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월드 와이드 웹 사용의 폭발적인 증가는 네트워크 트래픽과 서버 부하의 급격한 증가를 초래하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 프락시 캐싱 기술은 빈번히 요청되는 웹 문서를 사용자와 인접한 위치에 설치된 프락시(proxy)에 저장한다. 캐시 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소는 캐시 교체 정책으로서, 가까운 미래에 빈번히 요청될 문서들을 저장하기 위해 사용된다.
캐시 교체 정책이 문서의 인기도를 정확히 예측하기 위해서는 웹 프락시 워크로드의 특성을 반영하는 것이 중요하다. 시간 지역성과 Zipf 빈도 분포는 웹 프락시 워크로드에서 빈번히 관찰되는 특성으로서 문서의 인기도를 예측하기 위한 중요한 속성들이다. 본 논문은 1) LFU를 기반으로 하여 Zipf 빈도 분포를 반영하며, 2) 문서들의 시간에 따른 인기도 감소를 효율적으로 측정하여 시간 지역성을 적응적으로 반영하는 적응형 LFU(ALFU) 캐시 교체 정책을 제안한다. 트레이스 기반의 모의 실험을 통해 다른 교체 정책들과 ALFU를 비교 분석한다. 실험 결과, ALFU는 다른 교체 정책보다 우수한 성능을 보였다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구

3. 웹 프락시 워크로드

4. ALFU 캐시 교체 알고리즘

5. 성능 평가

6. 결론

참고문헌

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017861879