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문제 정의
- DAMA 기법은 다른 기법들과는[6-9] 다르게 질의 프로파일과 요청 확률을 정형화하기 어려운 환경에서 각 데이터의 액세스 확률만을 이용하여 다중 데이터 질의를 처리하기 위한 연구를 수행했다. 다중 데이터 질의는 가장 늦게 수신된 데이터에 의해 응답시간이 결정된다.
- 이에 따라 이에 대한 많은 연구들이[1-11] 수행되었는데, 클라이언트가 제기하는 질의의 특성에 따라 하나의 데이터를 액세스하는 단일 데이터 질의를 위한 기법들과 다수의 데이터를 액세스하는 다중 데이터 질의를 위한 기법들로 분류할 수 있다. 그리고 데이터 할당 기법은 방송채널의 수에 따라 단일 방송채널과 다중 방송채널 환경의 기법으로 분류할 수 있는데, 단일 채널 환경은 질의 응답시간의 개선에 한계가 있기 때문에 본 연구에서는 다중 방송채널 환경에 한하여 연구를 수행한다.
- 데이터 할당 기법의 주요 평가기준은 질의의 평균 응답시간이므로 본 논문은 이를 중심으로 성능을 평가한다. 성능평가 실험에서 실험 시작시의 초기 편향(initial bias)을 제거하기 위하여 초기 십만 개 질의들의 실행 결과는 무시하였다.
- 본 논문에서는 이와 같은 단점을 극복하기 위하여, 각 데이터의 액세스 확률에 적절한 가중치를 부여하는 방법을 고안하여, 적절한 데이터 충돌 확률을 보이면서도 질의 응답시간의 성능을 개선할 수 있는 새로운 데이터 할당 기법을 제안할 것이다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.
- 본 논문은 방송 방식의 데이터 전달 방법을 채택한 다중 방송채널 환경의 정보시스템에서 다중 데이터 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구를 수행하여 IDAS라 명명된 새로운 데이터 할당 기법을 제안했다. 본 논문이 제안한 기법은 질의 프로파일과 질의 요청 확률을 취합하여 각 데이터의 상대적 액세스 확률을 구한 후, 이 값의 제곱근 값에 비례하게 각 데이터의 방송 빈도를 결정한다.
- 그러나 필요 이상으로 동일 데이터를 너무 많이 할당하면 요청 확률이 낮은 질의의 평균 응답시간이 너무 길어져 오히려 전체 평균 응답시간 성능은 저하될 것이다. 본 논문은 이와 같은 점을 고려해서 질의 프로파일과 요청 확률을 취합하여 각 데이터들의 방송 빈도를 적절히 설정하여 응답시간 성능을 개선할 수 있는 새로운 데이터 할당 기법을 제안한다. 단일 데이터 질의에서 각 데이터들의 상대적 방송빈도를 액세스 확률의 제곱근 값에 비례하게 설정할 때 가장 최적의 응답시간 성능을 발휘한다[11].
- 본 실험에서는 θ 값의 변화에 따른 평균 응답시간의 성능추이를 살펴보았다.
가설 설정
- 2) 전체 질의들은 qj(1≤j≤m)로 표현되는 m 개의 질의로 구성되는데, 각 질의의 요청 확률은 p(qj)로 표현하며 내림차순으로 정렬되어 있다고 가정한다.
- 6) 각 방송채널에는 동일한 수의 데이터가 배치되는데, 만일 방송채널에 T 개의 데이터가 할당되었다면 방송주기는 T 이다. 방송채널에서 각 데이터가 방송되는 구간을 슬롯(slot)으로 표현하는데, 각 슬롯은 슬롯번호로서 구분한다.
- 는 각각 {a, b, c}, {x, y}를 액세스 하고 {a, b, c}의 방송 횟수는 3, {x, y}의 방송 횟수는 2로 가정하자. 그리고 방송주기는 12라고 가정하고 그림 2를 살펴보자. 식 (5)에 의해 {a, b, c}의 방송 간격은 4, {x, y}의 방송 간격은 6이 될 것이다.
- 이는 전적으로 질의가 액세스하는 데이터들이 방송채널에 인접해서 배치되어 있나 여부에 기인한다. 이에 대한 이해를 돕기 위해 어떤 방송채널에 400개의 데이터가 할당되어 있다고 하고, 질의 q1이 {d101, d201, d301, d401}를 액세스한다고 가정하자. 만일 이 데이터들이 슬롯번호 {1, 2, 3, 4}와 같이 서로 인접해서 할당되어 있다면, q1의 평균 응답시간은 대략 방송주기의 반인 200 tick이 될 것이다.
- 클라이언트가 제기하는 질의들은 불균등한 액세스 형태를 모델링하기 위해 많이 사용되는 zipf 분포 모델을[1] 따른다고 가정한다. zipf 분포 모델에서 각 질의 요청 확률은 식 (6)으로 표현되는데, 여기서 θ 값은 각 질의의 요청 확률이 어느 정도 편향되어 있는지를 나타내는 인수로서, θ 값이 0일 경우에는 각 질의의 요청 확률은 모두 동일하며 θ 값이 커질수록 각 질의들의 요청 확률간의 차이가 커지게 된다.
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