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효과적인 트랜스코딩 부하 분산을 위한 자원 가중치 부하분산 정책
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  • 효과적인 트랜스코딩 부하 분산을 위한 자원 가중치 부하분산 정책
저자명
서동만,이좌형,최면욱,김윤,정인범,Seo. Dong-Mahn,Lee. Joa-Hyoung,Choi. Myun-Uk,Kim. Yoon,Jung. In-Bum
간행물명
정보과학회논문지. Journal of KISS : Computing practices. 컴퓨팅의 실제
권/호정보
2005년|11권 5호|pp.401-415 (15 pages)
발행정보
한국정보과학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

최근 무선통신 기술의 발전으로 PC뿐만 아니라 PDA, 휴대폰 등 다양한 이동 단말 장치를 통하여 멀티미디어 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 이동 단말 장치는 제한된 하드웨어 성능을 갖는 것 이외에 무선망에서 동작하므로 낮은 네트워크 대역폭을 사용하게 된다. 이러한 이동 단말기의 특성을 고려하여 스트리밍 미디어 서비스를 받기위해서는 동작 환경에 적합하게 미디어를 트랜스코딩 하는 기술이 필요하다. 미디어에 대한 트랜스코딩은 트랜스코딩 서버들에서 이동 단말기 등급별로 수행되어 스트리밍 미디어의 실시간 전송 요구사항에 맞추어 사용자에게 보내져야한다. 대규모의 이동 단말 사용자들에게 각각에 맞는 트랜스코딩 된 스트리밍 미디어를 QoS 하기위해서는 트랜스코딩 서버들의 부하분배 정책에 미디어의 등급별 특성을 반영하는 것이 필요하다 본 논문에서는 이동단말들의 등급별 자원가중치 및 트랜스코딩 서버에서의 등급별 최대 사용자 수에 기반 한 자원가중치 기반 부하분산 정책을 제안한다. 제안된 정책을 클러스터 기반 시스템에서 구현하여 트랜스코딩 서버들 사이에 부하배분이 균등하게 이루어짐을 확인하고 트랜스코딩 서버 개수의 증가에 따른 선형적 성능확장성을 평가한다.

기타언어초록

Owing to the improved wireless communication technologies, it is possible to provide streaming service of multimedia with PDAs and mobile phones in addition to desktop PCs. Since mobile client devices have low computing power and low network bandwidth due to wireless network, the transcoding technology to adapt media for mobile client devices considering their characteristics is necessary. Transcoding servers transcode the source media to the target media within corresponding grades and provide QoS in real-time. In particular, an effective load balancing policy for transcoding servers is inevitable to support QoS for large scale mobile users. In this paper, the resource weighted load distribution policy is proposed for a fair load balance and a more scalable performance in cluster-based transcoding servers. Our proposed policy is based on the resource weighted table and number of maximum supported users, which are pre-computed for each pre-defined grade. We implement the proposed policy on cluster-based transcoding servers and evaluate its fair load distribution and scalable performance with the number of transcoding servers.