VoD(Video on Demand) 시스템의 QoS(Quali쇼 of Service)는 클라이언트들의 스트림 서비스 요청이 시스템으로부터 거부되거나 서비스 도중에 손실되는 장애현상의 발생을 줄임으로써 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 VoD 시스템의 작업과정을 주기적으로 모니터링하며, 동적으로 작업부하(workload)를 조정하여 장애현상의 발생을 줄임으로써 성공적인 스트림 서비스 처리량(throughput)을 증가시킬 수 있는 동적 작업부하조정기 (Dynamic Workload Balancer) 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 에이전트개념을 사용하여 VoD 시스템과는 서로 독립적으로 작동할 수 있게 하였으며, VoD 시스템과 인터페이스를 하는 에이전시(Agency) 부분과 작업부하 조정에 필요한 조치를 추론하거나 학습하는 인텔리전스(Intelligence) 부분으로 구성된다. 그리고 제안된 모델을 VoD 시스템에 적용하는 경우에 실효성이 있는지를 시뮬레이터를 구현하여 실험하였다. 실험의 결과, 제안된 모델을 적용하면 기존의 방법을 적용한 경우보다 상대적으로 QoS가 향상된다는 것을 알 수 있었다.
The QoS(Quality of Service) of VoD(Video on Demand) systems can be improved by reducing the faults that the stream service request from clients is rejected by the VoD server or lost during the service. This paper proposes a model of Dynamic Workload Balancer that can adjust the workload dynamically through the periodical monitoring of the VoD system, and so increase the throughput. The proposed model runs independently from the VoD system by adopting the agent concept. The model comprises the agency part interfacing the VoD system and the intelligence part reasoning or teaming the facts required for the adjustment of workload. An experiment of implementing a simulator was conducted to see whether or not application of the proposed model to VoD system is effective. As a result of the experiment, it was found that the throughput was relatively increased when the proposed model was applied compared to existing means.
