Abstract
Collecting statistics from client requests, the broadcast server partitions data items into hot and cold-item sets with the optimal cut-off point. Hot items are broadcast periodically with periods based on their access probabilities. In a time slot with no hot items scheduled, the server broadcasts a proper cold item considering the waiting time and the number of outstanding requests. We analyze the optimal the cut-off point by calculating average response time as a function of the cut-off point. Simulation results show that our proposed algorithm outperforms existing methods in various circumstances.
클라이언트로부터의 요구메시지의 통계를 바탕으로 하여 방송 서버는 데이터 아이템에 대하여 최적의 컷오프 포인트를 이용하여 핫 아이템과 콜드 아이템으로 나눈다. 핫 아이템은 주기적으로 방송되는데 이 때, 방송 주기는 아이템들의 인기도, 즉 요구확률에 따라 정해진다. 핫 아이템이 방송되지 않은 빈 슬롯에는 적절한 콜드 아이템을 골라 방송하게 되는데, 이 때 대기시간과 대기 중인 요구 메시지의 수 등을 고려하여 콜드 아이템을 정한다. 최적의 컷오프 포인트를 해석적으로 구하기 위하여 평균 응답시간을 컷오프 포인트의 함수로 나타나도록 계산하였다. 요청 도착율과 아이템의 인기도를 변화하면서 수행한 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 더욱 우수한 성능을 나타냄을 보였다.
