As the performance of the computer and the network is improved, Video-On-Demand (VOD) service systems are required to support more concurrent clients, and hence, the video servers become to demand more resources. Therefore, the efficient use of resources in the video server becomes of great importance. There has been some research for improving the disk throughput and minimizing the required memory in the video server with the limited resources. However, the improvement of video server's performance by the efficient use of either the disk or the memory is restricted because the other resource bottlenecks. Therefore, when designing a video server, we have to consider the use of both the disk and the memory.
In the past, a resource configuration method, that balances the use of the disk and the memory in the Constant Bit Rate (CBR) video server, was suggested. However, the most of currently used videos have Variable Bit Rate (VBR) characteristics. And the previous CBR-based resource configuration method is not proper to configure resources in the VBR video server, since the display rate of VBR videos vary with time while that of CBR videos do not. In this paper, we propose a resource configuration method for the VBR video servers. We use a probability model to compute the amount of the required disk and memory to service the VBR videos. With the resource requirement based on the probability model, we compute the per-stream cost combined the hardware cost of disk and memory, and then we find the number of streams that a single disk can support while minimizing the per-stream cost. Finally, we present a formula for the optimal amount of disk and memory to minimize the per-stream cost. Through experiments, we show that the proposed probability model is accurate in estimating the resource requirement. We also show that our resource configuration method is more efficient than others.
컴퓨터와 네트워크의 성능이 향상됨에 따라, 주문형 비디오(VOD, Video-On-Demand) 서비스 시스템에서 보다 많은 클라이언트를 동시에 지원하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 따라서, 비디오 서버는 보다 많은 자원을 필요로 하게 되었고, 그 자원의 효율적인 사용이 매우 중요하게 되었다. 지금까지는 제한된 자원을 가진 비디오에서 디스크의 처리량을 향상시키거나 메모리의 요구량을 줄이는 방법들이 연구되어 왔다. 그러나, 디스크 또는 메모리 자원 하나만의 효율적인 사용으로 얻을 수 있는 서버의 처리량 향상은 다른 자원의 병목 현상으로 제한된다. 따라서, 비디오 서버를 구축하기 위해서는 디스크와 메모리의 사용을 동시에 고려해야 한다. 기존에, CBR (Constant Bit Rate) 비디오 서버에서 디스크와 메모리를 균형 있게 사용하기 위한 자원 구성 방법이 제안되었다. 그러나, 최근 대부분의 비디오 서버에서는 VBR (Variable Bit Rate) 비디오를 사용하고 있고, VBR 비디오의 디스플레이 비율은 CBR 비디오의 디스플레이 비율과 달리 시간에 따라 변하기 때문에, 기존의 CBR 기반 자원 구성 방법은 VBR 비디오 서버의 자원을 구성하기에는 적합하지 못하다. 본 논문에서는 VBR 비디오 서버를 위한 자원 구성 방법을 제안한다. VBR 비디오를 서비스하기 위해 요구되는 디스크와 메모리의 요구량을 계산하기 위하여 확률 모델을 사용한다. 확률 모델을 기반으로 한 자원 요구량을 바탕으로 디스크와 메모리의 하드웨어 비용을 합한 스트림 하나를 제공하기 위한 비용을 계산하고, 그 스트림 당 비용을 최소화하는 디스크 하나가 처리할 스트림 수를 찾아낸다. 그리고, 스트림 당 비용을 최소화하는 디스크와 메모리 자원의 최적 요구량을 구하는 식을 제안한다. 실험을 통하여 자원의 요구량을 계산하기 위한 확률 모델의 정확성과 제안한 VBR 자원 구성 방법의 효율성을 확인한다.
