영상 서버에서 SSD 캐시 할당을 위한 SVR 기법 활용 방법

초록

SSD (Solid-State Drive)는 다수의 HDD (Hard Disk Drive)로 구성된 영상 서버에서 캐시로 활용될 수 있으며, 제한된 캐싱 공간을 효율적으로 사용하기 위해서는 캐싱될 영상의 미래 인기도를 정확하게 예측하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 SVR (Support Vector Regression) 기반의 영상 인기도 예측 기법을 통해 영상 서버에서 SSD 캐시를 할당하는 방법을 제안한다. 먼저 예측 영상 인기도를 도출하기 위해 영상의 제목, 대표 이미지, 선호도 지표, 과거 조회수 기록 등 다양한 특징 벡터를 통해 영상 인기도 예측 모델을 구축하고 특징 벡터 구성에 따라 모델의 예측 성능과 연산 복잡도가 어떻게 변화하는지 분석하며, 그 결과를 기반으로 영상 인기도를 인자로 사용하는 SSD 캐싱 할당 모델을 제시한다. 9만개의 실제 유튜브 영상의 데이터를 수집하고, SSD 캐싱 동작을 시뮬레이션하여 1) 영상 인기도 예측 성능과 연산 복잡도간의 관계, 2) 최적해 대비 SSD 캐싱 할당 성능 면에서 제안하는 기법의 효용성을 검증하였다.

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