최근 인터넷의 사용이 크게 증가하면서 웹을 이용한 상품 및 서비스가 크게 보급, 확산되고 있으나 상대적으로 빈약한 성능과 신뢰도를 제공한다. 클러스터링 기법은 비용 측면에서 매우 유리하며 특히 웹서비스나 정보 시스템과 같이 고성능과 고가용도를 요구하는 응용 분야에서 결함 허용 컴퓨터의 대안으로 등장하고 있다. 본 논문에서는 고가용도 및 확장성을 제공하는 클러스터링 웹 서버를 대상으로 부하 분배기의 구조를 제안하고 문서 접근 확률과 문서 크기 정보를 이용한 부하 분배 알고리즘을 개발하여 성능을 최대화할 수 있도록 하였다. 특히 제안된 알고리즘은 각 서버 노드가 동일한 운영체제로 구성되지 않아도 되고 처리 용량이 서로 달라도 되며 기존의 알고리즘에 비해 캐쉬 적중률을 향상시킨다.
프록시(proxy)는 보안과 캐쉬를 목적으로 설치하는 서버이다. 에이전트는 사용자를 대신해서 사용자가 원하는 작업을 자동적으로 해결해 주는 소프트웨어이다. 에이전트의 인터넷 관련한 대표적 응용으로는 인터넷 정보검색과 온라인 전자상거래를 들 수 있다. 인터넷 정보검색은 사용자로부터 원하는 주제를 받아 계속적으로 새로운 웹 사이트를 찾아다니며 정보를 찾아주는 기능이다. 온라인 전자상거래는 사용자가 원하는 물품이 어디에 있는지 찾아주는 기능이다. 에이전트는 지능(intelligence)를 가지면서 사용자의 취향을 추출하고 이를 학습해 나간다. 본 논문에서는 이러한 에이전트의 기능과 프록시의 기능을 복합적으로 갖되 사용자 특성 파악을 단순한 정도로만 하여 요구가 예상되는 문서들을 미리 가지고 옴으로써 사용자의 웹정보검색(web surfing)시간을 단축시킬 수 있는 지능형 프록시 서버(Intelligent Proxy Server)를 제안한다. 제안된 방법은 검색결과를 사용자에게 가공하여 제공함으로써 검색대기시간을 더욱 줄일 수 있게 한다.
기존 푸시 기술의 제품들이 가지는 상호 운용성을 해결하기 위한 CORBA 기반의 푸시 에이전트 모델(CPAM: CORBA-based Push Agen Model)은 사용자 요구에 적합한 정보만을 수집한 후 이를 사용자에게 전송하여주는 에이전트 프레임웍(Framework)이다. 이러한 푸시 에이전트는 푸시 에이전트 서버가 제공하는 정보의 양과 종류, 그리고 이를 이용하는 동시 사용자 수가 증가함에 다라 서버 시스템의 과부하 및 네트워크 트래픽의 증가가 초래된다. 이를 위해 본 논문에서는 푸시 에이전트 모델에 캐싱 기법을 적용함으로써 자주 요청되어지는 동일한 데이터에 대한 서버 시스템의 과부하를 감소시키도록 한다. 또한 클라이언트 푸시 에이전트의 상태 정보와 주제 분류에 따른 검색 키워드를 포함하고 있는 사용자 프로파일을 통해 효율적인 캐쉬 메모리 접근을 제공하도록 한다.
본 논문은 Tertiary 저장장치에 기반한 대용량 비디오 서버를 위한 스테이징 스케쥴링의 설계와 구현에 대해서 기술한다. 많은 저장 공간을 제공하지만 입출력 대역폭이 낮은 Tertiary 저장장치를 효과적으로 활용하기 위하여 Tertiary 저장장치에서 디스크 캐쉬로의 스테이징 작업을 위한 효과적인 스케쥴링 방법이 필요하다. 스테이징 스케쥴링은 주기 모델을 적용하며 서비스의 안정성을 위해 위급도가 높은 스테이징 작업이 먼저 수행될 수 있도록 EDF 방법에 의해 작업의 순서를 결정한다. 서비스 중인 비디오의 요구 스테이징 대역폭을 정형화된 몇 개의 패턴에 대응시켜 스테이징 작업의 예측이 가능하도록 하며 여유 스테이징 대역폭의 효과적인 관리가 가능하도록 한다. 또한 스테이징 압축 기법을 사용하여 스테이징 대역폭을 최대한 활용한다. 제시된 스테이징 스케쥴링 기법을 실제 구현된 서버의 성능 분석을 통해 검증한다.
모바일 데이터 캐슁 기법은 로컬 데이터 전송 과정에서 속도를 향상시키거나 서버의 오버로드를 줄이기 위한 효과적인 기법으로 많이 사용되었고 모바일 컴퓨팅 환경의 저전력, 접속지연 및 간헐적인 인터넷 연결 등의 제약 사항의 해결을 위해 캐싱 기법을 사용하는 다수의연구가 진행되었다. 그러나 최근 스마트폰이 대량 보급되면서 서버 기반 어플리케이션 등 다양한 어플리케이션들에서 모바일 데이터베이스에서 전송해야 되는 데이터 량이 급증하는 등 문제가 발생하고 있으며, 이런 환경에서는 기존 기법들의 사용이 적합하지 않아 어플리케이션의 서버 대기 시간이 길어지는 등 서비스 품질 저하로 연결된다. 본 논문에서는 데이터 캐쉬의 사용률을 높이고 통신횟수를 줄이고 무선 통신망에서의 데이터 전송량을 줄이고 모바일 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 수요에 따른 교체 우선순위기반모바일동기화정책을제안한다. 또한성능평가를통하여제안기법이데이터전송량을줄이고데이터 전송 성공 확률을 향상시켜 모바일 클라이언트가 대량의 데이터의 전송을 요청할 때 데이터 전송 효율이 향상됨을 보인다.
PDA와 같은 무선단말기에서 지도 데이터에 대한 검색 및 접근을 위해 영역단위의 캐쉬와 R-tree 기반의 공간색인이 필요하다. 그러나 서버로부터 낮은 저장용량의 무선단말기에 전송되는 공간객체는 캐쉬된 공간 객체와 중복되는 문제가 있다. 또한 추가되는 데이터를 저장하고, 효율적인 공간 질의를 위한 색인 재구축 비용은 낮은 컴퓨팅 파워를 가진 무선단말기에 부하를 준다. 따라서 낮은 컴퓨팅 파워를 가진 무선단말기의 부하를 분산시키는 방법과 중복객체의 처리기법이 필요하다. 이 논문에서는 먼저 캐슁시 중복 객체에 대한 처리기법을 분류하고, 클리핑기밥을 사용한 공간 객체 저장과 색인 재구성방법을 분석한다. 또한, 무선단말기에 집중된 부하를 분산시키기 위해 색인구성 및 클리핑 작업을 에이전트에서 처리하는 에이전트 기반 캐슁시스템을 제시한다. 그리고, 제시한 시스템을 설계 및 구현하고, 성능을 평가한다.
최근 몇 년 사이 보다 쉽고 간편한 인터넷 사용을 위하여 TV를 인터넷 단말로 이용하고자 하는 시도가 있어 왔다. TV용 웹 브라우저 시스템은 셋탑 박스와 TV 디스플레이를 실행 환경으로 하므로 여러 가지 제약이 따르고 고유한 요구사항이 발생된다. 이러한 TV용 웹 브라우저를 효과적으로 구현하기 위해서는 일반적인 캐쉬 기능 뿐만 아니라 TV 환경에 적합한 HTML 변환 기능까지 포함하는 프락시 서버가 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 사용의 가장 보편적인 방법인 웹 환경을 일반 TV와 셋탑에 구현하기 위해 프락시 서버를 이용한 분산 구조를 소개하고, 이 프락시 서버의 주요 기능으로 TV-HTML 변환을 제안한다.
최근 VOD(Video-On-Demand) 서비스가 널리 이용되면서 멀티미디어 스트리밍 서버를 위한 데이타 캐슁 기법의 중요성이 점점 증가하고 있다. 기존 연구를 통해 인터벌 캐슁 기법과 이를 객체의 인기도를 반영하도록 확장한 기법들이 다양한 환경에서 우수한 성능을 나타냄이 입증되었다. 본 논문에서는 이와 같은 기존의 기법을 블록 수준으로 세분화할 경우 멀티미디어 스트리밍 서버의 성능을 더욱 향상 시킬 수 있음을 보인다. 실제 VOD 서버의 트레이스를 이용한 시뮬레이션 실험을 통해 본 논문이 제안한 알고리즘이 캐쉬 적중률과 스트림의 초기 지연 시간을 향상시킴을 보인다.
기존의 인터넷 기반 데이터 서비스는 'Best-effort' 정책으로 멀티미디어 서비스를 위한 트래픽 제어(traffic control) 기능을 제공하지 못한다. 그러므로 실시간 데이터 전송을 기반으로 제공되는 VOD(Video-on-Demand) 서비스는 사용자가 원하는 QoS(Quality of Service)를 제공할 수 없다. 따라서 인터넷 상에서 트래픽 제어 기능을 갖춘 중개자를 두어 VOD 서비스를 제공하는 방법에 대해 제안한다. 중개자의 주요 기능은 비디오 서버와 클라이언트 사이에 비디오 데이터의 버퍼링 기능을 이용하여 실시간 트래픽 제어를 수행한다. 이런 기능을 가진 중개자를 에이전트라 부르고, 에이전트에 대한 설계 및 구현에 대해 기술한다.
본 논문에서는 Storage Area Network기반의 대규모용량의 저장장치에 적합한 확장성 있는 공유파일시스템을 제안하고, Linux상에서의 구현을 보인다. 락의 단위는 블록이 아닌 파일단위로 하므로써 락오버헤드를 줄이고, callback방식의 파일 락을 사용한다. 파일데이터일관성 및 디렉토리캐쉬 일관성유지를 위한 Linux상에서의 구현방법을 보인다. 메타서버의 free block관리부담을 줄이기 위해서 분산 free block관리법을 사용한다. 또한 Inode와 data를 분리 저장함으로써 성능을 최적화한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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