초록

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연속미디어 데이터에 적합한 프락시 캐슁 기법을 연구하기 위하여 인터넷 상어서 서비스 되고 있는 비디오 데이터에 대한 사용자 액세스 패턴을 분석하였다. 비디오 특성에 따른 인기도의 변화와 life cycle 을 분석하여 효율적인 프락시 캐슁 기법을 제안한다. 연속미디어 객체의 인기도에 비례하여 전체 또는 앞부분을 캐슁함으로써 를라이언트에 대한 초기지연시간을 감소시키고, 캐쉬 공간을 효율적으로 사용하면서 캐슁의 효과를 극대화 하고자 한다. 비디오의 aging을 고려하여 재생량에 기반한 인기도를 계산할 수 있는 지수분포 모형을 제시하고 주기 적으로 인기 가 낮은 오브젝트를 인기가 높은 오브젝트로 대체해 나가는 방법을 계시한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위하여 인터넷 방송국 VOD서버의 로그 데이터를 이용한 트레이스 기반 실험을 수령하였다. 그 결과, 제안하는 기법이 BHR, DSR, 재배치외 측면에서 기존의 캐슁 기법들에 비하여 전반적으로 우수한 성능을 보여주었다.

연속미디어 데이터에 적합한 프락시 캐슁 기법을 연구하기 위하여 인터넷 상어서 서비스 되고 있는 비디오 데이터에 대한 사용자 액세스 패턴을 분석하였다. 비디오 특성에 따른 인기도의 변화와 life cycle 을 분석하여 효율적인 프락시 캐슁 기법을 제안한다. 연속미디어 객체의 인기도에 비례하여 전체 또는 앞부분을 캐슁함으로써 를라이언트에 대한 초기지연시간을 감소시키고, 캐쉬 공간을 효율적으로 사용하면서 캐슁의 효과를 극대화 하고자 한다. 비디오의 aging을 고려하여 재생량에 기반한 인기도를 계산할 수 있는 지수분포 모형을 제시하고 주기 적으로 인기 가 낮은 오브젝트를 인기가 높은 오브젝트로 대체해 나가는 방법을 계시한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위하여 인터넷 방송국 VOD서버의 로그 데이터를 이용한 트레이스 기반 실험을 수령하였다. 그 결과, 제안하는 기법이 BHR, DSR, 재배치외 측면에서 기존의 캐슁 기법들에 비하여 전반적으로 우수한 성능을 보여주었다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 이것은 객체들의 앞부분 데이터 置 캐셤함으 로써 클라이언트에 대한 초기지연 시간을 감소시키고, 객체의 인기에 따라 적정한 양만큼의 데이터를 캐쉉함으로서 캐쉬 공간을 효율적으로 사용하면서 캐슁의 효과를 극대화하고자 한다. 그리고 프락시는 저장용량이 제한되어 있으므로 주기적으로 인기가 낮은 오브젝트를 정리하여 인기가 높온 오브젝트로 대체해 나가는 방법을 제시한다.
• 드라마를 중심으로 연속미디어 데이터에서 사용자 요구분포와 재생량 분포가 어떤 판 계에 있는지 조사해 보았다. 그림 1은 각 비디오 파일을 요구 빈도수에 따라 정렬하고 요구분포와 재생량 분포를 함께 나타낸 것이다.
• 본 논문에서는 연속미디어 데이터에 적합한 프락시 캐쉄 기법을 연구하기 위하여 웹상에서의 비디오 데이터에 대한 사용자 엑세스 패턴을 분석하였다. 비디오 륵성에 따룐 언기도의 변화와 life cycle을 분석하여 효율적인 프락시 캐슁 기법 올 제안한다.
• 그러나 이 방법 온 인기도의 변화가 아주 급격한 비디오 데이터일 경우에는, 새로운 비 디오가 만들어져서 서비스가 시작되면 인기도가 급상숭하기 때문에 그에 비례하여 재배치 효율이 급격히 떨어지므로 시스템 성능이 저하 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 점율 개선하기 위하여 사용자 첩 근 패턴을 반영한 프락시 캐쉉 기법을 제안한다.
• 연속미디어 객체의 전체 또는 앞부분을 캐 쉼 하는데, 연속미디어의 인기도 분포와 캐셩 되는 데이터양의 분포 튤 같게 하는 기법이다. 이것은 객체들의 앞부분 데이터 置 캐셤함으 로써 클라이언트에 대한 초기지연 시간을 감소시키고, 객체의 인기에 따라 적정한 양만큼의 데이터를 캐쉉함으로서 캐쉬 공간을 효율적으로 사용하면서 캐슁의 효과를 극대화하고자 한다. 그리고 프락시는 저장용량이 제한되어 있으므로 주기적으로 인기가 낮은 오브젝트를 정리하여 인기가 높온 오브젝트로 대체해 나가는 방법을 제시한다.

제안 방법

• 각 연속미디어 객체의 인기도 분포와 객체의 캐쉉되는 데이터양의 분포를 같게 하기 위하여 계산된 인기도 값을 이용하여 각 객체의 캐 슁할 최적의 데이터양을 계산한다. 그러나, 단순히 재생량에 따룐 인기도의 비율로 캐셤할 데이터 양 올 계산할 경우, 아주 인기가 높온 것온 그 객체의 길이보다 더 많이 할당받고, 인기가 낮은 객체들 온 공간을 거의 할당 받지 못한다.
• 대부분의 드라마에서 시간의 흐름에 따라서 변화하는 인기도의 경우도 재생량으로 접근하였을 때가 요구 빈도로 접근하였울 때보다 % 씬 유사한 패턴을 보였으므로 본 논문에서는 이런 점에 착안하여 사용자 접근 패턴을 반영한 연속미디어 데이터의 재생량에 기반한 캐쉉 기법 올 제안한다.
• 비디오 데이터에 대한 사용자 접근 패턴의 일반적인 톡 징을 살펴보기 위하여 생성된 후부터의 lifecycle울 살펴보았다. 사용자들 온 일반적으로 함상 새로 만들어진 비디오를 선호하므로 생명주기에 따 론 인기도 변화의 패턴이 뚜렷하게 나타났다.
• 본 논문에서는 연속미디어 데이터에 적합한 프락시 캐쉄 기법을 연구하기 위하여 웹상에서의 비디오 데이터에 대한 사용자 엑세스 패턴을 분석하였다. 비디오 륵성에 따룐 언기도의 변화와 life cycle을 분석하여 효율적인 프락시 캐슁 기법 올 제안한다. 연속미디어 객체의 전체 또는 앞부분을 캐 쉼 하는데, 연속미디어의 인기도 분포와 캐셩 되는 데이터양의 분포 튤 같게 하는 기법이다.
• 연속 미디어의 륵성을 고려한 케쉄기법을 제안하고 실험을 퉁하여 성눙을 평가하였다. 그 결과 사용자 접근 패턴을 반영한 연속 미디어 의 재생량에 따 룐 캐슁 방법이 인기도 巻 민감하게 반영하는 미디어 VOD 데이터 클 서비스 하는데 있어서는 다룐시스템 보다 성능이 좋음 올 알 수 있었다.
• 상세한 내용은 표1에 나타나 있다. 우선 연속성이 있는 드라마룔 중심으로 사용자 접근 패턴을 분석해 보았다.
• 각 객체의 앞부분 일정량의 데이터만 올 캐슁하는 prefix 캐숴의 경우에는 모든 데이터에 대한 전송의 초기 지연 시간은 감소되지만, 인기가 낮아서 거의 요구되지 않는 비디오에 대해서도 인기가 매우 높온 비디오와 동일한 저장공간을 할당함으로써 저장공간의 낭비 是 초래한다. 이 논문에서 제안하고 있는 기법은 위 두 가지 기법의 단점 올 보완한 것으로서, 비디오의 인기도 분포와 캐 쉼 되는 데이터양의 분포를 같게 한다. 이렇게 함으로써 가능한 많은 객체에 대한 전송의 초기 지연 시간을 감소시키면서, 서버로부터 전송되는 데이터양을 최소화 할 수 있다.
• 일반적으로 생존함수나 수명분포룰 파악할 수 있는 대표적인 모형이 지수분포이다. 이 논문에서도 드라마 비디오 데이터에 대한 재생량에 따론 인기도 예측 모형을 찾기 위하여 지수 분포를 사용하였다. 찾온 모형은 위험율이 선형다항식인 지수함수로 다음과 같다.
• 제안하는 기법의 성능 올 평가하기 위하여 인터넷 방송국 VOD 서버의 로그 데이터昼 이용한 트레이스 기반 실험을 수행하였다. 그 결과, 제안하는 기법이 BHR, DSR, 재배치의 측면에서 기존의 캐쉉 기법들에 비하여 전반적으로 우수한 성능울 보여주었다.

대상 데이터

• 인터넷에서 서비스되는 연속미디어 파일에 대한 사용자 접근패턴 울 분석하고 연속미디어 데이터를 효윹적으로 서비스 할 수 있는 캐 쉉 정책을 연구하기 위하여 hananet에서 제공한 인터넷 방송 VOD 서버에서 9일간 모온 로그 데이터와 imbc에서 제공한 인터넷 방송 VOD 서버에서 20일간 모은 로그 데이터를 사용하였다. 상세한 내용은 표1에 나타나 있다.

데이터처리

• 추정한 지수함수가 데이터를 잘 적합하고 있눈가를 다음 표3의 결 과 昌 가지고 chi-square로 적합도 검정을 해보았다. k=7일 때 p- value는 0.

이론/모형

• 제안하는 기법욘 연속미디어의 객체를 부분적으로 캐쉼하는 기법이므로 BHR로 성능율 비교한 결과 그림 4의 (a) 에서 보듯이, 툑허 캐쉬 크기가 적을 경우에는 다룬 기법 돌에 비하여 웒등하게 우수하였다. 또 다룐 성능 척도로는 DSR(delay savings ratio) 와 재배치 byte 수률 사용하였다. DSR 온 캐 쉬로부터 서비스해 줌으로써 줄일 수 있는 지연 시간의 비율을 나타내는 값이다.

성능/효과

• DSR 온 캐 쉬로부터 서비스해 줌으로써 줄일 수 있는 지연 시간의 비율을 나타내는 값이다. 그림 4의 (b) 를 보면 DSR 면에서도 제안하는 기법과 PPC가 다른 알고리즘보다 월등히 우수함을 알 수 있다. 흑허, 캐쉬 크기가 척올 때는 기존의 기법들보다 2배 이상 성능이 향상되었다.
• 연속 미디어의 륵성을 고려한 케쉄기법을 제안하고 실험을 퉁하여 성눙을 평가하였다. 그 결과 사용자 접근 패턴을 반영한 연속 미디어 의 재생량에 따 룐 캐슁 방법이 인기도 巻 민감하게 반영하는 미디어 VOD 데이터 클 서비스 하는데 있어서는 다룐시스템 보다 성능이 좋음 올 알 수 있었다. 비디오의 aging을 고려하여 재생량에 기반한 지수분 포모형에 의한 인기도를 사용함으로써 데이터의 캐쉬참조율을 최대화하고 서버로의 접근율 울 감소시켜 시스톔 효율을 향상시킬 수 있다.
• 제안하는 기법의 성능 올 평가하기 위하여 인터넷 방송국 VOD 서버의 로그 데이터昼 이용한 트레이스 기반 실험을 수행하였다. 그 결과, 제안하는 기법이 BHR, DSR, 재배치의 측면에서 기존의 캐쉉 기법들에 비하여 전반적으로 우수한 성능울 보여주었다. 논문의 구성은 다음과 같다.
• 002591이었다. 따라서 p-value가 0.001 보다 크기 때문에 유의수준 a =0.1%에서 추정된 지수함수가 데이터를 잘 적합 시키고 있음을 알 수 있었다.
• 그 결과 사용자 접근 패턴을 반영한 연속 미디어 의 재생량에 따 룐 캐슁 방법이 인기도 巻 민감하게 반영하는 미디어 VOD 데이터 클 서비스 하는데 있어서는 다룐시스템 보다 성능이 좋음 올 알 수 있었다. 비디오의 aging을 고려하여 재생량에 기반한 지수분 포모형에 의한 인기도를 사용함으로써 데이터의 캐쉬참조율을 최대화하고 서버로의 접근율 울 감소시켜 시스톔 효율을 향상시킬 수 있다. 향후에는 인기도에 의한 프리패칭이 네트워크 상황에 미치는 영향에 대한 연구가 坦요하다.
• 그림 4의 (b) 를 보면 DSR 면에서도 제안하는 기법과 PPC가 다른 알고리즘보다 월등히 우수함을 알 수 있다. 흑허, 캐쉬 크기가 척올 때는 기존의 기법들보다 2배 이상 성능이 향상되었다. 이것은 제안하는 기법과 PPC를 제외한 나머지 알고리즘들이 객체 단위의 캐쉉을 수행하므로 캐쉬크기가 적을 때는 인기가 높온 몇 개의 객체 만 저장할 수 있어서 평균 지연시간이 높은 반면, 제안하는 기법과 PPC는 대부분의 객체의 앞부분을 약간씩 저장하므로 지연시간이 현저히 감소한다.

후속연구

• 따라서 많온 오브젝트휼 대상으로 한다면 제안하는 기법의 성능이 더욱 우수한 것으로 나타날 것이다. 앞으로 많은 인터넷 방송국을 대상으로 수많온 비디오 오브젝트를 亘율적으로 서비스 할 수 있도록 하려면 가장 척 절한 t 값을 찾아내는 것이 중요한 연구 과제이다.

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이 논문을 인용한 문헌

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