MBS-LVM: A High-Performance Logical Volume Manager for Memory Bus-connected Storages over NUMA Servers

이용섭; 박성용

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 이용섭 박성용

저널정보: 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제15권 제1호

발행연도: 2019.1

수록면: 151 - 158 (8page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

With the recent advances of memory technologies, high-performance non-volatile memories such as nonvolatiledual in-line memory module (NVDIMM) have begun to be used as an addition or an alternative toserver-side storages. When these memory bus-connected storages (MBSs) are installed over non-uniformmemory access (NUMA) servers, the distance between NUMA nodes and MBSs is one of the crucial factorsthat influence file processing performance, because the access latency of a NUMA system varies depending onits distance from the NUMA nodes. This paper presents the design and implementation of a high-performancelogical volume manager for MBSs, called MBS-LVM, when multiple MBSs are scattered over a NUMA server. The MBS-LVM consolidates the address space of each MBS into a single global address space and dynamicallyutilizes storage spaces such that each thread can access an MBS with the lowest latency possible. Weimplemented the MBS-LVM in the Linux kernel and evaluated its performance by porting it over the tmpfs, amemory-based file system widely used in Linux. The results of the benchmarking show that the writeperformance of the tmpfs using MBS-LVM has been improved by up to twenty times against the original tmpfsover a NUMA server with four nodes.

참고문헌 (7)

참고문헌 신청

John Paul Martin / 2018 / Exploring the support for high performance applications in the container runtime environment / Human-centric Computing and Information Sciences 8(1)

Eren Gultepe / 2018 / Improving clustering performance using independent component analysis and unsupervised feature learning / Human-centric Computing and Information Sciences 8(1)

Alexey G. Finogeev / 2017 / The convergence computing model for big sensor data mining and knowledge discovery / Human-centric Computing and Information Sciences 7(1)

H. Cai / 2017 / IoT-based big data storage systems in cloud computing : perspectives and challenges / IEEE Internet of Things Journal 4(1):75~87

D. Niu / 2018 / XPMFS : a new NVM file system for vehicle big data / IEEE Access 6:34863~34873

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이용섭

소속기관 한국정보처리학회

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 1 이용수 9

박성용

소속기관 한국정보처리학회

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 1 이용수 9

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (7)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)