우수국제학술대회 ACM International Conference on Supercomputing (ICS`2026) 정규 발표 논문 채택
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데이터 중심 컴퓨팅 및 AI 시스템 연구실 (DISCOS) 석사 변성진 (공동 제1저자), 석사과정 민경욱 (공동 제1저자), 박재완 (석사과정), 이상윤 (석사과정), 김영재 교수 (교신저자)가 작성한 “ColdMap: Compaction-Aware Cost-Benefit Zone Cleaning for ZNS-Based Key-Value Stores” 논문이 ACM International Conference on Supercomputing (ICS`2026)에 게재가 확정되었다. ICS는 1년에 두 번에 걸쳐서 논문 제출을 받는데, 이번 2nd round 제출에서는 총 243편의 논문이 제출되었으며, 이 중 51편이 정규 논문으로 채택되었다 (Acceptance rate는 20.0%)."
ZNS(Zoned Namespace) SSD는 저장 공간을 zone 단위로 분할하고 순차 쓰기만 허용하는 차세대 SSD로, LSM-tree 기반 Key-Value Store의 append-only 쓰기 방식과 자연스럽게 맞아 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 ZNS의 GC 역할을 하는 Zone Cleaning(ZC)은 I/O blocking을 유발하고 write amplification을 악화시키며, 근본적인 성능 병목으로 지적되어 왔다. 이를 해결하기 위해 data placement와 compaction 최적화 등 다양한 연구가 이루어져 왔으나, valid data copy를 완전히 제거하지 못하거나 ZC 비용을 compaction으로 전가하는 한계가 존재했다.
그림 1. ColdMap의 architecture overview
본 연구는 ZC가 불가피한 상황에서 victim zone selection이 ZC overhead를 좌우하는 결정적 요인임에도 충분히 다뤄지지 않았다는 점에 주목하였다. LSM-tree에서 데이터 수명은 access history가 아닌 compaction에 의해 결정되므로, 기존의 greedy나 history-based cost–benefit 방식이 부정확한 수명 예측을 초래함을 규명하였다. 이러한 문제의식에서 출발하여 연구팀은 ColdMap을 제안하였다.
ColdMap은 ZC가 trigger될 때 LSM-tree의 compaction 동작을 simulation하여 각 파일의 미래 수명을 예측하고, 이를 zone 단위 coldness로 집계하여 cost–benefit 기반 victim selection에 활용한다. compaction policy나 data placement를 수정하지 않으면서도 victim selection의 정확도를 근본적으로 높인 점이 핵심이다.
실험 결과, ColdMap은 기존 기법 대비 ZC 시 복사되는 데이터양을 최대 49% 감소시키고, 전체 throughput을 평균 15.7% 향상시켰다. 서로 다른 compaction policy에서도 일관된 성능 개선을 보여 범용성을 입증하였다.
본 논문의 공동 제1저자인 민경욱 석사과정은 “LSM-ZNS 환경에서 ZC의 victim selection은 그동안 탐구가 되지 않은 문제였습니다. 저희는 기존 greedy 및 history-based 접근이 LSM-tree의 compaction 특성을 반영하지 못한다는 점에 착안하여, compaction simulation을 통해 미래 수명을 예측하는 새로운 방향을 최초로 제시했습니다. 지도해 주신 김영재 교수님과 함께 연구해 주신 연구실 동료들에게 감사드립니다." 라고 소감을 전했다.
ACM International Conference on Supercomputing (ICS)는 고성능 컴퓨팅 시스템 분야의 세계적인 국제 학술대회로, 프로세서 및 메모리 아키텍처, 컴파일러와 런타임 시스템, 병렬 알고리즘, 스토리지 및 시스템 소프트웨어 연구의 최신 성과를 공유하는 권위 있는 학회이다. 본 학회는 올해 7월 6일부터 9일까지 영국 벨파스트에서 개최될 예정이다.
참고 자료:
- The 2026 International Conference on Supercomputing (ICS`2026)
- Website : https://ics2026.github.io/