인터넷을 통해 멀티미디어 데이타를 서비스하는 주문형 오디오 서비스(AOD， Audio On Demand)와 같은 시스템에서는 기존의 운영체제가 반복적으로 요청되는 데이타를 효과적으로 처리하지 못 하고 있다. 본 논문에서는 웹 캐시 (Web Cache) 구조를 제안한다. 이것은 과거 요청들과의 시간 간격 정보를 기초로 가까운 미래에 다시 요청될 곡들을 효과적으로 예측하고 웹 캐시에 유지하므로서 효율적인 서비스를 제공하도록 한다. 웹 캐시의 교체 전략으로는 LFRR(Least Frequently Requested Recently)을 제안한다. LFRR은 가까운 미래에 다시 요청될 확률이 적은 곡을 교체한다. 어느 한 곡이 다시 요청될 확률은 과거 요청들과의 시간 간격의 평균값이 작을수록 높게 된다. 제안된 웹 캐시의 이점은 디스크 액세스 횟수를 현저하게 줄일 수 있고 한정된 자원으로 더 많은 수의 동시 사용자를 지원할 수 있다는 것이다. 실제로 운영되고 있는 AOD 사이트의 요청 자료를 이용하여 제안된 웹 캐시를 시뮬레이션한 결과 높은 성능 향상을 얻을 수 있음을 보였다.
In the on-demand services like AOD(Audio On Demand) over the internet, existing operating systems cannot serve repeatedly requested data efficiently. This paper proposes a web cache architecture. It predicts the songs to be requested in near future, based on the intervals between the requests in the past on the same song and keeps the songs in the web cache. For the replacement strategy of the web cache, LFRR(Least Frequently Requested Recently) is proposed. LFRR replaces the song that has less probability to be requested in near future. The average of the intervals between the requests in the past and the new request is used as the probability of the requests. It is more likely to be requested in near future as the average is less. The web cache decreases the number of disk access extremely, and support to serve more users with restricted resources. From the simulation result based on the data at the AOD site currently operating, it is shown that the high performance enhancement is achieved.
