A Data Allocation Method based on Broadcast Disks Using Indices over Multiple Broadcast Channels

다중방송 채널에서 인덱스를 이용한 브로드캐스트 디스크 기반의 데이타 할당 기법

  • 이원택 (서강대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 정성원 (서강대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2008.06.15

Abstract

In this paper, we concentrate on data allocation methods for multiple broadcast channels. When the server broadcasts data, the important issue is to let mobile clients access requested data rapidly. Previous works first sorted data by their access probabilities and allocate the sorted data to the multiple channels by partitioning them into multiple channels. However, they do not reflect the difference of access probabilities among data allocated in the same channel. This paper proposes ZGMD allocation method. ZGMD allocates data item on multiple channels so that the difference of access probability in the same channel is maximized. ZGMD allocates sorted data to each channels and applies Broadcast Disk in each channel. ZGMD requires a proper indexing scheme for the performance improvement. This is because in ZGMD method each channel got allocated both hot and cold data. As a result, the sequential search heuristic does not allow the mobile client to access hot data items quickly. The proposed index scheme is based on using dedicated index channels in order to search the data channel where the requested data is. We show that our method achieve the near-optimal performance in terms of the average access time and significantly outperforms the existing methods.

무선 환경에서 브로드캐스트방법을 이용하여 데이타를 전송할 때, 중요한 문제는 모바일 클라이언트가 요구하는 데이타에 빠르게 접근한 수 있도록 하는 것이다. 기존 연구는 선호도에 따라 정렬된 데이타들을, 제공된 채널의 수만큼 평균접근시간을 줄이는 최적의 분할지점을 찾아 채널에 할당하는 기법을 사용하였다. 이러한 방법의 문제는 동등 채널 내의 데이타 간 선호도 차이가 브로드캐스트 스케줄링에 반영되지 못한다는 것이다. 이 문제점을 해결하고자 기존 방법에 따라서 다중 채널에 데이타를 분할한 후, 브로드캐스트 디스크(broadcast disk)기법을 적용하여 동등 채널 내의 데이타들 사이에도 선호도 차이에 따라 차별적인 반복주기가 적용되도록 하는 방법이 제안 되었다. 그러나 기존의 데이타 분할은 선호도 차이에 따라 정렬된 데이타를 순서대로 채널에 할당하였기 때문에 각 채널 안에서의 데이타 간 선호도 차이가 크지 않았다. 결국 브로드캐스트 디스크 기법을 적용하더라도 각 데이타의 반복주기 차이는 선호도 차이에 따라 작게 나타나기 때문에 접근시간의 단축 효과는 크지 않다. 본 연구에서는 제공된 다중 채널에 선호도가 높은 데이타와 낮은 데이타가 고르게 분포되도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정렬된 데이타들이 인접 데이타와 떨어져 각각 다른 채널에 포함되도록 할당한다. 기존의 방법은 인덱싱 기법을 사용하지 않더라도 상위채널부터 선호도 순서에 따른 데이타 접근이 가능했다. 하지만, 제안하는 방법은 선호도 순위에 따른 데이타 접근이 어렵기 때문에 접근시간을 줄이기 위해서는 인덱스사용이 필수적이다. 이에 대해서 제안하는 데이타 할당 방법에 접근시간 단축을 위한 효율적인 인덱스 기술도 제시한다. 인덱스 방법은 요구 데이타에 대한 마른 채널 위치 검색을 위해 독립적인 인덱스 채널을 사용한다. 위의 과정을 통해서 제시하는 방법은 기존의 연구들보다 데이타의 선호도를 보다 정확하게 반영하여 전체 클라이언트의 선호 데이타에 대한 마른 접근 성능을 보이는 것을 실험을 통해서 보여줄 것이다.

Keywords

References

  1. S. Acharya, R. Alonso, M. Franklin, and S. Zdonik., 'Broadcast Disks: Data Management for Asymmetric Communication Environments,' Proceedings of ACM SIGMOD Conference, pp. 199-210, 1995 https://doi.org/10.1145/568271.223816
  2. T. Imielinski and B. R.Badrinath, 'Mobile Wireless Computing: Challenges in Data Management,' Communications of the ACM, Vol.37, No.10, pp. 19-28, Oct. 1994
  3. S. Ganguly and R.Alonso, 'Query Optimization in Mobile Environments,' Technical Report No. LCSR-TR-219, Department of Computer Science, Rutgers University, 1993
  4. W. Yee, S. Navathe, E. Omiecinski, and C. Jermaine, 'Efficient Data Allocation over Multiple Channels at Broadcast Servers,' IEEE Transactions on Computers, Vol.51, No.10, pp. 1231-1236, Oct. 2002 https://doi.org/10.1109/TC.2002.1039849
  5. K. Prabhakara, K.A. Hua, and J. Oh, 'Multi-Level Multi-Channel Air Cache Designs for Broadcasting in a Mobile Environment,' Proceedings of the 16th International Conference on Data Engineering, pp. 167, 2000
  6. W.C. Peng and M.S. Chen, 'Dynamic Generation of Data Broadcasting Programs for Broadcast Disk Arrays in a Mobile Computing Environment,' Proceedings of the Ninth International Conference on Information and Knowledge Management, pp. 35-45, Nov. 2000
  7. Baihua Zheng, Xia , Xing Jin, and Dik Lum Lee, 'TOSA: A Near-Optimal Scheduling Algorithm for Multi-Channel Data Broadcast,' The 6th International Conference on Mobile Data Management (MDM'05), Ayia Napa, Cyprus, May 9-13, 2005
  8. S. Jung and S. Nam, 'An Adaptive Data Allocation Mehtod Based on Data Access Probability over Multiple Broadcasting Channels,' Korea Information Science Society Database, Vol.33, No. 1, pp. 1229-7799, Feb. 2006
  9. S. Jung and B. Lee, S. Pramanik, 'A Tree-Structured Index Allocation Method with Replication over Multiple Broadcast Channels in Wireless Environments,' IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol.17, No.3, pp. 311-325, Mar. 2005 https://doi.org/10.1109/TKDE.2005.36
  10. C. Hsu, G. Lee, and A. Chen, 'Index and Data Allocation on Multiple Broadcast Channels Considering Data Access Frequencies,' Proceedings of the Third International Conference on Mobile Data Management, pp. 87-93, 2002
  11. Narayanan Shivakumar, Suresh Venkatasubramanian, 'Energy Efficient indexing for Information Dissemination In Wireless Systems,' ACM-Baltzer Journal of Mobile Networks and Nomadic Applications, Dec. 1996
  12. G. Forman and J. Zahorjan, 'The Challenges of Mobile Computing,' IEEE Computer, Vol.27, No.4, pp. 38-47, Apr. 1994
  13. S. Lo and A. Chen, 'Optimal Index and Data Allocation in Multiple Broadcast Channels,' Proceedings of the 16th International Conference on Data Engineering, pp. 293, 2000
  14. Dimitrios Katsaros, Yannis Manolopoulos, 'Broadcast program generation for Webcasting,' Dataand Knowledge Engineering, Vol.49, No.1, pp. 1-21, Apr. 2003
  15. W.G. Yee, E. Omiecinski, and S.B. Navathe, 'Efficient Data Allocation for Broadcast Disk Arrays,' Technical Reprot GIT-CC-02-20, Georgia Institute of Technology, 2001
  16. K. Tan and J. Yu, 'An Analysis of Selective Tuning Schemes for Nonuniform Broadcast,' Data and Knowledge Engineering, Vol.22, No.3, pp. 319-344, 1997 https://doi.org/10.1016/S0169-023X(96)00048-1
  17. Mesquite Software Inc., 'CSIM18 Simulation Engine USER'S GUIDE,' 2000
  18. H. Leong and A. Si, 'Data Broadcasting Strategies Over Multiple Unreliable Wireless Channels,' Proceedings of the Fourth International Conference on Information and Knowledge Management, pp. 96-104, Dec. 1995
  19. A. Hurson, Y. Chehadeh, and J. Hannan, 'Object Organization on Parallel Broadcast Channels in a Global Information Sharing Environment,' Performance Computing and Communications Conference, 2000, Conference Proceeding of the IEEE International, pp. 347-353, Feb. 2000
  20. J. Gray, P. Sundaresan, and S. Englert, K. Baclawski, and P. Weinberger, 'Quickly Generating Billion-record Synthetic Databases,' Proceedings of ACM SIGMOD International Conference, Management of Data, May, pp. 243-252, 1994 https://doi.org/10.1145/191843.191886
  21. J. Juran, A.R. Hurson, N. Vijaykrishman, and S. Boonsiriwattanakul, 'Data Organization and Retrieval on Parallel Air Channels, Performance and Energy Issues,' Proceedings of International Conference High Performance Computing, Wireless Networks, Vol.10, No.1, pp. 501-510, Mar. 2004