월드 와이드 웹 사용의 폭발적인 증가는 네트워크 트래픽과 서버 부하의 급격한 증가를 초래 하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 프락시 캐싱 기술은 빈번히 요청되는 웹 문서를 사용자와 인접한 위치에 설치된 프락시(proxy)에 저장한다. 캐시 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소는 캐시 교체 정책으로서, 가까운 미래에 빈번히 요청될 문서들을 저장하기 위해 사용된다. 캐시 교체 정책이 문서의 인기도를 정확히 예측하기 위해서는 웹 프락시 워크로드의 특성을 반영하는 것이 중요하다. 시간 지역성과 Zipf 빈도 분포는 웹 프락시 워크로드에서 빈번히 관찰되는 특성으로서 문서의 인기도를 예측하기 위한 중요한 속성들이다. 본 논문은 1) LFU를 기반으로 하여 Zipf 빈도 분포를 반영하며, 2) 문서들의 시간에 따른 인기도 감소를 효율적으로 측정하여 시간 지역성을 적응적으로 반영하는 적응형 LFU(ALFU) 캐시 교체 정책을 제안한다. 트레이스 기반의 모의 실험을 통해 다른 교체 정책들과 ALFU를 비교 분석한다. 실험 결과, ALFU는 다른 교체 정책보다 우수한 성능을 보였다.
P2P 웹 캐싱 기술은 자신의 로컬 캐시에서 원하는 웹 객체를 찾지 못한 경우, 중앙 서버나 프락시 서버로부터 웹 객체를 받기 전에 P2P 네트워크에 참여하는 이웃으로부터 웹 객체를 받음으로써 기존의 서버-클라이언트 방식을 탈피하여 중앙 서버의 고장에 영향을 적게 받고, 중앙 서버로의 과도한 부하를 막아준다. 기존의 많은 P2P 웹 캐싱 시스템은 피어의 로컬 캐시 교체 정책으로 LRU기법을 사용한다. 하지만 이는 P2P 환경을 고려하지 않는 단순한 정책이다. 따라서 본 논문에서는 P2P 환경을 고려한 디렉토리 기반의 웹 캐싱 시스템을 통해서 P2P 협력적인 캐시 교체 정책을 제시하고 실제 웹 로그 트레이스로 시뮬레이션을 하여, 제안하는 교체 정책이 효과가 있음을 기술한다.
최근 모바일 환경에서의 P2P 협력적인 캐싱 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 모바일 P2P 협력적인 캐싱이란 객체를 요청한 피어의 전파 범위 안에 있는 다른 피어들을 찾아 원하는 데이터가 있는지 살펴본 후 원하는 데이터가 주변 피어에 없을 때에만 서버에 요청을 보내는 방식으로 데이터 탐색 성능 개선과 제한된 피어의 저장 공간을 효율적으로 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 모바일 P2P 네트워크 환경에서 이동성을 가진 피어의 저장 공간을 효과적으로 이용하기 위한 객체 크기 기반 P2P 협력적인 캐시 교체 정책을 제안하고자 한다. 가까운 위치 좌표를 가진 피어들을 하나의 그룹으로 묶은 그룹 기반의 모델링 환경에서 객체의 크기에 따른 캐시 교체 정책을 실제 웹 로그 트레이스에 적용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 교체 정책이 기존의 교체 정책들과 비교하여 더 우수한 성능을 보였다.
사용자의 요구와 인터넷 어플리케이션의 발달로 규모가 큰 미디어 오브젝트의 수가 급증하고 있다. 따라서 네트워크 전송비용은 반드시 고려해야 하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 기존 프락시 캐시 교체 정책들을 분석하고, 이를 개선한 G-N 및 L-N 정책을 제안한다. 이것은 프락시 캐시 소프트웨어인 'Squid'에서 채택하고있는 GDSF와 LFU-DA 정책에 네트워크 전송 비용을 추가하여 확장한 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 알고리즘과 비교해 본 결과, 평균 응답 시간을 10%이상 감소시킬 수 있었으며, 추가로 드는 비용(Processing Overhead)은 3게 증가하지 아니 하였음을 확인하였다.
오늘날 인터넷 사용자들의 관심을 컨텐츠가 저장되어 있는 장치가 아닌 컨텐츠 자체로 변경되었다. 이로 인해 기존의 인터넷 구조와 사용자의 새로운 성향 간의 충돌이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 컨텐츠의 이름을 주소체계 기반으로 사용하는 CCN(Contents-Centric Networking)이 만들어 졌다. 본 연구에는 CCN과 같은 네트워크 캐시가 있는 환경에서 계층적 비디오 스트리밍의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 캐시 교체 알고리즘을 CCN 노드에 적용하였다. 기존의 FIFO 캐시 교체 알고리즘 사용시와 새로운 캐시 교체 알고리즘 적용시의 캐시 효율성 비교를 통하여 CCN 네트워크 상에서 계층적 비디오 스트리밍의 효율이 향상될 수 있음을 보인다.
WWW의 사용량이 대단히 빠르게 늘어남에 따라 웹 프락시 서버의 캐싱 기능은 그 중요성이 날로 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 웹 프락시 캐시의 교체 정책을 웹 요구의 특성과 프락시 서버환경자체를 고려하여 주어진 환경에 맞는 교체 정책이 되도록 유전 알고리즘을 사용하여 설계하는 방법을 제시하였다. 이 방법은 대부분의 기존 연구에서처럼 특정한 교체 정책 자체를 제시하는 것이 아니라, 주어진 프락시 환경에 적합한 교체 정책을 동적으로 설계할 수 있는 방법을 제시한다는 점메서 기존의 연구보다 일반성이 높다.
CCN(: Content Centric Network)은 기존 네트워크 구조를 개선하기 위해 등장한 네트워크로, 주소 대신 콘텐츠 이름에 기반하여 통신한다. 캐시를 활용하여 트래픽을 분산시키고, 중간노드에서 콘텐츠를 전송함으로써 응답시간 감소 효과를 가져오고 있다. 본 논문에서는 CCN 환경에서 제한된 CS 공간을 효율적으로 활용할 수 있도록 인기도를 고려한 캐시 정책을 제안한다. 어떤 콘텐츠에 우선순위를 두어 저장하고 방출할지를 결정하는지에 따라 CCN의 성능이 크게 달라질 수 있다. 가장 효율적인 캐시 교체를 위해 생성자 인기도, 생성자 거리, 콘텐츠 히트수를 기반으로 콘텐츠 인기도를 계산해 우선순위를 정하는 실시간 콘텐츠 인기도 기반 효율적인 캐시 교체정책을 제안하였으며, 새로운 정책의 효율성을 실험을 통해 입증하였다.
캐시는 현대 컴퓨터 시스템에서 중요한 성능 개선 요소 중 하나로, 효율적인 데이터 저장 및 액세스를 보장한다. 교체 정책은 캐시의 한정된 용량 내에서 어떤 데이터를 보관하고 어떤 데이터를 대체할지 결정하는 데 중요한 역할을 한다. 이 논문은 Pseudo LRU 와 LRU 교체 정책을 대상으로 cache 에서의 throughput 과 gate count 를 각각 비교한다. LRU 방식을 적용한 cache 와 Pseudo LRU 방식을 적용한 cache 는 Locality 0 과 100 에서 0.001GB/s 미만의 차이를 보이며 각각 0.095GB/s, 0.211GB/s 로 동일했으며 Gate Count 는 각각 134,516 과 130,016 으로 4500 의 감소 효과가 있었다.
분산파일시스템 환경에서는 디스크 접근 비용을 줄이기 위해 각 노드에 캐시된 데이터를 서로 공유하는 협력캐시 알고리즘이 사용된다. 협력캐시 알고리즘은 분산되어있는 시스템들의 캐시정보를 서로 공유하여 가상으로 더 큰 캐시를 형성함으로써 캐시 히트율을 높이고 디스크 접근을 줄이는 방법이다. 기존에 제안된 협력캐시 알고리즘들은 캐시에 대한 근사정보를 이용하여 메시지 비용을 줄이고, 로컬캐시영역과 글로벌캐시 영역을 가변적으로 사용하여 캐시 히트율을 높이고 있다. 또한 버퍼 교체 시 교체된 버퍼를 비활동적인 노드로 보내어 계속 캐시에 유지하도록 하여 전역 버퍼 히트율을 높이는 장점을 갖는다. 그러나 잘못된 근사정보가 성능을 저하시킬 수 있으며 일관성 유지를 위한 메시지교환 비용이 많이 든다는 단점을 갖고 있다. 또한 비활동적인 노드를 선정하기 위해 사용되는 각 노드의 에이지 정보 관리비용이 많이 드는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 정확한 캐시정보를 유지하며 일관성 유지비용과 버퍼 에이지 정보 관리비용을 최소화시키는 협력캐시 알고리즘을 제안한다. 그리고 성능평가를 통해 기존의 협력캐시 알고리즘과 비교하여 제안하는 알고리즘의 우수성을 보인다.
PRAM은 바이트 단위의 쓰기와 비휘발성의 특징을 모두 가지고 있으며, DRAM보다 높은 밀 집도가 기대되기 때문에 DRAM을 대체할 수 있을 것으로 예상된다. 이에, PRAM 기반의 버퍼 캐시 교체정책에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구는 PRAM의 수명 및 느린 쓰기 성능에만 집중함으로써 PRAM의 바이트 단위의 쓰기 성능을 제한적으로 이용한다. 이에, 본 논문에서는 PRAM의 바이트 단위의 쓰기 성능과 스토리지의 성능을 모두 고려한 새로운 버퍼 캐시 교체 정책을 제안 한다. 제안 기법은 바이트 단위의 쓰기 성능을 이용하기 위해 작은 크기의 쓰기 요청이 빈번한 페이지를 PRAM에 유지시키며 DRAM과 PRAM사이의 선택적 페이지 이동을 통해 PRAM의 쓰기 횟수를 감소시킨다. 실험 결과, 제안 기법은 CLOCK 알고리즘에 비해 최고 92%까지 PRAM의 쓰기 횟수를 감소시키고 PRAM 테스트 보드에서 최대 62%까지 수행시간을 향상시키는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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