급격하게 증가하고 있는 인터넷 사용자들은 인터넷을 통하여 좋은 품질의 연속미디어 데이터를 제공받기를 원하고 있다. 그러나 서버의 과부하, 네트워크의 혼잡, 사용자에 대한 응답 지연 등의 문제는 이러한 요구를 충족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 연속미디어 데이터의 특성과 사용자 접근 패턴을 고려한 네트워크 캐슁정책(PPC, PPCwP)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 PPC 기법은 주기적으로 각 연속미디어 객체의 구간 재생량을 측정하여 인기도 분포를 결정하고, 이 분포에 따라 결정되어진 캐슁 데이터의 양만큼 객체의 앞부분부터 네트워크 캐슁을 수행한다. 또한 새로 생성된 객체의 인기도를 예측하기 위하여 시리즈 정보를 사용하여 캐슁할 데이터의 양을 결정하고 사용자의 요구가 발생하기 전에 인기도가 급상승할 비디오를 네트워크 캐쉬에 프리패칭하는 PPCwP 기법을 제안한다. PPCwP 기법은 시리즈 그룹의 정보를 사용하여 선반입함으로써 사용자의 요구에 대한 초기지연시간과 서버의 부하를 감소시키며, 제한된 캐쉬 공간을 효율적으로 활용할 수 있도록 한다. 제안하는 기법 PPC와 PPCwP의 성능을 평가하기 위하여 실제로 운영되고 있는 인터넷 방송국 VoD(Video on Demand) 서버(iMBC 인터넷 방송국)의 로그 데이터를 이용한 트레이스 기반 모의실험을 수행하였다. 그 결과 LFU나 LRU보다 초기지연시간과 BHR 측면에서 우수한 성능을 보였다.
Dramatic increase in the number of Internet users want highly qualified service of continuous media contents on the web. To solve these problems, we present two network caching schemes(PPC, PPCwP) which consider the characteristics of continuous media objects and user access pattern in this paper. While there are plenty of reasons to create rich media contents, delivering this high bandwidth contents over the internet presents problems such as server overload, network congestion and client-perceived latency. PPC scheme periodically calculates the popularity of objects based on the playback quantity and determines the optimal size of the initial fraction of a continuous media object to be cached in proportion to the calculated popularity. PPCwP scheme calculates the expected popularity using the series information and prefetches the expected initial fraction of newly created continuous media objects. Under the PPCwP scheme, the initial client-perceived latency and the data transferred from a remote server can be reduced and limited cache storage space can be utilized efficiently. Trace-driven simulation have been performed to evaluate the presented caching schemes using the log-files of iMBC. Through these simulations, PPC and PPCwP outperforms LRU and LFU in terms of BHR and DSR.
