ACM International Conference on Supercomputing (ICS) 2025

우수국제학술대회 논문 채택

(Safdar Jamil, Ph.D. / 사프다르 자밀 박사, 박사후 연구원)

데이터 중심 컴퓨팅 및 AI 시스템 연구실(DISCOS) 박사후 연구원 Safdar Jamil, Ph.D. (사프다르 자밀 박사) (제 1저자)와 김영재 교수(교신저자)가 작성한 “DEDUPKV: A Space-Efficient and High-Performance Key-Value Store via Fine-Grained Deduplication” 논문이 ACM International Conference on Supercomputing (ICS 2025) 게재가 확정되었습니다.

Meta와 ByteDance 는 클라우드 환경에서 고처리량이 요구되는 애플리케이션을 위해 RocksDB를 사실상의 표준 스토리지 엔진(de facto storage engine)으로 널리 채택해 왔습니다. 그런데, 이들이 사용하는 대부분의 키-값 데이터는 높은 중복률을 보입니다. 이러한 중복 데이터는 저장 효율성을 크게 저하시킵니다. 더욱이, 키-값 데이터는 일반적으로 수십 바이트 수준으로 (전통적인 블록 또는 파일 시스템의 접근 단위 512-4KB보다 훨씬 작음) 매우 작기 때문에 파일 시스템 수준의 중복제거 기술이 효과적이지 못했습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 사프다 자밀 박사(제1저자)와 김영재 교수(교신저자)는 RocksDB에서의 값(value) 수준의 미세 단위 중복 제거 기술(Fine-Grained Deduplciation)에 대한 연구를 세계 최초로 수행하였으며, 그 연구 결과를 ICS 2025 (ACM 국제 슈퍼컴퓨팅 학술대회)에 발표하였습니다. 지금까지 RocksDB에서의 데이터 중복 제거를 다룬 선행 연구가 전무했던 만큼, 이번 연구는 해당 분야의 최초의 시도로 큰 의미를 가집니다. 

논문에서 저자들은 중복제거가 가능한 LSM-tree 기반이 Key-Value Store인 DEDUPKV를 제안하였으며, 이를 RocksDB의 키-값 분리기법을 적용한 BlobDB에 구현을 하였습니다. DEDUPKV는 데이터 중복 쓰기를 제거하여 쓰기 중심 워크로드에서 BlobDB (Baseline) 대비 최대 33%의 처리량 향상, 2배 이상의 쓰기 증폭 감소, 그리고 실제 데이터셋 기준 최대 45%의 저장 공간 절감 등 처리 성능과 저장 효율성을 동시에 향상시켰습니다. DEDUPKV에 대한 자세한 설계는 아래 그림에 나타나 있습니다.

< Design overview of DEDUPKV>

사프다르 자밀 박사의 지도교수인 김영재 교수는 “이번 논문은 박사과정 동안 Safdar 박사가 묵묵히 꾸준히 이어온 연구의 결실로, 세계적으로 권위 있는 학술대회에 채택되어 매우 뜻깊고 뿌듯하다”며, “이 성과는 연구자로서 끊임없이 새로운 관찰을 시도하고자 한 집념의 결과이며, 제1저자인 Safdar Jamil 박사에게 진심으로 축하를 전한다”고 소감을 밝혔습니다.

ACM ICS는 고성능 컴퓨팅 및 시스템 분야에서 세계적으로 가장 권위 있는 학회 중 하나로 인정받고 있으며, 정보과학회 소프트웨어분야 우수학술대회에 등재가 되어 있습니다.

참고자료:

·         ACM International Conference on Supercomputing (ICS) 2025

Website: https://hpcrl.github.io/ICS2025-webpage/home.html