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본 논문은 각 서버가 모든 비디오를 저장할 수 있는 클러스터 비디오 서버 환경에서, 사용자의 요청들을 서버들에 분배하는 방법을 논의한다. 제안 방법인 DynaBS는 각 비디오에 대한 인기도가 동적으로 변하는 환경에서 클러스터 비디오 서버의 성능을 최대화하는 요청 분배 방법이다. DynaBS는 사용자의 요청들을 관찰하고 이를 기반으로 주기적으로 새로운 목표 서비스 상태(Target Service State, TSS)를 세운다. TSS는 클러스터 비디오 서버의 성능이 최대화되는 이상적인 요청 분배 상태로서, 버퍼 공유가 최대화되는 한편 공유 손실이 최소화되는 상태이다. 버퍼 공유는 어떤 요청을 처리하기 위해 버퍼에 저장한 데이터를 다른 요청의 처리에 재사용하는 기법으로서, 디스크 연산을 감소시켜 동시에 더 많은 요청을 처리할 수 있게 한다. 공유 손실은 클러스터 비디오 서버의 현재 서비스 상태가 TSS로 바뀌어가는 과정에서 일시적으로 버퍼 공유가 감소되는 현상을 말한다. 시뮬레이션에 기반한 다양한 실험을 통해 DynaBS가 다른 요청 분배 방법에 비해 우수한 성능을 가짐을 보인다.

We consider a request distribution method that distributes incoming user requests among servers in a clustered video server, when each server in the cluster can store all video files in its local storage. The proposed method called DynaBS improves the performance of a clustered video server in environments where the popularity of videos dynamically changes. DynaBS monitors incoming user requests and periodically determines the Target Service State (TSS) based on them. The TSS is an ideal service state of the clustered video server where its performance is maximized by maximizing buffer sharing while minimizing sharing loss. Buffer sharing shares previously buffered data for multiple requests, making it possible to support more number of concurrent requests by reducing costly disk operations. Sharing loss is a temporary degradation of buffer sharing incurred while the current service state is being changed to TSS. Through simulations driven by various dynamic workloads, we show that DynaBS outperforms the other methods.

This paper proposes a new lifetime aware buffer mapping method of a synchronous dataflow (SDF) graph on a hybrid memory system with DRAM and PRAM. Since the number of write operations on PRAM is limited, the number of written samples on PRAM is minimized to maximize the lifetime of PRAM. We improve the utilization of DRAM by mapping more buffers on DRAM through buffer sharing. The problem is formulated formally and solved by an optimal approach of an answer set programming. In experiment, the buffer mapping method with buffer sharing improves the PRAM lifetime by 63%.

주문형 비디오(Video On Demand)서버의 구현은 현재까지도 많은 부분에 한계를 가지고 있으며 이를 해결하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 주문형 비디오 서비스의 한계는 대부분이 자원(디스크, 버퍼)의 제한 때문에 발생하고 있으며 디스크어레이(Disk Array)나, 메모리 뱅크(Memory Bank)와 같은 특수한 하드웨어를 사용하여 해결하고 있다. 또한 이와 아울러 그룹핑이나 버퍼 공유기법과 같은 소프트웨어적인 방법도 제안되었다. 본논문에서는 주분형 비디오 서버의 한계 중 디스크대역폭과 버퍼공간의 한계점에 의한 문제를 해결하기위하여 개선된 그룹핑 방법과 버퍼 공유 및 관리 방법을 제안한다. 제안하는 그룹핑 방법은 비디오의 인기도에 기반을 둔 방법을 사용하며 버퍼 공유방법은 버퍼의 크기 및 디스크의 대역폭 가용량에 따라 적응적으로 병합 분할하는 방법을 사용한다, 제안하는 병합 분할 방법은 피기백킹(piggy-backing)개념을 도입하였으며 시뮬레이션을 통해 제안하 방법의 우수성을 보였다.

유한 버퍼를 갖는 라인 생산시스템은 오랜 기간 동안 연구되어왔지만, 몇몇 특별한 경우 외에는 대기시간(체류시간), 차단 확률과 같은 시스템 성능 값에 대한 분석 결과는 많지 않다. 최근에, max-plus 대수를 활용하여 상수 공정시간을 갖고 버퍼 완전 공유 정책을 따르는 시스템에서 대기시간의 고차평균과 꼬리확률에 대한 분석 결과가 소개되었다. 이와 같은 max-plus 대수를 활용한 분석이 이론적으론 일반 공정시간 모형에도 응용 가능하지만, 도출된 표현식에 대한 적절한 계산방법을 제공하지 못한다. 이러한 이유로, 본 연구에서는 max-plus 대수로 도출된 표현식과 @RISK 소프트웨어를 활용하여 스프레드시트 시뮬레이션 모형을 개발하고, 두 가지 차단정책(통신차단과 제조차단) 하에서 시스템 특성값인 대기시간(또는 체류시간)과 차단확률을 비교 분석하였다. 또한 차단확률에 대한 제약을 만족하는 공유 버퍼의 크기를 결정하는 최적화 문제도 분석하였다.

Although line production systems with finite buffers have been studied over several decades, except for some special cases there are no explicit expressions for system performances such as waiting times(or response time) and blocking probability. Recently, a max-plus algebraic approach for buffer-sharing systems with constant processing times was introduced and it can lead to analytic expressions for (higher) moment and tail probability of stationary waiting. Theoretically this approach can be applied to general processing times, but it cannot give a proper way for computing performance measures. To this end, in this study we developed simulation models using @RISK software and the expressions derived from max-plus algebra, and computed and compared blocking probability, waiting time (or response time) with respect to two blocking policies: communication(BBS: Blocking Before Service) and production(BAS: Blocking After Service). Moreover, an optimization problem which determines the minimum shared-buffer capacity satisfying a predetermined QoS(quality of service) is also considered.

분기-접합 생산시스템은 오랜 기간 동안 연구되어왔지만, 개별 또는 공유 유한 버퍼를 갖고 일반공정시간 분포를 따르는 시스템에 대한 분석은 제한적이다. 일반적으로 대기행렬 이론적 분석법은 유한 버퍼를 갖는 시스템에 대한 분석에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 max-plus 대수적 분석법을 활용하여 일반 공정시간을 갖는 버퍼 공유 분기-접합 생산시스템을 분석하였다. 하지만, 이러한 분석법은 특성치 계산의 관점에서는 적절한 방법을 제공하지 못하기 때문에 max-plus 대수로 도출된 표현식과 @RISK 소프트웨어를 활용하여 스프레드시트 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 유한 버퍼와 두 가지 차단규칙인 BBS(통신차단)과 BAS(제조차단) 하에서 시스템 대기시간에 대한 몇몇 특성을 비교 분석하였다.

For many years, it has been widely studied on fork-join production systems but there is not much literature focusing on the finite buffer(s) of either individuals or shared, and generally distributed processing times. Usually, it is difficult to handle finite buffer(s) through a standard queueing theoretical approach. In this study, by using the max-plus algebraic approach we studied buffer-shared fork-join production systems with general processing times. However, because it cannot provide proper computational ways for performance measures, we developed simulation models using @RISK software and the expressions derived from max-plus algebra. From the simulation experiments, we compared some properties on waiting time with respect to a buffer capacity under two blocking policies: BBS (Blocking Before Service) and BAS (Blocking After Service).

Recently, there have been studies on space and time priority queues, where space priorities are given to a class of packets that are sensitive to loss, and time priorities to another class of packets that are sensitive to delay. However, these studies have been restricted to such models with push-out space priorities. In this paper, we extend the studies to the space and time priority M/G/1 model with partial-buffer-sharing (PBS) space priorities, where the whole buffer is divided into two regions: one is shared by packets of all classes and the other is dedicated only for packets of the higher space-priority class. Since the PBS space-priority mechanism can be implemented more readily in communication systems than the push-out one, there have been a lot of contributions on PBS space-priority queues. However, there are no contributions on space and time priority queues with PBS space priorities. To analyze the proposed queueing model, we first study the probabilistic structure of the service time of a packet, which is more involved to analyze than the push-out alternative because it may be divided into three different regimes: a regime (S-period) from the beginning of the service until the shared buffer region becomes full, a second one (P-period) from the end of the S-period until the whole buffer becomes full, a third one (F-period) from the end of the P-period until the end of the service. Using the distributions of the S-, P-, F-periods, we then construct and analyze the embedded Markov chain and the corresponding semi-Markov process governing the system state, and also derive system performance measures such as expected sojourn times and loss probabilities of different priority classes of packets. In numerical examples, we finally explore the effect of the shared buffer size, which is a major system control parameter of PBS priority queues, and the distributions of the service times of packets of different classes on the system performance measures.

대용량 데이터, 높은 전송율, 실시간 제한의 특성을 가진 연속미디어 데이터 서비스를 지원하는 시스템은 집중적인 I/O 발생으로 인해 서비스 가능 사용자 수는 활용할 수 있는 여유자원에 의해 제한된다. 그러므로 본 논문은 인접한 요구간의 시간 간격(interval)을 버퍼에 캐슁하여 공유하는 기법을 기반으로, 동적으로 버퍼 공유 크기를 결정하고 요구들을 그룹핑함으로써 인접한 블록들의 버퍼 점유를 막고, 디스크 억세스를 감소시킨다. 또한 그룹 반환을 통해 버퍼 사용 효율을 높이고 여유 자원을 확보함으로써 승인제어에서 자원 활용 효율이 향상됨을 시뮬레이션을 통해 보인다.

본 논문의 목적은 유한 저장공간을 가지는 대기행렬 시스템에서 완전공유(Complete Sharing), 완전분할(Complete Partitioning), 최소할당공유(Sharing with Minimum Allocation)와 같은 다양한 저장공간 공유방안들을 비교ㆍ분석하는 것으로, 이를 위하여 먼저 각각의 공유방안에서의 대기행렬 안정상태확률을 효율적으로 구할 수 있는 방법이 제시되었다. 다음으로 각각의 저장공간 공유방안을 특징짓는데 필요한 몇 가지 성질들이 규명되었으며, 이를 토대로 각각의 저장공간 공유방안에 대하여 시스템 성능척도인 생산률들을 도출하는 한편, 이들의 대소관계를 파악하고, 수치실험을 통하여 이를 입증하였다.