Neugestaltung von Cloud-Datenbank-Engines mit modernen Speichertechniken für OLTP

• Antragsteller: Professor Dr. Viktor Leis
• Fachliche Zuordnung: Datenmanagement, datenintensive Systeme, Informatik-Methoden in der Wirtschaftsinformatik
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 551650645

In einer von KI angetriebenen Welt führen steigende Datenmengen zu höheren Betriebskosten und Energieverbrauch in Rechenzentren, was umweltschädlich ist. Unsere Forschung zielt darauf ab, die Architektur von Datenbanksystemen für OLTP-Workloads in Single-Node- und Cloud-Umgebungen zu verbessern. Diese Workloads führen oft zu verminderter SSD-Leistung und -Lebensdauer durch erhöhte Schreibvorgänge, was in der Cloud durch verteilte Speicherung verschärft wird. Unser Ziel ist die Entwicklung eines neuen Cloud-Datenbanksystems, das innovative Speichertechnologien wie ZNS (Zoned Namespace), FDP (Flexible Data Placement) und CMM-H (CXL Memory Module - Hybrid) integriert, um die Leistung zu steigern und die Betriebskosten zu senken. Das Projekt umfasst drei Teile: (1) Eliminierung von Write-Amplification mit ZNS, FDP und RAID: ZNS und FDP ermöglichen es, SSDs so zu verwenden, dass sie keine interne Write-Amplification erzeugen. Dies ist möglich, indem die Aufgabe der Daten-Platzierung von der SSD auf die Anwendungsebene verlagert wird. Die Out-of-Place-Fähigkeit von LeanStore eignet sich ideal für diese Technologien. Wir planen LeanStore anzupassen, um Samsungs ZNS und FDP zu unterstützen und so den Transaktionsdurchsatz zu erhöhen, während die Write-Amplification nahezu bei null bleibt. Darüber hinaus planen wir, RAID auf Datenbanksystem-Ebene zu implementieren, um die I/O-Amplification bei der Verwendung von NVMe-Arrays zu reduzieren. (2) Erweiterung von LeanStore als Cloud Page-Server: Aktuelle cloud-native OLTP-Systeme erfordern oft mehrere Replikas von Datenbankseiten und Logdaten, was den Speicherbedarf erheblich erhöht. Wir beabsichtigen, LeanStore anzupassen, um es als disaggregiertes Speichersystem mit RAID-ähnlichem Design verwenden zu können. Diese Anpassung wird die Anforderung an Speicherkapazität reduzieren und gleichzeitig die Wiederherstellungsfähigkeiten erhalten. (3) LeanStore als Cloud Control-Plane mit CMM-H: Ein Control-Plane ist entscheidend für die Verwaltung von Metadaten zur Unterstützung von Multi-Tenancy. Die Architektur von LeanStore wird auch genutzt, um diese Control Plane zu entwickeln. Zudem planen wir CMM-H zur Speicherung von Metadaten des Data-Plane unter Verwendung der CXL.io- und CXL.mem-Protokolle für bessere Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit einzusetzen. Das Ziel des Projekts ist es ein cloud-natives OLTP-Datenbanksystem zu entwickeln, das auf neue, innovative Speichertechnologien aufbaut. Wir werden unsere Ergebnisse durch Veröffentlichungen in renommierten Konferenzen teilen oder in Patente einbringen. Darüber hinaus planen wir, die Wirksamkeit des Prototyps in Rechenzentren zu testen und zu demonstrieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Südkorea
• Kooperationspartner: Professor Sangwon Lee, Ph.D.