Abstract
The waiting delays of users are inevitable in this policy since the services are not taken immediately upon requests but upon every scheduling points. An inefficient management of such delays makes an unfair service to users and increases the possibility of higher reneging rates. This paper proposes an adaptive batch scheduling scheme which improves the average waiting time of users requests and reduces the starvation problem of users requesting less popular movies. The proposed scheme selects dynamically multiple videos in given intervals based on the service patterns which reflect the popularity distribution(Zipf-distribution) and resource utilizations. Experimental results of simulations show that the proposed scheme improves about 20-30 percentage of average waiting time and reduces significantly the starving requesters comparing with those of conventional methods such as FCFS and MQL.
일괄 수용 서비스 스케줄링에서의 배칭(Batching) 기법은 서비스를 요청한 사용자들을 일정 시간 동안 그룹화 하여 한꺼번에 서비스하기 때문에 서비스 개시를 위한 지연시간이 발생한다. 그러나 이 지연시간을 효과적으로 제어하지 못하면 대기시간의 불규칙으로 서비스 공정성이 저하되고, 서비스 취소가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 배칭(Batching) 기법인 선입 선출(FCFS) 및 빈도수 우선 방식(MQL)에서 문제시되던 평균 대기시간의 증가, 비 인기 비디오의 서비스 지연 문제를 해결하기 위한 적응적 배칭 정책을 제안한다. 적응적 배칭 정책의 개념은 일정한 시간 간격 내에 서비스 요청 패턴을 감시하여 동적으로 서비스 비디오 수를 다중으로 선택하는 방식이며, 이를 위하여 현재의 서버 활용률, 비디오 인기 분포도, 서비스 대기 시간이 활용된다. 또한 이를 시뮬레이션 한 결과, 기존의 방식들에 비하여 서비스 평균 지연 시간을 약20∼30% 정도 단축하였으며, 서비스 최대 대기 시간 보장 등 사용자에 대한 서비스면 에서도 향상된 결과를 보임을 입증하였다.
