최근 모바일 컴퓨터를 사용한 온라인 금융 거래, 온라인 쇼핑과 같은 e-비즈니스가 널리 확산되고 있다. 대부분의 모바일 컴퓨터는 데이터 저장을 위해 NAND 플래시 메모리 기반의 저장장치를 사용한다. 플래시 메모리 저장장치는 그 내부에 Flash Translation Layer(FTL)이라는 소프트웨어가 사용되고 있다. FTL은 파일 시스템으로부터 요청되는 논리 주소를 플래시 메모리의 물리 주소로 변환하며 이를 위하여 사상 테이블을 사용한다. 기존 FTL은 매우 큰 주소 사상 테이블을 RAM에 유지해야 하는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 새로운 사상 테이블의 캐싱 기법을 제안하였다. 트레이스 기반의 시뮬레이션을 통해 제안한 사상 테이블 캐싱 기법은 공간 비용을 대폭 줄이고 시간 비용은 크게 증가하지 않음을 알 수 있었다. 특히, e-비즈니스 환경의 온라인 트랜잭션 워크로드에서 많은 공간 비용 절감 효과를 보였다.
무선 통신 기술과 휴대형 정보 장치의 발달로 등장한 이동 컴퓨팅 환경(Mobile Computing Environment)은 사용자가 랩탑이나 PDA와 같은 휴대 가능한 장비를 이용해서 사용자의 물리적인 위치나 이동에 상관없이 무선 통신을 이용해서 서버 혹은 다른 컴퓨터의 자원과 함께 작업하는 것을 말한다. 최근 이동 컴퓨팅 환경에서 보편적인 형태가 되고 있는 위치 의존 질의(Location Dependent Query)는 위치에 의존하는 데이타를 처리하는 질의이다 위치 의존 질의는 질의의 결과를 만들어 내는 중요한 척도가 위치이다. 위치 의존 질의를 효과적으로 지원하기 위해서는 이동 호스트의 캐싱 정책과 셀을 담당하는 지구국의 브로드캐스팅 정책이 중요하다. 적절한 캐싱 정책과 브로드캐스팅 정책을 정하기 위해서는 사용자의 이동과 데이타의 공간 속성을 고려해야 한다. 도심에서는 사용자가 도로를 따라서 이동하고 데이타가 도로에 인접해서 위치한다 이런 특징을 가지는 도심에서 이동 호스트의 현재 위치에서 가장 가까운 곳은 직선 거리로 가장 가까운 곳이 아니라 이동 거리가 가장 짧은 곳이다. 따라서, 이전에 행해졌던 연구에서 사용한 직선거리는 도심에 적합하지 않다. 직선 거리(Euclidean Distance)를 사용하면 이동 호스트의 이동 거리를 계산하기 위해서 피타고라스 정리를 이용해서 비슷하게 예상할 수 있지만, 실제 이동거리는 다양한 값이 나을 수 있기 때문에 적합하지 않다 본 논문에서는 도심의 특성을 반영한 브로드캐스팅/캐싱 정책을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동 호스트가 도심의 위치 정보를 효과적으로 캐싱할 수 있도록 인접한 데이터를 클러스터링해서 브로드캐스팅하여 이동 호스트의 구성 시간(setup time)을 최소화하였다. 그리고, 맨하탄거리(Manhattan Distance)를 사용해서 위치 의존 질의에서 사용하는 데이타를 캐싱하고 질의를 처리하는 방법을 제안한다. 맨하탄 거리를 이용해서 캐싱하면 도로에 인접해서 위치한 데이타를 효과적으로 캐싱할 수 있다. 또한, 거리 계산 방법으로 맨하탄 거리를 사용하면 도심에서 실제 이동 거리와 비슷한 값을 알 수 있고, 직선 거리 계산식에 비해서 계산식도 간단하기 때문에 시스템 계산량도 줄일 수 있다.
하드 디스크는 25년 이상 절대적인 데이터 저장장치이었다. 하지만, 최근에는 하드디스크에 플래시 메모리를 융합한 하이브리드 시스템이 차세대 주요 저장 시스템으로 각광받고 있다. 하이브리드 디스크는 향상된 데이터입출력과, 전력 감소와 부팅 시간 단축 등의 장점으로 주요 데이터베이스로 충분한 능력을 보이고 있다. 그러나 기존의 디스크 기반의 B-Tree 계열의 인덱스 관리 방법은 하이브리드 디스크에 적합하지 않으므로, 개선되어야 한다. 본 논문에서는 플래시 메모리에 비하여 낮은 처리 성능을 가지는 하드 디스크의 단점을 보완한 플래시 노드 캐싱기반의 인덱스 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 하드 디스크 접근 부하를 줄이기 위하여, 유휴중인 리프 노드의 여유공간을 이용하여 데이터를 캐싱하여, 입출력 성능을 개선한다. 성능평가 결과로서 본 기법이 기존의 기법보다 개선되었음을 입증하였다.
페이스북, 트위터와 같은 클라우드 및 웹 서비스 제공회사와 클라우드 및 웹 서비스 제공자는 수많은 사용자들에 의해 발생되는 무수한 데이터를 빠르게 처리하기 위해 하드 디스크보다는 램에 저장 할 필요가 있다. 그러한 좋은 도구로서 분산메모리 객체 캐싱 소프트웨어인 멤캐시드가 있다. 멤캐시드의 성능은 저장공간의 크기에 따라 많은 차이를 보이는데, 하드웨어의 비용, 전력소비와 온도조절 등 공간의 제약을 감안했을 때, 무작정 개별 서버에 많은 RAM을 장착하거나, 서버 배열을 확장하는 것은 효율적인 방법이 아니다. 따라서 많은 양의 데이터가 메모리에 저장이 가능하도록 RAM과 SSD를 같이 확장한 SSD 기반 하이브리드 메모리를 제안한다. 하이브리드 메모리는 객체 캐시로 동작하고 페이지 단위로 할당하는 것보다 객체 단위로 자원할당을 함으로서 SSD에서 빠른 무작위 읽기를 할 수 있게 해 객체의 접근속도를 향상시켰다.
인터넷 서비스가 광범위하게 제공되면서 혁신적으로 웹 GIS가 발달하게 되었다. 그러나 현실적으로 인터넷 지리 정보 시스템에서는 대용량의 공간 데이터의 전송에 따른 사용자 응답 시간 지연, 네트워크의 트래픽, 그리고 서버 과부하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 클라이언트 측의 캐시 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 단위 시간과 공간 근접성의 개념을 이용하여 기존의 연구를 개선한다. 그리고 효율성의 향상 정도를 측정하기 위해 성능 평가를 실시하고 결과를 분석한다. 성능 평가 결과, 공간 데이터의 질의 시에 기존의 알고리즘에 비하여 적중률에 있어서 보다 좋은 성능을 나타내었다.
네크워크상의 분산되어 있는 정보를 접근하는 온톨로지와 같은 시맨틱 웹 정보 시스템에서는 효율적인 질의 처리를 위하여 질의 응답 시간을 줄여주는 향상된 캐쉬 메카니즘을 필요로 한다. 특히, P2P 네트워크 시스템은 웹 환경의 기본적인 하부 구조를 이루고 있으며, 질의가 발생하면, 소스 피어(Peer)로의 데이터 전송량을 줄이는 문제가 효율적인 질의 처리의 중요한 부분이다. 전통적인 데이터베이스 캐쉬 메카니즘으로부터 현재의 웹 환경에 적합한 질의 메카니즘들이 연구되어 왔으며, 질의 처리 결과를 캐쉬하는 것은 입력 질의 요구를 빠른 시간에 바로 사용자에게 전달할 수 있다. 웹 환경에서는 시맨틱 캐싱 방법이 연구되어 왔으며, 이는 캐쉬를 의미적인 영역들로 이루어진 공간으로 관리하는 개념이며, 논리적인 캐싱 단위가 질의와 질의 결과이므로 웹 환경에서 적합한 개념이다. 본 연구에서는 온톨로지와 같은 시맨틱 웹 정보가 클러스터 단위로 여러 피어에 분산되어 있는 경우에 캐쉬 메카니즘을 이용하여 효율적인 질의 처리가 이루어지도록 하는 방법을 제시한다. 특히, 캐쉬를 유지하고 처리하는 방법으로 스키마를 이용한 캐쉬 데이터 필터링 방법과 온톨로지와 질의 결과의 유사도를 측정하여 캐쉬 대체 영역 선택에 사용하는 방법을 제시한다.
본 논문은 기존의 Mobile Gate System에서 모바일 웹 서비스를 위해 사용하던 Contents Cache 의 성능을 향상시킴으로 보다 더 빠르게 모바일 웹 서비스를 하는 데 그 목적을 두고 있다. Contents Generator에 의해 변환된 마크-업 페이지에는 두 요소가 존재함을 알 수 있었다. 하나의 요소는 단지 요청된 DIDL 페이지와 마크-업 종류에만 의존적인 것이었고, 다른 하나의 요소는 요청된 DIDL 페이지, 마크-업 종류, 서비스를 요청한 모바일 장치의 Display 크기, 지원되는 이미지 형식, 지원되는 이미지의 색 심도 수에 각각 의존적이었다. 기존의 Contents Cache는 이렇게 두 요소를 함께 가진 마크-업 페이지 전체를 모두 저장했다. 이는 다른 요소들이 모두 같다 하더라도 하나의 요소가 달라지면 그 요소 때문에 재사용 가능한 요소들까지 Cache 메모리 영역에 중복 저장함으로써 저장 공간을 효율적으로 사용하지 못하게 하는 문제를 발생시켰다. 이 때문에 동일한 Cache 메모리 크기 하에 더 많은 변환된 마크-업 페이지를 저장할 수 있었음에도 그렇게 하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 Contents Generator에 의해 변환된 마크-업 페이지를 두 요소로 나누고 각각을 분류하여 저장하였다. 또한 Cache 내의 데이터와 신규 데이터간의 대체 요구에 응하기 위해 LFU, LRU 두 대체 알고리즘을 적용하였다. 이를 통해 동일한 Cache 저장 공간 내에 더 많은 변환된 마크-업 페이지를 저장하게 함으로 더 빠른 속도의 Cache 성능을 구현할 수 있는 방법을 제안하였다.
사용자와 근거리에 위치한 비디로 프록시 서버는 자주 요청되는 동영상 데이터들을 저장하고 사용자에게 직접 전송함으로써 초기 전송 지연과 네트워크 트래픽을 효과적으로 감소시킨다. 그러나 비디오 프록시 서버는 원격지의 중앙 비디오 서버에 비해 비교적 제한된 저장 공간을 가진다. 따라서 사용자들이 계속 요청하는 동영상만을 선별하여 저장하도록 하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오 프록시 서버에서의 가상 메모리에 바탕을 둔 가상 캐싱 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사용자가 요청한 동영상 데이터가 비디오 프록시 서버에 존재하지 않는 경우 원격지의 중앙 비디오 서버로부터 요청된 동영상 데이터를 전송받아 사용자에게 전송하고 가상 메모리에 저장한다. 저장된 동영상 데이터는 이후 사용자의 요청이 있는 경우 사용자에게 전송된다. 이때 가상 메모리에 저장된 동영상 데이터는 사용자의 요청의 상태에 따라 가상 메모리로부터 삭제되거나 비디오 프록시 서버에 저장된다. 또한 가상 메모리에서의 단편화를 막기 위하여 가상 메모리를 세그먼트 별로 영역을 구분한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보인다는 것을 확인한다.
최근 클라우드 스토리지 환경에서 전통적인 스토리지장치인 하드디스크를 대체하여 SSD(Solid-State Drive)의 사용량이 증가하고 있다. SSD는 기계적인 동작이 없어 빠른 입출력 성능을 가지는 반면 덮어쓰기가 불가능한 특성을 가지고 있어 공간 효율성을 위한 관리가 중요하다. 이와 같은 마모도 특성을 갖는 SSD의 공간 효율성을 효과적으로 관리하기 위해 데이터 중복제거 기법을 이용한다. 하지만 데이터 중복제거 기법은 데이터 청킹, 해싱, 해시값 검색과정 연산을 포함하기 때문에 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 SSD 스토리지 시스템에서 PRAM 캐시를 이용한 데이터 중복제거 기법을 제안한다. 제안한 방법은 DRAM의 1차 해시테이블에 PRAM에 캐싱된 데이터를 위한 해시값들을 저장하고, LRU(Least Recently Used)기법을 이용하여 관리한다. PRAM의 2차 해시테이블에는 SSD 스토리지에 저장된 데이터에 대한 해시값들을 저장하고, DRAM의 1차 해시테이블에 대한 백업을 PRAM에 유지함으로써 전원 손실등에 대비하여 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 실험결과, 제안하는 기법은 기존의 DRAM에 모든 해시값들을 저장하여 관리하는 기법보다 SSD의 쓰기 횟수 및 연산시간을 워크로드별 평균 44.2%, 38.8%의 감소 효과를 보였다.
최근 많은 사용자들이 인터넷 상에서 비디오나 오디오 같은 규모가 큰 미디어 콘텐츠(Media contents)의 정보 전달을 효율적으로 제공 받기를 원하고 있다. 미디어 콘텐츠를 스트리밍 하는 것은 인터넷 트래픽의 아주 큰 부분을 차지하기 때문에, 우리는 클러스터형 협업 프록시를 기반으로 한 다중 디스크립션 비디오 스트리밍 구조를 제안하여 네트워크와 서버의 부하를 클러스터된 일반 프록시들에게 균등하게 분산 시킨다. MDC(Multiple Description Coding)[1]를 적용하여 캐싱 공간(Caching space)을 효율적으로 사용하며 다중 세션을 통해 디스크립션을 서비스함으로써 스트리밍 서비스 중인 프록시 또는 전체 데이터를 저장하고 하는 서버에 문제가 생기더라도 끊어지지 않는 계속적인 서비스가 가능하다. 또한 일반 프록시들의 정보를 관리하는 디스패처가 사용자의 환경에 따라 적응적인 서비스를 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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