무선 인터넷 프록시 서버 환경에서 자체 학습 기반의 적응적 클러스터링

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 / 33권 / 7호 / 399 ~ 412페이지
· 저자명 : 곽후근, 정규식

초록

서로 다른 데이타를 저장하고 있는 협동성 캐슁을 사용하는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버에서는 Hot-Spot 혹은 임의의 입력 요청 패턴이 발생하면 일부 서버만 과부하가 되어 전체적인 성능이 떨어지는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존 클러스터링이 가지는 Hot-Spot 및 임의의 입력 요청 패턴을 반영하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 새로운 자체 학습 기반의 적응적 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 요청을 처리하는 일부 서버들이 과부하가 되면 해당 요청을 다른 서버들로 재 분산한다. 이러한 재 분산은 자체 학습 알고리즘에 의해 수행되고, 다양한 입력 패턴 혹은 서로 다른 성능의 서버들을 가지는 클러스터에도 적용이 가능하다. 제안된 방법들은 16대의 컴퓨터와 부하 분산기를 가지고 클러스터링 환경에서 실험되었고, 실험 결과는 기존 방법들에 비해 54.62% 성능이 향상되었음을 보여준다.

참고자료

· 없음