스토리지 서버의 데이터 구분 방법 및 장치, 공개일자: 2017년 11월 20일)가 있다.

본 발명은 데이터를 구분하는 기존 방법들보다 데이터 구분의 정확도를 높이기 위한 방법을 제안한다. 즉, 본 발명은 데이터를 구분하는 기존 방법들과 달리 데이터에 포함되는 문자 종류 개수에 기반하여 핫 데이터 및 콜드 데이터를 구분함으로써, 데이터 구분의 정확성을 향상시키는 방법을 제공하고자 한다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터 구분 방법은 수신부가 데이터 쓰기 요청 신호 및 상기 데이터 쓰기 요청 신호에 대응되는 대상 데이터를 수신하는 단계; 계산부가 상기 대상 데이터에 포함된 문자 종류의 개수를 계산하는 단계; 및 판단부가 상기 문자 종류 개수 및 소정 임계치에 기초하여 상기 대상 데이터를 접근 빈도가 높은 핫 데이터 및 접근 빈도가 낮은 콜드 데이터 중 하나로 판단하는 단계를 포함한다.

바람직하게는, 상기 계산하는 단계에서, 상기 계산부가 상기 데이터 쓰기 요청 신호에 대응되는 데이터를 소정 비트(bit) 단위로 분리하여, 문자 종류의 개수를 계산할 수 있다.

바람직하게는, 상기 계산하는 단계에서, 상기 계산부는 미리 설정된 범위 내에서 상기 대상 데이터를 스캔하여 문자 종류 개수를 계산할 수 있다.

바람직하게는, 상기 판단하는 단계 이후, 상기 판단부는 상기 핫 데이터를 저장부의 제1 영역에 저장하고, 상기 콜드 데이터를 상기 저장부의 제2 영역에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.

바람직하게는, 상기 대상 데이터는 크기가 상기 소정 바이트 이상이면, 콜드 데이터로 판단되어 상기 저장부의 제2 영역에 저장될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터 분류기는 데이터 쓰기 요청 신호 및 상기 데이터 쓰기 요청 신호에 대응되는 대상 데이터를 수신하는 수신부; 상기 대상 데이터에 포함된 문자 종류 개수를 계산하는 계산부; 및 상기 문자 종류 개수 및 소정 임계치에 기초하여 상기 대상 데이터를 접근 빈도가 높은 핫 데이터 및 접근 빈도가 낮은 콜드 데이터 중 하나로 판단하는 판단부를 포함한다.

바람직하게는, 상기 계산부는 상기 데이터 쓰기 요청 신호에 대응되는 데이터를 소정 비트 단위로 분리하여, 문자 종류 개수를 계산할 수 있다.

바람직하게는, 상기 계산부는 미리 설정된 범위 내에서 상기 대상 데이터를 스캔하여 문자 종류 개수를 계산할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터 스토리지 시스템은 데이터 분류기 및 스토리지 디바이스를 포함하는 데이터 스토리지 시스템에 있어서, 상기 데이터 분류기는 데이터 쓰기 요청 신호 및 상기 데이터 쓰기 요청 신호에 대응되는 대상 데이터를 수신하는 수신부; 상기 대상 데이터에 포함된 문자 종류의 개수를 계산하는 계산부; 및 상기 문자 종류 개수 및 소정 임계치에 기초하여 상기 대상 데이터를 접근 빈도가 높은 핫 데이터 및 접근 빈도가 낮은 콜드 데이터 중 하나로 판단하는 판단부;를 포함하고, 상기 스토리지 디바이스는 상기 핫 데이터가 저장되는 제1 영역 및 상기 콜드 데이터가 저장되는 제2 영역을 포함한다.

바람직하게는, 상기 판단부는 상기 대상 데이터의 크기가 상기 소정 바이트 이상이면 상기 데이터를 콜드 데이터로 판단할 수 있다.

본 발명은 데이터를 구분하는 기존 방법들과 달리 데이터에 포함되는 문자 종류 개수에 기반하여 핫 데이터 및 콜드 데이터를 구분함으로써, 데이터 구분의 정확성을 향상시킬 수 있다.

또한 본 발명은 데이터가 저장된 이후 접근 패턴에 따라 해당 데이터의 온도를 구분하는 기존 방법과 달리 데이터를 저장할 때 데이터를 구분함으로써, 기존 방법보다 빠르게 데이터의 온도를 구분할 수 있고, 이로써 데이터 스토리지 관리 성능을 향상시킬 수 있다.

또한 본 발명은 기존의 데이터를 구분하는 방법과 함께 사용되어 데이터 구분의 정확성을 더욱 향상시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터를 구분하는 스토리지 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터 분류기의 개략적인 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 계산부의 개략적인 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터 분류 방법의 순서도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터 분류 방법의 순서도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반하여 데이터를 구분하는 데이터 스토리지 시스템의 개략적인 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터 분류기의 개략적인 구성도이다.

먼저 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반하여 데이터를 구분하는 스토리지 시스템은 데이터 분류기(100) 및 스토리지 디바이스(300)를 포함하여 구성되며, 필요에 따라 스토리지 컨트롤러(200)를 포함하여 구성될 수 있다.

데이터 분류기(100)는 호스트 시스템과 같은 외부 기기로부터 데이터 쓰기 요천 신호 및 데이터 쓰기 요청 신호에 대응되는 데이터인 대상 데이터를 수신한다. 그리고 수신한 대상 데이터의 온도(대상 데이터가 핫 데이터인지, 콜드 데이터인지)를 구분한다.

스토리지 컨트롤러(200)는 데이터 스토리지 시스템의 성능적인 문제를 해결하기 위해 온도에 따라 구분된 데이터를 스토리지 디바이스(300)에 저장하도록 제어하거나, 선별적인 관리 정책(데이터 캐싱, 웨어레벨링 등)을 수행할 수 있다.

이러한 스토리지 컨트롤러(200)는 데이터 분류기(100)와 함께 하나의 구성으로 구현되거나, 데이터 분류기(100)가 스토리지 컨트롤러(200)의 역할을 수행하도록 구현될 수도 있다.

스토리지 디바이스(300)는 대상 데이터가 저장되는 구성요소로서, 대상 데이터가 저장되도록 저장부(미도시)를 포함하여 구성될 수 있으며, 접근 빈도가 높은 핫 데이터와 접근 빈도가 낮은 콜드 데이터가 서로 다른 영역에 저장되도록 구현될 수 있다. 예를 들어, 스토리지 디바이스(300) 또는 스토리지 디바이스(300)에 포함된 저장부가 제1 영역 및 제2 영역을 포함하도록 구성될 수 있고, 이때 제1 영역에는 핫 데이터가 저장되고, 제2 영역에는 콜드 데이터가 저장될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 스토리지 시스템은 먼저 호스트 시스템으로부터 데이터 쓰기 요청 신호를 수신한다. 그 다음 스토리지 시스템은 호스트 시스템으로부터 대상 데이터를 수신하여 수신된 대상 데이터가 핫 데이터 및 콜드 데이터 중 어떤 데이터인지 구분하고, 구분된 데이터를 스토리지 디바이스에 저장한다.

구체적으로 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 분류기(100)는 데이터 쓰기 요청 신호 및 데이터 쓰기 요청 신호에 대응되는 대상 데이터를 수신하는 수신부(110); 대상 데이터에 포함된 문자 종류의 개수를 계산하는 계산부(120); 문자 종류 개수 및 소정 임계치에 기초하여 대상 데이터를 접근 빈도가 높은 핫 데이터 및 접근 빈도가 낮은 콜드 데이터 중 하나로 판단하는 판단부(130)를 포함하여 구성될 수 있다.

수신부(110)는 데이터 쓰기 요청 신호 및 데이터 쓰기 요청 신호에 대응되는 대상 데이터를 수신하는 구성이다. 도 1에는 호스트 시스템으로부터 데이터 쓰기 요청 신호를 수신하는 것이 도시되어 있는데, 이는 하나의 실시예에 불과할 뿐 호스트 시스템 이외에도 다양한 종류의 외부 기기로부터 데이터 쓰기 요청 신호 및 데이터 쓰기 요청 신호에 대응되는 대상 데이터를 수신할 수 있다.

본 발명에서 수신부(110)를 통해 수신되는 대상 데이터는 블록 단위로 구성될 수 있으며, 각각의 다른 데이터 블록들은 각자 다른 온도를 가질 수 있다.

계산부(120)는 대상 데이터에 포함된 문자 종류 개수를 계산하는 구성이다. 이때 문자란 알파벳, 한글, 한자, 숫자, 기호, 코드 등을 포함하는 것을 의미하며, 알파벳, 한글, 한자 이외에도 로마자, 아랍어, 컴퓨터 코드 등 현재 인간이나 컴퓨터가 보고 이해할 수 있는 모든 시각적인 기호 체계를 포함한다 할 것이다. 따라서, 하나의 예를 들면 대상 데이터에 알파벳, 한글, 숫자가 포함된 경우에 계산부(120)는 대상 데이터의 문자 종류 개수를 3개로 계산하게 된다.

또한, 본 발명에서 이해를 돕기 위해 독립된 한 종류의 문자를 '노드'라 정의하고, 독립된 한 종류의 문자에 대해 '노드'라는 용어를 사용한다. 즉, 대상 데이터에 알파벳, 한글, 숫자가 포함된 경우에 계산부(120)는 대상 데이터의 노드 개수를 3개로 계산한다.

계산부(120)는 대상 데이터를 소정 비트(bit) 단위로 분리하여, 문자 종류 개수를 계산할 수 있다. 예를 들어 계산부(120)는 대상 데이터를 8비트 단위로 분리한 다음, 분리된 단위 별로 대상 데이터를 계산할 수 있다. 구체적으로, 임의의 대상 데이터에서 3번째 문자는 해당 데이터의 17번째 비트에서 24번째 비트까지의 정보를 의미한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 계산부의 개략적인 구성도이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 계산부(120)는 문자 스캐너(121) 및 노드 개수 누적기(122)를 포함하여 구성될 수 있다. 도 3을 참조하면, 문자 스캐너(121)가 대상 데이터를 스캔하여 노드 개수 업데이트 정보를 노드 개수 누적기(122)로 전달하고, 노드 개수 누적기(122)는 문자 스캐너(121)가 전달한 노드 개수 업데이트 정보를 바탕으로 노드 개수를 계산하며, 스캔이 완료되면 누드 개수 누적기(122)가 누적한 노드 개수를 출력하여 최종적으로 대상 데이터에 포함된 총 노드 개수를 계산할 수 있다.

또한 계산부(120)는 미리 설정된 범위 내에서 대상 데이터를 스캔하여 문자 종류 개수를 계산할 수 있다. 예를 들어 하나의 데이터 블록이 4kB이고, 미리 설정된 범위가 2kB이면 계산부(120)는 해당 데이터 블록의 2kB까지에 대해서만 스캔을 수행하여 노드 개수를 계산할 수 있다. 이렇게 미리 설정된 범위 내에서 대상 데이터를 스캔함으로써 대상 데이터의 크기가 큰 경우에도 스캔 시간을 절약하여 데이터 스토리지 시스템의 관리 효율성을 향상시킬 수 있다.

판단부(130)는 문자 종류 개수 및 소정 임계치에 기초하여 대상 데이터를 접근 빈도가 높은 핫 데이터 및 접근 빈도가 낮은 콜드 데이터 중 하나로 판단하는 구성요소이다.

예를 들어, 판단부(130)는 계산부(120)에서 계산된 문자 종류 개수 즉, 노드 개수가 소정 임계치 이상이면 콜드 데이터로 판단하고, 노드 개수가 소정 임계치 미만이면 핫 데이터로 판단할 수 있다.

참고적으로, 노드는 위에서 정의한 것과 같이 대상 데이터에서 출현한 독립된 문자 종류 개수를 의미하는데, 대상 데이터에 포함된 노드 개수가 많다는 것은 대상 데이터에 포함된 문자 종류 개수가 많다는 것을 의미한다. 문서, 웹 페이지, 로그와 같은 파일들은 텍스트 정보의 비중이 높아 문자 출현의 규칙성이 존재한다. 예를 들어 알파벳으로 작성된 문서의 경우, 해당 문서에 포함된 임의의 문자가 알파벳에 해당하는 정보일 확률이 높다. 즉, 이 문서 대부분의 정보는 아스키(ascii)코드에서 65번부터 122번의 범위에 속하는 정보(A~z)일 확률이 높다. 따라서 문서, 웹 페이지, 로그와 같은 파일들은 포함하고 있는 노드 개수가 적은 경향을 보인다.

반면 이미지, 비디오, 오디오 정보와 같은 멀티미디어 파일들은 대부분의 정보가 텍스트로만 구성되어 있지 않다. 이러한 정보를 일반적으로 바이너리 정보라고 부른다. 또한, 이러한 멀티미디어 파일들은 이미 압축된 경우가 많다. 바이너리 정보는 문자의 출현에 무작위성을 보이며 어떤 문자가 나올지 예측하기 어렵다. 더욱이 압축을 한 데이터의 경우 한 개의 독립된 의미를 가지는 데이터의 단위가 일정하지 않기 때문에 압축으로 인해 해당 데이터의 무작위성은 더욱 심해진다.

예를 들어 문자 A를 뜻하는 01000001(2)를 압축하여 00011(2)로 변환하였으며 문자 B를 뜻하는 01000010(2)를 011000(2)로, 문자 C를 뜻하는 01000011(2)를 01010((2)로 변환하였을 때 ABC는 압축 후 0001101100001010(2)가 되어 8비트(bit) 단위로 해석하면 00011011(ESC), 00001010(LF)가 된다. 이는 텍스트 정보라고 할지라도 압축이 된 후에는 해당 정보가 바이너리 정보로 바뀔 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 멀티미디어 파일들은 포함하고 있는 노드 개수가 많은 경향을 보인다.

한편, 접근 빈도가 낮은 콜드 데이터의 경우 한번 쓰이고 업데이트 될 확률이 매우 낮다. 스토리지 디바이스에 저장되는 대표적인 콜드 데이터는 멀티미디어 정보이다. 멀티미디어 데이터란 이미지, 비디오, 오디오 데이터를 지칭한다. 멀티미디어 정보는 공간적 지역성이 높으나 시간 지역성은 낮다는 특성이 있다. 또한 한번 쓰여진 후 수정이 될 확률이 낮아 대표적인 콜드 데이터로 분류된다.

멀티미디어 데이터는 대다수가 이미 압축되어 있는 상태이며 앞서 설명한 것처럼 정보 자체가 예측 불가능하기 때문에 포함하는 노드의 수가 많은 경향성을 보인다. 따라서 콜드 데이터는 핫 데이터에 비해서 포함 노드 개수가 많은 경향성을 보이게 된다.

이와 달리, 접근 빈도가 높은 핫 데이터의 경우 향후 업데이트 될 확률이 매우 높다. 스토리지 디바이스에 저장되는 대표적인 핫 데이터는 파일 시스템 메타 데이터이다. 파일 시스템 메타 데이터란 파일이름, 소유자, 권한 등을 기록하여 관리하기 위한 정보를 의미한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 스토리지 시스템은 수신된 대상 데이터의 노드 개수가 소정 임계치 이상이면 콜드 데이터로 구분하고, 대상 데이터의 노드 개수가 소정 임계치 미만이면 핫 데이터로 구분할 수 있다. 따라서 대상 데이터가 스토리지 디바이스에 저장되기 전에 대상 데이터의 온도(대상 데이터가 핫 데이터 인지, 콜드 데이터 인지)를 예측하여 구분할 수 있고, 이로써 데이터 스토리지 시스템의 관리 성능을 향상시킬 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터 분류 방법의 순서도이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터 분류 방법은 수신부(110)가 대상 데이터를 포함하는 신호인 데이터 쓰기 요청 신호를 수신하는 단계(S310); 계산부(120)가 대상 데이터에 포함된 문자 종류의 개수를 계산하는 단계(S320); 및 판단부(130)가 문자의 종류의 수 및 소정 임계치에 기초하여 대상 데이터를 접근 빈도가 높은 핫 데이터 및 접근 빈도가 낮은 콜드 데이터 중 하나로 판단하는 단계(S330)를 포함하여 구성된다.

S310 단계는 수신부(110)가 데이터 쓰기 요청 신호 및 데이터 쓰기 요청 신호에 대응되는 대상 데이터를 수신하는 단계이다.

S320 단계는 계산부(120)가 대상 데이터에 포함된 문자 종류의 개수를 계산하는 단계로, 앞서 설명한 바와 같이 대상 데이터에 포함된 노드 개수를 계산한다. S320 단계에서, 계산부(120)는 미리 설정된 범위 내에서 대상 데이터를 스캔하여 문자 종류 개수를 계산할 수 있다. 예를 들어 하나의 데이터 블록이 4kB이고, 미리 설정된 범위가 2kB이면 계산부(120)는 해당 데이터 블록의 2kB까지에 대해서만 스캔을 수행하여 노드 개수를 계산할 수 있다. 이렇게 미리 설정된 범위 내에서 대상 데이터를 스캔함으로써 대상 데이터의 크기가 큰 경우에도 스캔 시간을 절약하여 데이터 스토리지 시스템의 관리 효율성을 향상시킬 수 있다.

S330 단계는 판단부(130)가 문자의 종류의 수 및 소정 임계치에 기초하여 대상 데이터를 접근 빈도가 높은 핫 데이터 및 접근 빈도가 낮은 콜드 데이터 중 하나로 판단하는 단계이다. 예를 들어 계산부(120)에서 계산된 문자 종류 개수 즉, 노드 개수가 소정 임계치 이상이면 콜드 데이터로 판단하고, 노드 개수가 소정 임계치 미만이면 핫 데이터로 판단할 수 있다.

도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터 분류 방법의 순서도이다. 도 5를 참조하면 본 발명의 다른 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터 분류 방법은 핫 데이터를 저장부의 제1 영역에 저장하고, 콜드 데이터를 저장부의 제2 영역에 저장하는 단계(S440)를 더 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터 분류 방법은 수신하는 단계(S410)와 계산하는 단계(S420) 사이에서, 판단부(130)는 대상 데이터의 크기가 소정 바이트(byte) 미만이면 계산하는 단계(S420)를 수행할 수 있다.

그리고 만일 대상 데이터의 크기가 소정 바이트 이상이면 대상 데이터를 콜드 데이터로 판단할 수 있다. 판단부(130)에 의해 콜드 데이터로 판단된 대상 데이터는 이후 저장부의 제2 영역에 저장된다.

이때 저장부는 스토리지 디바이스(300)와 동일한 구성일 수 있으며, 경우에 따라 스토리지 디바이스(300) 내부에 저장부가 포함되는 구성으로 구현될 수 있다.

기존의 데이터 구분 방법 중 데이터 쓰기 요청의 분포가 대부분 작거나(4~8KB) 큰 접근(128~256KB)으로 명확히 구분되면 데이터 쓰기 요청의 크기가 작을수록 데이터의 온도가 뜨겁다는 관찰에 기반에 둔 데이터 구분 방법이 있다. 즉 이 데이터 구분 방법은 데이터 요청 사이즈에 임계값을 설정한 다음 데이터 요청 크기가 임계값보다 작으면 핫 데이터로 구분한다. 하지만 이러한 데이터 구분 방법은 작은 사이즈의 콜드 데이터를 핫 데이터로 구분할 수 있다는 약점이 있다. 예를 들어 웹 서핑 도중 다운로드 받는 크기가 작은 미디어 파일들의 경우 콜드 데이터임에도 불구하고 쓰기 요청 사이즈가 작기 때문에 핫 데이터로 구분할 수 있다.

그러나 도 5에서 제시된 본 발명의 다른 실시예에 의하면, 데이터 쓰기 요청이 들어왔을 때 우선 기존의 요청 크기 기반의 데이터 구분 방법으로 데이터의 온도를 나눈다. 데이터 온도 분류에 기준이 되는 요청 사이즈의 임계값은 4KB로 가정하면, 요청 사이즈 즉, 대상 데이터의 크기가 4KB보다 작을 경우 핫 데이터로 분류되는데 이러한 데이터를 대상으로 출현 노드 개수를 계산하여 데이터의 온도 분류를 한 번 더 수행한다. 이러한 경우 앞에서 기존 요청 크기 기반의 데이터 구분 방법의 문제점인, 크기가 작은 미디어 파일들의 경우 콜드 데이터임에도 불구하고 쓰기 요청 사이즈가 작기 때문에 핫 데이터로 분류하는 것을 방지할 수 있다.

이와 같은 방법에 대응되도록 본 발명에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터스토리지 시스템은 먼저 대상 데이터의 크기가 소정 바이트 이상이면, 예를 들어 4KB 이상이면 데이터 분류기(100)의 판단부(130)가 대상 데이터를 콜드 데이터로 판단할 수 있다. 콜드 데이터로 판단된 대상 데이터는 바로 스토리지 디바이스(300)의 제2 영역에 저장될 수 있다.

그러나 대상 데이터의 크기가 소정 바이트 미만이면, 예를 들어 4KB 미만이면 문자 종류 개수 및 소정 임계치에 기초하여 대상 데이터를 핫 데이터 및 콜드 데이터 중 하나로 판단하는 단계를 거친 다음, 대상 데이터가 핫 데이터이면 스토리지 디바이스(300)의 제1 영역에 대상 데이터를 저장하고, 대상 데이터가 콜드 데이터이면 스토리지 디바이스(300)의 제2 영역에 대상 데이터를 저장할 수 있다.

이러한 동작은 데이터 분류기(100)에 의해 수행될 수 있으며, 구체적으로 데이터 분류기(100)에 포함된 판단부(130)가 위와 같은 제어 동작을 수행할 수 있도록 구현될 수 있다. 또한 별도의 스토리지 컨트롤러(200)가 구비되는 경우에는 스토리지 컨트롤러(200)가 위와 같은 제어 동작을 수행할 수 있도록 구현될 수도 있다.

이처럼 본 발명의 다른 실시예에 따른 문자 종류 개수에 기반한 데이터 분류 방법은 기존의 데이터를 구분하는 방법과 함께 사용되어 데이터 구분의 정확성을 더욱 향상시킬 수 있다.

한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.

상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 를 포함한다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

100: 데이터 분류기 110: 수신부
120: 계산부 121: 문자 스캐너
122 노드 개수 누적기 130: 판단부
200: 스토리지 컨트롤러 300: 스토리지 디바이스

Claims (10)

1. 수신부가 데이터 쓰기 요청 신호 및 상기 데이터 쓰기 요청 신호에 대응되는 대상 데이터를 수신하는 단계;
   판단부가 상기 대상 데이터의 크기가 기설정된 소정 바이트 이하인지 여부를 판단하는 단계;
   상기 대상 데이터의 크기가 상기 소정 바이트를 초과하는 경우, 상기 판단부가 상기 대상 데이터를 콜드 데이터로 판단하는 단계;
   상기 대상 데이터의 크기가 상기 소정 바이트 이하인 경우, 계산부가 상기 대상 데이터를 미리 설정된 범위 내에서 스캔하여 상기 대상 데이터에 포함된 문자 종류의 개수를 계산하는 단계;
   상기 판단부가 상기 문자 종류 개수 및 소정 임계치에 기초하여 상기 대상 데이터의 상기 문자 종류 개수가 상기 소정 임계치 이상이면 상기 대상 데이터를 상기 콜드 데이터로 판단하고, 상기 문자 종류 개수가 상기 소정 임계치 미만이면 상기 대상 데이터를 핫 데이터로 판단하는 단계를 포함하는,
   문자 종류 개수에 기반한 데이터 구분 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 문자 종류의 개수를 계산하는 단계에서,
   상기 계산부가 상기 대상 데이터를 소정 비트(bit) 단위로 분리하여, 문자 종류의 개수를 계산하는 것을 특징으로 하는 문자 종류 개수에 기반한 데이터 구분 방법.
   
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   상기 판단부는 상기 핫 데이터를 저장부의 제1 영역에 저장하고, 상기 콜드 데이터를 상기 저장부의 제2 영역에 저장하는 단계를 더 포함하고,
   상기 핫 데이터는 파일이름, 소유자 및 권한을 기록하여 관리하기 위한 파일 시스템 메타 데이터를 포함하고,
   상기 콜드 데이터는 이미지, 비디오 및 오디오 데이터를 지칭하는 멀티미디어 데이터를 포함하고,
   상기 콜드 데이터는 공간적 지역성은 높으나 시간 지역성은 낮은 것을 특징으로 하는,
   문자 종류 개수에 기반한 데이터 구분 방법.
   
5. 삭제
6. 데이터 쓰기 요청 신호 및 상기 데이터 쓰기 요청 신호에 대응되는 대상 데이터를 수신하는 수신부;
   상기 대상 데이터의 크기가 기설정된 소정 바이트 이하인지 여부를 판단하고, 상기 대상 데이터의 크기가 상기 소정 바이트를 초과하는 경우, 상기 대상 데이터를 콜드 데이터로 판단하는 판단부; 및
   상기 대상 데이터의 크기가 상기 소정 바이트 이하인 경우, 상기 대상 데이터를 미리 설정된 범위 내에서 스캔하여 상기 대상 데이터에 포함된 문자 종류의 개수를 계산하는 계산부를 포함하고,
   상기 판단부는 상기 문자 종류 개수 및 소정 임계치에 기초하여 상기 대상 데이터의 상기 문자 종류 개수가 상기 소정 임계치 이상이면 상기 대상 데이터를 상기 콜드 데이터로 판단하고, 상기 문자 종류 개수가 상기 소정 임계치 미만이면 상기 대상 데이터를 핫 데이터로 판단하는 것을 특징으로 하는,
   문자 종류 개수에 기반한 데이터 분류기.
   
7. 제6항에 있어서,
   상기 계산부는
   상기 대상 데이터를 소정 비트 단위로 분리하여, 문자 종류 개수를 계산하는 것을 특징으로 하는 문자 종류 개수에 기반한 데이터 분류기.
   
8. 삭제
9. 데이터 분류기 및 스토리지 디바이스를 포함하는 스토리지 시스템에 있어서,
   상기 데이터 분류기는
   데이터 쓰기 요청 신호 및 상기 데이터 쓰기 요청 신호에 대응되는 대상 데이터를 수신하는 수신부;
   상기 대상 데이터의 크기가 기설정된 소정 바이트 이하인지 여부를 판단하고, 상기 대상 데이터의 크기가 상기 소정 바이트를 초과하는 경우, 상기 대상 데이터를 콜드 데이터로 판단하는 판단부; 및
   상기 대상 데이터의 크기가 상기 소정 바이트 이하인 경우, 상기 대상 데이터를 미리 설정된 범위 내에서 스캔하여 상기 대상 데이터에 포함된 문자 종류의 개수를 계산하는 계산부를 포함하고,
   상기 판단부는 상기 문자 종류 개수 및 소정 임계치에 기초하여 상기 대상 데이터의 상기 문자 종류 개수가 상기 소정 임계치 이상이면 상기 대상 데이터를 상기 콜드 데이터로 판단하고, 상기 문자 종류 개수가 상기 소정 임계치 미만이면 상기 대상 데이터를 핫 데이터로 판단하며,
   상기 스토리지 디바이스는
   상기 핫 데이터가 저장되는 제1 영역 및 상기 콜드 데이터가 저장되는 제2 영역을 포함하는 것을 특징으로 하는,
   문자 종류 개수에 기반하여 데이터를 구분하는 스토리지 시스템.
   
10. 삭제

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