KR102401596B1 - 비휘발성 장치에서 데이터 속성 기반 데이터 배치를 활용하기 위해 컴퓨터를 구동하는 경험적 인터페이스 - Google Patents

비휘발성 장치에서 데이터 속성 기반 데이터 배치를 활용하기 위해 컴퓨터를 구동하는 경험적 인터페이스 Download PDF

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Abstract

컴퓨터 장치가 비휘발성 메모리 장치내의 데이터 속성 기반 데이터 배치를 활용가능 하도록 하는 인터페이스가 개시된다. 인터페이스는, 상기 컴퓨터 장치의 운영체제 레벨에서 소프트웨어 구성요소를 실행하는 것을 포함하고, 상기 소프트웨어 구성요소는 상기 비휘발성 메모리 장치로의 데이터 항목 변경들의 갱신 통계를 감시하며, 상기 갱신 통계는 상기 데이터 항목들의 적어도 일부에 대한 하나 이상의 갱신 빈도들, 각 파일 종류에 대한 누적된 갱신 및 삭제 빈도들, 및 상기 데이터 항목의 출처를 포함한다. 상기 인터페이스는 상기 소프트웨어 구성요소에 의해, 데이터베이스 내에서 상기 데이터 항목들 및 데이터 항목 종류들에 대한 상기 갱신 통계를 저장하는 것을 포함한다. 또한 상기 인터페이스는 상기 데이터 항목들에 대하여 어플리케이션들에 의해 수행되는 생성, 쓰기, 및 갱신을 포함하는 모든 동작들을 차단하고, 상기 데이터베이스 내의 현재 갱신 통계에 근거하여 상기 데이터 항목들의 각각에 대해 데이터 속성 식별자를 자동으로 할당하는 것을 포함하며, 상기 데이터 항목들과 할당된 데이터 속성 식별자들은 메모리 채널을 통해 스토리지용 상기 비휘발성 메모리 장치로 전송된다.

Description

비휘발성 장치에서 데이터 속성 기반 데이터 배치를 활용하기 위해 컴퓨터를 구동하는 경험적 인터페이스{A HEURISTIC INTERFACE FOR ENABLING A COMPUTER DEVICE TO UTILIZE DATA PROPERTY-BASED DATA PLACEMENT INSIDE A NONVOLATILE MEMORY DEVICE}
본 발명은 비휘발성 메모리 장치 내에서 데이터 속성 기반 데이터 배치를 활용하는 컴퓨터 장치 및 그 컴퓨터 장치를 구동하는 인터페이스 방법에 관한 것이다.
플래시 메모리 기반 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)는 소비자 컴퓨터 및 기업 서버 모두에 널리 사용되어 왔다.
낸드(NAND) 및 노어 (NOR) 논리 게이트의 이름을 따서 명명되는 두 가지의 주종 플래시 메모리가 있다. NAND 형 플래시 메모리의 블록들 내로 데이터가 라이트되고 블록들로부터 데이터가 리드될 수 있다. 블록들의 각각은 복수의 페이지들을 포함한다.
SSDs 내에서의 NAND 플래시 스토리지 셀들은 아주 독특한 속성을 가지므로, SSD의 일반 사용은 매우 비효율적이다. 예를 들면, NAND 플래시 메모리는 일시에 무작위로 바이트 또는 워드 단위로 리드되거나 프로그램될 수 있지만, 소거의 경우 일시에 블록단위로만 수행될 수 있다. 단일 NAND 플래시 페이지를 재쓰기(rewrite)하기 위해서는 전체 소거 블록(전체 소거블록은 많은 플래시 페이지들을 포함)이 우선 소거되어야만 한다.
NAND 플래시 기반 스토리지 장치들(예를 들면 SSDs)은 제자리(in-place) 갱신(updating)을 허용하지 않으므로, 이후의 라이트를 위한 메모리 공간을 준비하기 위해 가비지 컬렉션(garbage collection)동작이 가용 프리 블록 카운트가 임계치에 도달할 때 수행된다. 가비지 컬렉션은 한 소거 블록에서 유효 데이터를 리드하는 것과 다른 블록에 상기 유효 데이터를 라이트하는 것을 포함한다. 한편, 가비지 컬렉션 동안 무효 (invalid)데이터는 새 블록으로 전달되지 않는다. NAND 소거 블록을 지우는 데에는 상대적으로 많은 양의 시간이 걸리며, 각 소거 블록은 제한된 횟수의 소거 사이클들(약 3,000회 내지 10,000회)을 가진다. 따라서, 가비지 컬렉션 오버헤드는 높은 데이터 I/O 레이턴시 및 낮은 I/O 퍼포먼스을 초래하는, 기술 분류 중에서 가장 큰 속도 제한들 중의 하나이다.
따라서, 핫(hot)/콜드(cold) 데이터를 차별적으로 취급하지 않고 그 데이터들을 함께 저장하는 운영 체제 및 어플리케이션은 차별적으로 취급하는 경우에 비해 시간이 지남에 따른 퍼포먼스 열화를 겪을 수 있다. 또한 더 많은 소거 사이클들이 필요함에 따라 SSD의 수명은 더욱 짧아지며, 이는 NAND 셀들을 더 빨리 열화 되게끔 한다.
SSD 벤더들(vendors) 및 스토리지 기술 위원회는 이 문제들을 극복하기 위해 이른 바 "멀티 스트림(multi-stream) SSD"이라 불려지는 신규 SSD 및 표준을 강구했다. 그러한 강구는 스트림 (streams) 이라 불려지는 다른 수명을 가지고 데이터를 분리적으로 저장하는 인터페이스들을 운영 체제 및 어플리케이션들에 제공하는 것이다. 스트림은 데이터 라이트가 서로 관련되어 있거나 유사한 수명을 가질 때를 나타내는 호스트 힌트이다. 즉, 개별적 데이터 라이트의 그룹은 스트림 집합이고 각 스트림에는 OS나 어플리케이션에 의해 스트림 ID가 주어진다. 예를 들어, "핫"데이터는 고유한 스트림 ID로 할당될 수 있고 그 스트림 ID에 대한 데이터는 SSD내의 동일 소거 블록에 라이트될 수 있다. 소거 블록 내의 데이터가 유사한 수명을 가지거나 서로 관련되어 있기 때문에, 데이터가 호스트 시스템에 의해 삭제될 때 전체 소거 블록이 자유롭게 된다는 큰 기회가 있다. 그렇게 함으로써, 전체 대상 블록이 유효(소거할 필요 없음) 또는 무효(소거할 수 있지만 라이트할 필요는 없음)로 될 수 있어 가비지 컬렉션 오버헤드가 현저히 줄어든다. 따라서 장치 내구성 및 퍼포먼스는 증가한다.
그렇지만, 이 새로운 인터페이스를 활용하기 위해서는 어플리케이션들(소스 코드를 포함) 및 운영체제 내의 많은 변화들이 요구된다. 전형적인 컴퓨터는 설치 및 운용되는 수십 내지 수백의 소프트웨어 어플리케이션을 가질 수 있으며, 보다 효율적으로 SSDs를 사용하기 위해 모든 어플리케이션들에 대해 특히 레거시(legacy) 및 폐 소스(closed-source) 어플리케이션들에 대해 그러한 변화들을 적용하는 것은 아주 어렵다. 또한, 멀티 스트림 SSD가 운영 체제 및 어플리케이션들에 의한 사용에만 단지 호환성이 있다는 점에서 멀티 스트림 SSD는 그 응용성이 한정된다.
스토리지 장치에서 개선된 데이터 속성 기반 데이터 배치가 필요해지며, 특히 컴퓨터 장치가 데이터 속성 기반 데이터 배치(예를 들면 멀티 스트림) SSD를 활용 가능하게 하는 자율적 프로세스가 요구된다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 비휘발성 메모리 장치 내에서 데이터 속성 기반 데이터 배치를 활용하는 컴퓨터 장치 및 그 컴퓨터 장치를 구동하는 인터페이스 방법을 제공함에 있다.
예시적 실시 예들은 컴퓨터 장치가 비휘발성 메모리 장치 내의 데이터 속성 기반 데이터 배치를 활용하도록 하는 인터페이스를 제공하는 방법 및 장치를 제공한다. 예시적 실시 예의 인터페이스는 상기 컴퓨터 장치의 운영체제 레벨에서 소프트웨어 구성요소를 실행하는 것을 포함하고, 상기 소프트웨어 구성요소는 상기 비휘발성 메모리 장치로의 데이터 항목 변경들의 갱신 통계를 감시하며, 상기 갱신 통계는 상기 데이터 항목들의 적어도 일부에 대한 하나 이상의 갱신 빈도들, 각 파일 종류에 대한 누적된 갱신 및 삭제 빈도들, 및 상기 데이터 항목의 출처를 포함한다. 상기 인터페이스는 상기 소프트웨어 구성요소에 의해, 데이터베이스 내의 상기 데이터 항목들 및 데이터 항목 종류들에 대한 상기 갱신 통계를 저장하는 것을 포함한다. 또한 상기 인터페이스는 상기 데이터 항목들에 대하여 어플리케이션들에 의해 수행되는 생성, 쓰기, 및 갱신을 포함하는 모든 동작들을 차단하고, 상기 데이터베이스 내의 현재 갱신 통계에 근거하여 상기 데이터 항목들의 각각에 대해 데이터 속성 식별자를 자동으로 할당하는 것을 포함하며, 상기 데이터 항목들과 할당된 데이터 속성 식별자들은 메모리 채널을 통해 스토리지용 상기 비휘발성 메모리 장치로 전송된다.
예시적 실시 예들은 컴퓨터 장치를 더 제공한다. 컴퓨터 장치는 메모리와 운영 체제를 포함한다. 컴퓨터 장치는 상기 메모리에 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 운영 체제 내에 제공된 소프트웨어 구성요소를 실행한다. 상기 소프트웨어 구성요소는, 비휘발성 메모리 장치로의 데이터 항목 변경들의 갱신 통계를 감시하도록 구성되고, 상기 갱신 통계는 상기 데이터 항목들의 적어도 일부에 대한 하나 이상의 갱신 빈도들, 각 파일 종류에 대한 누적된 갱신 및 삭제 빈도들, 및 상기 데이터 항목의 출처를 포함한다. 상기 소프트웨어 구성요소는, 데이터베이스 내의 상기 데이터 항목들 및 데이터 항목 종류들에 대한 상기 갱신 통계를 저장하도록 구성된다. 상기 소프트웨어 구성요소는, 상기 데이터 항목들에 대하여 어플리케이션들에 의해 수행되는 생성, 쓰기, 및 갱신을 포함하는 모든 동작들을 차단하고, 상기 데이터베이스 내의 현재 갱신 통계에 근거하여 상기 데이터 항목들의 각각에 대해 데이터 속성 식별자를 자동으로 할당하도록 구성되어, 상기 데이터 항목들과 할당된 데이터 속성 식별자들이 메모리 채널을 통해 스토리지용 상기 비휘발성 메모리 장치로 전송되도록 한다. 따라서, 상기 컴퓨터 장치가 비휘발성 메모리 장치 에서 데이터 속성 기반 데이터 배치를 활용하는 것이 가능하게 된다.
예시적 실시 예들은 또한, 컴퓨터 장치가 비휘발성 메모리 장치내의 데이터 속성 기반 데이터 배치를 활용하도록 하는 인터페이스를 제공하는 프로그램 명령들을 포함하는 비 일시적 컴퓨터 리드가능 스토리지 매체상에 저장된 실행가능 소프트웨어 제조물을 제공한다. 상기 프로그램 명령들은, 상기 컴퓨터 장치의 운영체제 레벨에서 소프트웨어 구성요소를 실행하는 것을 포함하고, 상기 소프트웨어 구성요소는 상기 비휘발성 메모리 장치로의 데이터 항목 변경들의 갱신 통계를 감시하며, 상기 갱신 통계는 상기 데이터 항목들의 적어도 일부에 대한 하나 이상의 갱신 빈도들, 각 파일 종류에 대한 누적된 갱신 및 삭제 빈도들, 및 상기 데이터 항목의 출처를 포함한다. 상기 프로그램 명령들은, 상기 소프트웨어 구성요소에 의해, 데이터베이스 내의 상기 데이터 항목들 및 데이터 항목 종류들에 대한 상기 갱신 통계를 저장한다. 상기 프로그램 명령들은, 상기 데이터 항목들에 대하여 어플리케이션들에 의해 수행되는 생성, 쓰기, 및 갱신을 포함하는 모든 동작들을 차단하고, 상기 데이터베이스 내의 현재 갱신 통계에 근거하여 상기 데이터 항목들의 각각에 대해 데이터 속성 식별자를 자동으로 할당하여, 상기 데이터 항목들과 할당된 데이터 속성 식별자들이 메모리 채널을 통해 스토리지용 상기 비휘발성 메모리 장치로 전송되도록 한다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 비휘발성 메모리 장치 내에서 데이터 속성 기반 데이터 배치를 활용하는 컴퓨터 장치 및 그 컴퓨터 장치를 구동하는 인터페이스 방법이 구현된다.
도 1은 경험적 인터페이스에 의해 제공된 비휘발성 메모리 장치 내의 데이터 속성기반 데이터 배치를 위한 시스템의 예시적 실시 예를 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따라 경험적 인터페이스를 제공하는 호스트 시스템 상에 수행되는 프로세스를 도시하는 플로우챠트이며, 상기 경험적 인터페이스는 상기 컴퓨터 장치가 비휘발성 메모리 장치 내에서 데이터 속성 기반 데이터 배치를 활용 가능케 한다.
도 3은 다양한 종류의 컴퓨팅 장치들 내에서 구현된 예시적 실시예 들의 경험적 인터페이스를 도시하는 도면이며, 컴퓨터 장치들은 데이터 속성 기반 데이터 배치를 갖는 SSD와 호환가능 하게 된다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 비휘발성 메모리 장치의 스토리지 컨트롤러에 의해 수행되는 데이터 속성 기반 데이터 배치를 위한 프로세스를 도시하는 플로우챠트이다.
도 5는 데이터 베이스 어플리케이션에 의해 수행되는 스토리지 동작들과 관련하여 경험적 인터페이스의 동작의 예시를 보여주는 블록도이며, 상기 데이터 베이스 어플리케이션은 다른 수명들 및 다른 속성들을 갖는 데이터를 저장한다.
본 발명의 실시 예들에 대해 참조가 상세히 만들어질 것이며, 예시들은 첨부 도면들 내에 도시되며, 유사 참조 부호들은 전반적으로 유사 요소들을 전반적으로 칭한다. 실시 예들은 도면들을 참조하면서 본 발명의 사상을 설명하기 위해 이하에서 기술된다.
본 발명의 이점 및 특징들과 그 것을 달성하는 방법들은 이하의 실시 예들의 상세한 설명과 첨부 도면들을 참조로 보다 잘 이해될 수 있을 것이다. 본 발명의 사상은 그러나 많은 다른 형태로 구현될 수 있으며 여기에 언급된 실시 예들에 한정되지 않는다. 차라리 이들 실시 예들은 본 개시가 본 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 사상을 철저히 완전히 그리고 전체적으로 전달할 수 있도록 하기 위해 제공된다. 본 발명의 사상은 첨부된 청구항들에 의해서만 한정될 것이다. 도면들에서 레이어들의 두께나 영역은 명료성을 위해 과장될 수 있다.
본 발명을 설명하는 문맥에서, 용어 "하나(a) "한(an)" 및 "그(the)" 및 유사한 참도(referents)의 사용은 문맥에서 명확히 모순되게 표현되지 않는 한 단수 및 복수 모두를 커버하는 것으로 해석되어야 한다. 용어들 "포함(comprising)", "가짐(having)", "포함(including)", 및 "보유(containing)"는 달리 기재되지 않는 한, 오픈 종결(open-ended) 용어들(예를 들어 포함하지만 그에 한정되지 않는다는 의미)로서 해석된다.
여기에 사용된 것으로서, 용어 "알고리즘"또는 "모듈"은 소프트웨어나 하드웨어 구성요소에 제한되지 않는다. 하드웨어 구성요소에는 특정한 타스크들을 수행하는 field programmable gate array (FPGA) 또는 application specific integrated circuit (ASIC)이 포함될 수 있다. 알고리즘 또는 모듈은 어드레스가능 스토리지 매체 내에 상주하도록 적절히 구성될 수 있고 하나 이상의 프로세서들을 실행하기 위해 적절히 구성될 수 있다. 따라서, 알고리즘 또는 모듈은 예시적 방법으로, 구성요소들을 포함할 수 있다. 상기 구성요소들은 소프트웨어 구성요소들(software components), 객체 지향 소프트웨어 구성 요소들(object-oriented software components), 클래스 구성요소들 및 타스크 구성요소들(class components and task components), 프로세스들(processes), 기능들(functions), 속성들(attributes), 프로시져들(procedures), 서브루틴들(subroutines), 프로그램 코드의 세그먼트들(segments of program code), 드라이버들(drivers), 펌웨어들(firmware), 마이크로코드(microcode), 회로들(circuitry), 데이터(data), 데이터 베이스들(databases), 데이터 구조들(data structures), 테이블들(tables), 어레이들(arrays), 및 변수들(variables)을 포함할 수 있다. 구성요소들에 대해 제공된 기능 및 구성요소들 또는 모듈들은 더 작은 구성요소들 또는 모듈들로 결합될 수 있거나 부가적인 구성요소들 및 구성요소들 또는 모듈들로 더 분리될 수 있다.
달리 정의되지 않는 한, 여기에 사용되는 모든 기술적 및 과학적 용어들은 본 발명이 속하는 본 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 통상적으로 이해되는 것과 같은 의미를 가진다. 어느 및 모든 예들의 사용, 또는 여기에 제공된 예시적인 용어들은 본 발명을 더 명확히 하기 위한 의도로 사용된 것이며, 달리 특정되지 않는 한 본 발명의 범위를 제한하는 것은 아니다. 더욱이, 달리 정의되지 않는 한 일반적으로 사용되는 사전들 내에 정의된 모든 용어들은 지나치게 엄격히 해석되지 않을 수 있다.
일 양상에서, 예시적 실시 예들은 경험적 및 자율적 인터페이스 (heuristic and autonomous interface)를 제공한다. 자율적 인터페이스는 컴퓨터 시스템들이 SSDs와 같은 스토리지 장치들 내의 데이터 속성 기반 데이터 배치 (data property-based data placement) 방법(예를 들어 멀티 스트리밍)을 활용하는 것을 가능케 한다. 상기 스토리지 장치는 어플리케이션들에 대한 변경을 요구하지 않는 장치이다.
도 1은 경험적 인터페이스에 의해 제공된 비휘발성 메모리 장치 내의 데이터 속성기반 데이터 배치를 위한 시스템의 예시적 실시 예를 도시한 블록도이다. 여기에 개시된 예시적 실시 예들은 가비지 컬렉션을 요구하는 임의의 비휘발성 메모리 장치에 적용될 수 있으며, 비휘발성 메모리 장치가 SSD를 포함하는 경우의 실시 예들과 관련하여 설명될 것이다.
시스템은 채널 (14)을 통해 SSD (12)에 연결된 호스트 시스템(10)을 포함한다. 잘 알려진 바로서, SSD는 데이터를 저장하기 위한 움직임 파트를 가지지 않으므로 그 데이터를 유지하기 위한 지속적인 파워를 요구하지 않는다. 본 발명의 개시와 관련한 호스트 시스템 (10)의 구성 요소들은 프로세서 (16)를 포함한다. 프로세서 (16)는 OS (20) 및 파일 시스템 (21)을 포함하는 메모리 (18)로부터 컴퓨터 명령들을 실행한다. 호스트 시스템 (10)은 채널 (14)과 인터페이싱하는 메모리 컨트롤러와 같은 다른 구성 요소들 (미도시)을 포함할 수 있다. 호스트 시스템 (10) 과 SSD (12)는 채널 (14)을 통해 커맨드 및 데이터 항목(items, 28)을 통신한다. 일 실시 예에서, 호스트 시스템(10)은 임의의 종류의 OS를 운용하는 전형적인 컴퓨터 혹은 서버일 수 있다. OS들 종류의 예는 싱글 및 멀티 유저, 분산 (distributed), 템플릿 (templated), 내장 (embedded), 실시간, 및 라이브러리를 포함할 수 있다. 다른 실시 예에서, 시스템은 장치 컨트롤러와 같은 단독 구성 요소일 수 있다. 단독 구성 요소의 OS는 라이트웨이트 (lightweight) OS(또는 그 일부)나 심지어 펌웨어를 포함하는 경우일 수 있다.
SSD (12)는 호스트 시스템 (10)으로부터 데이터를 저장하기 위해 스토리지 컨트롤러 (22) 및 비휘발성 메모리 (NVM) 어레이 (24)를 포함한다. 스토리지 컨트롤러 (22)는 NVM 어레이 (24)에 저장된 데이터를 관리하고, 통신 프로토콜을 통해 채널 (14)을 경유하여 호스트 시스템(10)과 통신한다. NVM 어레이 (24)는 임의의 종류의 불휘발성 랜덤 억세스 메모리 (NVRAM)을 포함할 수 있다. 임의의 종류의 불휘발성 랜덤 억세스 메모리는 플래시 메모리, 강유전체 RAM (F-RAM), 자기저항성 RAM (MRAM), 상변화 메모리 (PCM), 밀리피드(millipede) 메모리 등을 포함할 수 있다. SSD (12) 및 채널 (14) 모두는 듀얼 채널 아키텍쳐 등과 같은 멀티 채널 메모리 아키텍쳐를 지원할 수 있으며, 싱글, 더블, 또는 쿼드 레이트 데이터 전달을 또한 지원할 수 있다.
예시적인 실시 예에 따라, SSD (12)내의 가비지 컬렉션 오버헤드를 줄이기 위해 실시 예들은 SSD(12) 내에서 개선된 데이터 속성 기반 데이터 배치를 제공한다. 이 것은 경험적 인터페이스 (26)를 제공함에 의해 달성된다. 경험적 인터페이스 (26)는 어플리케이션들 및 하드웨어 구성요소들 모두가 SSD (12)내에 다른 수명들을 가지는 데이터 항목들을 분리적으로 저장 가능하게 한다. 또한, 몇몇 실시 예에서 경험적 인터페이스 (26)의 사용은 호스트 시스템 (10)상에 운영되는 사용자 어플리케이션들에 대해 변화를 요구하지 않는다.
일 실시 예에서, 경험적 인터페이스 (26)는 운영 체제 레벨에서 설치되는 적어도 하나의 소프트웨어 구성요소를 포함한다. 소프트웨어 구성요소는 파일들과 같은 모든 데이터 항목들 (28)의 사용 및 갱신 통계치를 지속적으로 모니터링하고 저장한다. 초기 웜업 혹은 트레이닝 구간 후에, 호스트 시스템 (10)에 의해 데이터 항목들 (28)에 대해 수행되는 임의의 생성/라이트/갱신 동작은 현재 사용 및 갱신 통계 치에 따라 동적 데이터 속성 식별자 (30)에 할당된다. 일 실시 예에서, 데이터 속성 식별자 (30)의 실질적 할당은 OS (20)의 파일 시스템 (21)내의 소프트웨어 훅 (hooks)에 의해 수행될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따라 경험적 인터페이스를 제공하는 호스트 시스템 상에 수행되는 프로세스를 도시하는 플로우챠트이며, 상기 경험적 인터페이스는 상기 컴퓨터 장치가 비휘발성 메모리 장치 내에서 데이터 속성 기반 데이터 배치를 활용 가능케 한다. 상기 프로세스는 상기 컴퓨터 장치 내의 운영체제 레벨에서 소프트웨어 구성요소 (예를 들어 경험적 인터페이스)를 실행하는 것을 포함할 수 있다. 상기 소프트웨어 구성요소는 상기 비휘발성 메모리 장치로의 데이터 항목 (예를 들어, 파일) 변경사항들 (modifications)의 갱신 통계 (update statistics)를 모니터한다. 상기 갱신 통계는 상기 데이터 항목들의 적어도 일부에 대한 하나 이상의 갱신 빈도들 (update frequencies), 각 파일 종류 별로 (specific to) 누적된 갱신 및 삭제 빈도들, 및 상기 데이터 파일의 출처(origin)를 포함한다 (단계 200).
상기 소프트웨어 구성요소는 데이터베이스 내에 상기 데이터 항목들 및 데이터 항목 종류들에 대한 상기 갱신 통계를 저장한다 (단계 202). 일 실시 예에서, 상기 갱신 통계는 상기 호스트 시스템 메모리 (18)와 상기 SSD (12) 모두에 저장될 수 있다.
상기 소프트웨어 구성요소는 상기 데이터 항목들에 대하여 어플리케이션들에 의해 수행되는 생성, 쓰기, 및 갱신을 포함하는 모든 동작들을 전부 혹은 대부분 차단한다. 그리고, 상기 소프트웨어 구성요소는 상기 데이터베이스 내의 현재 갱신 통계에 근거하여 상기 데이터 항목들의 각각에 대해 데이터 속성 식별자를 자동으로 할당하여, 상기 데이터 항목들과 할당된 데이터 속성 식별자들이 메모리 채널을 통해 스토리지용 상기 비휘발성 메모리 장치로 전송되도록 한다 (단계 204). 일 실시 예에서, 데이터 속성 식별자는 태그(tag)로서 작용하고, 데이터 속성 식별자가 무엇인지를 나타내는 어떤 정보를 실질적으로 전송할 필요는 없다.
일 실시 예에 따라, 상기 경험적 인터페이스 (26)는 데이터 유사성 (similarity) 를 나타내는 하나 이상의 데이터 속성들에 근거하여 상기 데이터 항목들 (28)의 각각에 대해 상기 데이터 속성 식별자들 (30)을 할당 혹은 관련시키기 위해 현재 갱신 통계를 사용한다. 상기 하나 이상의 데이터 속성들은 데이터 수명, 데이터 종류, 데이터 사이즈, 및 물리적 데이터 소스일 수 있다. 추가적 실시 예에서, 논리 블록 어드레스(LBA) 범위들도 또한 데이터 유사성을 나타내는 데이터 속성으로서 이용될 수 있다. 예를 들어, LBA 억세스 패턴은 유사성의 식별자가 될 수 있고 데이터의 그룹핑을 요구할 수 있다. 이러한 방법으로 동일 혹은 유사 데이터 속성들을 가지는 데이터 항목들 (28)은 동일 데이터 속성 식별자 값으로 할당된다.
경험적 인터페이스 (26)가 운영체제 레벨에서 제공되므로, 어플리케이션들이 예시적 실시 예의 데이터 속성 기반 데이터 배치 프로세스와 호환성을 가지도록 하기 위하여, 현재 어플리케이션들에 대한 변화가 요구되지 않는다. 따라서, 경험적 인터페이스 (26)는 어플리케이션들 및 운영체제를 너머 전형적인 멀티 스트리밍 (conventional multi-streaming)의 사용을 확장하기 위해, 프로세서 및 운영체제를 가지는 어떤 종류의 컴퓨팅 장치에서도 구현될 수 있다.
도 3은 다양한 종류의 컴퓨팅 장치들 (300A-300D)내에서 구현된 예시적 실시예 들의 경험적 인터페이스를 도시하는 도면이며, 컴퓨터 장치들은 데이터 속성 기반 데이터 배치 (예를 들어, 멀티 스트리밍)를 갖는 SSD (12)와 호환가능 하게 된다. 컴퓨팅 장치들 (300A 및 300B)은 각기 경험적 인터페이스들 (26A 및 26B)이 운영체제들 (20A 및 20B)내에 제공되어 있는 PC, 서버, 또는 스토리지 서브시스템 (subsystem)과 같은 호스트 장치를 나타낼 수 있다. 경험적 인터페이스 (26A)는 어플리케이션(304A)에 의해 수행되는 데이터 항목 동작들을 차단하고, 현재의 갱신 통계에 근거하여 상기 어플리케이션(304A)으로부터의 데이터 항목들 각각에 대해 데이터 속성 식별자들 (30A)를 자동으로 할당한다.
유사하게, 경험적 인터페이스 (26B)는 상기 OS (20B)의 블록 계층 (23B)에 의해 수행되는 데이터 항목 동작들을 차단(intercept)하고, 현재의 갱신 통계에 근거하여 상기 블록 계층 (23B)에 의해 동작되는 데이터 항목들 각각에 대해 데이터 속성 식별자 (30B)를 자동으로 할당한다.
컴퓨팅 장치들 (300C 및 300D)은 각기 경험적 인터페이스들 (26C 및 26D)이 하드웨어 장치 컨트롤러들 (306C 및 306D)내에 제공되어 있으며, 스위치, 라우터, RAID 시스템, 또는 호스트 버스 어댑터(HBA) 시스템과 같은 하드웨어 장치를 나타낼 수 있다. 경험적 인터페이스 (26C)는 상기 장치 컨트롤러 (306C)에 의해 수행되는 데이터 항목 동작들을 차단 (intercept)하고, 현재의 갱신 통계에 근거하여 상기 장치 컨트롤러 (306C)로부터의 데이터 항목들 각각에 대해 데이터 속성 식별자 (30C)를 자동으로 할당한다. 유사하게, 경험적 인터페이스 (26D)는 상기 장치 컨트롤러 (306D)에 의해 수행되는 데이터 항목 동작들을 차단하고, 현재의 갱신 통계에 근거하여 상기 장치 컨트롤러 (306D)로부터의 데이터 항목들 각각에 대해 데이터 속성 식별자 (30D)를 자동으로 할당한다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 비휘발성 메모리 장치의 스토리지 컨트롤러에 의해 수행되는 데이터 속성 기반 데이터 배치를 위한 프로세스를 도시하는 플로우챠트이다. 도 3 및 도 4를 참조하면, 상기 프로세스는 채널을 통해 적어도 하나의 운영체제 혹은 실행 어플리케이션 (예를 들어 OS: 20B 어플리케이션: 304A)으로부터 저장될 데이터 항목들의 제1 시리즈 (first series)를 수신하는 것을 포함할 수 있다. 데이터 항목들은 각기 제1 데이터 속성 식별자를 포함한다. 제1 데이터 속성 식별자는 데이터 유사성을 나타내는 하나 이상의 데이터 속성에 근거한 데이터 항목들에 관련되어 있다. 하나 이상의 데이터 속성은 데이터 수명, 데이터 종류, 데이터 사이즈, 및 물리적인 데이터 소스를 포함할 수 있다 (단계 400).
일 실시 예에서, 데이터 종류는 원래 어플리케이션 외부의 속성들을 포함할 수 있다. 추가적 실시 예에서, 하나 이상의 데이터 속성들은 또한 논리 블록 어드레스 (LBA)범위들을 포함할 수 있다. 여기에 열거된 데이터 속성은 고려될 수 있는 데이터 속성들의 종류들 만에 한정되는 것이 아님을 이해하여야 한다. 예를 들어, 지금은 알려져 있지 않지만 일부 다른 데이터 속성이 장래에 데이터 유사성을 판단하는데 사용될 수 있을 것이다. 일 실시 예에서, 운영체제나 어플리케이션으로부터 수신된 데이터 항목들은 경험적 인터페이스(26) 이외에 다른 프로세스에 의한 데이터 항목들과 관련된 데이터 속성 식별자들을 포함할 수 있다.
스토리지 컨트롤러는 채널을 통해 하드웨어 장치 컨트롤러 (예를 들어 컨트롤러들 306C 및 306D)로부터 저장될 데이터 항목들의 다른 시리즈를 수신한다. 데이터 항목들은 각기 제2 데이터 속성 식별자를 포함한다. 제2 데이터 속성 식별자는 데이터 유사성을 나타내는 하나 이상의 데이터 속성에 근거한 데이터 항목들에 관련되어 있다. 하나 이상의 데이터 속성은 데이터 수명, 데이터 종류, 데이터 사이즈, 및 물리적인 데이터 소스를 포함할 수 있다 (단계 402).
스토리지 컨트롤러는 데이터 속성 식별자들을 리드하고 메모리 장치의 어느 블록들이 대응되는 데이터 항목들을 저장하는 지를 식별한다. 따라서 동일 데이터 속성 식별자들을 가지는 데이터 항목들이 동일 블록 내에 저장되고 (단계 404), 그리고, 스토리지 컨트롤러는 데이터 항목들을 식별된 블록들로 저장한다 (단계 406).
예를 들어, 도 3에 대해, SSD (12)의 스토리지 컨트롤러 (22)는 각기 데이터 속성 ID (30A 및 30B)가 할당되어 있는 컴퓨팅 장치들 (300A 및 300B)로부터 데이터 항목들을 수신한다. 스토리지 컨트롤러 (22)는 그런 다음 동일 소거 블록/블록들 (308A)내에서 데이터 속성 ID (30A)와 관련된 데이터 항목들을 저장하고, 그리고, 동일 소거 블록/블록들 (308B)내에서 데이터 속성 ID (30B)와 관련된 데이터 항목들을 저장한다. 유사하게, SSD (12)의 스토리지 컨트롤러 (22)는 각기 데이터 속성 ID (30C 및 30D)가 할당되어 있는 컴퓨팅 장치들 (300C 및 300D)의 장치 컨트롤러들(306C 및 306D)로부터 데이터 항목들을 수신한다. 스토리지 컨트롤러 (22)는 그런 다음 동일 소거 블록/블록들 (308C)내에서 데이터 속성 ID (30C)와 관련된 데이터 항목들을 저장하고, 동일 소거 블록/블록들 (308D)내에서 데이터 속성 ID (30D)와 관련된 데이터 항목을 저장한다.
예시적 실시 예들의 경험적 인터페이스 (26)에 따라, 데이터 속성 ID (30)는 저장을 위해 임의의 입력 장치로부터 출력된 데이터 항목들 (28)에 대해 할당될 수 있다. 예를 들어 경험적 인터페이스 (26)가 예를 들어 1초에 한번과 같이 주기적으로 이미지를 취하는 디지털 보안 카메라 내에 구현된 경우라고 가정하자. 경험적 인터페이스 (26)는 이미지들의 캡쳐 레이트(capture rate), 이미지 파일 사이즈, 및 이미지들의 출처(예를 들어 장치 ID 및/또는 GPS 위치) 등과 같은, 데이터 유사를 나타내는 데이터 속성들에 근거하여 각 이미지 파일에 대해 데이터 속성 ID (30)를 할당할 수 있다. 그러한 데이터 속성들은 전형적인 멀티 스트리밍에 의해 사용되는 메타데이터(metadata)처럼 특별한 어플리케이션이나 파일 시스템과 관련될 필요가 없음을 주목하여야 한다.
도 5는 경험적 인터페이스 더 구체적으로 식별자 할당 프로세스의 일 예를 더욱 상세히 도시하는 블록도이다. 도 1 및 도 3과 유사하게, 경험적 인터페이스 (26)는 호스트 시스템 (10)의 운영체제 (20) 레벨에서 제공된다. 경험적 인터페이스 (26)는 어플리케이션 (300), 파일 시스템 (21), 및 블록 계층 (23)과 장치 드라이버들의 동작을 감시한다. 경험적 인터페이스 (26)는 데이터 유사성을 나타내는 갱신 통계 내의 데이터 속성에 기반하여 데이터 항목들에 대해 데이터 속성 식별자들 (30)을 할당한다. SSD (12)는 데이터 속성 식별자들 (30)을 리드하고 SSD (12)의 어느 블록들이 대응되는 데이터 항목들을 저장하는데 사용되었는 지를 인식하여, 동일 데이터 속성 식별자들 (30)을 가지는 데이터 항목들이 동일 블록 내에 저장되도록 한다.
몇몇 예시적 실시 예들에 따라, 경험적 인터페이스 (26)는 두 개의 소프트웨어 구성요소들을 포함한다. 즉, 운영체제 (20)내에 설치된 통계 데몬 (stats demon: 600)과 파일 시스템 레벨에서 시스템 콜 훅 (system call hooks)으로서 구현된 맵 훅 (602)이다. 통계 데몬 (600)은 SSD (12)에 대한 데이터 항목 변경 사항들(확장된 점선 박스로 나타낸 바와 같이)을 포함하는 적어도 하나의 경험/통계적 데이터 베이스 (604)를 관리하고 유지하기 위해 백그라운드 (background)내에서 연속적으로 운영될 수 있다. 맵 훅 (602)는 모든 갱신 동작들을 차단하고, 데이터베이스 (604)내의 현재 통계에 따라 파일 갱신 동작들 (610)의 각각에 대해 데이터 속성 ID (30)를 자동으로 할당할 수 있다.
일 실시 예에서, 경험적 데이터베이스 (604)내에 저장된 통계들은 두 종류들 즉 파일이름 기반 통계 및 피일 종류 기반 통계를 포함할 수 있다. 파일이름 기반 통계는 각 데이터 파일에 대한 갱신 빈도(리라이트, 갱신, 삭제, 축약(truncate) 동작들을 포함)를 기록할 수 있다. 파일 종류 기반 통계는 특정한 파일 종류들에 대한 누적된 갱신 및 삭제 빈도들을 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 통계 셋트들은 모두 각 파일 갱신에 의해 갱신되고 메모리 (18)와 SSD (12) 모두에 저장될 수 있다.
일 실시 예에서, 경험적 데이터베이스 (604)는 각기 테이블을 사용하여 두 종류의 통계들을 저장할 수 있다. 여기에서 테이블들은 파일이름 기반 통계 테이블 (606) 및 파일 종류 기반 통계 테이블 (608)로서 칭해진다. 일 실시 예에서, 테이블들은 해시 테이블들 (hash tables)로서 구현될 수 있다. 파일이름 기반 통계 테이블 (606)내의 각 엔트리는 파일 이름이 될 수 있는 키(key), 및 전체 수명 동안 파일에 대한 전체 갱신 수(리라이트, 갱신, 축약을 포함)를 포함할 수 있는 값을 포함할 수 있다. 새 파일의 생성에 응답하여, 통계 데몬 (600)은 파일이름 기반 통계 테이블 (606)에 대해 새 엔트리를 생성할 수 있다. 삭제된 파일에 응답하여, 통계 데몬 (600)은 파일이름 기반 통계 테이블 (606) 내에 대응하는 엔트리를 삭제할 수 있다.
파일 종류 기반 통계 테이블 (608)내의 각 엔트리는 파일 종류(mp3, mpg, xls 등)일 수 있는 키, 및 이러한 종류의 파일들에 행하여진 모든 갱신들(리라이트, 갱신, 축약, 및 삭제를 포함)을 이러한 종류의 파일들 개수로 나눈 값을 포함할 수 있다. 새 종류의 생성에 응답하여, 통계 데몬 (600)은 파일종류 기반 통계 테이블 (608) 내에 새 엔트리를 생성할 수 있다. 그리고, 통계 데몬 (600)은 엔트리가 추가된 후에 어떤 엔트리도 삭제하지 않을 수 있다.
통계 데몬 (600)은 또한 운영체제 부트업(boot up) 후, SSD (12)에서 메모리 (18)로 상기 두 해시 테이블들을 로딩할 책임이 있고, 영구 저장을 위해 SSD (12)로 상기 테이블들을 주기적으로 플러시(flush)한다. 두 해시 테이블들은 SSD (12)내에 일반 데이터 파일들로서 저장될 수 있다.
새롭게 설치된 운영체제에 대해, 경험적 인터페이스 (26)는 데이터 속성 식별자들 (30)을 효과적으로 할당하기 위한 충분한 통계를 수집하기 위해 컨피겨러블 웜 업 구간 (configurable warm-up period)을 요구할 수 있다.
맵 훅(602)은 어플리케이션들 (300) 및 OS (20)에 의해 모든 파일들에 대해 행해진 모든 파일 갱신 동작들 (생성/라이트/갱신/삭제) (610)을 차단하기 위해, 운영체제 레벨에서 시스템 콜 훅으로서 구현될 수 있다. 윈도우, 리눅스 등과 같은 대부분의 운영체제들은 시스템 프로그래밍 목적을 위해 파일 시스템 훅을 제공한다.
파일 갱신 동작들 (610)의 차단에 응답하여, 맵 훅 (602)은 관련된 정보를 통계 데몬 (600)으로 보내기 위해 경험적 데이터 베이스 갱신 동작 (612)에 의해 수행될 수 있다. 맵 훅 (602)은 그런 다음 경험적 데이터베이스 (604)를 리드하는 블록 (614)을 통하여 데이터 속성 ID 계산을 수행한다. 맵 훅(602)는 현재 통계에 따라 실질적 파일 라이트 (actual file writes)를 위해 데이터 속성 식별자(30)를 계산하고 라인 (616)을 통해 할당한다. 파일 생성 혹은 프레시 (fresh) 파일 라이트는 파일의 종류 및 현재 파일 종류 통계에 따라 데이터 속성 IDs (30)로 할당될 수 있다. 한편, 파일 데이터 갱신들은 갱신 빈도 및 현재 갱신 빈도 통계에 따라 데이터 속성 IDs (30)로 할당될 수 있다. 마침내, 맵 훅 (602)은 실제 파일 라이트를 블록 (618)을 통해 하부 (underlying) 파일 시스템 (21)으로 전송한다.
맵 훅 (602)는 데이터 속성 IDs을 계산하고 할당하기 위해 두 통계 해시 테이블들 (606 및 608)에 기반하는 알고리즘을 사용할 수 있다. 이하는 간략화된 예시적 구현이다. 해시 테이블 룩업 및 계산 오버헤드는 아주 최소화될 수 있고, SSD 리드/라이트 쓰루풋(throughput)에는 영향이 없게 된다. 추가 정보가 이들 통계 해시 테이블들 (606 및 608)에 추가될 수 있고, 보다 복잡한 스트림 ID 계산 알고리즘이 사용될 수 있다.
일 실시 예에서, 예시적 간략화 데이터 속성 ID 계산 알고리즘은 아래와 같이 나타날 수 있다.
1.Intercept file creation: add a new entry in the filename-based statistics table; if it's a new type of file, add a new entry in the filetype-based statistics table too.
2.Intercept file read: do nothing.
3.Intercept file delete: delete the file's entry in the filename-based statistics table.
4.Intercept fresh file write:
*If past warm-up period, calculate stream ID as below; otherwise, assign lowest stream ID available.
*Data property ID = floor ( (Write_Frequency_This_FileType / Max_Write_Frequency_in_FileType_HashTable)x Number_of_Available_Streams_in_NVM_Device)
*Assign stream ID to actual file write and forward it to file system and SSD.
5.Intercept file update:
*Update the filename-based statistics table by increasing the update times in this file's entry.
*Update the filetype-based statistics table by increasing the accumulated write frequency in this file type's entry.
*If past warm-up period, calculate data property ID as below; otherwise, assign lowest data property ID available.
*Data property ID = floor ( (Total_Writes_This_File / Max_Writes_in_FileName_HashTable)x
Number_of_Available_Streams_in_NVM_Device)
데이터 속성 ID 계산의 예시로서, 이하를 가정한다. 사용자는 foo.jpg (JPG 파일 종류)로 명명된 포토 파일을 편집하기 위해 포토 앱을 편집하는 중이고, 사용자의 컴퓨터의 SSD는 4개의 데이터 속성 IDs 및 스트림 IDs을 취급하도록 구성되어 있다고 하자. 사용자가 포토를 SSD (12)에 저장할 때, 맵 훅 (602)은 파일 세이브 요청을 차단하고 파일 타입을 결정하고, 그 특별한 파일의 갱신 빈도 및 JPEG 파일 종류에 대한 갱신 빈도를 경험적 데이터베이스 (604)내에 갱신한다.
맵 훅(602)는 또한 JPEG 파일 종류에 대한 라이트 빈도 (예를 들어 일일당) 뿐만 아니라 모든 파일 종류에 걸쳐 최대 라이트 빈도에 대한 현재 통계를 서치한다. 이 실시 예에서, JPEG 파일 종류가 일일당 라이트 빈도 10을 가지고 ".meta"파일 종류가 일일당 라이트 빈도 100을 가진다고 가정하면, 여기서, 라이트 빈도 100은 모든 파일 종류들에 걸쳐 가장 높은 혹은 최대 라이트 빈도 이다. 맵 훅 (602)은 그런 다음 다음의 식을 이용하여 파일 세이브 동작에 대하여 할당될 데이터 속성 ID를 할당할 수 있다.
Data property ID = floor ( (Write_Frequency_This_FileType / Max_Write_Frequency_in_FileType_HashTable)x Number_of_Available_Streams_in_NVM_Device)
Data property ID = floor ((10 / 100 ) * 4 ) +1 = 1
1의 데이터 속성 ID는 파일 데이터와 함께 파일 시스템 (21) 및 블록 계층 (23)을 통해, 0으로 할당된 데이터 속성 ID를 갖는 다른 데이터를 저장하는 블록을 위해, 저장용 SSD(12)로 전송된다.
대안적 실시 예에서, 경험적 인터페이스 (즉 통계 데몬 600 및 맵 훅 602)(26)와 경험적 데이터베이스 (604) 내의 갱신 통계에 근거한 데이터 속성 IDs의 할당은, OS 블록 스토리지 계층 (23) 혹은 심지어 SSD (12)의 내부에서 구현될 수 있다. 두 경우들에 대해, 통계 데몬 (604)은 각 스토리지 블록에 대해 갱신 통계를 저장하기 위해 룩업 테이블을 유지하는 것만이 필요하고, 맵 훅 (602)은 룩업 테이블 내에 저장된 갱신 빈도들에 따라 각 블록 갱신에 대해 데이터 속성 IDs을 계산하고 할당한다. OS 블록 스토리지 계층 (23) 내부에서의 구현의 경우에 맵 훅 (602)는 파일 시스템 (21) 대신에 OS 블록 스토리지 계층 (23) 내에서 구현될 수 있고, 통계 데몬 (604)은 운영체제의 일부인 커널 모드 데몬일 수 있다. 통계 테이블들 (606 및 608)은 메모리와 SSD (12)내의 특정 파티션 모두에 저장될 수 있다. 데이터 속성 기반 SSD (12)의 내부 구현되는 경우에 통계 테이블들 (606 및 608)은 스토리지 공간을 절약하기 위해 NAND 플래시 메모리 스페어 영역 내에 저장될 수 있고, 통계 테이블들 (606 및 608)의 인 메모리 (in-memory) 부분은 저장되고 현재 SSD FTL 맵핑 테이블들과 합쳐질 수 있다.
일 실시 예에서, 경험적 인터페이스 (26)는 소프트웨어 구성요소로서 구현될 수 있다. 다른 실시 예에서, 경험적 인터페이스 (26)는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로서 구현될 수 있다. 비록 통계 데몬 (600)과 맵 훅 (602)이 분리적인 구성 요소들로서 나타나 있지만, 각각의 기능은 더 작거나 큰 수의 모듈들/구성요소들로 결합될 수 있다. 예를 들어, 다른 실시 예에서, 상태 데몬 (600) 및 맵 훅 (602)은 하나의 집적된 구성요소로서 구현될 수 있다.
일 실시 예의 경험적 인터페이스 (26)는 클라이언트에서 기업에 이르기 까지 스토리지 시장의 광범위에 걸쳐 적용될 수 있다. 상기 인터페이스 (26)는 싱글 스탠드어론 머시인(single standalone machine)을 위한 디스크에 적용될 수 있다. 상기 머시인은 데스크탑 (desktop), 랩탑 (laptop), 워크스테이션 (workstation), 서버 (server) 및 기타 등등일 수 있다. 상기 인터페이스 (26)는 스토리지 어레이(storage array), 소프트웨어 정의 스토리지 (software-define storage: SDS), 응용 특정 스토리지 (application-specific storage), 가상 머시인 (virtual machine :VM), 가상 데스크탑 인프라스트럭쳐 (virtual desktop infrastructure :VDI), 컨텐트 분배 망 (content distribution network :CDN), 및 기타 등등에 적용될 수 있다.
일 실시 예에서, 예를 들면, SSD (12)의 NVM 어레이 (24)는 복수의 플래시 메모리들과 같은 복수의 비휘발성 메모리 칩들로 형성될 수 있다. 다른 예로서, NVM 어레이 (24)는 플래시 메모리 칩들 대신에 다른 종류의 비휘발성 메모리 칩들로 형성될 수 있다. 다른 종류의 비휘발성 메모리 칩들은 예를 들어 PRAM, FRAM, MRAM, 또는 기타 메모리일 수 있다. 대안적으로 어레이 (24)는 DRAM 이나 SRAM 등과 같은 휘발성 메모리들로 형성될 수 있고, 두 종류 이상의 메모리들이 혼합된 경우인 하이브리드 형태를 가질 수 있다.
컴퓨터 시스템들이 데이터 배치 방법을 활용 가능케 하는 경험적 자율적 인터페이스를 위한 방법 및 시스템이 개시되었다. 본 발명은 보여지는 실시 예들에 따라 설명되었으나, 실시 예들에 대한 변경이 있을 수 있다. 본 발명의 사상과 범위 이내에서 다양한 변경들이 존재할 수 있다. 예를 들면, 예시적 실시 예가 하드웨어, 소프트웨어, 프로그램 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체, 또는 그들의 조합을 이용하여 구현될 수 있다. 본 발명에 따라 기록된 소프트웨어는 메모리, 하드 디스크와 같은 컴퓨터 판독가능 매체의 일부 형식으로 저장되거나 CD/DVD-ROM의 일부 형식으로 저장될 수 있다. 소프트웨어는 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 따라서, 많은 변경이 첨부된 청구항들의 사상과 범위를 벗어남이 없이 본 분야의 통상의 기술을 가진 자에 의해 만들어질 수 있을 것이다.

Claims (20)

  1. 컴퓨터 장치가 비휘발성 메모리 장치내의 데이터 속성 기반 데이터 배치를 활용하는 것을 가능하게 하기 위한 인터페이스를 제공하는 방법에 있어서:
    상기 컴퓨터 장치의 운영체제 레벨에서 상기 비휘발성 메모리 장치로의 데이터 항목 변경들의 갱신 통계를 감시하는 소프트웨어 구성요소를 실행하는 단계;
    상기 소프트웨어 구성요소에 의해, 데이터베이스 내에서 상기 데이터 항목 및 데이터 항목 종류에 대한 상기 갱신 통계를 저장하는 단계; 및
    상기 데이터 항목에 대하여 어플리케이션들에 의해 수행되는 생성, 쓰기, 및 갱신을 포함하는 모든 동작들을 차단하고, 상기 데이터베이스 내의 현재 갱신 통계에 기반하여 상기 데이터 항목에 대하여 데이터 속성 식별자를 자동으로 할당하는 단계를 포함하되,
    상기 갱신 통계는 상기 데이터 항목의 적어도 일부에 대한 하나 이상의 갱신 빈도, 특정한 파일 종류의 파일들에 대한 누적된 갱신 및 삭제 발생 비율, 및 상기 데이터 항목의 출처를 포함하고,
    상기 소프트웨어 구성요소는 데이터 종류, 데이터 사이즈, 논리 블록 어드레스(LBA) 범위, LBA 억세스 패턴, 및 물리 데이터 소스 중 적어도 하나를 포함하는 데이터 유사성을 나타내는 하나 이상의 데이터 속성에 기반하여 상기 데이터 속성 식별자를 상기 데이터 항목으로 할당하고,
    상기 데이터 항목과 상기 할당된 데이터 속성 식별자들은 메모리 채널을 통하여 스토리지용 상기 비휘발성 메모리 장치로 전송되는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 소프트웨어 구성요소는 상기 컴퓨터 장치의 장치 컨트롤러 내에서 실행되는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 소프트웨어 구성요소는:
    상기 컴퓨터 장치의 운영 체제에 설치된 데몬; 및
    파일 시스템 레벨에서 구현된 시스템 콜 훅을 포함하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 데몬은 상기 비휘발성 메모리 장치에 대한 상기 데이터 항목 변경들의 적어도 하나의 데이터베이스를 관리 및 유지하기 위하여 백그라운드에서 연속적으로 동작하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 데이터 항목은 파일들을 포함하고,
    상기 적어도 하나의 데이터베이스 내에 저장된 상기 통계는 파일 이름 기반 통계 및 파일 종류 기반 통계를 포함하고,
    상기 파일 이름 기반 통계는 상기 데이터 항목에 대한 재쓰기, 갱신, 삭제, 및 축약 동작들을 포함하는 갱신 빈도들을 기록하며,
    상기 파일 종류 기반 통계는 특정 파일 종류들에 대한 누적된 갱신 및 삭제 빈도들을 기록하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 파일 이름 기반 통계 및 상기 파일 종류 기반 통계의 적어도 일부는 상기 컴퓨터 장치의 메모리 및 상기 비휘발성 메모리 상에 모두 저장되는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 파일 이름 기반 통계 테이블과 상기 파일 종류 기반 통계 테이블은 해시 테이블들로서 구현되는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 파일 이름 기반 통계 테이블내의 각 엔트리는 키 및 값(value)을 포함하고,
    상기 값은 상기 파일의 수명 동안 상기 파일에 대한 전체 갱신 수를 포함하는 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    신규 파일의 생성에 응답하여, 상기 데몬은 상기 파일 이름 기반 통계 테이블 내에서 신규 엔트리를 생성하고,
    상기 파일이 삭제됨에 응답하여, 상기 데몬은 상기 파일 이름 기반 테이블 내에서 대응되는 엔트리를 삭제하는 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 파일 종류 기반 통계 테이블 내의 각 엔트리는 키 및 값(value)을 포함하고,
    상기 값은 상기 파일 종류의 파일들의 수에 의하여 분할된 상기 종류의 파일들에 대하여 만들어진 모든 전체 갱신들을 포함하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    신규 종류의 생성에 응답하여, 상기 데몬은 상기 파일 종류 기반 통계 테이블 내에서 신규 엔트리를 생성하고,
    상기 데몬은 상기 엔트리가 추가된 후 어떠한 엔트리도 삭제하지 않는 방법.
  12. 제6항에 있어서,
    상기 데몬은 운용 체제의 부트 업 후, 상기 파일 이름 기반 통계 테이블과 상기 파일 종류 기반 통계 테이블을 상기 컴퓨터 장치의 메모리로 로드하고, 영구 저장을 위해 상기 테이블들을 상기 비휘발성 메모리로 주기적으로 플러쉬하는 방법.
  13. 제6항에 있어서,
    상기 통계는 상기 적어도 하나의 데이터 베이스 내에 저장되고,
    상기 시스템 콜 훅은:
    파일 갱신 동작들의 차단에 응답하여, 관련된 정보를 상기 데몬으로 송신하기 위하여 데이터 베이스 갱신 동작을 수행하고,
    상기 데이터 베이스를 읽고 현재 통계에 따라 실제의 파일 쓰기들에 대하여 상기 데이터 속성 식별자를 계산 및 할당하는 데이터 속성 식별자 계산을 수행하고,
    상기 실제의 파일 쓰기들을 상기 파일 시스템으로 전송하도록 구성되고,
    파일 생성이나 프레시(fresh) 파일 쓰기들은 상기 파일의 종류와 현재 파일 종류 통계에 따라 데이터 속성 식별자들로 할당되고,
    파일 데이터 갱신은 그 갱신 빈도와 현재 갱신 빈도 통계에 따라 데이터 속성 식별자로서 할당되는 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 비휘발성 메모리 장치는 최대의 수의 스트림들을 처리하도록 구성되고,
    상기 프레시 파일 쓰기들에 응답하는 상기 데이터 속성 식별자 계산은 최저 정수로 내림된 수량과 동일한 데이터 속성 식별자를 할당하는 것을 포함하고,
    상기 수량은 상기 파일 종류에 대한 쓰기 빈도를 상기 현재 파일 종류 통계의 최대 쓰기 빈도로 나눈 값에 상기 비휘발성 메모리 장치에서 사용 가능한 스트림들의 수를 곱한 값이고,
    상기 사용 가능한 스트림들의 수는 상기 최대의 수의 스트림들의 수에서 현재 스트림들의 수를 뺀 값인 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 비휘발성 메모리 장치는 최대의 수의 스트림들을 처리하도록 구성되고,
    파일 갱신에 응답하는 상기 데이터 속성 식별자 계산은 최저 정수로 내림된 수량과 동일한 데이터 속성 식별자를 할당하는 것을 포함하고,
    상기 수량은 상기 파일에 대한 총 쓰기들의 수를 상기 현재 파일 종류 통계에 대한 최대 쓰기들의 수로 나눈 값에 상기 비휘발성 메모리 장치에서 사용 가능한 스트림들의 수를 곱한 값이고,
    상기 사용 가능한 스트림들의 수는 상기 최대의 수의 스트림들의 수에서 현재 스트림들의 수를 뺀 값인 방법.
  16. 제3항에 있어서,
    상기 시스템 콜 훅은 모든 파일 갱신 동작들을 차단하고, 상기 데이터 베이스 내의 현재 통계에 따라 상기 파일 갱신 동작들 각각에 대하여 동적 속성 식별자들을 자동으로 할당하는 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    새로이 설치된 운영 체제에 응답하여, 상기 데이터 속성 식별자들을 효율적으로 할당하기 위한 충분한 통계를 수집하기 위한 컨피겨러블 웜-업(configurable warm-up) 구간을 가지기 위해 상기 소프트웨어 구성요소를 요구하는 단계를 더 포함하는 방법.
  18. 제1항에 있어서,
    상기 비휘발성 메모리 장치는 상기 데이터 항목을 저장하기 위한 적어도 하나의 위치를 선택하기 위하여 상기 할당된 데이터 속성 식별자들을 활용하는 방법.
  19. 메모리;
    운영 체제; 및
    상기 메모리에 연결된 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는 상기 운영 체제 내에 제공된 소프트웨어 구성요소를 실행하고,
    상기 소프트웨어 구성요소는:
    비휘발성 메모리 장치로의 데이터 항목 변경들의 갱신 통계를 감시하고,
    데이터베이스 내에서 상기 데이터 항목 및 데이터 항목 종류들에 대한 상기 갱신 통계를 저장하고,
    상기 데이터 항목들에 대하여 어플리케이션들에 의해 수행되는 생성, 쓰기, 및 갱신을 포함하는 모든 동작들을 차단하고, 상기 데이터베이스 내의 현재 갱신 통계에 근거하여 상기 데이터 항목에 대하여 데이터 속성 식별자를 자동으로 할당하도록 구성되고,
    상기 갱신 통계는 상기 데이터 항목들의 적어도 일부에 대한 하나 이상의 갱신 빈도, 특정한 파일 종류의 파일들에 대한 누적된 갱신 및 삭제 발생 비율, 및 상기 데이터 항목의 출처를 포함하고,
    상기 소프트웨어 구성요소는 데이터 종류, 데이터 사이즈, 논리 블록 어드레스(LBA) 범위, LBA 억세스 패턴, 및 물리 데이터 소스 중 적어도 하나를 포함하는 데이터 유사성을 나타내는 하나 이상의 데이터 속성에 기반하여 상기 데이터 속성 식별자를 상기 데이터 항목으로 할당하고,
    상기 데이터 항목들과 할당된 데이터 속성 식별자들은 메모리 채널을 통해 스토리지용 상기 비휘발성 메모리 장치로 전송되는 컴퓨터 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 소프트웨어 구성요소는 상기 컴퓨터 장치의 장치 컨트롤러 내에서 실행되는 컴퓨터 장치.


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