데이터의 병행 읽기 성능을 높이기 위해서 데이터를 스트라이핑 방법으로 저장하는 시스템은 흔하게 볼 수 있다. 하지만, 시스템을 운영하다 저장장치를 확장해야 할 경우가 종종 발생하게 되는데 이때 기존의 데이터에 대해서 재구성을 수행한 후에만 시스템을 정상적으로 사용할 수 있다. 하지만 데이터의 양이 급속하게 증가하고 있는 상황에서 재구성 연산을 수행할 때 그 오버헤드로 인하여 서비스를 중단해야 하는 상황이 발생한다. 이 논문에서는 스트라이핑으로 데이터를 저장하는 시스템에서 저장장치가 확장되었을 때 모든 데이터를 대상으로 재구성을 수행하는 것이 아니라, 갱신 연산이 요청된 블록에 대해서만 재구성을 수행하는 연쇄적 재구성 기법을 제안한다. 사용자로부터 갱신이 요청된 블록이나 새로 저장될 블록은 추가된 디스크를 포함한 모든 디스크 수에 의해서 저장될 위치가 결정되고, 만일 이 위치가 새로운 디스크에 존재하면 연산이 종료된다. 하지만. 결정된 위치가 기존의 디스크라면 이미 이 위치에 존재하는 블록 또한 이동하게 된다. 이러한 현상으로 제안하는 방법은 연쇄적 재구성 방법이라 한다. 연쇄적 재구성 방법은 재구성 오버헤드를 분산시키는 효과를 가지면서 서비스 중단 시간을 줄일 수 있다. 하지만. 추가되는 디스크의 수가 기존 디스크의 수보다 적을 경우에는 사용자의 응답대기 시간이 길어지는 단점을 가진다.
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J. Kim et. al, "Trends in Lightweight Kernel for Many core Based High-Performance Computing", Electronics and Telecommunications Trends. Vol. 32, No. 4, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
J. Sim et.al, “the Fourth Industrial Revolution and ICT – IDX Strategy for leading the Fourth Industrial Revolution”, ETRI Insight, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
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