Energy-efficient and cost-effective reliability design in memory systems

Reliability of memory systems is increasingly a concern as memory density increases, the cell dimension shrinks and new memory technologies move close to commercial use. Meanwhile, memory power efficiency has become another first-order consideration in memory system design. Conventional reliability scheme uses ECC (Error Correcting Code) and EDC (Error Detecting Code) to support error correction and detection in memory systems, putting a rigid constraint on memory organizations and incurring a significant overhead regarding the power efficiency and area cost. This dissertation studies energy-efficient and cost-effective reliability design on both cache and main memory systems. It first explores the generic approach called embedded ECC in main memory systems to provide a low-cost and efficient reliability design. A scheme called E3CC (Enhanced Embedded ECC) is proposed for sub-ranked low-power memories to alleviate the concern on reliability. In the design, it proposes a novel BCRM (Biased Chinese Remainder Mapping) to resolve the address mapping issue in page-interleaving scheme. The proposed BCRM scheme provides an opportunity for building flexible reliability system, which favors the consumer-level computers to save power consumption. Within the proposed E3CC scheme, we further explore address mapping schemes at DRAM device level to provide SEP (Selective Error Protection). We explore a group of address mapping schemes at DRAM device level to map memory requests to their designated regions. All the proposed address mapping schemes are based on modulo operation. They will be proven, in this thesis, to be efficient, flexible and promising to various scenarios to favor system requirements. Additionally, we propose Free ECC reliability design for compressed cache schemes. It utilizes the unused fragments in compressed cache to store ECC. Such a design not only reduces the chip overhead but also improves cache utilization and power efficiency. In the design, we propose an efficient convergent cache allocation scheme to organize the compressed data blocks more effectively than existing schemes. This new design makes compressed cache an increasingly viable choice for processors with requirements of high reliability. Furthermore, we propose a novel, system-level scheme of memory error detection based on memory integrity check, called MemGuard, to detect memory errors. It uses memory log hashes to ensure, by strong probability, that memory read log and write log match with each other. It is much stronger than conventional protection in error detection and incurs little hardware cost, no storage overhead and little power overhead. It puts no constraints on memory organization and no major complication to processor design and operating system design. In the thesis, we prove that the MemGuard reliability design is simple, robust and efficient

Qualitätsgetriebene Datenproduktionssteuerung in Echtzeit-Data-Warehouse-Systemen

Wurden früher Data-Warehouse-Systeme meist nur zur Datenanalyse für die Entscheidungsunterstützung des Managements eingesetzt, haben sie sich nunmehr zur zentralen Plattform für die integrierte Informationsversorgung eines Unternehmens entwickelt. Dies schließt vor allem auch die Einbindung des Data-Warehouses in operative Prozesse mit ein, für die zum einen sehr aktuelle Daten benötigt werden und zum anderen eine schnelle Anfrageverarbeitung gefordert wird. Daneben existieren jedoch weiterhin klassische Data-Warehouse-Anwendungen, welche hochqualitative und verfeinerte Daten benötigen. Die Anwender eines Data-Warehouse-Systems haben somit verschiedene und zum Teil konfligierende Anforderungen bezüglich der Datenaktualität, der Anfragelatenz und der Datenstabilität. In der vorliegenden Dissertation wurden Methoden und Techniken entwickelt, die diesen Konflikt adressieren und lösen. Die umfassende Zielstellung bestand darin, eine Echtzeit-Data-Warehouse-Architektur zu entwickeln, welche die Informationsversorgung in seiner ganzen Breite -- von historischen bis hin zu aktuellen Daten -- abdecken kann. Zunächst wurde ein Verfahren zur Ablaufplanung kontinuierlicher Aktualisierungsströme erarbeitet. Dieses berücksichtigt die widerstreitenden Anforderungen der Nutzer des Data-Warehouse-Systems und erzeugt bewiesenermaßen optimale Ablaufpläne. Im nächsten Schritt wurde die Ablaufplanung im Kontext mehrstufiger Datenproduktionsprozesse untersucht. Gegenstand der Analyse war insbesondere, unter welchen Bedingungen eine Ablaufplanung in Datenproduktionsprozessen gewinnbringend anwendbar ist. Zur Unterstützung der Analyse komplexer Data-Warehouse-Prozesse wurde eine Visualisierung der Entwicklung der Datenzustände, über die Produktionsprozesse hinweg, vorgeschlagen. Mit dieser steht ein Werkzeug zur Verfügung, mit dem explorativ Datenproduktionsprozesse auf ihr Optimierungspotenzial hin untersucht werden können. Das den operativen Datenänderungen unterworfene Echtzeit-Data-Warehouse-System führt in der Berichtsproduktion zu Inkonsistenzen. Daher wurde eine entkoppelte und für die Anwendung der Berichtsproduktion optimierte Datenschicht erarbeitet. Es wurde weiterhin ein Aggregationskonzept zur Beschleunigung der Anfrageverarbeitung entwickelt. Die Vollständigkeit der Berichtsanfragen wird durch spezielle Anfragetechniken garantiert. Es wurden zwei Data-Warehouse-Fallstudien großer Unternehmen vorgestellt sowie deren spezifische Herausforderungen analysiert. Die in dieser Dissertation entwickelten Konzepte wurden auf ihren Nutzen und ihre Anwendbarkeit in den Praxisszenarien hin überprüft.:1 Einleitung 1 2 Fallstudien 7 2.1 Fallstudie A: UBS AG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.1.1 Unternehmen und Anwendungsdomäne . . . . . . . . . . . . 8 2.1.2 Systemarchitektur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.1.3 Besonderheiten und Herausforderungen . . . . . . . . . . . . 13 2.2 Fallstudie B: GfK Retail and Technology . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.2.1 Unternehmen und Anwendungsdomäne . . . . . . . . . . . . 15 2.2.2 Systemarchitektur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2.3 Besonderheiten und Herausforderungen . . . . . . . . . . . . 20 3 Evolution der Data-Warehouse- Systeme und Anforderungsanalyse 23 3.1 Der Data-Warehouse-Begriff und Referenzarchitektur . . . . . . . . . 23 3.1.1 Definition des klassischen Data-Warehouse-Begriffs . . . . . . 23 3.1.2 Referenzarchitektur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.2 Situative Datenanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.2.1 Interaktion zwischen IT und Fachbereich . . . . . . . . . . . 31 3.2.2 Spreadmart-Lösungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.2.3 Analytische Mashups und dienstorientierte Architekturen . . 35 3.2.4 Werkzeuge und Methoden im Kostenvergleich . . . . . . . . . 40 3.3 Evolution der Data-Warehouse-Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.3.1 Nutzung von Data-Warehouse-Systemen . . . . . . . . . . . . 41 3.3.2 Entwicklungsprozess der Hardware- und DBMS-Architekturen 46 3.4 Architektur eines Echtzeit-Data-Warehouse . . . . . . . . . . . . . . 50 3.4.1 Der Echtzeit-Begriff im Data-Warehouse-Umfeld . . . . . . . 50 3.4.2 Architektur eines Echtzeit-Data-Warehouses . . . . . . . . . . 51 3.4.3 Systemmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.5 Anforderungen an ein Echtzeit-Data-Warehouse . . . . . . . . . . . . 55 3.5.1 Maximierung der Datenaktualität . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.5.2 Minimierung der Anfragelatenz . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.5.3 Erhalt der Datenstabilität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 4 Datenproduktionssteuerung in einstufigen Systemen 59 4.1 Qualitätskriterien und Systemmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 4.1.1 Dienstqualitätskriterien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.1.2 Datenqualitätskriterien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 4.1.3 Multikriterielle Optimierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 4.1.4 Workload- und Systemmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4.2 Multikriterielle Ablaufplanung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.2.1 Pareto-effiziente Ablaufpläne . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.2.2 Abbildung auf das Rucksackproblem . . . . . . . . . . . . . . 71 4.2.3 Lösung mittels dynamischer Programmierung . . . . . . . . . 74 4.3 Dynamische Ablaufplanung zur Laufzeit . . . . . . . . . . . . . . . . 78 4.4 Selektionsbasierte Ausnahmebehandlung . . . . . . . . . . . . . . . . 81 4.5 Evaluierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 4.5.1 Experimentierumgebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 4.5.2 Leistungsvergleich und Adaptivität . . . . . . . . . . . . . . . 86 4.5.3 Laufzeit- und Speicherkomplexität . . . . . . . . . . . . . . . 87 4.5.4 Änderungsstabilität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 4.6 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 5 Bewertung von Ladestrategien in mehrstufigen Datenproduktionsprozessen 5.1 Ablaufplanung in mehrstufigen Datenproduktionsprozessen . . . . . 96 5.1.1 Ladestrategien und Problemstellung . . . . . . . . . . . . . . 97 5.1.2 Evaluierung und Diskussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 5.2 Visualisierung der Datenqualität in mehrstufigen Datenproduktionsprozessen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 5.2.1 Erfassung und Speicherung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 5.2.2 Visualisierung der Datenqualität . . . . . . . . . . . . . . . . 111 5.2.3 Prototypische Umsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 5.3 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 6 Konsistente Datenanalyse in operativen Datenproduktionsprozessen 119 6.1 Der Reporting-Layer als Basis einer stabilen Berichtsproduktion . . 120 6.1.1 Stabilität durch Entkopplung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 6.1.2 Vorberechnung von Basisaggregaten . . . . . . . . . . . . . . 121 6.1.3 Vollständigkeitsbestimmung und Nullwertsemantik . . . . . . 125 6.1.4 Datenhaltung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 6.1.5 Prozess der Anfrageverarbeitung mit Vollständigkeitsbestimmung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 6.1.6 Verwandte Arbeiten und Techniken . . . . . . . . . . . . . . . 127 6.1.7 Evaluierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 6.2 Nullwertkomprimierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 6.2.1 Einleitendes Beispiel und Vorbetrachtungen . . . . . . . . . . 134 6.2.2 Nullwertkomprimierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 6.2.3 Anfrageverarbeitung auf nullwertkomprimierten Daten . . . . 143 6.2.4 Verwandte Arbeiten und Techniken . . . . . . . . . . . . . . . 146 6.2.5 Evaluierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 6.3 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 7 Zusammenfassung und Ausblick 157 Literaturverzeichnis 161 Online-Quellenverzeichnis 169 Abbildungsverzeichnis 17