현대 사회에서 무선 인터넷의 활용 분야가 날로 확대되어 가고 있으나 낮은 대역폭, 단말기 해상도의 다양성 등의 여러 가지 근본적인 문제들을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 무선인터넷 프록시 서버를 사용하며, 데이터에 대한 압축과 캐싱 방법을 사용한다. 캐싱 관점에서 해시의 사용은 캐시의 히트율(Hit ratio)을 높이며, 캐시간 협동성(Cooperative Caching)도 가지게 한다. 그러나 기존의 해시기반 스케줄링 알고리즘에서 사용자의 요청이 균등하게 분배되지 못하고 일부 서버로 몰리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 해시 테이블을 이용한 라운드로빈 방식과 캐시 이용률을 이용한 스케줄링 방식을 제안하여, 캐시간 협동성과 사용자의 요청을 고르게 분포 시키도륵 하였다. 16대의 컴퓨터를 이용하여 실험을 수행하였고, 실험결과를 통해 제안된 방식이 기존 방식보다 클라이언트의 요청을 캐시 서버들 사이로 균일하게 분포시키고 이에 따라 전체 무선 인터넷 프록시 서버의 성능이 향상됨을 확인하였다.
인터넷 사용자에게 빠른 응답시간을 제공하기 위한 대안으로 웹 캐시 서버가 사용되고 있다. 그러나 웹 캐시 서버는 클라이언트의 처리 요청의 집중으로 인해서 디스크 I/O병목현상이 유발되어 성능이 저하되는 문제점이 있다. 기존의 캐시서버 디스크 성능 개선 방안으로는 다중쓰레드, RAID기술의 적용이 제안되었으나 효율성과 비용측면의 문제점을 갖고있다. 본 논문은 기존의 웹 캐시 서버, “스퀴드”의 오브젝트 저장구조와 디스크 접근방식을 변경하여 효율적이고 경제적인 디스크 성능 개선 방안을 제시하고자 한다.
사회적으로 큰 관심의 대상이 되고 있는 무선 인터넷은 유선 인터넷과 달리 기술 환경과 그 특성상 여러 가지 제약점들을 가지고 있다. 대역폭이 낮고, 접속이 빈번하게 끊기며, 단말기내의 컴퓨팅 파워가 낮고 화면이 작다. 또한 사용자의 이동성 문제와 네트워크 프로토콜, 보안등에서 아직 기술적으로 부족한 부분을 보이고 있다 그리고 급속도로 증가하는 수요에 따라 무선 인터넷 서버는 대용량 트래픽을 처리할 수 있는 확장성이 요구되어지고 있다. 이에 본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 사용하여 앞에서 언급된 무선 인터넷의 문제와 요구들을 캐싱(Caching), 압축(Distillation) 및 클러스터 (Clustering)를 통하여 해결하려고 한다. TranSend는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버로 제안된 것이나 시스템적인(Systematic) 방법으로 확장성을 보장하지 못하고 불필요한 모듈간의 통신구조로 인해 복잡하다는 단점을 가진다. 기존 연구에서 시스템적인 방법으로 확장성을 보장하는 All-in-one 이라는 구조를 제안하였으나 이 역시 모듈간의 통신 구조가 복잡하고 캐시간 협동성이 없는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 모듈간의 단순한 통신 구조와 캐시간 헙동성을 가지는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버를 제안한다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고 실험 결과 TranSend 시스템과 All-in-one 시스템에 비해 각각 54.86$\%$, 4.70$\%$의 성능 향상을 보였다. 캐시서버간 데이타를 공유할 수 있기 때문에 제안된 구조에서는 캐시서버 수에 무관하게 캐시 메모리 전체 크기를 일정하게 할 수 장점을 가진다. 반면에 All-in-one에서는 각 캐시서버가 모든 캐시 데이타를 가져야 하므로 캐시 메모리 전체 크기가 캐시 서버 수에 비례하여 증가한다.
기존 단일 캐시 구조는 각기 사용되는 교체 전략에 따라 적중률의 차이를 보임으로써 보다 향상된 적중률을 제공하며 서버 및 네트워크 트래픽을 감소시키는 새로운 캐시 구조가 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 지속적인 정보 제공 및 동일한 정보의 중복 요청으로 인한 서버 과부하 및 네트워크 트래픽을 감소시키며 적중률을 향상시키는 이중 캐시를 이용한 푸시 에이전트 모델을 설계한다. 제안된 푸시 에이전트 모델에서는 서버 및 네트워크 부하를 감소시키기 위해 두 개의 캐시 저장소를 이용하여 단계적인 캐시 교체를 수행하는 이중 캐시 구조를 제안하며, 또한 캐시 내 데이터들의 효용성을 증가시키기 위해 Log(Size)+LRU, LFU, PLC의 교체 정책을 기반으로 데이터 갱신과 삭제를 수행하는 새로운 캐시 교체기법 및 알고리즘을 제시한다. 그리고 실험을 통해 이중 캐시 푸시 에이전트 모델에 대한 성능을 평가한다.
웹 페이지를 캐싱하는 것은 웹 하부 구조 상에서 중요한 역할을 한다. 캐싱 서비스의 효과는 제안된 대역폭을 가지는 무선 하부 구조 상에서 더욱 중요하게 여겨진다. 큰 규모의 하부 구조에서는 캐싱에서 발생할 수 있는 확장성과 요청 집중 현상(Hot-Spot) 문제를 해결하기 위해 서버들을 클러스터로 구성한다. 이에 본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터 환경에서 캐시 이용률 기반의 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 방법은 클라이언트의 요청을 캐시 서버 클러스터로 균일하게 분포시키고 요청 몰림 현상을 해결하기 위해 캐시 이용률을 이용하였다. 제안된 방법은 리눅스 클러스터 상에서 구현하였고, 실제로 사용되는 다양한 웹 traces들을 이용하여 실험을 수행하였다. 16대의 캐시 서버에서 수행된 실험결과는 제안된 해싱 기법이 요청 집중 현상을 해결하면서, 기존에 많이 사용되는 방법들에 비해 45%에서 114%까지 성능이 향상됨을 확인하였다.
CDN은 여러 서버에 데이터를 분산하여 캐시 한 뒤 빠르게 데이터를 배포하는 네트워크이다. 하지만 CDN은 서버 성능에 영향을 받고 데이터의 Lifetime이 얼마 없는 경우 중앙 서버 혹은 데이터 제작자와의 통신을 통해 데이터를 새로 받아야 한다. 반면에, NDN은 데이터를 라우터별로 캐시하여 트래픽을 분산시키고 딜레이를 줄였다. 하지만, 캐시 된 데이터의 Lifetime에 따라 데이터를 받지 못하는 문제가 있다. 본 논문에선 데이터 요청자가 Lifetime 내에 데이터를 못 받으면 요청자의 네트워크 상황과 Interest 패킷의 주기를 고려하여 캐시 된 데이터의 Lifetime을 증가시켜 안정성 있는 데이터 배포를 목표로 하였다. 캐시 정책이 적용된 시뮬레이션을 진행했으며, 얼마 남지 않은 Lifetime을 증가시켜 데이터 요청자가 데이터를 온전히 받을 수 있음을 확인하였다.
P2P 웹 캐싱 기술은 자신의 로컬 캐시에서 원하는 웹 객체를 찾지 못한 경우, 중앙 서버나 프락시 서버로부터 웹 객체를 받기 전에 P2P 네트워크에 참여하는 이웃으로부터 웹 객체를 받음으로써 기존의 서버-클라이언트 방식을 탈피하여 중앙 서버의 고장에 영향을 적게 받고, 중앙 서버로의 과도한 부하를 막아준다. 기존의 많은 P2P 웹 캐싱 시스템은 피어의 로컬 캐시 교체 정책으로 LRU기법을 사용한다. 하지만 이는 P2P 환경을 고려하지 않는 단순한 정책이다. 따라서 본 논문에서는 P2P 환경을 고려한 디렉토리 기반의 웹 캐싱 시스템을 통해서 P2P 협력적인 캐시 교체 정책을 제시하고 실제 웹 로그 트레이스로 시뮬레이션을 하여, 제안하는 교체 정책이 효과가 있음을 기술한다.
무선 클라이언트-서버 환경에서 데이타 브로드캐스팅은 효율적인 데이타 보급방식이다. 서버가 데이타를 방송하면 그 중 일부를 클라이언트가 캐시에 보관하여, 낮은 통신 대역폭과 한정된 자원을 극복하고 데이타 접근 시간 등을 절약할 수 있다. 서버는 또한 무효화보고서를 방송하여 서버 데이타와 클라이언트가 캐싱한 데이타간의 일관성을 유지할 수 있도록 한다. 기존의 캐시 일관성 문제를 해결하기 위한 대부분의 연구는, 접속 단절 시간이 너무 길어서 수신하지 못한 무효화 보고서의 수가 일정 한도(윈도우 크기)를 넘으면 단순히 캐시 전체를 삭제하는 방법을 사용한다. 이 논문은 이러한 긴 접속 단절 시간의 경우에도 이동 클라이언트의 캐시 재사용율을 높일 수 있는 기법을 제시한다. 캐시의 일관성 여부에 관계없이 무조건 전체 캐시 내용을 지우는 대신, 클라이언트는 모든 데이타를 지우는 비용과 선택적으로 지우는 비용을 추측한다. 만일 모든 데이타를 지우는 비용이 높아지는 경우에는 클라이언트는 캐시를 유지하고 검증 요청을 위해 업링크를 사용하여 유효하지 않은 데이타만을 선택적으로 지운다. 이 방법은 캐시 유지비용을 추측할 때 캐시된 데이타의 갱신 비율과 방송 빈도들을 함께 고려하므로, 효율적으로 캐시 재사용율을 높일 수 있다는 것을 모의 실험 결과를 통해 증명한다.
무선 인터넷 프록시 서버 클러스터 환경에서의 캐싱은 인터넷 트래픽, 웹 유저의 요청 및 응답 시간을 줄여주는 효과를 가진다. 이때, 캐시의 히트율(Hit ratio)을 증가시키는 한 가지 방법은 해쉬 함수를 이용하여 동일 요청 URL을 동일 캐시에 할당하는 방법이다. 해싱을 이용한 방법의 문제점은 해쉬의 특성으로 인해 클라이언트의 요청이 일부 캐시 서버로 집중되고 전체 시스템의 성능이 일부 캐시 서버에 종속된다는 점이다. 이에 본 논문에서는 해싱과 라운드 로빈 방식의 장점을 결합하여 클라이언트의 요청을 일부 캐시 서버가 아닌 전체 캐시 서버에 균일하게 분포시키는 개선된 부하 분산 방법을 제안한다. 기존 해싱 방법에서는 요청 URL에 대한 해쉬값이 계산되면 캐시 서버가 컴파일 시간에 정적으로 할당되는 반면, 제안된 방법에서는 라운드 로빈 방법을 사용하여 실행 시간에 동적으로 할당된다. 제안된 방법은 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터 환경에서 구현되었고, 16대의 컴퓨터를 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 기존 해싱 방법에 비해 클라이언트의 요청을 캐시 서버들 사이로 균일하게 분포시키고, 이에 따라 전체 무선 인터넷 프록시 서버의 성능이 52%에서 112%까지 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 사용자 수 증가로 인한 확장 가능한 온라인 게임 서버 구조를 제시하고 있다. 현재 상용 서비스 중인 대부분의 온라인 게임 서버에서는 로긴서버, 캐시서버, 데이터베이스서버, 게임서버, NPC서버 등으로 구성된 하나의 서버 그룹을 운영하다가 사용자 수 증가에 따라 같은 구조의 또 다른 서버 그룹을 추가 설치하고 있다. 그러나 본 논문에서 제안하는 서버 구조는 서버를 추가 설치할 때 로긴서버, 캐시서버, 데이터베이스서버, 게임서버, NPC서버 등의 한 그룹을 추가시키지 않고 게임서버만을 추가한다. 이후 캐시서버나 데이터베이스서버에 부하가 걸릴 때에만 또 다른 서버 그룹을 추가시켜 서버 추가 비용을 최대한 줄일 수 있게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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