스마트 TV 시스템은 차세대 핵심 네트워크 서비스 중의 하나로서 통신과 미디어 산업에 급격한 변화를 가져올 것이다. 하지만, 스마트 TV 시스템은 동시접속자가 증가하면 서비스 품질이 급격하게 저하되는 문제가 발생하고 있다. 콘텐츠를 수많은 사용자에게 동시에 전송하는 것은 서버와 네트워크에 큰 부담으로 작용하기 때문이다. 서버의 수용능력의 한계는 서버 클러스터를 구성함으로써 어느 정도 해결할 수 있지만 네트워크의 수용능력의 한계는 부하와 혼잡의 발생 위치를 파악하고 추가적인 자원을 설치하여 해결하는데 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 현재까지 많은 기법들이 제안되었지만 기존의 연구들의 성능분석은 대부분 왕복시간(round-trip time), 다운로드 시간, 패킷 손실 비율과 같은 사용자 중심의 성능척도에만 초점이 맞춰져 있고 스마트 TV 서비스 품질에 중요한 영향을 미치는 동시접속과 전체 네트워크의 부하와 혼잡을 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 실제 인터넷 테스트베드인 PlanetLab을 이용하여 스마트 TV 서비스 폼질에 중요한 영향을 미치는 사용자 그룹핑 알고리즘을 네트워크의 혼잡도와 부하중심으로 성능분석을 한다.
스마트 TV 시스템은 차세대 핵심 네트워크 서비스 중의 하나로서 통신과 미디어 산업에 급격한 변화를 가져올 것이다. 하지만, 스마트 TV 시스템은 동시접속자가 증가하면 서비스 품질이 급격하게 저하되는 문제가 발생하고 있다. 콘텐츠를 수많은 사용자에게 동시에 전송하는 것은 서버와 네트워크에 큰 부담으로 작용하기 때문이다. 서버의 수용능력의 한계는 서버 클러스터를 구성함으로써 어느 정도 해결할 수 있지만 네트워크의 수용능력의 한계는 부하와 혼잡의 발생 위치를 파악하고 추가적인 자원을 설치하여 해결하는데 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 현재까지 많은 기법들이 제안되었지만 기존의 연구들의 성능분석은 대부분 왕복시간(round-trip time), 다운로드 시간, 패킷 손실 비율과 같은 사용자 중심의 성능척도에만 초점이 맞춰져 있고 스마트 TV 서비스 품질에 중요한 영향을 미치는 동시접속과 전체 네트워크의 부하와 혼잡을 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 실제 인터넷 테스트베드인 PlanetLab을 이용하여 스마트 TV 서비스 폼질에 중요한 영향을 미치는 사용자 그룹핑 알고리즘을 네트워크의 혼잡도와 부하중심으로 성능분석을 한다.
Smart TV System will lead to drastic change of communication and media industries as one of the emerging next generation network services. However, when the number of concurrent users increases rapidly, the issue of service quality degradation occurs because providing services to many users simultan...
Smart TV System will lead to drastic change of communication and media industries as one of the emerging next generation network services. However, when the number of concurrent users increases rapidly, the issue of service quality degradation occurs because providing services to many users simultaneously stresses both the server and the network. The server limitation can be circumvented by deploying server clusters. but the network limitation is far less easy to cope with, due to the difficulty in determining the cause and location of congestion and in provisioning extra resources. In order to alleviate these problems, a number of schemes have been developed. Prior works mostly focus on reducing user-centric performance metrics of individual connection, such as the round-trip time(RTT), downloading time or packet loss rate, but tend to ignore the network loads caused by the concurrent connections or global network load balance. In this work, we make an in-depth investigation on the issue of user grouping for massive Smart TV services through simulations on actual Internet test-bed, PlanetLab.
Smart TV System will lead to drastic change of communication and media industries as one of the emerging next generation network services. However, when the number of concurrent users increases rapidly, the issue of service quality degradation occurs because providing services to many users simultaneously stresses both the server and the network. The server limitation can be circumvented by deploying server clusters. but the network limitation is far less easy to cope with, due to the difficulty in determining the cause and location of congestion and in provisioning extra resources. In order to alleviate these problems, a number of schemes have been developed. Prior works mostly focus on reducing user-centric performance metrics of individual connection, such as the round-trip time(RTT), downloading time or packet loss rate, but tend to ignore the network loads caused by the concurrent connections or global network load balance. In this work, we make an in-depth investigation on the issue of user grouping for massive Smart TV services through simulations on actual Internet test-bed, PlanetLab.
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문제 정의
네트워크 자원의 균등한 사용은 스마트 TV 서비스 제공자가 더 많은 가입자와 서비스 채널을 수용할 수 있게 한다. 본 논문에서는 스마트 TV 시스템의 네트워크 혼잡과 네트워크 부하를 줄이기 위한 사용자 그룹핑(user grouping) 알고리즘을 고찰해 보고자 한다. 예를 들면, 스마트 TV 서버와 서비스를 요청하는 많은 사용자가 존재한다고 가정할 때 서버는 계산능력, 대역폭과 같은 부족한 자원 때문에 동시에 모든 사용자에게 서비스를 제공할 수 없을 것이다.
본 논문의 목적은 각 그룹의 WLS와 DOI를 줄이고 그룹들 사이의 균형을 유지하기 위하여 어떤 방법으로 사용자들을 그룹핑 하는 것이 좋은 방법인지를 시뮬레이션을 통해 확인하는 것이다.
네트워크 부하를 측정 할 수 있는 두 가지의 유용한 성능평가척도를 소개한다.
본 논문에서는 네트워크 성능평가 척도인 WLS, DOI를 중심으로 Random과 Closest 알고리즘의 성능을 분석하였다. Random 알고리즘은 구현하기가 간단하며 전체 네트워크의 부하가 균등하게 유지가 되지만 항상 최적의 그룹을 결정할 수는 없으며 네트워크 부하와 혼잡을 제어가 어렵다는 단점이 있다.
대상 데이터
시뮬레이션을 위해 미국(버클리대), 유럽(유로콤), 아시아(도쿄대)에서 임의의 3대의 서버(planetlab1.millenn ium.berkeley.edu, planetlab1.iii.u-tokyo.ac.jp, planet lab1.eurecom.fr)를 선택하고, 각각의 서버는 전 세계에 분포되어 있는 614개의 사이트 중에서 64개를 랜덤하게 선택하고 한 그룹당 8사용자씩 총 8그룹으로 그룹핑을 한다.
성능/효과
그림 6은 각 알고리즘에 대한 지역별 평균 WLS 수치를 보여준다. 전체적으로 Closest 알고리즘을 사용할 때 WLS 수치가 높은 것을 확인 할 수 있다.
네트워크 부하의 관점에서 두 알고리즘 모두 스마트 TV 서비스 환경에서 사용하기에는 부족함이 있다는 것을 확인하였다. 추후 연구에서는 스마트 TV 서비스 환경에 알맞게 전체 네트워크 상의 부하를 어느 한쪽으로 치우침 없이 전체적으로 고르게 분포시켜 병목구간을 제거하고 서비스 품질을 높이는데 기여할 수 있는 알고리즘을 고안하여 연구를 진행 할 계획이다.
후속연구
동시에 많은 흐름(stream)이 네트워크상의 동일 링크를 지나간다면, 해당 네트워크 링크에 많은 부하를 줄 것이다. 또한 부하의 균형이 이루어지지 않고 어느 한 쪽으로만 편중된 다면 네트워크 자원의 비능률적인 사용을 야기할 뿐만 아니라 전체적인 서비스품질을 떨어뜨릴 것이다. 서버의 처리 능력이 충분하더라도 네트워크 수용 능력의 한계 때문에 사용자가 느끼는 서비스 품질은 만족스럽지 못할 수있다.
네트워크 부하의 관점에서 두 알고리즘 모두 스마트 TV 서비스 환경에서 사용하기에는 부족함이 있다는 것을 확인하였다. 추후 연구에서는 스마트 TV 서비스 환경에 알맞게 전체 네트워크 상의 부하를 어느 한쪽으로 치우침 없이 전체적으로 고르게 분포시켜 병목구간을 제거하고 서비스 품질을 높이는데 기여할 수 있는 알고리즘을 고안하여 연구를 진행 할 계획이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
스마트 TV 시스템은 어떤 산업에 급격한 변화를 가져올 것인가?
스마트 TV 시스템은 차세대 핵심 네트워크 서비스 중의 하나로서 통신과 미디어 산업에 급격한 변화를 가져올 것이다. 하지만, 스마트 TV 시스템은 동시접속자가 증가하면 서비스 품질이 급격하게 저하되는 문제가 발생하고 있다.
스마트 TV 시스템은 동시접속자가 증가하면 어떤 문제가 발생하는가?
스마트 TV 시스템은 차세대 핵심 네트워크 서비스 중의 하나로서 통신과 미디어 산업에 급격한 변화를 가져올 것이다. 하지만, 스마트 TV 시스템은 동시접속자가 증가하면 서비스 품질이 급격하게 저하되는 문제가 발생하고 있다. 콘텐츠를 수많은 사용자에게 동시에 전송하는 것은 서버와 네트워크에 큰 부담으로 작용하기 때문이다.
콘텐츠를 수많은 사용자에게 동시에 전송하는 것은 서버와 네트워크에 큰 부담으로 작용하는데 이를 해결하기 위해 어떤 방법들의 경향은 어떠한가?
서버의 수용능력의 한계는 서버 클러스터를 구성함으로써 어느 정도 해결할 수 있지만 네트워크의 수용능력의 한계는 부하와 혼잡의 발생 위치를 파악하고 추가적인 자원을 설치하여 해결하는데 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 현재까지 많은 기법들이 제안되었지만 기존의 연구들의 성능분석은 대부분 왕복시간(round-trip time), 다운로드 시간, 패킷 손실 비율과 같은 사용자 중심의 성능척도에만 초점이 맞춰져 있고 스마트 TV 서비스 품질에 중요한 영향을 미치는 동시접속과 전체 네트워크의 부하와 혼잡을 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 실제 인터넷 테스트베드인 PlanetLab을 이용하여 스마트 TV 서비스 폼질에 중요한 영향을 미치는 사용자 그룹핑 알고리즘을 네트워크의 혼잡도와 부하중심으로 성능분석을 한다.
참고문헌 (17)
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