초록
본 논문에서는 파일이 요청된 순간에는 파일의 선호도만을 조사하고, 일정 시간이 흐른 후에 선호도가 높을 것으로 예상되는 파일들을 일관적으로 캐싱하는 새로운 캐싱 전략을 소개한다. 예측된 선호도 기반 게으른 캐싱 전략(Forecasted Popularity Based Lazy Caching Strategy)은 웹 파일의 선호도를 지수평활법을 사용하여 예측하여 기존의 캐싱 전략보다 높은 캐시 적중률을 보여준다. 국내외 5개 웹 서버로부터 수집한 로그 파일을 대상으로 실험한 결과에 의하면, 선호도의 예측이 정확할수록 높은 캐시 적중률을 나타낸다. 이는 엘 파일의 선호도 예측 기법에 대한 연구를 통해 캐시의 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
In this paper, we propose a new caching strategy for web servers. The proposed strategy collects only the statistics of the requested file, for example the popularity, when a request arrives. At a point of time, only files with higher forecasted popularity are cached all together. Forecasted popularity based lazy caching (FPLC) strategy uses exponential smoothing method for forecast popularity of web files. And, FPLC strategy shows that the cache hit ratio and the cache transfer ratio are better than those produced by other caching strategy. Furthermore, the experiment that is performed with real log files built from web servers shows our study on forecast method for popularity of web files improves cache efficiency.