Abstract
Smart TV System will lead to drastic change of communication and media industries as one of the emerging next generation network services. However, when the number of concurrent users increases rapidly, the issue of service quality degradation occurs because providing services to many users simultaneously stresses both the server and the network. The server limitation can be circumvented by deploying server clusters. but the network limitation is far less easy to cope with, due to the difficulty in determining the cause and location of congestion and in provisioning extra resources. In order to alleviate these problems, a number of schemes have been developed. Prior works mostly focus on reducing user-centric performance metrics of individual connection, such as the round-trip time(RTT), downloading time or packet loss rate, but tend to ignore the network loads caused by the concurrent connections or global network load balance. In this work, we make an in-depth investigation on the issue of user grouping for massive Smart TV services through simulations on actual Internet test-bed, PlanetLab.
스마트 TV 시스템은 차세대 핵심 네트워크 서비스 중의 하나로서 통신과 미디어 산업에 급격한 변화를 가져올 것이다. 하지만, 스마트 TV 시스템은 동시접속자가 증가하면 서비스 품질이 급격하게 저하되는 문제가 발생하고 있다. 콘텐츠를 수많은 사용자에게 동시에 전송하는 것은 서버와 네트워크에 큰 부담으로 작용하기 때문이다. 서버의 수용능력의 한계는 서버 클러스터를 구성함으로써 어느 정도 해결할 수 있지만 네트워크의 수용능력의 한계는 부하와 혼잡의 발생 위치를 파악하고 추가적인 자원을 설치하여 해결하는데 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 현재까지 많은 기법들이 제안되었지만 기존의 연구들의 성능분석은 대부분 왕복시간(round-trip time), 다운로드 시간, 패킷 손실 비율과 같은 사용자 중심의 성능척도에만 초점이 맞춰져 있고 스마트 TV 서비스 품질에 중요한 영향을 미치는 동시접속과 전체 네트워크의 부하와 혼잡을 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 실제 인터넷 테스트베드인 PlanetLab을 이용하여 스마트 TV 서비스 폼질에 중요한 영향을 미치는 사용자 그룹핑 알고리즘을 네트워크의 혼잡도와 부하중심으로 성능분석을 한다.
