KIISE Transactions on Computing Practices (정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
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An Efficient Cache Management Scheme for Load Balancing in Distributed Environments with Different Memory Sizes

상이한 메모리 크기를 가지는 분산 환경에서 부하 분산을 위한 캐시 관리 기법

  • 최기태 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 윤상원 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 박재열 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 임종태 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 이석희 (동아방송예술대학교 뉴미디어콘텐츠과) ;
  • 복경수 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 유재수 (충북대학교 정보통신공학과)
  • Received : 2015.03.17
  • Accepted : 2015.06.08
  • Published : 2015.08.15
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Abstract

Recently, volume of data has been growing dramatically along with the growth of social media and digital devices. However, the existing disk-based distributed file systems have limits to their performance of data processing or data access, due to I/O processing costs and bottlenecks. To solve this problem, the caching technique is being used to manage data in the memory. In this paper, we propose a cache management scheme to handle load balancing in a distributed memory environment. The proposed scheme distributes the data according to the memory size, n distributed environments with different memory sizes. If overloaded nodes occur, it redistributes the the access time of the caching data. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with an existing distributed cache management scheme through performance evaluation.

최근 소셜 미디어의 성장과 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 기하급수적으로 데이터가 급증하고 있다. 기존 디스크 기반 분산 파일 시스템은 I/O 처리 비용 및 병목 현상으로 인해 데이터 처리나 데이터 접근 성능에 한계가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 메모리에 데이터를 관리하는 캐시 기법이 활용되고 있다. 본 논문에서는 분산 메모리 환경에서 부하 분산을 처리하기 위한 캐시 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 메모리의 크기가 서로 상이한 환경에서 메모리 크기에 따라 데이터를 분배하고 노드의 부하가 발생할 경우 핫 데이터를 재분배한다. 또한, 캐시 항목의 재사용 가능성, 사용 빈도수, 접근 시간을 고려한 캐시 교체 기법을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안하는 분산 캐시 기법이 기존에 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 입증한다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 정보통신기술진흥센터, 한국연구재단

References

  1. H. Zhang, B. Tudor, G. Chen, and B. Ooi, "Efficient in-memory data management: An analysis," Proc. of VLDB Endowment, pp. 833-836, 2014.
  2. A. Wiggins and J. Langston, "Enhancing the Scalability of Memcached," in Intel document, unpublished, http://software.intel.com/en-us/articles/enhancing-the-scalability-of-memcached, 2012.
  3. J. Hwang and T. Wood, "Adaptive performance- aware distributed memory caching," Proc. of International Conference on Autonomic Computing, pp. 33-43, 2013.
  4. N. Megiddo and D. S. Modha, "ARC: A self-tuning, low overhead replacement cache," Proc. of the 2nd USENIX Conference on File and Storage Technologies, 2003.
  5. S. Bansal and D. Modha, "CAR: Clock with Adaptive Replacement," Proc. of the 3nd USENIX Symposium on File and Storage Technologies, Mar. 2004.
  6. S. Jiang, F. Chen and X. Zhang, "CLOCK-Pro: An Effective Improvement of the CLOCK Replacement," Proc. of USENIX '05, Apr. 2005.
  7. I. Stoica, R. Morris, D. Liben-Nowell, D. Karger, M.Kaashoek, F. Dabek, and H. Balakrishnan, "Chord: a scalable peer-to-peer lookup service for Internet applications," Proc. of AACM SIGCOMM Conference, pp. 149-160, 2001.