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.
General replacement policy includes document-based LRU or LFU technique and other various replacement policies are used to replace the documents within cache effectively. But, these replacement policies function only with regard to the time and frequency of document request, not considering the popularity of each web site. In this paper, we present the document replacement policies with regard to the popularity of each web site, which are suitable for modern network environments to enhance the hit-ratio and efficiently manage the contents of cache by effectively replacing documents on intermittent requests by new ones.
일반적으로 웹 캐시는 도큐먼트를 기반으로 하여 캐시 내에 임시적으로 도큐먼트를 저장하고 사용자의 요청이 있을 때 그에 해당된 도큐먼트가 캐시 내에 존재하면 그 도큐먼트를 사용자에게 전송해 주고, 캐시 내에 존재하지 않을 때에는 새로운 도큐먼트를 서버에게 요청하여 캐시 내에 복사를 하고 사용자에게 되돌려 준다. 이때 캐시의 용량 초과로 인해 새로운 도큐먼트를 기존의 도큐먼트와 교체하기 위해 도큐먼트 교체정책(replacement policy)을 사용한다. 일반적인 교체정책에는 도큐먼트를 기반으로 한 LRU기법이나 LFU기법 등이 있고, 그 밖의 여러 가지 교체정책을 사용하여 캐시내의 도큐먼트를 효과적으로 교체한다. 하지만. 위의 교체정책은 사이트의 인기도를 고려하지 않고 도큐먼트 요청 시간과 빈도수 만을 고려하여 교체정책을 수행한다. 따라서 본 논문에서는 요청이 빈번한 도큐먼트와 사이트의 인기도를 고려한 교체정책을 사용하여 요청이 빈번하지 않은 도큐먼트를 효과적으로 교체함으로써 캐시의 적중률(hit-ratio)을 높이고, 캐시의 내용을 효과적으로 관리할 수 있는 현대적인 네트워크 환경에 적합한 도큐먼트 교체정책인 웹사이트의 인기도를 고려한 도큐먼트 교체 정책을 제시한다.
본 논문에서는 파일이 요청된 순간에는 파일의 선호도만을 조사하고, 일정 시간이 흐른 후에 선호도가 높은 파일들을 일괄적으로 캐싱하는 새로운 캐싱 전략을 소개한다. 이 전략에서는 일정 기간 동안 캐시의 상태가 변하지 않기 때문에 캐시 조작 비용이 거의 들지 않는 매우 효과적인 자료 구조의 사용이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 뿐만 아니라, 국내외 5개 웹 서버로부터 수집한 log 파일을 대상으로 실험한 결과에 의하면, LRU를 사용하였을 때보다 오히려 캐시 히트율이 증가하였으며, 캐시 내 자료 재사용율도 증가하는 장점을 보석 주고 있다. 본 논문에서 제안하는 선호도 기반 게으른 캐싱전략(Popularity Based Lazy Caching Strategy)은 캐시에 포함되지 못한 파일의 선호도가 크게 증가하는 경우에 성능이 떨어지는 단점을 가지고는 있다. 그러나 이러한 경우는 자주발생하지 않으며, 웹 서버를 적응적으로 구현하여 해결할 수 있다.
산업용 IoT는 비용 효율적이고 넓은 커버리지를 제공하는 무선 메쉬 네트워크에 관심이 많았다. 하지만, 무선 메쉬 네트워크는 멀티홉 환경의 심각한 성능 절하를 겪는다. 이를 극복하기 위해 메쉬 라우터에 캐시를 장착하는 연구가 많았으나 캐시 파워 소모 모델 연구는 적었다. 최근 캐시 파워 효율 기반 모델은 캐시까지 콘텐츠 전달 파워를 모두 측정했기 때문에 무선 메쉬 네트워크에서 쓰기에 부적절합니다. 본 논문은 CPU의 동작속도가 캐시 크기에 비례한다는 사실을 이용하여 캐시 적중률 기반 파워 소모 모델을 제안하고, 기존 캐시 파워 효율 기반 소모 모델과 비교하여 정확하게 측정되었다. 제안된 캐시 적중률 기반 파워 소모 모델은 산업용 IoT에서 무선 메쉬 네트워크를 구성할 시 에너지 효율적인 캐시 운용을 위한 참조 모델로 활용되길 기대합니다.
Recently, as construction of information infra including high-speed communication networks remarkably expands, more various information services have been provided. Thus the number of internet users rapidly increases, and it results in heavy load on Web server and higher traffics on networks. The phenomena cause longer response time that means worse quality of service. To solve such problems, much effort has been attempted to loosen bottleneck on Web server, reduce traffic on networks and shorten response times by caching informations being accessed more frequently at the proxy server that is located near to clients. And it is also possible to improve internet performance further by allowing clients to share informations stored in proxy caches. In this paper, we perform simulations of hierarchical proxy caches with the 3-level 4-ary tree structure by using real web traces, and analyze cache hit ratio for various cache replacement policies and cache sizes when the delayed-store scheme is applied. According to simulation results, the delayed-store scheme increases the remote cache hit ratio, that improves quality of service by shortening the service response time.
전통적일 파일 캐쉬나 가상 메모리 시스템과 웹 캐쉬는 다르다. 웹 캐쉬는 WWW상에서 작게는 수백 바이트에서 크게는 수십 메가바이트에 이르는 다양한 크기의 개체를 다루어야 한다. 다양한 크기의 개체를 다루는데 따른 문제점은 캐쉬 성능을 판단하는 매트릭스가 단순한 hit rate가 아니라는 것이다. 기본적인 웹 캐쉬의 성능 매트릭스로는 HR(cache hit rate)와 BHR(byte cache hit rate)가 있으며, 기존에 제시된 캐쉬 정책들은 두 가지 중 하나만을 만족하거나 아니면 어느 것도 만족하지 않는 경우가 대부분이다. 트레이스 드리븐 방식을 이용한 시뮬레이션을 통하여, 기존에 우수성이 입증된 캐쉬 대체 정책과 우리가 제시한 TYPE 대체 정책을 HR과 BHR을 기준으로 비교한다. 우리가 제시한, 파일 타입에 대해 동적으로 할당된 캐쉬 공간을 갖는 캐쉬 대체기법은 각각의 두 성능 매트릭스에 대해서 골고루 우수한 성능을 보였다.
플래시 메모리는 현재 휴대용 기기 뿐 아니라 개인용 컴퓨터와 서버용 컴퓨터에서 널리 사용되고 있다 하드디스크를 위한 버퍼 캐시 교체 정책인 LRU(Least Recently Used)와 LFU(Least Frequently Used)는 플래시 메모리의 특성을 전혀 고려하지 않아 플래시 메모리에 적합하지 않다. 기존에 연구되었던 CFLRU(Clean-First LRU)와 그 변형인 CFLRU/C, CFLRU/E, DL-CPLRU/E는 플래시 메모리의 특성을 고려하였지만 hit ratio가 LRU와 LFU에 비하여 좋지 않다. 본 논문에서는 기존의 버퍼 캐시 교체 정책들을 보완하는 새로운 버퍼 캐시 교체 정책을 제안한다. 이 버퍼 캐시 교체 정책은 LFU를 기반으로 하고 플래시 메모리의 특성을 고려하였다. 그리고 이 새로운 버퍼 캐시 교체 정책을 기존 플래시 메모리 버퍼 캐시 교체 정책과 hit ratio와 flush 횟수를 비교하여 성능을 평가한다.
This paper describes the improvement of web cache server by scoping in replacement algorithm of data which are collected from the clients. We have found that each replacement algorithm is suitable for each type of data in the web pages. Therefore, we introduce the mechanism to select the replacement algorithm depending on the size of data called the Replacement Algorithm Selection Mechanism (RASM). RASM allows the web cache server to have the suitable replacement algorithm for each type of data. As the result, the byte hit ratio of web cache server can be increased and the congestion in the network can be alleviated.
본 논문에서는 디스크 입출력 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 버퍼 관리 기법을 제시한다. 본 기법은 사용자 수준의 정보 없이 블록의 속성과 미래 참조 거리간의 관계를 기반으로 각 응용의 블록 참조 패턴을 자동으로 발견하고, 발견된 참조 패턴에 적합한 최적 블록 교체 기법을 적용한다. 또한, 응용이 참조하는 블록이 버퍼 캐쉬에 없어 새로운 버퍼 블록이 요구될 때, 응용별로 블록 참조 패턴에 따라 버퍼 예상 적중률을 분석하여 이를 기반으로 전체 버퍼 캐쉬의 적중률이 극대화되도록 해 주는 버퍼 할당 기법을 제안한다. 이러한 모든 과정은 시스템 수준에서 자동으로 그리고 온라인으로 수행된다. 제시한 기법의 성능을 평가하기 위해 블록 참조 트레이스를 이용해 모의 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시한 기법은 적은 오버헤드로 기존의 블록 교체 기법들보다 캐쉬 블록의 적중률을 크게 향상시켜 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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