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TECH ZOOM

올플래시 스토리지에 대한 오해와 진실


오해 1, SSD의 대세는 TLC! 용량과 가격 면에서 뛰어난 TLC를 선택하자?

엔터프라이즈 SSD(Solid State Drive)에는 MLC와 TLC가 주류를 이룬다. MLC(Multi Level Cell)는 하나의 셀(Cell)에 2bit를 저장하는 방식이다. TLC(Triple Level Cell)는 3개의 bit를 총 8가지의 정보로 표현한다. 따라서 데이터 저장 용량은 2배인데 비해 가격은 1/2에 불과하다.


셀을 종이컵이라고 생각해보자. 종이컵 속 물을 전자로, 물을 채우는 것을 쓰기 작업으로, 물을 마시는 것을 데이터 지우기로 가정할 때, 한 개의 종이컵에 여러 번 물을 채우고 마시다 보면 컵의 입구가 닳아버리고 만다. 플래시 메모리가 쓰기 횟수의 제약을 받는 것은 전자가 옮겨 질 때 통로 역할을 하는 산화막의 내구성 때문이다. 전자의 이동이 빈번하면 산화막을 통과하지 못한 전자가 생기고, 특정 횟수를 넘으면서 산화막에 누적된 전자로 인해 전자가 통과하지 못하는 경우도 생긴다. 더 이상 쓰기를 할 수 없는 상태가 되는 것이다. 또 하나, MLC는 2009년 부터 판매되어온 오랜 기술인 반면, TLC는 출시된 지 1~2년 정도 밖에 되지 않았다. 엔터프라이즈 레벨에서는 기술의 검증 또한 중요하다.


Hitachi 올플래시 스토리지는 일반 SSD가 아닌 전용 FMD(Flash Module Drive)를 사용해 올플래시에 최적화된 기능과 성능을 제공한다. 가비지 컬렉션, ECC, 웨어레벨링 등 플래시의 특화 기능을 스토리지 컨트롤러의 프로세싱을 사용하지 않고 모듈당 제공되는 전용 쿼드 프로세서를 통해 빠르게 처리한다.



MLC vs. TLC



오해 2, 새 술은 새부대에! 올플래시 전문업체의 솔루션이 더 안정적이다?

안정성은 단순하게 플래시 혹은 HDD, 미디어의 종류만으로 평가할 수 있는 것이 아니다. 스토리지에서는 프로비저닝, 데이터 보호, 성능 및 용량 최적화, 보안 등의 기능을 컨트롤러의 영역에서 구현한다. 오류가 나면 안 되는 부분이다. 스토리지 업계에서는 이 컨트롤러의 기능을 펌웨어에서 구현하며, 수십 년 펌웨어의 안정화를 위해 노력해왔다. 올플래시 스타트업의 경우, 이런 컨트롤러 영역을 새로 설계했기에 펌웨어의 안정성 측면에서 기존 스토리지 업체와는 비교 대상이 될 수 없다.



기존 스토리지와 올플래시 스토리지 안정성 비교



오해 3, 처리량 vs. 응답속도 플래시 성능의 기준은 역시 IOPS?

많은 벤더들이 집중하는 ‘속도’ 이슈는 면밀하게 살펴야 하는 문제이다. 속도가 빨라지는 기준에는 두 가지가 있다. 먼저, 초당 입출력 처리량을 말하는 IOPS는 도입 비용에 따라 무한대로도 늘릴 수 있지만 이는 고비용 문제로 연결된다. 반면, 빠른 응답속도는 사용자가 느끼는 실질적인 속도, 즉 체감 성능이 좋아졌느냐를 평가한다. 요청사항에 대한 응답속도가 빠를수록 지연 현상은 줄어들고, 작업 완료 속도는 빨라진다.


Hitachi 올플래시 스토리지는 어떠한 상황에서도 99.6% 서브 밀리세컨드(Sub-millisecond:1,000분의 1초 미만의 응답속도) 응답시간을 제공한다.



올플래시 스토리지 성능 측정 기준 2가지



오해 4, 비용과 성능을 만족하는 선택 중복제거? 압축 적용해 도입용량을 적게 하면 된다?

벤더들은 중복 제거나 압축 알고리즘을 통해 100TB에서 50TB로 도입 용량을 줄일 수 있다고 제안한다. 그런데 여기서 간과하는 것이 있다. 이런 알고리즘을 사용하면 필요한 CPU 파워가 높아지거나 성능이 떨어질 수 있는 여지가 많다. 이미 압축된 JPG나 영상 파일이나 중복제거를 할 수 없는 일반 데이터 등이 많은데도 데이터 절감 기술을 무차별적으로 적용하면 과도한 비용 투자로 이어질 수 있다. 따라서 플래시 스토리지를 도입할 때는 상면공간, 전력량, 응답속도, 입출력속도 등을 다각적으로 검토해야 한다.


Hitachi 올플래시 스토리지는 데이터 특성에 따라 중복제거와 압축 알고리즘을 컨트롤러에서 선택적으로 적용할 수 있어 성능 개선이나 비용 절감의 효과를 높일 수 있다.



데이터 절감 기술의 이해