초록

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1990년대 초반에 등장한 인터넷을 기반으로 하는 서비스 중에 하나인 웹은 대중적인 인기를 확보하여 사용량이 기하급수적으로 증가하고 있다. 인터넷 사용자와 서비스 제공자의 증가에 따라 같은 객체에 대한 중복요청이 네트워크 대역폭의 상당 부분을 차지하여 불필요하게 낭비되며 일부 인기있는 서버로 부하가 집중되어 응답시간이 길어지게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 인터넷 캐슁기법이 도입되어 연구되어 왔다. 사용자의 지연시간 및 네트워크 전송용량이 사용효율은 어떻게 캐슁을 설계하고 운영하는가에 따라 많은 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 인터넷 캐슁을 위해 설계된 기존의 전략들을 살펴보고 우리의 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고, 각 알고리즘의 성능을 trace-driven 모의실험을 통해 검증한다.

1990년대 초반에 등장한 인터넷을 기반으로 하는 서비스 중에 하나인 웹은 대중적인 인기를 확보하여 사용량이 기하급수적으로 증가하고 있다. 인터넷 사용자와 서비스 제공자의 증가에 따라 같은 객체에 대한 중복요청이 네트워크 대역폭의 상당 부분을 차지하여 불필요하게 낭비되며 일부 인기있는 서버로 부하가 집중되어 응답시간이 길어지게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 인터넷 캐슁기법이 도입되어 연구되어 왔다. 사용자의 지연시간 및 네트워크 전송용량이 사용효율은 어떻게 캐슁을 설계하고 운영하는가에 따라 많은 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 인터넷 캐슁을 위해 설계된 기존의 전략들을 살펴보고 우리의 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고, 각 알고리즘의 성능을 trace-driven 모의실험을 통해 검증한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 인터넷 캐쉬를 관리하는 새로운 전략을 제시한다. 모든 객체들을 하나의 캐쉬에 관리하는 것이 아니라 객체들의 크기에 기반하여 저장하는 부분을 논리적으로 달리하는 새로운 캐슁 전략을 제안한다.
• 캐슁은 네트워크의 여터 지점에서 구현할 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 캐쉬에서 적용될 수 있는 일반적인 주기억장치 캐쉬 대체 전략에 관한 것이다. 따라서, 이 결과를 인터넷 서버, 대리 서버 (Proxy server), 그리고 인터넷 클라이언트에 적용할 수 있다.
• 본 논문에서는 인터넷 캐슁의 여러가지 대체전략들에 대해 다루었다. 우리는 캐쉬를 3부분으로 나누어 처리하는 새로운 전략을 제안하였다.
• [ASA95, WAS9이에서 평가된 다음과 같은 캐쉬 대체 전략들이 있다. 본 논문에서는 제안된 전략과의 성능평가를 하여 본다.
• 본 논문에서는 캐쉬의 크기를 달리하여 캐쉬의 적중률을 비교하였다. 과<그림 6>은 성능평가의 결과를 나타낸 것이다.

가설 설정

• 이를 통해, 인터넷 객체 중에서 가장 많은 요청이 있는 객체의 평균 크기는 I-IOW인 것을 알 수 있다. 우리는 NORe 1T0KB의 인터넷 객체를 지원하며, MIN 은 1KB보다 작은 객체들을 관리하며, MAX는 10K①보다 큰 객체를 지원한다고 정하였다. 각 부분은 LRU 대체 알고리듬으로 작동 한다.
• 이 실험은 다음과 같은 환경 및 가정에서 수행되었다. 우선, 각 객체를 저장 공간에 저창하는 방법에 따라 발생할 수 있는 단편화 현상은 전혀 없는 것으로 한다, 21리고, 각 인터넷 객체의 변경은 전혀 없는 것으로 가정하였다. 이는 일치성 유지 전략이 대체 알고리듬의 결과에 영향을 주는 것을 방지하기 위함이다.

제안 방법

• 캐쉬의 구조는 하나의 캐쉬를 논리적으로 3부분으로 나누고 각각을 MIN, NOR, MAX로 한다. 각 부분의 크기비율은 MIN을 1/10, NOR을 2/10, 그리고 MAX를 7/10로 나누었다. 각 부분이 지원하는 인터넷 객체의 상한가 하한의 크기 범위는 42절에 나타나 있는 인터넷 부하의 특성에 기반한다.
• 객체 크기의 분포를 이해하기 위해 컨텐츠를 구성하는 객체 포 맷의 종류를 조사하였다. 림 4>는 객체 종류별로 총전송된 크기 비율로 mp3, mid, swf와 같은 멀티미叫어 포맷 데이터의 경우 요청횟수는<그림 3>과 같이 아주 미약했으나 전송 비율에서 차지한는 비중은 아주 높음울 알 수 있다.
• 본 논문에서는 인터넷 캐쉬를 관리하는 새로운 전략을 제시한다. 모든 객체들을 하나의 캐쉬에 관리하는 것이 아니라 객체들의 크기에 기반하여 저장하는 부분을 논리적으로 달리하는 새로운 캐슁 전략을 제안한다. 캐쉬는 3부분으로 나누어 관리하여 객체의 크기를 기초하여 저장, 관리한다.
• 캐쉬에서의 분할된 부분의 수, 각 부분의 크기, 각 부분에서 객체를 지원하는 크기의 상한과 하한 값의 설정, 그리고 각 부분에서 사용되는 대체 알고리듬이 설계에 관련된 파라메타이다. 본 논문에서든 이를 위해 실제 사용되고 있는 인터넷 서버의 로그를 분석하여 다음과 같이 설정하였다&rsquo;
• 본 논문에서는 인터넷 캐슁의 여러가지 대체전략들에 대해 다루었다. 우리는 캐쉬를 3부분으로 나누어 처리하는 새로운 전략을 제안하였다. 또한, trace-driven 성능평가로 본 논문에서 제안한 인터넷 캐슁 대체 알고리듬이 다른 기존의 캐슁들에 비해 좋은 성능을 보인다는 것을 보였다.
• 캐쉬의 구조는 하나의 캐쉬를 논리적으로 3부분으로 나누고 각각을 MIN, NOR, MAX로 한다. 각 부분의 크기비율은 MIN을 1/10, NOR을 2/10, 그리고 MAX를 7/10로 나누었다.

대상 데이터

• 본 논문에서 사용된 trace는 본 대학에서 공개적으로 운영하고 있는 메인 인터넷 서버(이하 server #1)와 학과 홈페이지 서버(이하 server #2)의 로그를 이용하였다. 이 trace는 1999년 11월 한달 간의 요청 기록이며 인터넷 사용자의 요청 횟수는 각각 약 70만 회와 4만 5천 회이며, 총전송된 인터넷 컨텐츠의 양은 각각 약 3GB와 550MB의 요청이 포함되어 있다.

이론/모형

• 본 연구의 접근 방법은 인터넷 객체의 크기에 기반한 분할된 인터넷 캐슁 전략이다. 분리된 캐슁 전략의 원리는 참조의 지역성을 유지하며 각 분할된 부분 캐쉬의 적중률을 높이는 방법이다.

성능/효과

• 우리는 캐쉬를 3부분으로 나누어 처리하는 새로운 전략을 제안하였다. 또한, trace-driven 성능평가로 본 논문에서 제안한 인터넷 캐슁 대체 알고리듬이 다른 기존의 캐슁들에 비해 좋은 성능을 보인다는 것을 보였다. 인터넷 객체의 가변적인 크기 때문에, LRU 확장 전략은 다른 전략에 비하여 전반적으로 성능이 떨어졌다.
• 과<그림 6>은 성능평가의 결과를 나타낸 것이다. 우리가 제안한 전략은 기존의 전략들에 비해 높은 적중률을 갖는 것을 알 수 있다. 객체의 크기에 비중을 둔 LRUMIN과 SIZE 전략은 비슷한 성능을 보였다.
• 각 부분이 지원하는 인터넷 객체의 상한가 하한의 크기 범위는 42절에 나타나 있는 인터넷 부하의 특성에 기반한다. 이를 통해, 인터넷 객체 중에서 가장 많은 요청이 있는 객체의 평균 크기는 I-IOW인 것을 알 수 있다. 우리는 NORe 1T0KB의 인터넷 객체를 지원하며, MIN 은 1KB보다 작은 객체들을 관리하며, MAX는 10K①보다 큰 객체를 지원한다고 정하였다.
• 인터넷 객체의 가변적인 크기 때문에, LRU 확장 전략은 다른 전략에 비하여 전반적으로 성능이 떨어졌다. 제안된 알고리듬은 실제 사용중인 인터넷 서버를 기반으로 시뮬레이션한 결과 다륜 전략에 비해 높은 적중률을 보임을 알 수 있 었다
• 림 4>는 객체 종류별로 총전송된 크기 비율로 mp3, mid, swf와 같은 멀티미叫어 포맷 데이터의 경우 요청횟수는<그림 3>과 같이 아주 미약했으나 전송 비율에서 차지한는 비중은 아주 높음울 알 수 있다. 특히, server #2의 경우 zip, hwp, exe와 같은 기타 포맷들은 요청 횟수는 1088회로 아주 작았으나 총전송량에서 차지하는 비율은 31%로 아주 높았다.

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