JP2001273186A - 共同Ｗｅｂキャッシングのための遅延対応ハッシングの方法及び構成 - Google Patents

共同Ｗｅｂキャッシングのための遅延対応ハッシングの方法及び構成

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JP2001273186A JP2001015963A JP2001015963A JP2001273186A JP 2001273186 A JP2001273186 A JP 2001273186A JP 2001015963 A JP2001015963 A JP 2001015963A JP 2001015963 A JP2001015963 A JP 2001015963A JP 2001273186 A JP2001273186 A JP 2001273186A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 地理的に分散したプロキシ・キャッシュ間の
共同Ｗｅｂキャッシングに、待ち時間に対応したハッシ
ングを提供すること。 【解決手段】 地理的に分散したキャッシュ・サーバ間
で共同Ｗｅｂキャッシングを行う方法、特に地理的に分
散したプロキシ・キャッシュ間で共同Ｗｅｂキャッシン
グを行う、待ち時間対応ハッシングのシステム及び方
法。ハッシング時にネットワーク待ち時間遅延及びプロ
キシ負荷状態が考慮される。その結果、負荷状態が良け
れば、リクエストを地理的に近いプロキシ・キャッシュ
にハッシュすることができる。他の場合リクエストは地
理的に遠いプロキシ・キャッシュにハッシュされ、キャ
ッシュ間の負荷のバランスが取られる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、一般には、クライ
アント・マシンとコンテンツ・サーバ間に位置するネッ
トワーク・プロキシ・サーバ上のＷｅｂオブジェクトの
キャッシングに関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、インターネット、特にＷｅｂ（Wo
rld Wide Web）が急成長している。その結果、Ｗｅｂに
アクセスするときのユーザ側の応答時間がますます問題
になっている。
【０００３】Ｗｅｂのパフォーマンスを上げる一般的方
法は、クライアントとコンテンツ・サーバとの間にプロ
キシ・キャッシュ・サーバを配置することである。プロ
キシ・キャッシングでは、クライアント・リクエストの
ほとんどをプロキシ・キャッシュにより処理することが
でき、待ち時間が短縮される。インターネット上のネッ
トワーク・トラフィックも、この方法により大幅に縮小
することができ、ネットワークの混雑も大幅に緩和され
る。実際、ＩＢＭ、Sun Microsystems、Inktomi、Network
Appliance、Akamai等、Ｗｅｂキャッシングのためのハ
ードウェア、ソフトウェアの製品やソリューションを提
供している企業は少なくない。こうした企業には、地理
的に分散したデータセンターを共同Ｗｅｂキャッシング
に使用している企業もある。すなわち、Ｗｅｂキャッシ
ングを共同で行うため、地理的に分散した多数のプロキ
シを使用するケースが増えている。
【０００４】Ｗｅｂキャッシングを共同で行うには、一
般には調整役を務めるプロトコルが必要である。一連の
共同プロキシ・キャッシュを管理調整するため、最近ハ
ッシュ・ルーティングという方法が登場している。ハッ
シュ・ルーティングの例として、キャッシュ・アレイ・
ルーティング・プロトコル（ＣＡＲＰ）、コンシステン
ト・ハッシング（consistent hashing）等がある。"Cac
he Array Routing Protocol、v 1．0"（インターネット
・ドラフト、http://www.ircache.net/Cache/ICP/carp.
txt、１９９８年２月、V．Valloppillil、K．W．Ross）
にＣＡＲＰのドラフトについての説明がある。"Hash-Ro
uting for Collections Shared Web Caches"（IEEE Net
work Magazine、３７−４４ページ、１９９７年１１
月、１２月、K．W．Ross）では、ＣＡＲＰ及び他のプロ
トコルのパフォーマンスが分析されている。"Web Cachi
ng with Consistent Hashing"（Proc．Of 8th Internat
ional World Wide Web Conference、１２５−１３５ペ
ージ、１９９９年、D．Karger等）では、コンシステン
ト・ハッシングのＷｅｂキャッシングへの応用が述べら
れている。
【０００５】基本的にハッシングは、ＵＲＬスペース全
体をキャッシュ間でパーティションに分け、１つの論理
キャッシュを作成する。キャッシュはそれぞれ割当てら
れたパーティションに属するリクエストを賄う。リクエ
ストは、対応するＵＲＬのハッシュ値をもとに対応する
プロキシ・キャッシュに送られる。ハッシュ値とプロキ
シ・キャッシュＩＤのマッピングは、ブラウザによって
か、またはドメイン・ネーム・サーバ（ＤＮＳ）によっ
て行える。
【０００６】地理的に分散したプロキシが共同Ｗｅｂキ
ャッシングに使用される機会が増えている。例えば、Ak
amai、及びInktomi等の企業は、地理的に分散したデー
タ・センター上に存在するキャッシュ・サーバをＷｅｂ
キャッシングに使用している。その結果、地理的に遠い
プロキシや過負荷状態にあるプロキシにハッシュされる
リクエストについては、応答時間に影響が出る傾向があ
る。遠いプロキシは、ネットワーク待ち時間遅延が長く
なる傾向がある。過負荷状態のプロキシは、たとえブラ
ウザにどれほど近くても大きな遅延の原因にもなる。そ
のためユーザは、遠くのプロキシ・キャッシュや過負荷
のプロキシ・キャッシュにハッシュされるＵＲＬリクエ
ストについて、予想外に遅い応答時間を実感することが
ある。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】共同Ｗｅｂキャッシン
グに対するハッシング・ベースの従来の方法は、ネット
ワーク待ち時間を考慮していない。地理的に遠いプロキ
シ・キャッシュへのハッシングまたは全プロキシ・キャ
ッシュへのハッシュをネットワーク待ち時間に関わらず
回避している。例えば、"Web Caching with Consistent
Hashing"（Proc．Of 8th International World Wide W
eb Conference、１２５−１３５ページ、１９９９年）
では、ユーザの地域がハッシュ値にエンコードされ、ブ
ラウザによってその地域のＤＮＳに送られる。ＤＮＳは
エンコードされたハッシュ値を同じ地域内のプロキシ・
キャッシュＩＤにマップする。従ってリクエストは、地
理的に近い領域にあるプロキシによってのみ処理され
る。これは、地域内のプロキシ・キャッシュが同じ地域
内から発生したリクエストを全て適切に処理できる場合
は十分効果的であるが、地域間で作業負荷に偏りがある
場合、ある領域のプロキシは過負荷になり、他の領域の
プロキシは負荷不足になることがある。その結果、プロ
キシ間の共同の程度が地理的条件によって制限される。
【０００８】一方、リクエストは地理的条件にかかわら
ず、連携する全てのプロキシ・キャッシュに単純にハッ
シュすることができる。その場合、地理的に分散した連
携するキャッシュ全ての間で負荷のバランスを取りやす
くなる。ただし、地理的距離によるネットワーク待ち時
間遅延は考慮されない。また"ホット・スポット"も考慮
されない。"ホット・スポット"は、短時間の間に多大な
需要、またはＷｅｂサイトやＷｅｂページにアクセスす
るユーザの数に関して短い"スパイク"があるＷｅｂサイ
トまたはＷｅｂページとして定義される。ホット・スポ
ットが存在するとき、ホット・スポットへの参照は全て
同じプロキシにハッシュされている。そのため、ホット
・スポットを処理するプロキシはたちまち過負荷状態に
なる。
【０００９】従って、ハッシング・ベースのＷｅｂキャ
ッシングに伴う待ち時間の問題に配慮する必要がある。
具体的には、地理的に分散したプロキシ・キャッシュ間
の共同Ｗｅｂキャッシングに待ち時間に対応したハッシ
ングを提供する必要がある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】少なくとも１つの本発明
の好適な実施例に従って、共同Ｗｅｂキャッシングに関
するハッシング・ベースの方法に伴う前記の待ち時間の
問題が解決される。ここでは、地理的に分散したプロキ
シ・キャッシュ間で共同Ｗｅｂキャッシングを行うた
め、待ち時間に対応したハッシングのシステム及び方法
を考慮する。
【００１１】本発明の実施例では、ＵＲＬリクエストが
全てのプロキシにハッシュされる。ただし、リクエスト
のターゲット・プロキシを選択する際、待ち時間遅延及
び過負荷の可能性のあるプロキシを考慮する。本発明の
実施例では、リクエストは最初にアンカ・ハッシュ・パ
ーティションにハッシュされる。ハッシュ・パーティシ
ョンはそれぞれ、地理的に分散したプロキシの１つにマ
ップされる。次に、選択アルゴリズムにより、アンカ・
ハッシュ・パーティションに隣接した少数のハッシュ・
パーティションの中からプロキシが選択される。この選
択は、ネットワーク待ち時間を短縮し、過負荷のプロキ
シの作成を避けることを基準にして行われる。
【００１２】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の実施例に従い、
分散したプロキシ・キャッシュ間のＷｅｂキャッシング
をサポートするネットワーク・システムを示す。クライ
アント・マシン１０１、１０２とコンテンツ・サーバ１
０７、１０８との間のインターネットにプロキシ・キャ
ッシュ・サーバ１０５、１０６が配置される。インター
ネットにはドメイン・ネーム・サーバ（ＤＮＳ）１０
３、１０４もあり、論理ホスト名を物理ＩＰアドレスに
マップするため使用される。コンテンツ・サーバ１０
７、１０８と同様、プロキシ・キャッシュ１０５、１０
６は通常、メイン・メモリとディスクを含む巨大なスト
レージ・スペースを持つ高性能サーバ・コンピュータ・
システムである。例えばＩＢＭのＳＰ／２、ＲＳ／６０
００サーバやＰＣサーバは、プロキシ・キャッシュ・サ
ーバ、コンテンツ・サーバの両方として使用することが
できる。一方クライアント・マシン１０１、１０２は通
常はＰＣまたはワークステーションである。
【００１３】プロキシ・キャッシュ・サーバ、プロキシ
・キャッシュ、プロキシ・サーバ、プロキシといった呼
び名は、本発明の開示内容に関しては相互に置き換えら
れる用語として使用している。これらの用語は全てクラ
イアント・マシン１０１、１０２とコンテンツ・サーバ
１０７、１０８間のインターネット１００でＷｅｂオブ
ジェクトをキャッシュするコンピュータ・システムを表
す。それらの間でプロキシ・キャッシュ１０５、１０６
を地理的に遠い場所に配置することができる。いくつか
はローカル・クラスタ内に配置できる。ただし、あるク
ラスタを他のクラスタから地理的に離れた場所に配置し
てもよい。例えば、プロキシ・キャッシュのクラスタは
カリフォルニア州サンノゼに、プロキシ・キャッシュの
他のクラスタはニューヨークに配置することができる。
【００１４】クライアント・マシン１０１、１０２のユ
ーザは、インターネット１００を通してコンテンツ・サ
ーバ１０７、１０８に格納された情報にアクセスする。
プロキシ・キャッシュ１０５、１０６が配置されている
とき、クライアント・リクエストは最初に、コンテンツ
・サーバ１０７、１０８ではなくプロキシ・キャッシュ
１０５、１０６に送られる。要求されたオブジェクトが
プロキシ・キャッシュ１０５、１０６で見つかった場
合、オブジェクトはプロキシ・キャッシュ１０５、１０
６から直接クライアント・マシン１０１、１０２に返さ
れる。一方、要求されたオブジェクトがプロキシ・キャ
ッシュ１０５、１０６で見つからない場合、リクエスト
はコンテンツ・サーバ１０７、１０８に転送される。
【００１５】通常、ネットスケープ・コミュニケーショ
ンズ社のネットスケープ・ナビゲータやマイクロソフト
社のインターネット・エクスプローラ等のブラウザ・ソ
フトウェアは、クライアント・マシン１０１、１０２で
動作する。クライアント・マシンのユーザは通常、htt
p://www.ibm.com等のＵＲＬをブラウザのアドレス・フ
ィールドに指定してＷｅｂサイトにアクセスする。ハッ
シングをベースにした共同Ｗｅｂキャッシングの場合、
このようなＵＲＬは、ハッシュ値を計算するために用い
られ、ハッシュ値はプロキシの１つにマップされる。Ｕ
ＲＬのプロキシ・キャッシュ・サーバへのハッシング
は、クライアント・マシンのブラウザ・ソフトウェアに
より行える。その場合、プロキシの論理ホスト名は通常
ブラウザによって用いられる。この論理名は、ネットワ
ークのＤＮＳにより物理ＩＰアドレスにマップする必要
がある。これに代えて、ブラウザ・ソフトウェアがＵＲ
Ｌをハッシュ値に変換し、ハッシュ値をＤＮＳに送るだ
けでもよい。そこで、ハッシュ値からプロキシの物理Ｉ
ＰアドレスへのマッピングがＤＮＳにより行われる。タ
ーゲット・プロキシのＩＰアドレスが識別されると、リ
クエストがターゲット・プロキシに送られる。要求され
たオブジェクトがプロキシ・キャッシュでローカルに見
つかった場合、オブジェクトはプロキシから直接クライ
アント・マシンに返される。他の場合、リクエストはプ
ロキシ・キャッシュによりコンテンツ・サーバに転送さ
れる。
【００１６】ハッシュ値から共同プロキシ群間のプロキ
シ・キャッシュへのマッピングは、好適にはＤＮＳによ
り行われる。これは、共同プロキシ・キャッシュの変更
をＤＮＳによって管理する方が効率的だからである。Ｄ
ＮＳは、ネットワークから削除したりネットワークに追
加したりできる。このような変更をインターネットのク
ライアント・マシンの各々に適用することは困難であ
る。ただし理論上は、クライアント・マシンのブラウザ
・ソフトウェアによりマッピングを行うことができる。
その場合、これは一般に物理ＩＰアドレスではなく論理
ホスト名で行われる。その場合でもブラウザは論理プロ
キシ名を物理ＩＰアドレスにマップするためＤＮＳに送
る。従って、待ち時間対応ハッシングはＤＮＳにより実
行するのが望ましい。ブラウザは、ハッシュ値を計算
し、共同プロキシ・キャッシュの１つのＩＰアドレスに
マップするためＤＮＳに送るだけである。
【００１７】図２は、本発明の実施例に従った待ち時間
対応ハッシングをサポートするＤＮＳシステムを示す。
ＤＮＳシステム（図１の１０３、１０４）は、ＣＰＵ２
００、ディスク２０２、及びダイナミックＲＡＭ（ＤＲ
ＡＭ）メモリ２０１を含むコンピュータ・システムであ
る。ＤＮＳサーバはインターネットに接続される。
【００１８】待ち時間対応ハッシング２０４に関連する
ＤＮＳロジックは、ディスク２０２に格納された実行可
能プログラム・ロジックである。これをメモリ２０１に
ロードして、ハッシュ値から共同プロキシ・キャッシュ
群のプロキシのＩＰアドレスへのマッピングを実行する
ことができる。
【００１９】正規のＤＮＳロジック２０３はまた、ディ
スク２０２に格納された実行可能プログラム・ロジック
であり、メモリ２０２にロードして他のＤＮＳ機能を実
行することもできる。
【００２０】待ち時間対応ハッシング・ロジック２０４
の主な機能モジュールは、候補識別モジュール２０５
（詳細は図５）、ターゲット選択モジュール２０６（詳
細は図８）、及びローカル収集モジュール２０７であ
る。
【００２１】図３は、一連のプロキシ・キャッシュ間で
待ち時間対応ハッシングをサポートするＤＮＳによる標
準動作を示すフローチャートである。リクエストが入る
と、システムは最初、リクエストが待ち時間対応ハッシ
ングに関連するかどうかを確認する（３０１）。関連し
ない場合、システムは正規のＤＮＳ機能を実行する（３
０３）。関連する場合、システムは最初に一連のプロキ
シ・キャッシュ候補３０２を識別する。このプロキシ・
キャッシュ候補群から、待ち時間遅延及び負荷状態を考
慮した後にプロキシを選択する（３０４）。
【００２２】図４は、本発明の実施例に従った待ち時間
対応ハッシングの例を示す。ハッシュ値スペースは多数
のハッシュ・パーティション４０２に分けられる。ＵＲ
Ｌハッシュ値はそれぞれパーティションの１つに分類さ
れる。ハッシュ・パーティションはそれぞれプロキシＩ
Ｄ４０１にマップされる。例えば、ａ、ｄ、ｇ、ｂ、
ｅ、ｈ、．．．はハッシュ・パーティションにマップさ
れたプロキシの識別子である。一例として、ＵＲＬ ｕ
ｌ４０６及びｕ２ ４０７が、それぞれプロキシａ及び
ｈに対応するハッシュ・パーティションにハッシュされ
ているとする。待ち時間を考慮しない場合、ＵＲＬ ｕ
ｌはプロキシａに、ＵＲＬ ｕ２はプロキシｈにそれぞ
れハッシュされる。しかし、待ち時間を考慮すると、ハ
ッシュ値スペースで最初にプロキシ候補として付近にあ
る他の２つのプロキシが識別される。次に、４０５で指
定された待ち時間遅延が調べられ、待ち時間遅延が最小
のプロキシが選択される。その結果、ＵＲＬ ｕｌのタ
ーゲット・プロキシとしてプロキシａ、ＵＲＬ ｕ２の
ターゲット・プロキシとしてプロキシｃが選択される。
【００２３】図５は、本発明の実施例に従って、図２の
候補識別モジュール２０５のフローチャートを示す。候
補識別モジュール２０５は、ＵＲＬから検索されたハッ
シュ値に対して一連のプロキシ・キャッシュ候補を識別
するモジュールである。ハッシュ値は、クライアント・
マシンからアクセスできるので、好適にはクライアント
・マシン（図１の１０１、１０２）のブラウザ・ソフト
ウェアにより計算される。５０１で、クライアント・マ
シンからの所定のハッシュ値は最初、アンカ・ハッシュ
・パーティションにマップされる。これは、可能なハッ
シュ値を所定数のパーティションに分けることによって
簡単に行える。アンカ・パーティションは従って、ハッ
シュ・パーティションの境界に対してハッシュ値を確認
することによって識別することができる。アンカ・ハッ
シュ・パーティションが識別されると、５０２で、１つ
以上の付近のハッシュ・パーティションをアンカ・ハッ
シュ・パーティションに加えることによって、候補にな
るハッシュ・パーティション群が形成される。付近のハ
ッシュ・パーティションは、アンカ・ハッシュ・パーテ
ィションよりもハッシュ値が大きいか小さい、または一
定数大きいか小さいパーティションである。ハッシュ・
パーティションが循環データ構造として扱われることは
理解されよう。つまり、ハッシュ値が最大のパーティシ
ョンは順番が最後になり、ハッシュ値が最小のパーティ
ションの次になる。最後に５０３で、ハッシュ・パーテ
ィション候補群がプロキシ候補群にマップされる。これ
らのプロキシ候補は、ターゲット選択モジュール（図２
の２０６）により調べられ、待ち時間遅延と負荷状態を
もとにターゲット・プロキシが見つけられる。
【００２４】各ハッシュ・パーティションに最初、プロ
キシのＩＰアドレスが割当てられている場合、３０３で
プロキシ・キャッシュ候補群にハッシュ・パーティショ
ン候補群をマップすることがかなり簡単になることは理
解されよう。例えば簡単なルックアップで十分である。
ハッシュ・パーティションにプロキシ・キャッシュを割
当てる方法は様々である。各パーティションを１乃至Ｐ
の整数にハッシュするという単純な方法も考えられる。
ここでＰはプロキシ・キャッシュの総数である。数はそ
れぞれプロキシ・キャッシュを表す。ハッシュ・パーテ
ィション総数が十分多いとき、これらのハッシュ・パー
ティションは全てのプロキシ・キャッシュ間に多少とも
均等に分散される。また、最初にプロキシ・キャッシュ
毎に、０乃至１の間でＮ／Ｐの乱数を生成することもで
きる。ここでＮはハッシュ・パーティション総数、Ｐは
プロキシ・キャッシュ総数である。Ｎ／Ｐ乱数はそれぞ
れ、対応する同じプロキシＩＤに関連付けられる。従っ
て生成される乱数合計はＮ、うちＮ／Ｐ個が１つのプロ
キシＩＤに関連付けられる。次に、これらＮ個の乱数が
ソートされてリストが作成される。そこで、ソートされ
たリストの各乱数に関連付けられたプロキシＩＤを各ハ
ッシュ・パーティションに割当てることができる。
【００２５】Ｗｅｂオブジェクトをキャッシュするため
世界各地に設立されるデータセンターが増えると、分散
した共同プロキシ・キャッシュを地理的に分散したクラ
スタと見ることができることは理解されよう。各クラス
タ内には、１つ以上のサーバを配置することができる。
更にプロキシ・キャッシュ・サーバの数はクラスタ毎に
かなり違っていてもよい。その場合、特別なマッピング
によりターゲット選択モジュール（図２の２０６）が、
閉じた地域内のＵＲＬリクエストに対応するプロキシを
簡単に見つけることができる。
【００２６】図６は、その場所が地理的に分散したクラ
スタと見ることのできるプロキシへのハッシュ・パーテ
ィションの間接マッピングを示すフローチャートであ
る。Ｍ個のクラスタがあるとする。クラスタのプロキシ
・キャッシュ数はＣｊ、ｊ＝１、２、．．．、Ｍと表
す。６０１で最初、２レベル・ラウンドロビン法によ
り、間接マッピングでプロキシＩＤアレイが作成され
る。すなわち、最初にクラスタが選択され、選択された
クラスタ内からプロキシ・キャッシュが選択されるが、
これは全てラウンドロビン方式である。つまり選択され
たクラスタ毎にプロキシ・キャッシュが一度に１つずつ
選択されていき、キャッシュが尽きるまでこの操作が繰
り返される。このプロキシＩＤアレイの総数はＭ*ＬＣ
Ｍｃである。ＬＣＭｃはＣｊ、ｊ＝１、２、．．．、Ｍ
の最小公倍数である。次に６０２で、ハッシュ・パーテ
ィション・セグメントが作成され、各パーティション
に、６０１で作成されたプロキシＩＤアレイのインデッ
クスが割当てられる。Ｐｊは、プロキシＩＤアレイにプ
ロキシＩＤが出現する回数を表す。プロキシＩＤはそれ
ぞれ、ハッシュ・パーティション・セグメントのＬＣＭ
ｐ個のハッシュ・パーティションにマップされる。ＬＣ
ＭｐはＰｊ、ｊ＝１、２、．．．、Ｍの最小公倍数であ
る。その場合、ハッシュ・パーティション・セグメント
の大きさはＬＣＭｐ*ΣＰｊ、ｊ＝１、２、．．．、Ｍ
である。プロキシＩＤアレイにプロキシｊがＰｊ回出現
し、プロキシｊのインデックスでマップされるハッシュ
・パーティションの総数はＬＣＭｐなので、インデック
スはそれぞれセグメントのＬＣＭｐ／Ｐｊ個のハッシュ
・パーティションに割当てられる。ハッシュ・パーティ
ション・セグメントが構成された後、６０３で、ハッシ
ュ・パーティション・セグメントが一定回数複製され、
ハッシュ・パーティション全体が構成される。
【００２７】前記の間接マッピング法の理解を助けるた
め、図７に、２つの地域クラスタ内にある５つのプロキ
シ・キャッシュへのハッシュ・パーティションのマッピ
ング例を示す。１つには２つのプロキシ・キャッシュ７
０１があり、もう１つには３つのプロキシ・キャッシュ
７０２がある。プロキシａ、ｂは第１クラスタにあり、
プロキシｃ、ｄ、ｅは第２クラスタにある。プロキシＩ
Ｄアレイを作成するには、２と３の最小公倍数は６なの
で合計１２の要素が必要である。プロキシＩＤアレイ７
０３は次に、ラウンドロビン方式でクラスタ毎にプロキ
シを選択することによって構成される。プロキシＩＤア
レイのインデックスも示してある。ハッシュ・パーティ
ション・セグメント７０４は、プロキシＩＤアレイのイ
ンデックスをハッシュ・パーティションに割当てること
によって構成される。プロキシａ、ｂはプロキシＩＤア
レイにそれぞれ３回現れ、プロキシｃ、ｄ、ｅはそれぞ
れ２回現れるので、ハッシュ・パーティション・セグメ
ントのサイズは６*５＝３０である（ＬＣＭｐ＝６、Σ
Ｐｊ＝５）。更にプロキシａはプロキシＩＤアレイに３
回現れ、そのインデックスは０、４及び８である。イン
デックスはそれぞれ２つのハッシュ・パーティションに
割当てられる（６／３＝２）。従って最初の２つのパー
ティションにはインデックス０、次の２つにはインデッ
クス４が割当てられ、次の２つにはインデックス８が割
当てられる。同様に、プロキシｃはプロキシＩＤアレイ
に２回現れ、インデックスは１及び７である。従って３
つのハッシュ・パーティションにインデックス１が、別
の３つのパーティションにインデックス７が割当てられ
る。
【００２８】間接マッピング法は、各クラスタに処理能
力の異なるプロキシ・キャッシュがある場合について簡
単に一般化できることも理解されよう。Ｒｊは、クラス
タｊのプロキシ・キャッシュの相対処理能力を示す。ハ
ッシュ・バケット・セグメントの総サイズはＬＣＭｐ*
ΣＰｊＲｊになる。前記の図７の例では、第１クラスタ
のプロキシ・キャッシュの能力が、第２クラスタの２倍
であるとき、ハッシュ・パーティション・セグメントの
サイズは６*（２*２＋３*１）＝４２である。その場
合、４つのハッシュ・パーティションにインデックス
０、別の４つのハッシュ・パーティションにインデック
ス４が割当てられ、また別の４つにインデックス８が割
当てられる。
【００２９】間接マッピングでは、アンカ・プロキシが
識別されると、候補群がプロキシＩＤアレイ内の付近の
プロキシから選択されることも理解されよう。その場
合、サイズＭの候補群は、各クラスタからの少なくとも
１つのプロキシ・キャッシュＩＤを含む。Ｍはクラスタ
総数である。その結果、間接マッピングにより、どのよ
うなリクエストについても地理的に近接したプロキシ・
キャッシュが見つかる可能性が大きくなる。
【００３０】図８は、本発明の実施例に従ったターゲッ
ト選択モジュール２０６（図２）のフローチャートであ
る。変数ｗは、候補識別モジュール２０５（図２）によ
り識別されたプロキシ・キャッシュ候補群のサイズを示
す。ターゲット・プロキシ・キャッシュは最初、候補群
からの第１プロキシとして設定される（８０１）。
【００３１】選択モジュールは、ｗ個のプロキシ候補が
全て調べられるまで、プロキシ・キャッシュ候補それぞ
れをループする（８０２）。全てのプロキシ・キャッシ
ュ候補を調べ、リクエストをハッシュする場合は待ち時
間遅延を改良できるかどうかを確認する（８０４）。改
良できる場合、プロキシ候補が更に調べられ、現在過負
荷の状態かどうかが確認される（８０５）。過負荷では
ない場合、プロキシ候補は新しいターゲットになる（８
０６）。過負荷のとき、選択モジュールは、候補群の残
りから次のプロキシ・キャッシュ候補を調べる（８０
７）。全てのプロキシ候補が調べられた後、最後のター
ゲット・プロキシ・キャッシュが返される（８０３）。
【００３２】待ち時間を改良する基準として最小応答時
間を使用できることも理解されよう。また応答時間が所
定時間だけ良好な場合を除いて、アンカ・プロキシ・キ
ャッシュを優先する結果になる割引応答時間（discount
ed response time）をもとにしてもよい。
【００３３】図９は、本発明の実施例に従ってプロキシ
・キャッシュ候補が過負荷かどうか（図８の８０５）を
判定するフローチャートである。負荷収集モジュール２
０７（図２）は、プローブ・メッセージを共同プロキシ
・キャッシュそれぞれに定期的に送り、使用状態を確認
するとする。そのようなプロキシ使用状態が維持され、
平均使用率及び使用率が最大のキャッシュの使用率を計
算することができる。U_maxを、共同プロキシの中で使
用率が最大のプロキシ・キャッシュ・サーバの使用率、
U_meanを平均使用率とする。OVERLOADをプロキシ・キャ
ッシュ・サーバに関して過負荷とみなされる所定定数
（例えば８０％）とする。プロキシ・キャッシュ・サー
バの使用率が少なくともU_meanであり、U_maxが少なく
ともOVERLOADのとき（９０１）、プロキシは過負荷であ
るとみなされる（９０３）。一方、U_maxがOVERLOAD未
満のとき（９０２）、プロキシは使用率が少なくとも
（１＋delta）*U_meanの場合にのみ過負荷とみなされる
（９０３）。deltaは定数、例えば20%である。数量delt
aは、好適には過負荷の発生とみなされる前に平均使用
率U_meanに許容可能な差異を与えるため用いられる。十
分有用な標準delta値は２０％であるが、基本的には０
と１との間の任意の値が許容範囲であり、deltaとして
使用することができる。
【００３４】９０１、９０２のいずれの条件も真ではな
いとき、プロキシは過負荷とみなされない（９０４）。
【００３５】使用率が最大のプロキシ・キャッシュ・サ
ーバの使用率は、全てのプロキシ・キャッシュ・サーバ
間の負荷の不均衡を示すことがあることも理解されよ
う。システム全体の不均衡が大きいとき、つまりU_max
が大きい場合、新しいリクエストをプロキシ・キャッシ
ュにハッシュすることに慎重になる必要がある。従って
プロキシ・キャッシュ・サーバは、その使用率がU_mean
に達した場合は過負荷とみなされる。一方、システム全
体が比較的均衡が取れている、つまりU_maxが小さいと
き、新しいリクエストをプロキシ・キャッシュにハッシ
ュすることに"積極的"になる必要がある。その場合、プ
ロキシ・キャッシュ・サーバは、その使用率がU_meanよ
りも所定量だけ大きくなるまで過負荷とみなされない。
負荷収集モジュール２０７（図２）は、全ての共同プロ
キシ・キャッシュの使用状態を定期的に収集する他に、
クライアント・マシン１０１、１０２（図１）と共同プ
ロキシ・キャッシュ１０５、１０６（図１）間の待ち時
間遅延を維持する。この待ち時間遅延は、ほとんどが地
理上の距離に依存し、また動的ネットワーク・トラフィ
ックにも依存する。待ち時間遅延もまた定期的に更新さ
れる。
【００３６】本発明は、少なくとも１つの現在の好適実
施例に従って、所与のＵＲＬに関連する情報をもとに、
そのＵＲＬのプロキシ・キャッシュ候補群を示す識別
子、及び少なくとも待ち時間をもとに候補群からプロキ
シ・キャッシュを選択するセレクタを含むことは理解さ
れたい。識別子とセレクタは、ともに、適切なソフトウ
ェア・プログラムが実行される汎用コンピュータに実装
することができる。また、ＩＣ（Integrated Circuit）
やＩＣの一部に実装することもできる。従って本発明
は、ハードウェア、ソフトウェア、またはその組み合わ
せに実装可能と理解されるべきものである。
【００３７】まとめとして、本発明の構成に関して以下
の事項を開示する。
【００３８】（１）プロキシ・キャッシュを選択する方
法であって、所与のＵＲＬに関連する情報をもとに該Ｕ
ＲＬのプロキシ・キャッシュ候補群を識別するステップ
と、少なくとも待ち時間をもとに前記候補群からプロキ
シ・キャッシュを選択するステップと、を含む、方法。 （２）前記選択ステップは、少なくとも待ち時間と負荷
状態をもとに前記候補群からプロキシ・キャッシュを選
択するステップを含む、前記（１）記載の方法。 （３）前記識別ステップは、前記ＵＲＬをアンカ・ハッ
シュ・パーティションにハッシュするステップと、付近
の１つ以上のパーティションを前記アンカ・ハッシュ・
パーティションに加えることによってハッシュ・パーテ
ィション候補群を形成するステップと、各パーティショ
ンをプロキシ・キャッシュにマップするステップと、を
含む、前記（１）記載の方法。 （４）前記識別ステップは、プロキシＩＤアレイへのハ
ッシュ・パーティションの間接マッピングを作成するス
テップと、前記ＵＲＬをアンカ・ハッシュ・パーティシ
ョンにハッシュするステップと、対応するアンカ・プロ
キシ・キャッシュを見つけるステップと、前記プロキシ
ＩＤアレイから付近の１つ以上のプロキシ・キャッシュ
を前記アンカ・プロキシ・キャッシュに加えることによ
ってプロキシ・キャッシュ候補群を形成するステップ
と、を含む、前記（１）記載の方法。 （５）前記選択ステップは、少なくとも最小応答時間を
もとに前記プロキシ候補群からプロキシ・キャッシュを
選択するステップを含む、前記（１）記載の方法。 （６）前記選択ステップは、割引応答時間が所定量だけ
良好な場合を除いて、少なくとも前記アンカ・プロキシ
・キャッシュを優先する結果になる該割引応答時間をも
とにして前記プロキシ候補群からプロキシ・キャッシュ
を選択するステップを含む、前記（１）記載の方法。 （７）前記選択ステップは、少なくともプロキシ・キャ
ッシュ・サーバが過負荷ではない状態をもとにして前記
プロキシ候補群からプロキシ・キャッシュを選択するス
テップを含む、前記（１）記載の方法。 （８）前記付近のパーティションは、ハッシュ値が前記
アンカ・パーティションより大きいパーティションを含
む、前記（３）記載の方法。 （９）前記付近のパーティションは、ハッシュ値が前記
アンカ・パーティションより小さいパーティションを含
む、前記（３）記載の方法。 （１０）前記付近のパーティションは、ハッシュ値が前
記アンカ・パーティションより大きいパーティション及
び前記アンカ・パーティションより小さいパーティショ
ンの両方を含む、前記（３）記載の方法。 （１１）前記マッピング・ステップは、各ハッシュ・パ
ーティションを１とＰとの間の数にハッシュするステッ
プを含み、Ｐはプロキシ総数を表す、前記（３）記載の
方法。 （１２）前記マッピング・ステップは、各プロキシにつ
いて、Ｎがハッシュ・パーティション総数、Ｐがプロキ
シ総数を表すとき、０と１との間のＮ／Ｐ個の乱数を生
成するステップと、生成されたＮ個の対応する乱数をソ
ートすることによってプロキシ・リストを生成するステ
ップと、ソートされた前記プロキシ・リストをもとに各
ハッシュ・パーティションを１つのプロキシに割当てる
ステップと、を含む、前記（３）記載の方法。 （１３）プロキシＩＤアレイへのハッシュ・パーティシ
ョンの間接マッピングを作成する前記ステップは、共同
プロキシ・キャッシュを持つプロキシＩＤアレイを形成
するステップと、各ハッシュ・パーティションを前記プ
ロキシＩＤアレイのインデックスにマップするハッシュ
・パーティション・セグメントを作成するステップと、
前記ハッシュ・パーティション・セグメントを所定回数
複製するステップと、を含む、前記（４）記載の方法。 （１４）プロキシ・キャッシュを選択するシステムであ
って、所与のＵＲＬに関連する情報をもとに該ＵＲＬの
プロキシ・キャッシュ候補群を識別する識別子と、少な
くとも待ち時間をもとに前記候補群からプロキシ・キャ
ッシュを選択するセレクタと、を含む、システム。 （１５）前記セレクタは、少なくとも待ち時間と負荷状
態をもとに前記候補群からプロキシ・キャッシュを選択
するようにされた、前記（１４）記載のシステム。 （１６）前記識別子は、前記ＵＲＬをアンカ・ハッシュ
・パーティションにハッシュし、付近のパーティション
を前記アンカ・ハッシュ・パーティションに加えること
によってハッシュ・パーティション候補群を形成し、各
パーティションをプロキシ・キャッシュにマップする、
ようにされた、前記（１４）記載のシステム。 （１７）前記識別子は、プロキシＩＤアレイへのハッシ
ュ・パーティションの間接マッピングを作成し、前記Ｕ
ＲＬをアンカ・ハッシュ・パーティションにハッシュ
し、対応するアンカ・プロキシ・キャッシュを見つけ、
前記プロキシＩＤアレイから付近のプロキシ・キャッシ
ュを前記アンカ・プロキシ・キャッシュに加えることに
よってプロキシ・キャッシュ候補群を形成するようにさ
れた、前記（１４）記載のシステム。 （１８）前記セレクタは、少なくとも最小応答時間をも
とに前記プロキシ候補群からプロキシ・キャッシュを選
択するようにされた、前記（１４）記載のシステム。 （１９）前記セレクタは、割引応答時間が所定量だけ良
好な場合を除いて、少なくとも前記アンカ・プロキシ・
キャッシュを優先する結果になる該割引応答時間をもと
にして前記プロキシ候補群からプロキシ・キャッシュを
選択するようにされた、前記（１４）記載のシステム。 （２０）前記セレクタは、少なくともプロキシ・キャッ
シュ・サーバが過負荷ではない状態をもとにして前記プ
ロキシ候補群からプロキシ・キャッシュを選択するよう
にされた、前記（１４）記載のシステム。 （２１）前記付近のパーティションは、ハッシュ値が前
記アンカ・パーティションより大きいパーティションを
含む、前記（１６）記載のシステム。 （２２）前記付近のパーティションは、ハッシュ値が前
記アンカ・パーティションより小さいパーティションを
含む、前記（１６）記載のシステム。 （２３）前記付近のパーティションは、ハッシュ値が前
記アンカ・パーティションより大きいパーティション及
び前記アンカ・パーティションより小さいパーティショ
ンの両方を含む、前記（１６）記載のシステム。 （２４）前記識別子は、各ハッシュ・パーティションを
１とＰとの間の数にハッシュするようにされ、Ｐはプロ
キシ総数を表す、前記（１６）記載のシステム。 （２５）前記識別子は、マッピングにおいて、各プロキ
シについて、Ｎがハッシュ・パーティション総数、Ｐが
プロキシ総数を表すとき、０と１との間のＮ／Ｐ個の乱
数を生成し、生成されたＮ個の対応する乱数をソートす
ることによってプロキシ・リストを生成し、ソートされ
た前記プロキシ・リストをもとに各ハッシュ・パーティ
ションを１つのプロキシに割当てる、ようにされた、前
記（１６）記載のシステム。 （２６）前記識別子は、プロキシＩＤアレイへのハッシ
ュ・パーティションの間接マッピングを作成する際、共
同プロキシ・キャッシュを持つプロキシＩＤアレイを形
成し、前記プロキシＩＤアレイのインデックスに各ハッ
シュ・パーティションをマップするハッシュ・パーティ
ション・セグメントを作成し、前記ハッシュ・パーティ
ション・セグメントを所定回数複製する、ようにされ
た、前記（１７）記載のシステム。 （２７）マシンで読取り可能であり、プロキシ・キャッ
シュを選択する方法のステップを実行するために該マシ
ンにより実行可能な命令のプログラムを明確に具体化し
たプログラム・ストレージ・デバイスにおいて、該方法
のステップは、所与のＵＲＬに関連する情報をもとに該
ＵＲＬのプロキシ・キャッシュ候補群を識別するステッ
プと、少なくとも待ち時間をもとに前記候補群からプロ
キシ・キャッシュを選択するステップと、を含む、スト
レージ・デバイス。
【図面の簡単な説明】
【図１】Ｗｅｂキャッシングをサポートするネットワー
ク・システムを示す図である。
【図２】待ち時間対応ハッシングをサポートするＤＮＳ
システムを示す図である。
【図３】一連のプロキシ・キャッシュ間で待ち時間対応
ハッシングをサポートするＤＮＳによる動作を示す図で
ある。
【図４】待ち時間対応ハッシングを示す図である。
【図５】図２の候補識別モジュールのフローチャートで
ある。
【図６】その場所を地理的に分散したクラスタとみなす
ことのできるプロキシへのハッシュ・パーティションの
間接マッピングを示すフローチャートである。
【図７】地理的に分散した２つのクラスタ内にある５つ
のプロキシ・キャッシュへのハッシュ・パーティション
のマッピングを示す図である。
【図８】図２のターゲット選択モジュールのフローチャ
ートである。
【図９】プロキシ・キャッシュ候補が過負荷かどうかを
（図８に簡単に述べているように）判定するフローチャ
ートである。
【符号の説明】 １００ インターネット １０１、１０２ クライアント・マシン １０３、１０４ ドメイン・ネーム・サーバ（ＤＮＳ） １０５、１０６ プロキシ・キャッシュ・サーバ １０７、１０８ コンテンツ・サーバ ２００ ＣＰＵ ２０１ ＤＲＡＭメモリ ２０２ ディスク ２０３ ＤＮＳロジック ２０４ 待ち時間対応ハッシング ２０５ 候補識別モジュール ２０６ ターゲット選択モジュール ２０７ 負荷収集モジュール ４０１ プロキシＩＤ ４０２ ハッシュ・パーティション ４０６ ＵＲＬ ｕ１ ４０７ ＵＲＬ ｕ２ ７０１、７０２ プロキシ・キャッシュ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 クン−ルン・ウ アメリカ合衆国10598、ニューヨーク州ヨ ークタウンハイツ、コロンビア・コート 357 (72)発明者 フィリップ・シ−ラン・ユ アメリカ合衆国10514、ニューヨーク州チ ャパクワ、ストーノウェイ 18

Claims (27)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】プロキシ・キャッシュを選択する方法であ
    って、 所与のＵＲＬに関連する情報をもとに該ＵＲＬのプロキ
    シ・キャッシュ候補群を識別するステップと、 少なくとも待ち時間をもとに前記候補群からプロキシ・
    キャッシュを選択するステップと、 を含む、方法。
  2. 【請求項２】前記選択ステップは、少なくとも待ち時間
    と負荷状態をもとに前記候補群からプロキシ・キャッシ
    ュを選択するステップを含む、請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】前記識別ステップは、 前記ＵＲＬをアンカ・ハッシュ・パーティションにハッ
    シュするステップと、 付近の１つ以上のパーティションを前記アンカ・ハッシ
    ュ・パーティションに加えることによってハッシュ・パ
    ーティション候補群を形成するステップと、 各パーティションをプロキシ・キャッシュにマップする
    ステップと、 を含む、請求項１記載の方法。
  4. 【請求項４】前記識別ステップは、 プロキシＩＤアレイへのハッシュ・パーティションの間
    接マッピングを作成するステップと、 前記ＵＲＬをアンカ・ハッシュ・パーティションにハッ
    シュするステップと、 対応するアンカ・プロキシ・キャッシュを見つけるステ
    ップと、 前記プロキシＩＤアレイから付近の１つ以上のプロキシ
    ・キャッシュを前記アンカ・プロキシ・キャッシュに加
    えることによってプロキシ・キャッシュ候補群を形成す
    るステップと、 を含む、請求項１記載の方法。
  5. 【請求項５】前記選択ステップは、少なくとも最小応答
    時間をもとに前記プロキシ候補群からプロキシ・キャッ
    シュを選択するステップを含む、請求項１記載の方法。
  6. 【請求項６】前記選択ステップは、割引応答時間が所定
    量だけ良好な場合を除いて、少なくとも前記アンカ・プ
    ロキシ・キャッシュを優先する結果になる該割引応答時
    間をもとにして前記プロキシ候補群からプロキシ・キャ
    ッシュを選択するステップを含む、請求項１記載の方
    法。
  7. 【請求項７】前記選択ステップは、少なくともプロキシ
    ・キャッシュ・サーバが過負荷ではない状態をもとにし
    て前記プロキシ候補群からプロキシ・キャッシュを選択
    するステップを含む、請求項１記載の方法。
  8. 【請求項８】前記付近のパーティションは、ハッシュ値
    が前記アンカ・パーティションより大きいパーティショ
    ンを含む、請求項３記載の方法。
  9. 【請求項９】前記付近のパーティションは、ハッシュ値
    が前記アンカ・パーティションより小さいパーティショ
    ンを含む、請求項３記載の方法。
  10. 【請求項１０】前記付近のパーティションは、ハッシュ
    値が前記アンカ・パーティションより大きいパーティシ
    ョン及び前記アンカ・パーティションより小さいパーテ
    ィションの両方を含む、請求項３記載の方法。
  11. 【請求項１１】前記マッピング・ステップは、各ハッシ
    ュ・パーティションを１とＰとの間の数にハッシュする
    ステップを含み、Ｐはプロキシ総数を表す、請求項３記
    載の方法。
  12. 【請求項１２】前記マッピング・ステップは、 各プロキシについて、Ｎがハッシュ・パーティション総
    数、Ｐがプロキシ総数を表すとき、０と１との間のＮ／
    Ｐ個の乱数を生成するステップと、 生成されたＮ個の対応する乱数をソートすることによっ
    てプロキシ・リストを生成するステップと、 ソートされた前記プロキシ・リストをもとに各ハッシュ
    ・パーティションを１つのプロキシに割当てるステップ
    と、 を含む、請求項３記載の方法。
  13. 【請求項１３】プロキシＩＤアレイへのハッシュ・パー
    ティションの間接マッピングを作成する前記ステップ
    は、 共同プロキシ・キャッシュを持つプロキシＩＤアレイを
    形成するステップと、 各ハッシュ・パーティションを前記プロキシＩＤアレイ
    のインデックスにマップするハッシュ・パーティション
    ・セグメントを作成するステップと、 前記ハッシュ・パーティション・セグメントを所定回数
    複製するステップと、 を含む、請求項４記載の方法。
  14. 【請求項１４】プロキシ・キャッシュを選択するシステ
    ムであって、 所与のＵＲＬに関連する情報をもとに該ＵＲＬのプロキ
    シ・キャッシュ候補群を識別する識別子と、 少なくとも待ち時間をもとに前記候補群からプロキシ・
    キャッシュを選択するセレクタと、 を含む、システム。
  15. 【請求項１５】前記セレクタは、少なくとも待ち時間と
    負荷状態をもとに前記候補群からプロキシ・キャッシュ
    を選択するようにされた、請求項１４記載のシステム。
  16. 【請求項１６】前記識別子は、 前記ＵＲＬをアンカ・ハッシュ・パーティションにハッ
    シュし、 付近のパーティションを前記アンカ・ハッシュ・パーテ
    ィションに加えることによってハッシュ・パーティショ
    ン候補群を形成し、 各パーティションをプロキシ・キャッシュにマップす
    る、 ようにされた、請求項１４記載のシステム。
  17. 【請求項１７】前記識別子は、 プロキシＩＤアレイへのハッシュ・パーティションの間
    接マッピングを作成し、 前記ＵＲＬをアンカ・ハッシュ・パーティションにハッ
    シュし、 対応するアンカ・プロキシ・キャッシュを見つけ、 前記プロキシＩＤアレイから付近のプロキシ・キャッシ
    ュを前記アンカ・プロキシ・キャッシュに加えることに
    よってプロキシ・キャッシュ候補群を形成するようにさ
    れた、請求項１４記載のシステム。
  18. 【請求項１８】前記セレクタは、少なくとも最小応答時
    間をもとに前記プロキシ候補群からプロキシ・キャッシ
    ュを選択するようにされた、請求項１４記載のシステ
    ム。
  19. 【請求項１９】前記セレクタは、割引応答時間が所定量
    だけ良好な場合を除いて、少なくとも前記アンカ・プロ
    キシ・キャッシュを優先する結果になる該割引応答時間
    をもとにして前記プロキシ候補群からプロキシ・キャッ
    シュを選択するようにされた、請求項１４記載のシステ
    ム。
  20. 【請求項２０】前記セレクタは、少なくともプロキシ・
    キャッシュ・サーバが過負荷ではない状態をもとにして
    前記プロキシ候補群からプロキシ・キャッシュを選択す
    るようにされた、請求項１４記載のシステム。
  21. 【請求項２１】前記付近のパーティションは、ハッシュ
    値が前記アンカ・パーティションより大きいパーティシ
    ョンを含む、請求項１６記載のシステム。
  22. 【請求項２２】前記付近のパーティションは、ハッシュ
    値が前記アンカ・パーティションより小さいパーティシ
    ョンを含む、請求項１６記載のシステム。
  23. 【請求項２３】前記付近のパーティションは、ハッシュ
    値が前記アンカ・パーティションより大きいパーティシ
    ョン及び前記アンカ・パーティションより小さいパーテ
    ィションの両方を含む、請求項１６記載のシステム。
  24. 【請求項２４】前記識別子は、各ハッシュ・パーティシ
    ョンを１とＰとの間の数にハッシュするようにされ、Ｐ
    はプロキシ総数を表す、請求項１６記載のシステム。
  25. 【請求項２５】前記識別子は、マッピングにおいて、 各プロキシについて、Ｎがハッシュ・パーティション総
    数、Ｐがプロキシ総数を表すとき、０と１との間のＮ／
    Ｐ個の乱数を生成し、 生成されたＮ個の対応する乱数をソートすることによっ
    てプロキシ・リストを生成し、 ソートされた前記プロキシ・リストをもとに各ハッシュ
    ・パーティションを１つのプロキシに割当てる、 ようにされた、請求項１６記載のシステム。
  26. 【請求項２６】前記識別子は、プロキシＩＤアレイへの
    ハッシュ・パーティションの間接マッピングを作成する
    際、 共同プロキシ・キャッシュを持つプロキシＩＤアレイを
    形成し、 前記プロキシＩＤアレイのインデックスに各ハッシュ・
    パーティションをマップするハッシュ・パーティション
    ・セグメントを作成し、 前記ハッシュ・パーティション・セグメントを所定回数
    複製する、 ようにされた、請求項１７記載のシステム。
  27. 【請求項２７】マシンで読取り可能であり、プロキシ・
    キャッシュを選択する方法のステップを実行するために
    該マシンにより実行可能な命令のプログラムを明確に具
    体化したプログラム・ストレージ・デバイスにおいて、
    該方法のステップは、 所与のＵＲＬに関連する情報をもとに該ＵＲＬのプロキ
    シ・キャッシュ候補群を識別するステップと、 少なくとも待ち時間をもとに前記候補群からプロキシ・
    キャッシュを選択するステップと、 を含む、ストレージ・デバイス。
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