캐시 메모리의 성능에 큰 영향을 미치는 요소 중 하나인 캐시 교체 알고리즘 중에서 가장 최적의 성능을 가지는 알고리즘은 LRU알고리즘이다. LRU알고리즘은 데이터의 temporal locality특성이 강한 프로그램에서 좋은 성능을 보여주지만, 그렇지 않은 프로그램에서는 많은 캐시 미스를 발생시킨다. 본 논문에서는 LRU알고리즘의 이러한 단점을 개선하기 위한 새로운 카운터 기반 교체 알고리즘인 DCR(Dynamic Counter based Replacement) 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 캐시에 저장된 이후로 교체되기 전까지 다시 사용되지 않는 데이터인 zero reuse line의 발생 추이를 관찰함으로써 프로그램의 temporal locality 특성이 시간에 따라 동적으로 변화함을 보였다. 그리고 이에 착안하여 제안하는 DCR 알고리즘은 주기적으로 zero reuse line의 수를 카운트하여 프로그램의 temporal locality 변화에 대응할 수 있도록 하였다. DCR 알고리즘은 기존의 LRU알고리즘과 비교하여 최대 2.7%, 평균 0.47%의 미스율 감소를 보였다.
효율적인 웹 캐쉬 교체 알고리즘을 통해 웹 서버와 네트워크의 부하를 감소시킬 수 있으며, 이에 따라 사용자가 요청한 문서에 대한 응답시간과 지연시간을 효과적으로 개선시킬 수 있다. 기존에 연구된 교체 알고리즘 중 LRU-SIZE와 LRU-MIN 기법은 일차적으로 캐슁된 문서의 크기에 따라 교체를 하고 크기가 똑같은 경우에 한해서 LRU를 적용하여 교체를 한다. 그러나 LRU-SIZE와 LRU-MIN에 의해서 캐슁된 문서를 교체를 하면 크기의 차이가 크지 않으면서 자주 요청되는 문서가 교체될 수 있다. 본 논문에서는 캐슁된 문서 크기의 로그화에 따라 구성된 그룹에서 자주 요청되지 않는 문서를 교체하는 알고리즘을 제안한다. 로그화를 통해 크기의 차이가 적은 문서들이 같은 그룹으로 설정되어 비교되기 때문에 자주 요청되는 문서들이 크기의 차이가 적은 문서에 의해 교체되는 것을 막을 수 있다. 성능 평가를 통해 제안한 교체 알고리즘이 다른 기법에 비해 높은 hit ratio를 나타냄을 보여준다.
본 논문은 선반입에 기반한 디스크 버퍼 관리 알고리즘인 $W^2R$ 알고리즘을 제안한다. $W^2R$알고리즘은 어떤 블록을, 언제 선반입할 것인가를 결정하기 위한 복잡한 선반입 정책 대신, LRU-OBL 알고리즘의 접근 방법을 따라 현재 참조되는 블록의 논리적 다음 블록을 선반입한다. LRU-OBL 알고리즘과의 기본적인 차이점은 $W^2R$ 알고리즘은 버퍼를 논리적으로 두개의 공간, 즉, Weighing Room과 Waiting Room으로 분할한다는 것이다. 참조되는 플록은 Weighing Room에 반입되고 선반입되는 논리적 다음 블록은 Waiting Room에 저장된다. 이렇게 함으로써, 무조건으로 참조되는 블록의 논리적 다음 블록을 선반입하는 LRU-OBL 정책의 단점을 해결한다. 구체적으로, 선반입되었으나 결코 참조되지 않을, 흑은 실제로 참조된다고 할지라도 교체될 블록보다 더 나중에 참조될 블록들을 위해 재 참조될 가능성이 있는 블록들 을 교체하는 문제점들을 해결한다. $W^2R$ 알고리즘은 트레이스 기반 시뮬레이션을 통해 버퍼 캐쉬 적중률을 측정한 결과 2Q 알고리즘에 비해서는 최고 23.19 %, LRU-OBL 알고리즘에 비해서는 최고 10.25 % 의 성능향상을 나타낸다.
본 논문은 캐시 시뮬레이션을 통해 각 교체 알고리즘의 캐시 히트(Cache Hit) 및 검색시간을 측정함으로써 캐시 교체 정책에 대한 실용적인 결과를 제시한다. 프로세서의 성능이 향상되면서 캐시 메모리 또한 성능을 향상하기 위한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 캐시 메모리는 일반적으로 LRU(Least Recently Used) 교체방식을 사용하고 있으며 LRU 방식 이외에도 대표적으로 FIFO(First-In First-Out), LFU(Least Frequently Used) 및 Random 교체방식이 있다. 논문에서는 캐시 메모리 구조 및 교체 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 각 기법의 특징을 분석한다. 논문의 실험결과 LRU 알고리즘이 균등 분포에서 36.044%, 577.936ns, 편향 분포에서 45.636%, 504.692ns의 히트율(Hit ratio)과 검색시간을 보였으며, FIFO 알고리즘은 균등 분포에서 36.078%, 554.772ns, 편향 분포에서 45.662%, 489.574ns로 LRU와 유사한 성능을 보였다. Random 교체방식은 균등 분포에서 30.042%, 622.866ns, 편향 분포에서 36.36%, 553.878%로 가장 낮은 성능을 보였다. 이는 캐시 메모리에서 일반적으로 사용되는 LRU 교체방식이 타 교체 알고리즘보다 최선의 성능을 보이면서도 데이터의 참조 정보를 고려하는 합리적인 알고리즘임을 나타내는 것이다.
본 논문에서는 빠르고 정확하게 elephant flow를 발견할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 최근 인터넷 사용자의 증가와 다양한 응용 프로그램의 등장으로 인하여, 네트워크 트래픽의 대규모화가 급속히 진행되고 있는 추세이다. 이러한 변화에 따라 네트워크 대역의 상당 부분을 점유하는 elephant flow 가 자주 발생하게 되었다. Elephant flow는 인터넷 트래픽의 관리 (management) 및 서비스 측면에서 네트워크 대역 (network bandwidth)의 불공평한 사용 문제를 유발한다. 본 논문에서는 Elephant flow를 발견하는 방법들 중 하나인 기존 Landmark-LRU 기법에 간단한 메커니즘을 추가시켜, 발견율을 크게 증가시키는 방법을 제시하였다. 그리고 제안하는 개선안을 실제 네트워크에서 추출한 트레이스 (network traces)에 적용하는 시뮬레이션을 통하여 평가하였다. 그 결과로 우리가 제시하는 개선 알고리즘이 효율적인 메모리 비용을 유지하면서 Landmark-LRU 기법보다 더 정확하게 elephant flow를 발견하는 것을 확인할 수 있었다.
Although flash disks are being used widely instead of hard disks, it is difficult to optimize for effective utilization of flash disks because overwrite in place is impossible and the power consumption and time required for read, write, and erase operations are all different. One of these optimization issues is a cache management strategy to minimize write operations. The cache operates at two levels: an operating system equipped with flash disks and a translation layer within the flash disk. Most studies deal with the operating system-level cache strategy. In this study, we implement and analyse the DPW-LRU algorithm which is one of the recently proposed operating system cache replacement algorithms to apply to FTL, and grope with some improvements. As a result of the experiment, the DPW-LRU algorithm maintained superiority even in the FTL environment, and showed better performance with a slight improvement.
최근 다양한 기기에서 플래시 메모리 저장장치인 SSD가 활용되고 있다. SSD 기반 시스템에서 기존 하드 디스크 기반 버퍼 교체 알고리즘은 플래시 메모리의 특성을 고려하지 않고 이는 시스템의 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 SSD의 특성을 고려하여 읽기 버퍼와 쓰기 버퍼를 분리하고 각각의 버퍼에 서로 다른 크기의 교체 단위와 서로 교체 알고리즘을 적용하는 ABM (Asymmetric Buffer Management) 정책을 제안한다. 추가적으로 제안한 정책을 보완하기 위해 쓰기 교체 지연 정책, 동적 크기 적응화 알고리즘을 적용하였다. 제안한 ABM 정책은 효과적으로 성능을 향상시키는 것으로 나타났으며, 특히 여러 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 ABM-LRU-CLC의 경우 기존의 LRU에 비해 최대 32% 성능이 향상되는 것으로 나타났다.
멀티미디어 스트리밍 데이터는 용량이 매우 크고 순차적으로 접근이 이루어지는 특성이 있어 전통적인 캐슁 환경에서 입출력의 성능을 개선하기 위해 널리 사용되고 있는 LRU 알고리즘이 효과적이지 못한 것으로 알려져 있다. 이에 대한 실험적인 분석은 인터벌 기반 캐슁의 LRU 대비 성능 상의 비교 우위를 통해 입증된 바 있으나, 이론적인 근거가 증명되지는 않았다. 본 논문에서는 멀티미디어 스트리밍 환경을 위한 캐슁의 최적성을 분석하기 위해 캐쉬 성능평가 모델을 설계하고, 이론적으로 최적인 캐슁 알고리즘을 인터벌 캐슁에 기반해서 설계한다. 그런 다음 설계된 알고리즘이 스트리밍 데이터의 캐쉬 미스를 최소화하는 교체 알고리즘임을 제안된 모델에 근거한 최적성 분석을 통해 입증한다.
스마트폰의 증가와 PC 성능 향상으로 유무선 통신망에 트래픽이 폭발적으로 증가하고 있다. 여기에는 페이스북, 유투브와 같은 멀티미디어 서비스와 파일 공유가 큰 부분을 차지하고 있다. CDN(Content Delivery Network)은 원거리에 있는 콘텐츠 사업자의 웹 서버에 저장된 콘텐츠를 이용자 근처 CDN 서버에 미리 저장, 콘텐츠 요구 발생 시 최적의 CDN 서버로부터 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 전송 기술이다. 본 논문에서는 콘텐츠 요청 메시지 전달에 Minimum Spanning Tree(MST) 알고리즘을 응용한 SCRP(Shortest Core Routing Path) 알고리즘을 사용해 CDN 서버와 클라이언트의 콘텐츠 전달에 이용되는 전체 트래픽 양을 최적화하였다. 또한 HC_LRU 캐시 알고리즘을 통해 캐시 적중률을 향상시킴으로써 콘텐츠 요청에 대한 평균 응답시간을 단축시켰다. 제안한 SCRP와 HC_LRU 알고리즘을 통해 트래픽을 지역화하고 병목현상을 방지하여 네트워크 자원을 효율적으로 사용하는 확장성 있는 콘텐츠 전송 네트워크 시스템을 구축할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 발전하면서 문자열 위주의 획일적 형태에서 음성, 이미지 등 다양한 형태의 데이터들을 처리하게 되었으며, 또한 빠르고 정확하게 처리되기를 요구하고 있다. 현재 데이터 처리 중심부에 있는 Database는 대부분이 Relation DB 위주로 되어 있어 Datafile 에 데이터를 저장하고 있어 대용량의 이미지 데이터 처리에 적합하지가 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보강하기 위해 Relation DB 하에서 대용량의 이미지 데이터 처리를 가능하게 하는 기법을 제시한다. 이렇게 함으로써 이미지 데이터를 Upload, Download 시 따른 응답 속도를 보장 할 수 있도록 LRU 알고리즘 기반으로 제안을 하였다. 본 논문에서 제안된 기법은 시뮬레이션을 통해 (1)기존 RDB(Relational Database)의 BLOB(Binary Large Object)필드를 이용한 이미지 데이터 처리 방식, (2)별도의 저장 공간에 이미지 데이터를 입/출하는 방식, (3)별도의 저장 공간에 이미지 데이터를 입/출력할 때 LRU(least Recently Used)알고리즘을 이용하는 방식에 대하여 성능 평가를 하였다. 그 결과 (3)별도의 저장 공간에 LRU(least Recently Used)알고리즘을 이용하여 입/출력하는 방식이 (1)기존의 RDB(Relational Database)형태에 BLOB(binary large object)필드를 이용한 것 보다 성능이 높음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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