eBPF 기반 시스템 IO 성능 추적 기법

김진수; 박상덕; 유재수; 송석일

doi:10.14801/jkiit.2021.19.5.121

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김진수 (데이터커맨드) 박상덕 (인플랩) 유재수 (충북대학교) 송석일 (한국교통대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제5호(JKIIT, Vol.19, No.5)

발행연도: 2021.5

수록면: 121 - 128 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.5.121

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시스템의 I/O 요청 처리과정을 추적하기 위한 I/O 요청 추적 도구를 설계하고 구현한다. 이 논문에서 제안하는 I/O 요청 추적 도구는 시스템의 성능저하를 최소화하면서도 블록장치 및 파일시스템의 I/O를 통합하여 추적한다. 제안하는 성능 추적 도구는 eBPF를 기반으로 하며 I/O 요청이 처리되는 각 계층 (파일시스템, 블록계층, 장치 드라이브, 장치 등)의 성능을 추적할 수 있도록 I/O 요청 처리 이벤트들을 정의하고 추적한다. 또한, I/O 요청 처리 이벤트에 대한 일부 유실에 대비하여 기계학습을 이용한 이벤트 유실 보정 기법을 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해서 제안하는 I/O 요청 추적 도구가 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하여 제안하는 도구의 효용성을 입증한다.

#I/O trace #eBPF #Machine Learning

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M. I. Naas / 2021 / EZIOTracer: unifying kernel and user space I/O tracing for data-intensive applications / Proc. the Workshop on Challenges and Opportunities of Efficient and Performant Storage Systems

J. Courville / 2016 / Understanding storage I/O behaviors of mobile applications / Proc. 2016 32nd Symposium on Mass Storage Systems and Technologies (MSST)

(2021) LiNUX.com website

G. Yadgar / 2021 / SSD-based Workload Characteristics and Their Performance Implications / ACM Transactions on Storage (TOS) 17(1):1~26

(2021) lwn.net website

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