현재의 대부분의 VOD System에서는 Single Server System의 제약인 확장성과 안정적 서비스를 제공하기 위해 Multi-Server System을 사용하고 있다. Multiple Server에 Video Data를 Striping한 구조를 Parallel Video Server Architecture라 한다. 본 연구에서는 Parallel Video Server System 상에서 Data의 Striping Policy에 대해 고찰해보고 이때 발생하는 load balancing과 redundancy 문제의 해결책을 제시하였다. 또한 이를 실제 local Network 시스템에 적용하여 구현하였다.
We consider a cyclid server system under N-policy. This system consists of multiple queues served in a cyclic order by a single server. In this paper, we consider the following control policy. Every time server polls one queue, the server inspects the state of the queue. If the total number of units is found to have reached or exceeded a pre-specified value, the server begins to serve the queue until it is empty. As soon as the queue becomes empty, the server polls next queue. An approximate analysis of this system is presented. Sever vacation model is used as an analytical tool. However, server vacation periods are considered to be dependent on the service times of respective queues. The results obtained from the approximate analysis are ompared with simulation results.
게임 서버는 분산 서버를 기본으로 하고 있다. 분산 게임서버는 서버의 작업 부하를 분산하기 위한 일련의 알고리즘에 의해 각 게임 서버의 부하를 일정하게 나누어서 클라이언트들의 요청에 대한 서버의 응답시간 및 서버의 가용성을 효율적으로 관리한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 환경에서 기존 연구 방식인 Greedy 알고리즘과, Reinforcement Learning의 한 줄기인 Policy Gradient 중 PPO(Proximal Policy Optimazation)을 이용한 부하 분산 Agent를 제안하고, 시뮬레이션 한 후 기존 연구들과의 비교 분석을 통해 성능을 평가하였다.
최근 네트워크 구성이 복잡해짐에 따라 정책기반의 네트워크 관리기술에 대한 필요성이 증가하고 있으며, 특히 네트워크 보안관리를 위한 새로운 패러다임으로 정책기반의 네트워크 관리 기술이 도입되고 있다. 보안정책 서버는 새로운 정책을 입력하거나 기존의 정책을 수정, 삭제하는 기능과 보안정책 결정 요구 발생시 정책결정을 수행하여야 하는데 이를 위해서는 보안정책 실행시스템에서 보내온 경보 메시지에 대한 분석 및 관리가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 정책기반 네트워크 보안관리 프레임워크의 구조 중에서 보안정책 서버의 효율적인 보안정책 수립 및 수행을 지원하기 위한 경보데이터 관리기를 설계하고 구현한다. 경보 데이터 관리기는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 경보 관리기나 고수준 분석기가 효율적으로 경보데이터를 분석하고 능동적인 보안정책관리를 지원할 수 있도록 한다.
In video-on-demand systems, the I.O bandwidth of video servers is the critical resource which contributes to increase in latency. Several approaches: bridging, piggybacking are used to reduce the I/O demand on the video server through sharing. Batching delays the requests for the different videos for a batching window so that more requests for the same video arriving during the current batching window may be served using the same stream. In this paper, we propose an adaptive reservation-based batching policy which dynamically reserves video server capacity for popoular videos according to video server loads. The performance of the proposed policy is evaluated through a simulation, and is compared with simple batching and static reservation-based batching policies. As the result, we know that the adaptive reservation-based batching policy more improves service ratio and average waiting time than simple batching and simple reservation-based batching policy more improves service ratio and average waiting time than simple batching and simple reservation-based batching polices.
본 논문은 정책 서버를 이용한 네트워크 보안 시스템에서 정책 정보 모델에 기반하여 구현한 정책 관리 도구를 소개한다. 본 논문이 기술하는 네트워크 보안 시스템은 특정 도메인을 보호하기 위해 정책을 관리하고 정책을 내리는 정책 서버와 정책 서버로부터 받은 정책들을 기반으로 침입을 탐지하고 대응하는 정책 클라이언트로 구성된다. 정책 서버와 정책 클라이언트간에 송수신되는 정책은 NSPIM(Network Security Policy Information Model)을 기반으로 구축된 정책 관리 도구를 이용하여 LDAP을 통해 디렉토리 형태로 데이터베이스에 저장된다. NSPIM은 본 네트워크 보안 시스템에서 사용하는 정책에 맞게 IETF의 PCIM과 PCIMe를 확장하여 구축한 정책 정보 모델이다. NSPIM 기반의 정책 관리 도구는 정책 생성, 수정, 삭제 등의 기능을 제공하여 정책을 관리할 뿐 아니라 재사용 객체 개념을 이용한 편집 기능, 객체 이름의 자동 생성 기능, 차단 정책의 자동 생성 기능 등을 통해 사용자에게 편리성을 제공한다.
본 논문에서는 D-정책을 갖는 이산시간 BMAP/G/1 대기행렬시스템의 일량을 분석한다. 유휴한 서버는 시스템에 도착한 고객집단의 서비스시간의 총합이 이미 정해진 일량 임계값 D를 초과하면 시스템에 서비스할 고객이 없을 때까지 서비스를 제공한다. 시스템의 안정상태 일량변환벡터를 유도하고 성능척도로서 평균일량을 구하였다. 시뮬레이션을 통해 이론값들의 타당성을 검증하고 간단한 수치예제를 보였다.
본 논문에서는 D-정책을 갖는 이산시간 BMAP/G/1 대기행렬시스템의 대기시간을 분석한다. 고객(또는 패킷)들은 마코비안 도착과정을 따라 집단으로 시스템에 도착하며, 유휴한 서버는 시스템에 도착한 고객집단의 서비스시간의 총합이 이미 정해놓은 임계값 D를 초과하면 시스템에 더 이상 서비스할 고객이 없을 때까지 서비스를 제공한다. 시스템의 안정상태 대기시간 분포를 변환 형태로 구하고 성능척도로서 평균값을 유도하였다. 시뮬레이션을 통하여 이론값들의 타당성을 검증하고 간단한 수치예제를 보였다.
The purpose of this paper is to analyse the manager's policy to maximize the profit in a multiple-server queueing facility with a limited queue capacity. We assume that the level of advertizing effects on the arrival rate of customers to the facility. The model without ‘word of mouth effect’ is assumed that the arrival rate is independent on the qualify of service level. We estimate the service quality by the balking rate of customers from system. We extend this to the model with ‘word of mouth effect’. To achieve the maximum profit, the most important factor is the considerably high utilization of facility for both models. Given service rate, we should maintain an effective arrival rate to some extent. To this end, among the available options, an increase of advertizing effort is more desirable than reducing the fee if the service value of customers remains unchanged. We also investigate whether the variability of service time has a significant impact on determining the optimal policy. The cost of service variability is not so expensive as that in a single server model due to the reduced variability of service times in a multiple-server model.
We analyze a single server bulk input queue with optional server vacations under a single vacation policy and balking phenomenon. The service times of the customers as well as the vacation times of the server have been assumed to be arbitrary (general). We further assume that not all arriving batches join the system during server's vacation periods. The supplementary variable technique is employed to obtain time-dependent probability generating functions of the queue size as well as the system size in terms of their Laplace transforms. For the steady state, we obtain probability generating functions of the queue size as well as the system size, the expected number of customers and the expected waiting time of the customers in the queue as well as the system, all in explicit and closed forms. Some special cases are discussed and some known results have been derived.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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