차세대 시스템 소프트웨어 연구실(지도교수: 김영재)의 이창규(제1저자) 석박통합과정 대학원생의 논문이 BK21 플러스 사업 Computer Science 분야 우수국제학술대회 목록에 게재되어 있는 IEEE MASCOTS 2019 국제 학술대회 (인정 IF: 2)에 채택

▲ 이창규 대학원생

(석박사 통합과정, 지도 교수: 김영재 교수)

   차세대 시스템 소프트웨어(LASS) 연구실 (지도 교수: 김영재) 소속 통합과정 이창규 대학원생의 논문이 2019 IEEE International Symposium on the Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication Systems (이하 MASCOTS)에 채택되었다. MASCOTS는 스토리지 및 파일 시스템, 에너지, 네트워크, 컴퓨터 아키텍처를 비롯한 컴퓨터 시스템의 모델링, 분석, 시뮬레이션을 주제로 하는 학술 대회이며 “정보과학회 소프트웨어분야 2018년 우수학술대회 개편 목록”(첨부파일1 참조)에 우수 학회로 등재되어 있다. 뿐만 아니라, “BK21 플러스 사업 Computer Science 분야 우수국제학술대회 목록”(첨부파일2 참조)에는 인정 IF 2점으로 등재되어 있다.

논문 제목은 “iLSM-SSD: An Intelligent LSM-tree based Key-Value SSD for Data Analytics”이다 (제 1저자: 이창규, 책임 저자: 김영재, 공동 저자: 강현구, 박동규, 박성용, 노정기, 정우석, 박경). 본 논문에서는 대용량 처리를 위한 분산 데이터베이스에서 널리 사용되는 Key-Value Store를 SSD 내부에서 제공하는 iLSM-SSD를 제안하였다. iLSM-SSD는 Key-Value Store에 널리 사용되고 있는 Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)를 기반으로 상대적으로 컴퓨팅, 메모리 자원이 부족한 SSD를 고려한 설계를 제안하였다. 또한 SSD 내부에서 계산 작업을 수행함으로써 SSD와 Host Machine간의 데이터 이동을 최소화 할 수 있는 Near-data Processing을 제공한다.

Key-Value Store는 Key만을 가지고 데이터인 Value에 접근 할 수 있는 간결한 인터페이스를 제공한다. 이러한 간결한 인터페이스로 인해 대용량 데이터 처리를 위한 분산 NoSQL 데이터베이스와 같은 시스템에서 데이터 저장을 위한 중추로 사용된다. iLSM-SSD는 Key-Value Store를 SSD 내부에서 제공함으로써 기존에 File System과 같은 운영체제로 인한 성능 저하를 제거할 수 있다. 따라서 Key-Value Store에 의존하는 여러 대용량 데이터 처리 시스템에서 보다 높은 I/O 효율을 제공하고 더 많은 컴퓨팅 자원을 계산에 활용할 수 있도록 할 것으로 예상된다.

본 연구는 서강대학교 분산 클라우드 연구실 (공동 저자: 박동규, 지도 교수: 박성용)와 SK hynix (공동 저자: 노정기, 정우석, 박경)협력 연구로 진행되었다.