최근 콘텐츠 전송 네트워크(content delivery network, CDN)와 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)을 결합하여 효과적으로 콘텐츠를 전달하기 위한 방법이 대두되고 있으며 이와 같이 클라우드 컴퓨팅과 결합하여 서비스되는 CDN을 클라우드 CDN 이라고 칭한다. 본 논문에서는 클라우드 CDN 환경에서의 효과적인 가상 머신 (virtual machine, VM) 관리를 위한 캐시서버(caching server)로써의 VM의 네트워크 I/O 성능 분석을 다룬다. 해당 성능 분석은 엔드 유저(end-user)들과 캐시서버 간 동영상 스트리밍(streaming)을 통하여 이루어졌으며 해당 캐시 서버의 네트워크 I/O 성능에 영향을 주는 다양한 경우에 대하여 진행되었다. 본 논문에서의 성능 분석은 클라우드 CDN 환경에서의 데이터센터(datacenter) 선택 및 요청 라우팅(routing) 등에 적용될 수 있다.
CDN에 대해서는 많은 지면에서 소개가 있었기에 여기서는 CDN의 요소 기술들에 대해 몇 가지 살펴보고자 한다. 먼저 1회에서는 여러 네트워크에 분산 배치되는 캐시 서버에 대해 알아보자. 오늘날 보편적으로 이용되고 있는 캐시서버는 정적인 데이터를 캐싱하는 서버들이지만, 현재 많은 사이트가 정적인 데이터보다는 동적으로 화면을 구성하게 구축돼 있으므로 이러한 사이트에 적용 될 수 있는 동적인 데이터의 캐싱에 대해 알아보겠다.
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.
기존 셀룰러 IP는 많은 중복패킷으로 인하여 네트워크에 큰 트래픽 부하가 가중되고, 패킷 손실과 핸드오프 지연이 발생한다. 본 논문에서는, 페이징 캐시와 라우팅 캐시를 결합한 통합 캐시와 중복 패킷 발생을 최소화하는 개선된 적응형 세미소프트 핸드오프를 함께 운용할 것을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 패킷 손실, 핸드오프 지연 및 네트워크 내 트래픽 부하 특성 등을 고찰하였다. 그 결과, 제안한 방식은 액세스 네트워크 내 노드와 이동 호스트의 수, 노드 내 다운링크의 수가 증가할수록 세미소프트 핸드오프를 적용한 기존의 셀룰러 IP와 비교하여 크게 개선되었다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 32bit 비동기 임베디드 프로세서용 쓰기 버퍼 기능을 갖는 데이터 캐시 구조를 제안하고 성능을 검증하였다. 데이터 캐시는 비동기 시스템에서 메인 메모리 장치와 프로세서 사이의 데이터 처리속도 향상을 목적으로 한다. 제안된 데이터 캐시의 메모리 크기는 8KB, 매핑 방식으로는 4 words(16byte)의 라인 크기를 가지며, 사상 기법으로는 4 way set associative, 교체 알고리즘으로는 pusedo LRU방식을 사용하였으며, 쓰기 정책을 위한 dirty 레지스터와 쓰기 버퍼를 적용시켰다. 설계한 데이터 캐시는 $0.13-{\mu}m$ CMOS공정으로 합성하였으며, MI벤치마크 검증 결과 평균 히트율은 94%이고 처리 속도가 46% 향상되었다.
본 논문은, 효율적인 실시간 데이터 전송을 위해 통합캐시(CC)와 차별화된 핸드오프를 결합한 방식을 제안한다. 기존에 제안된 페이징 및 루트 정보관리 캐시(PRC) 및 준-소프트 핸드오프방식은 경로 중복을 줄 일 수는 있으나, 이동호스트(mobile host : MH)의 핸드오프 상태 패킷의 운용으로 인하여 네트워크 내 트래픽 부하를 증가시키고, 데이터 구분 없이 동일한 핸드오프 방식을 운용한다. 이에 대한 해결방안으로, MH에서 액티브/핸드오프 상태를 분리하지 않고, 페이징 캐시와 라우팅 캐시를 결합한 통합 캐시를 실시간 데이터일 경우 세미-소프트 핸드오프와, 비 실시간 데이터일 경우 하드-핸드오프와 운용한다. 시뮬레이션 결과, 셀의 수가 20개 이하인 경우 기존의 방식보다 제어 패킷량이 감소하며, 실시간 데이터를 전송할 경우 패킷 손실과 패킷 도착시간이 감소하므로 성능이 향상됨을 확인하였다.
지난 호에 글로벌 로드밸런싱에 대해 알아보았다. 글로벌 로드밸런싱의 기본 전제는 여러 네트워크에 분포돼 있는 서버의 콘텐츠가 모두 동일하게 돼 있다는 것이다. 이번 호에서는 서버의 콘텐츠 동기화에 대해서 알아보겠다. 네트워크에 분포돼 있는 서버의 종류로는 서비스 내용에 따라 캐시서버, 웹서버, 미디어서버 등이 있는데 여기서는 이 3가지 서버의 콘텐츠 동기화 방법에 대해 기술했다
5G 인프라 보급과 더불어 기하급수적으로 증가하는 1인 미디어 방송, 유튜브와 같은 모바일 콘텐츠 서비스를 안정적으로 제공하기 위해서는 사용자 부근에 캐시 서버를 분산 배치하는 콘텐츠 전송 네트워크(CDN:Content Delivery Network) 도입이 필수적이다. 지역 캐시 없이 사용자가 콘텐츠 사업자(Content Provider)로부터 직접 서비스를 받는 트래픽이 늘어날수록 모바일 백홀(Backhaul)과 프론트홀(Fronthaul)에서 감당해야 할 부담은 상당히 증가하게 된다. 본 연구는 광기반 5G 프론트홀 구조와 캐싱 방법을 제안하여 모바일 백홀의 대역폭 및 서비스 품질을 개선하는 데 목적이 있다. 이를 위해 우선 전용 광케이블을 프론트홀로 사용하는 콘텐츠 전송 네트워크와 수동광가입자망(PON:Passive Optical Network)을 사용하는 구조를 제안한다. 그 위에 PON 캐싱에 특화된 집화된 콘텐츠 요청 방법을 제안하고 모델링과 시뮬레이션을 통해 그 성능을 기존의 방식과 비교한다. 제안된 PON 캐싱은 기존 캐싱이 없는 구조에 비해 최대 0.5초의 평균접근시간 감소, 1/n개의 수신된 요청 패킷 감소, 약 60% 백홀 대역폭 절감 효과를 나타냈다. 이 연구는 모바일 백홀 비용과 서비스 품질 사이에서 고민하는 통신사업자들에게 하나의 참고 자료가 될 수 있으며, 추후 캐시 적중률을 더욱 끌어올리는 방안으로 확장될 것이다.
기지국(Base Station)에서 인기있는 콘텐츠(비디오)를 캐싱하는 것은 전송 대기 시간을 줄일 수 있는 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 콘텐츠 제공자(CP)가 캐싱 절차에 참여하도록 동기를 부여하기 위해 무선 네트워크에서의 사전 인센티브 캐시 메커니즘을 제안한다. 하나 이상의 Infrastructure Provider(InP)와 많은 CP로 구성되어 있는 시스템에서, InP는 InP의 기지국에서 캐시하는 파일 수를 결정하기 위해 CP가 경쟁하는 동안 수익을 극대화할 수 있도록 CP에 청구되는 가격을 정의하는 것을 목표로 한다. 또한 InP와 CP는 Stackelberg 게임이론 내에서 각각 선도자와 추종자로 정의된다. Backward Induction을 기반으로, 각 CP가 각 기지국에서 임대한 캐시 공간의 양을 정확하게 측정한 후, 최적화 문제를 해결함으로써 InP가 각 CP를 임대하는 가격을 계산한다. 이것은 비 균일 가격 체계를 고려한 점에서 기존 연구와 차이가 있다. 수치 결과는 제안 된 방법을 통해 InP의 이익이 균일 가격 책정보다 높다는 것을 보여준다.
최근 무선 네트워크의 확산, 모바일 기기의 성능 향상, 서비스에 대한 수요 증가와 함께 모바일 지리 정보서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 유선 환경기반의 지리 정보 시스템 솔루션으로 무선 환경에서 서비스를 하기 에는 제한된 통신 속도, 처리 속도, 화면 사이즈 등의 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 클라이언트 측의 캐시 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 단위 시간과 공간 근접성의 개념을 이용하여 기존의 연구를 개선한다. 그리고 효율성의 향상 정도를 측정하기 위해 성능 평가를 실시하고 결과를 분석한다. 성능 평가 결과, 공간 데이터의 질의 시에 기존의 알고리즘에 비하여 적중률에 있어서 보다 좋은 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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