[논문 리뷰] Data Allocation in a Heterogeneous Disk Array - HDA with Multiple RAID Levels for Database Applications

Alexander Thomasian, Jun Xu|arXiv (Cornell University)|2015. 10. 16.

Advanced Data Storage Technologies인용 수 2

한 줄 요약

이 논문은 데이터베이스 워크로드 환경에서 디스크 대역폭, 용량 활용도 및 로드 밸런싱을 최적화하기 위해 이질적 디스크 어레이(HDA)에 가상 어레이(VA)를 다양한 레이드 수준으로 할당하는 전략을 제안한다. 피크 활용도와 디스크 간 변동성을 최소화하고 클러스터링된 레이드5를 활용하여, 불필요한 부가적 중복 오버헤드를 줄이며 할당 가능한 VA의 수를 극대화한다.

ABSTRACT

We consider the allocation of Virtual Arrays (VAs) in a Heterogeneous Disk Array (HDA). Each VA holds groups of related objects and datasets such as files, relational tables, which has similar performance and availability characteristics. We evaluate single-pass data allocation methods for HDA using a synthetic stream of allocation requests, where each VA is characterized by its RAID level, disk loads and space requirements. The goal is to maximize the number of allocated VAs and maintain high disk bandwidth and capacity utilization, while balancing disk loads. Although only RAID1 (basic mirroring) and RAID5 (rotated parity arrays) are considered in the experimental study, we develop the analysis required to estimate disk loads for other RAID levels. Since VA loads vary significantly over time, the VA allocation is carried out at the peak load period, while ensuring that disk bandwidth is not exceeded at other high load periods. Experimental results with a synthetic stream of allocation requests show that allocation methods minimizing the maximum disk bandwidth and capacity utilization or their variance across all disks yield the maximum number of allocated VAs. HDA saves disk bandwidth, since a single RAID level accommodating the most stringent availability requirements for a small subset of objects would incur an unnecessarily high overhead for updating check blocks or data replicas for all objects. The number of allocated VAs can be increased by adopting the clustered RAID5 paradigm, which exploits the tradeoff between redundancy and bandwidth utilization. Since rebuild can be carried out at the level of individual VAs, prioritizing rebuild of VAs with higher access rates can improve overall performance.

연구 동기 및 목표

• 데이터베이스 워크로드를 위한 이질적 디스크 어레이(HDA)에서 디스크 대역폭과 용량 활용도를 향상시키기 위해.
• 로드 밸런싱을 유지하면서 할당 가능한 가상어레이(VA)의 수를 극대화하기 위해.
• VA 요구사항에 따라 적절한 레이드 수준(RAID1, RAID5 등)을 할당하여 중복 오버헤드를 감소시키기 위해.
• 클러스터링된 레이드5와 우선순위 기반 복구의 전체 시스템 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 단지 RAID1과 RAID5에 국한되지 않고, 다양한 레이드 수준에 대한 디스크 부하 추정 프레임워크를 개발하기 위해.

제안 방법

• 실제 데이터베이스 워크로드를 시뮬레이션하기 위해 VA 할당 요청의 합성 스트림을 사용한다.
• RAID 수준, 공간 요구량, 각 VA의 디스크 부하를 고려한 단일 패assing 할당 알고리즘을 적용한다.
• 모든 디스크에서 최대 디스크 대역폭 및 용량 활용도 또는 그 변동성을 최소화하여 할당 성공률을 향상시킨다.
• 실험은 RAID1과 RAID5에 집중하지만, 분석 기법을 확장하여 다수의 레이드 수준을 지원한다.
• 접근 빈도에 따라 각 VA의 복구 우선순위를 설정하여 복구 기간 동안 성능을 향상시킨다.
• 대역폭 활용도를 향상시키고 중복 비용을 감소시키기 위해 클러스터링된 레이드5를 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 최대 디스크 활용도를 최소화할 경우 HDA에서 성공적으로 할당된 VA의 수에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 다양한 레이드 수준을 사용할 경우 이질적 디스크 어레이에서 대역폭과 용량 활용도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 단일 레이드 수준 대비 클러스터링된 레이드5가 할당 효율성 향상과 중복 오버헤드 감소에 기여하는가?
• RQ4 고접근 빈도의 VA 복구를 우선순위로 설정할 경우 전체 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 레이드 수준을 다양화할 경우 디스크 부하 추정 및 할당 결정에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 최대 디스크 대역폭 및 용량 활용도 또는 그 변동성을 최소화하는 할당 방법이 가장 많은 수의 할당 가능한 VA를 달성했다.
• 모든 VA에 RAID1을 사용할 경우 불필요한 오버헤드가 발생한다. 객체 요구사항에 따라 레이드 수준을 할당함으로써 중복 비용을 감소시킬 수 있다.
• 클러스터링된 레이드5는 중복-대역폭 트레이드오프를 활용하여 대역폭 활용도를 향상시키고, 할당 가능한 VA의 수를 늘린다.
• 고접근 빈도의 VA 복구를 우선순위로 설정하면 복구 기간 동안 전체 시스템 성능이 향상된다.
• 제안된 방법은 디스크 간 로드 균형을 유지하면서도 높은 디스크 대역폭과 용량 활용도를 유지한다.
• 프레임워크는 RAID1과 RAID5를 초월한 레이드 수준에 대한 디스크 부하 추정을 지원하여 보다 넓은 적용 가능성을 확보한다.