KR20140099834A - 분산형 공유 캐싱 시스템을 위한 적응적 콘텐츠 탐색 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시 예에 따른 노드는 전자 장치가 상기 콘텐츠를 요청하면, 상기 콘텐츠를 캐싱하는 다수의 노드들을 검색하고, 상기 다수의 노드들이 검색되면, 상기 콘텐츠의 인기 분포 및 접속 빈도율을 기반으로 매핑 접근 방법을 결정하고, 상기 결정된 매핑 접근 방법을 기반으로 상기 다수의 노드들 중 제1 노드와 연결하고, 상기 제1 노드로부터 상기 콘텐츠를 탐색함을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예들은 다른 실시 예들이 가능할 수 있다.

Description

분산형 공유 캐싱 시스템을 위한 적응적 콘텐츠 탐색 방법 및 시스템{A METHOD AND SYSTEM FOR ADAPTIVE CONTENT DISCOVERY FOR DISTRIBUTED SHARED CACHING SYSTEM}

본 발명의 다양한 실시 예들은 분산형 공유 캐싱 시스템을 위한 적응적 콘텐츠 탐색 방법 및 시스템에 관한 것이다.

데이터 서비스, 실시간 및 VoD 비디오 서비스의 빠른 성장으로 인해, 네트워크 오퍼레이터는 자신의 네트워크 내에 콘텐츠 캐싱 솔루션을 마련하고 있다. 네트워크 엔티티에 따라 캐싱 서버가 고도로 분산되는 분산형 캐싱 시스템은 솔루션 접근법이 될 수 있다.

분산형 캐싱 시스템은 첫째로, 네트워크 에지에 가까운 콘텐츠를 캐싱함으로써, 레이턴시 및 응답 시간을 단축할 수 있다. 둘째로, 콘텐츠가 제 1액세스(예컨대, 제 1 타이머)에 대해서만 페치(fetch)됨에 따라, 동일한 콘텐츠에 대한 추가적인 액세스가 캐싱 엔티티로부터 로컬로 제공됨으로써, 코어 네트워크에서의 혼잡한 트래픽이 오프로드될 수 있다.

최근, 분산형 캐싱 시스템의 성능을 더 향상시키기 위해, 콘텐츠가 네트워크 엔티티 중에 공유되는 제 2 레벨의 캐싱이 설계되고 있다. 이에 따라, 액세스되는 콘텐츠(제 1 콘텐츠 액세스)가 없는 엔티티는 최적으로 사용할 수 있는 캐싱 엔티티로부터 콘텐츠를 페치한다. 상기 최적으로 사용할 수 있는 기준은 시스템 관리자의 선택에 의존하지만, 가장 가까운 및/또는 부하가 보다 적은 캐싱 엔티티에 의거될 수 있다. 따라서, 혼잡하지 않은 에지 엔티티 간에 추가적인 부하를 대가로, 제 1 타이머에 대한 응답 시간을 더 개선하고 코어 네트워크에 대한 부하를 줄일 수 있다.

따라서, 탐색 시스템과 같이 분산형 시스템 내에서 콘텐츠 탐색을 위한 솔루션이 필요하지만 네트워크에 대해 중요한 문제를 가져올 수 있다. 첫째로, 메시지 오버헤드는, 데이터 전송을 위한 네트워크 대역폭을 절약하기 위해, 최소화될 필요가 있다. 즉, 탐색 프로세스의 일부로서, 제어 메시지가 노드간에 교환될 필요가 있다. 둘째로, 탐색 프로세스는, 사용자 경험에 부가되는 레이턴시가 무시될 수 있도록 고속일 필요가 있다. 셋째로, 탐색 프로세스의 효율은 데이터 플레인 콘텐츠 전송 효율에 커다란 영향을 준다. 노드에 의해 필요한 콘텐츠를 캐싱하는 정보를 제공하는 양호한 분산형 콘텐츠 매핑 지식은, 전송 시간의 감소 및 코어 네트워크 트래픽 오프로드를 갖고 다운로드를 페치할 최적으로 사용할 수 있다.

다른 유형의 콘텐츠는 탐색 시스템과 다른 요구 조건을 갖는다. 다른 노드에 의해 빈번히 액세스되는 인기 있는 실시간/라이브 콘텐츠는, 추가적인 컨트롤 플레이 오버헤드를 감수하고도 콘텐츠 요청 시 최선의 캐싱 노드가 시간 내에 추적되기 위해 매핑 지식의 빈번하고 고속의 분산을 요구한다. 고속의 분산을 요구하지 않는 경우, 최적화되지 못한 리소스(예컨대, 먼 노드 또는 인터넷)로부터 효율적이지 못한 콘텐츠를 전송한다. 한편, 사용자들에게 인기있는 콘텐츠는 매핑 지식 분산에 민감하지 않고, 네트워크 내에서 제어 오버헤드를 줄이는 데 도움이 될 수 있다.

탐색 시스템 설계는, 소비 콘텐츠의 유형 및 그 관련 요구 조건에 의거하여, 동적이고, 효율적이며 시스템의 동작 모드에 양호하게 최적화될 필요가 있다.

콘텐츠 매핑 프로세스는 그를 보유하는 노드의 캐싱된 콘텐츠 위치 저장소 테이블의 전파(dissemination)를 포함한다. 공지 기술에는, 두 가지 접근법이 존재한다.

ㆍ 풀(pull) (쿼리) 기반 접근법 - 중간 노드가 캐싱된 항목의 서브세트를 보유하고 그들을 보유하는 노드가 테이블(DHT 기반)인 간접 콘텐츠 매핑 접근법. 캐싱된 항목(로컬 캐시 미스)을 찾는 노드가, 캐싱된 항목을 보유하는 노드의 리스트를 얻기 위해 중간 노드에 쿼리한다.

ㆍ 푸시 기반 접근법 - 오버레이 네트워크 내의 각 노드는 자신의 캐싱된 항목뿐만 아니라 다른 노드의 알려져 있는 캐싱된 항목을 다른 네트워크 노드에 전파하는 다이렉트 콘텐츠 매핑 접근법. 로컬 캐시 미스가 일어날 경우에, 노드는 다른 전파된 위치 테이블을 이용하여 필요한 항목의 위치를 얻을 수 있다.

이하에는, 이들 두 가지 방법을 간략하게 설명한다.

풀 (쿼리) 기반 분산형 매핑 접근법

풀 기반 분산형 매핑 접근법은, 오버레이의 노드 각각이 그들의 사본을 보유하는 피어와 섹션 사이에서 서브세트 매핑(해시 기반 분산)을 담당한다. 그럼에도, 요청된 콘텐츠를 현재 캐싱하고 있는 노드의 리스트를 얻기 위해, 노드는 담당 매핑 노드(들)를 풀/쿼리할 필요가 있다.

DHT (분산형) 매핑 접근법은, 노드 각각이 DHT에 의거하여 캐싱된 항목 매핑 테이블의 세브세트를 매핑하는 것을 담당하는 분산형 매핑 기능을 제안한다. DHT는 영구적으로 모든 정보를 저장할 필요가 없으며 이하의 프로토콜에서 상세히 설명되는 바와 같이 사본이 필요가 없다.

DHT 접근법은 중요 저장 및 룩업 서비스를 위한 구조화된 방법을 제공한다. 이는 또한 이벤트에의 피어(피어) 참가 및 탈퇴를 위한 솔루션을 제공한다. 솔루션은 키를 담당하는 노드의 그룹에 대한 쿼리 또는 업데이트 요청을 라우팅하는 알고리즘을 지정한다. 이러한 방법은 Amazon의 DynamoDB 및 Apache의 Cassandra 등의 빅 데이터 No-SQL 데이터베이스에 적용된다. 데이터는 다수의 후속 노드에 복사된다. 이는 노드 장해의 경우에 있어서 데이터의 가용성을 보장한다.

푸시 기반 분산형 매핑 접근법

푸시 기반 분산형 매핑 접근법은, 노드 각각이 자신의 캐싱된 항목의 인덱스뿐만 아니라 다른 노드의 캐싱된 항목(이전의 전파 반복에서 알려짐)의 인덱스를 결정적인 또는 임의 기반 방법을 이용하여 다른 노드의 서브세트에 전파하는 고도의 분산형 전파 접근법을 포함한다. 이 방식으로, 모든 노드는, 캐싱 항목 탐색 프로세스 동안에 사용될 로컬 매핑 저장소 테이블을 갖는다. 로컬 캐시 미스 시, 다른 노드 저장소 테이블(노드에 로컬로 위치되는 것)에 대한 참조가 일어나게 된다.

로컬 캐싱된 항목의 인덱스를 전파시키는 효율적인 방법 중 하나는 블룸 필터(bloom filter)를 사용하는 것이다. 블룸 필터는 항목의 세트를 나타내는 콤팩트한 방법이다. 그것은 엘리먼트가 세트의 멤버인지 여부를 테스트하는 데 사용되는 공간 효율적인 확률적 데이터 구조이다. 긍정 오류(false positive)는 가능하지만, 부정 오류(false negative)는 아닌, 즉 쿼리는 "내부 세트(잘못일 수 있음)" 또는 세트에 틀림없이 없음" 중 어느 하나를 반환한다. 엘리먼트가 세트에 추가될 수 있지만, 제거(이것은 카운팅 필터로 처리될 수 있지만)는 불가하다. 세트에 추가되는 엘리먼트가 많을수록, 긍정 오류의 확률이 커진다.

빈 블룸 필터는 모두 0으로 세트된 m비트의 비트 어레이이다. 또한, 정의된 k개의 서로 다른 해시 함수가 있어야 하고, 각각은 균일한 랜덤 분산을 갖는 m개의 어레이 위치 중 하나에 일부 세트 엘리먼트를 매핑 또는 해시한다. 엘리먼트의 추가를 위해, 엘리먼트를 k개의 해시 함수 각각에 공급하여 k개의 어레이 위치를 얻는다. 모든 이들 위치의 비트를 1로 설정한다.

엘리먼트에 대한 쿼리를 위해(세트 내에 있는지 여부를 테스트), 엘리먼트를 k개의 해시 함수 각각에 공급하여 k개의 어레이 위치를 얻을 수 있다. 이 위치의 비트 중 어느 것이 0이면, 그 엘리먼트가 세트 내에 틀림없이 없고, 만약 그러하다면, 모든 비트는 엘리먼트가 삽입될 경우 1로 설정되었을 것이다. 모두가 1일 경우, 어느 엘리먼트가 세트에 포함되거나, 비트가 다른 엘리먼트의 삽입 동안 우연히 세트되어 긍정 오류가 된다. 간단한 블룸 필터에서는, 이 2가지 경우를 구별할 방법이 없지만, 더 고도의 기술이 이 문제를 해결할 수 있다.

이 간단한 블룸 필터에서 엘리먼트를 제거하는 것은, 허용되지 않는 부정 오류가 발생할 수 있으므로 불가하다. 엘리먼트가 k개의 비트로 매핑되고, 이들 k개의 비트 중 어느 하나를 제로로 설정하는 것은 엘리먼트를 제거하는 데 충분하지만, 해당 비트에 매핑되는 임의의 다른 엘리먼트를 제거할 수 있다. 제거될 엘리먼트에 대한 비트에 영향을 미치는 임의의 다른 엘리먼트가 추가되는지의 여부를 판정할 방법이 없으므로, 임의의 비트를 클리어하는 것은 부정 오류의 가능성이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 비트가 세트되어 있는 항목의 수를 나타내는 단일 비트 대신 카운터를 사용할 수 있다. 이 경우, 항목을 제거하면 단순히 카운터를 감소시켜, 실질적으로 비트가 여전히 세트된다.

콘텐츠 매핑 접근법 각각은, 특히 모바일 오퍼레이터 네트워크와 같은 중간 크기 관리 데이터 전송 네트워크에 적용될 경우에 한계가 있다.

푸시 기반 접근법은 중앙 집중식 작업 매핑 동작으로 인한 고속 매핑 지식 전파를 가능하게 할 수 있다.

그러나, 종래의 접근법들은 다음과 같은 문제점이 있을 수 있다.

핫 스폿형 부하 - 매우 인기 있는 콘텐츠에 대해, 매핑 노드는 피크 부하로 된다. 매핑 노드 리소스가 제한될 경우(통상적으로 고도의 분산형 캐싱 시스템의 경우에서와 같이), 큐잉 지연 또는 패킷 손실로 인한 레이턴시가 발생될 수 있다.

원거리 매핑 노드 - 매핑 노드(해시 프로세스 내에서)에의 고유한 ID의 할당은 매핑 노드의 로컬성을 보장하지 않고, 추가적인 매핑 레이턴시를 가져올 수 있다.

푸시 기반의 접근법은, 그것의 다이렉트 매핑 동작으로 인해 효율적인 매핑 지식 전파를 가져오지만, 또한 몇몇 단점이 있다.

비교적 긴 네트워크 커버리지 시간 - 하나의 노드에서 업데이트되는 블룸 필터가 네트워크 전체에 걸쳐 전파되는 데 필요한 시간이 네트워크 토폴로지에 의존한다(평균적으로 그것은 대수(logarithmic)로 됨). 빈번한 실시간 콘텐츠 매핑 액세스에 대해, 이것은 너무 늦을 수 있고, 비효율적인 콘텐츠 전송 경로로 될 수 있다.

높은 제어 오버헤드 - 노드 내에서 빈번한 인기 있는 콘텐츠 액세스 업데이트에 대해, 노드 간의 블룸 필터 전파의 오버헤드가 중요한 요인이 된다.

매핑 접근법 각각의 한계에 따라, 단일 솔루션으로서 그들 중 어느 것도 콘텐츠 전송 네트워크 내에서 탐색 프로세스의 영향 및 콘텐츠 소비의 동적 특성에 완전히 최적화될 수 없다.

따라서, 풀 기반 전파 접근법에 대해, 핫 스폿 부하를 제거하거나 개선할뿐만 아니라 매핑 노드 서버의 로컬화를 위한 방법이 필요하다.

마찬가지로, 푸시 기반 전파 접근법에 대해, 제어 오버헤드 감소 및 감소된 커버리지 시간을 위한 방법이 필요하다.

마지막으로, 접근법마다 기본적으로 내포된 아키텍쳐 한계를 염두하면, 콘텐츠 유형, 그 인기 및 네트워크 내에서의 액세스 레이트에 매우 최적화된 푸시-풀 기반 접근법의 동적 조합이 제공될 필요가 있다.

이를 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시 예는 분산형 공유 캐싱 시스템을 위한 적응적 콘텐츠 탐색 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 분산형 캐싱 네트워크에서 콘텐츠를 탐색하는 방법에 있어서, 전자 장치가 상기 콘텐츠를 요청하면, 상기 콘텐츠를 캐싱하는 다수의 노드들을 검색하는 과정과, 상기 다수의 노드들이 검색되면, 상기 콘텐츠의 인기 분포 및 접속 빈도율을 기반으로 매핑 접근 방법을 결정하는 과정과, 상기 결정된 매핑 접근 방법을 기반으로 상기 다수의 노드들 중 제1 노드와 연결하는 과정과, 상기 제1 노드로부터 상기 콘텐츠를 탐색하는 과정을 포함한다.

본 발명의 실시 예에 따른 시스템은, 분산형 캐싱 네트워크에서 콘텐츠를 탐색하는 시스템에 있어서, 전자 장치가 상기 콘텐츠를 요청하면, 상기 콘텐츠를 캐싱하는 다수의 노드들을 검색하고, 상기 다수의 노드들이 검색되면, 상기 콘텐츠의 인기 분포 및 접속 빈도율을 기반으로 매핑 접근 방법을 결정하고, 상기 결정된 매핑 접근 방법을 기반으로 상기 다수의 노드들 중 제1 노드와 연결하고, 상기 제1 노드로부터 상기 콘텐츠를 탐색함을 특징으로 한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 풀 기반 접근법의 콘텐츠 매핑 동작을 나타내는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 푸시-기반 접근법의 콘텐츠 매핑 동작을 나타내는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 동적 매핑 선택 시스템의 동작을 나타내는 순서도이다.

본 발명의 실시 예에서는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하여 상세하게 설명한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

본 발명의 실시 예들에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 고도의 분산형 공유 콘텐츠 캐싱 시스템의 제어 및 관리를 개시할 수 있으며, 캐싱된 항목 탐색(예컨대, 제어 플레인 시스템에 포함됨)에 관한 것으로, 이하 "캐싱된 항목의 콘텐츠 매핑"이라고 하는, 오버레이 캐싱 네트워크에 속하는 하나 이상의 노드 내에서 캐싱된 항목의 위치를 판정하는 처리를 개시할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예는, 각각의 알려진 매핑 전파 접근법들에 대한 개선점을 제공할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예는 콘텐츠 타입, 액세스율, 인기 등과 같은 네트워크 내에서의 현재의 콘텐츠 소비 특성을 모니터링 및 비져닝하는 것에 기초하는 동적 매핑 전파 방법 선택을 제공할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시 예는 푸시-기반 및 풀-기반 매핑 접근법들 모두를 처리하며, 동적 매핑 모드 선택 솔루션을 제공할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 풀 기반 매핑 접근 법은, 비교적 작은 피어 사이즈 그룹(예컨대, 10K 미만) 및 낮은 천(churn)을 고려하여 효율적인 서브-DHT-기반 알고리즘이 사용될 수 있다. 상기 알고리즘(예컨대, 단일의 홉 스토어 및 룩업)은 풀 멤버십을 가진 코드-기반 정합적 해싱 알고리즘들이 사용될 수 있다.

상기 정합적 해싱은, 정합적 해싱을 관리하는 피어들과 콘텐츠 섹션들간을 매핑하기 위해 사용될 수 있다. 예컨대, 각각의 피어에는 순환 범위(예컨대, MD5)를 통해 해시된 ID가 할당될 수 있으며, 각각의 스트림 섹션에도 이러한 ID가 할당될 수도 있다. 소정 세션의 매핑을 담당하는 피어는 그 해시된 ID가 섹션 해시된 ID 이상인 가장 작은 것이 될 수 있다. 풀 멤버십 인식이 가정되므로, 담당 피어를 컨택하는 것은 하나의 오버레이 라우팅 홉 내에서 행해질 수 있다. 예컨대, 피어의 개수가 1,000개 미만인 경우에는, 가상의 피어들이 사용될 수 있다(예컨대, 하나의 물리적 노드는 키 범위 내에서 몇몇 키들을 담당할 수 있다.)

인기 섹션들에 대한 담당 피어들의 부하를 감소시키고 내결함성을 제공하기 위하여, 각 섹션에 대해 단일의 담당 노드를 가지는 대신, r 개의 이러한 피어들이 존재하게 된다. 상기 피어들은 해시(i_<section-url>)로 정의되게 되며, 여기서 i 는 1과 r 사이의 정수가 될 수 있다. 피어가 DHT 에 액세스할 필요가 있는 경우, 상기 피어들은 이들 r 개의 담당 피어들 중에 가장 가까운 것에 액세스하게 된다. 이러한 피어가 타임 아웃되는 경우에는, 제 2 의 최적 노드가 컨택 등이 될 수 있다. 따라서, 복수의 해시 함수를 사용하는 것은 최근접 룩업의 가능성을 증가시킬 것이다. 매핑 노드의 근접성은 노드 부하, 메모리 사용량, CPU 사용량, 홉 거리, 레이턴시 등의 조합으로 구성된 계산된 비용 함수 값을 사용하여 판정될 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, HLS(HTTP Live Streaming)와 같은 복수의 순차적 섹션들로 구성된 콘텐츠에 있어서, DHT으로의 액세스 개수를 줄이기 위해서는, DHT에 대한 액세스가 복수의 섹션들에 대한 것일 수 있다. 상기 섹션들은 연속적이거나 몇몇 파라미터 w 에 관한 w 섹션들의 그룹(즉, 섹션 j, j+w, j+2w 등…)일 수 있다

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 시스템을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 전자 장치(300)는 인터넷 망(304)이 아닌, 이동 통신 망(302)을 통해 콘텐츠를 제공받을 수 있다. 즉, 상기 전자 장치 (300)는 노드로 콘텐츠를 요청하고, 상기 요청된 콘텐츠를 상기 노드로부터 제공받을 수 있다. 이를 위해, 상기 노드는 다수의 콘텐츠를 저장하기 위한 캐쉬 메모리(310)를 포함할 수 있다.

이처럼, 전자 장치(300)의 이동성을 고려하여 콘텐츠 서비스가 제공될 수 있기 때문에, 상기 전자 장치(300)는 가장 인접한 노드로부터 콘텐츠 서비스를 제공받아 원하는 콘텐츠를 보다 빠르게 획득할 수 있는 편의를 갖게 된다.

한편, 상기 노드는 상기 전자 장치(300)에게 원하는 콘텐츠를 빠르게 제공하기 위해, 캐쉬 메모리의 효율적인 관리가 필요할 수 있다. 이에 따라, 본 발명의 실시 예에서는 콘텐츠의 라이프 사이클을 근거로 해당 콘텐츠의 예상 인기도(예컨대, 콘텐츠의 인기 분포)와 콘텐츠의 엑세스 빈도율을 계산할 수 있으며, 다수의 콘텐츠들 중 예상 인기도가 높은 콘텐츠들이 캐쉬 메모리에 저장될 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따라 상기 예상 인기도는 예상 조회수, 최근 조회수 상승 모멘텀(Momentum) 및 최근 조회수를 사용하여 산출될 수 있다. 이하에서는 상기 예상 조회수, 최근 조회수 상승 모멘텀 및 최근 조회수를 각각 산출하는 방법을 설명하기로 한다.

1. 예상 조회수

(1) 콘텐츠 카테고리 분류

노드는 먼저 URL을 근거로 카테고리를 분류할 수 있다. 예를 들어, 상기 노드는 'outube/movie/xxx/yyy/zzz.flv' 형태인 URL을 갖는 콘텐츠들을 모두 영화 카테고리로 분류할 수 있다.

(2) 카테고리 별 콘텐츠 라이프 사이클 관리

상기 노드는 카테고리 별로 콘텐츠 라이프 사이클에 대한 정보를 각각 관리할 수 있다. 상기 노드는 다수의 콘텐츠들 중 일부 콘텐츠에 대하여 날짜 경과에 따른 조회수 변화를 체크함으로써 콘텐츠 라이프 사이클에 대한 정보를 관리할 수 있다. 상기 콘텐츠 라이프 사이클에 대한 정보는 일 예로, 다음 표 1과 같이 나타난다.

Day	평균 조회수(Ni)
1	10
2	30
3	60
4	150
...	...
30	5

상기 표 1은 30일 동안의 평균 조회수를 근거로 생성된 콘텐츠 라이프 사이클을 보이고 있다.

(3) 콘텐츠 조회수 비율 산출

특정 콘텐츠가 캐쉬 메모리에 미리 설정된 시간 이상 저장되어 있는 경우, 상기 노드는 다음 수학식 1을 사용하여 평균 콘텐츠 조회수 별 해당 콘텐츠 조회수의 비율(Ratio_A)을 산출할 수 있다.

(4) 예상 조회수 산출

상기 예상 조회수는 일 예로 특정 콘텐츠가 캐쉬 메모리에 3일째 저장된 경우, 5일째의 예상 조회수를 산출하기 위하여 상기 표 1의 콘텐츠 라이프 사이클에서 4일째 및 5일째의 상기 특정 콘텐츠의 조회수를 검출하고, 상기 검출된 각 조회수를 해당일의 콘텐츠 조회수 비율(ratio_A)과 곱한 후 그 결과를 모두 더하여 에상 조회수를 산출할 수 있다. 이를 수학식으로 나타내면 다음 수학식 2와 같다.

상기 수학식 2에서 Ni는 i일째의 조회수를 나타낸다.

2. 최근 조회수 상승 모멘텀

상기 최근 조회수 상승 모멘텀(이하 '상승 모멘텀'이라 칭함)은 다음 수학식 3을 사용하여 산출된다.

일 예로, A 영화 콘텐츠의 상승 모멘텀은 2011년 10월 10일 ~ 2011년 10월 14일 동안의 A 영화 콘텐츠의 조회수(일 예로, 150)와, 2011년 10월 3일 ~ 2011년 10월 7일 동안의 A 영화 콘텐츠의 조회수(일 예로, 300) 간의 차이 값(150)으로 산출될 수 있다.

3. 최근 조회수

상기 최근 조회수는 미리 설정된 기간 동안의 해당 콘텐츠의 조회수에 대한 절대값을 나타낸다. 일 예로, 상기 최근 조회수는 해당 일(2011년 10월 14일)로부터 과거 일주일 전(2011년 10월 7일)까지의 해당 콘텐츠의 조회수를 나타낼 수 있다.

전술한 바와 같이 상기 예상 조회수, 상승 모멘텀 및 최근 조회수가 산출되면, 상기 기지국은 다음 수학식 4를 사용하여 예상 인기도를 산출할 수 있다.

상기 수학식 4에서 W1, W2 및 W3는 가중치를 나타낸다. 상기 노드는 상기 예상 인기도를 산출할 때 상기 예상 조회수에 가장 큰 비중을 둘 경우 W1이 W2 및 W3에 비해 큰 값을 가지며, 상기 예상 인기도를 산출할 때 상기 상승 모멘텀에 가장 큰 비중을 둘 경우 W2가 W1 및 W3에 비해 큰 값을 가지며, 상기 예상 인기도를 산출할 때 상기 최근 조회수에 가장 큰 비중을 둘 경우 W3이 W1 및 W2에 비해 큰 값을 가진다.

상기 예상 인기도가 산출되면, 상기 노드는 상기 예상 인기도를 사용하여 인기 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 상기 노드는 예상 인기도의 크기에 따라, 각 카테고리 별로 다수의 콘텐츠들 중 미리 설정된 개수의 콘텐츠들이 포함된 인기 콘텐츠 리스트를 생성한다. 상기 인기 콘텐츠 리스트는 일 예로 다음 표 2와 같이 나타날 수 있다.

인덱스	콘텐츠 명	예상 인기도
1	A 영화	1
2	B 영화	0.8
...	...	...
10	E 영화	0.5

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 풀 기반 접근법의 콘텐츠 매핑 동작을 나타내는 순서도이다. 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 시스템에서 콘텐츠가 로컬 캐싱되는 경우 프로세스가 종료될 수 있다. 예컨대, 로컬 캐시 히트(210)가 될 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따른 상기 로컬 캐시 히트는 Round-Trip Time(RTT), 지연시간 및 서버의 로드가 줄어드는 것을 의미할 수도 있으며, 이에 한정되지 않는다.

이와 달리, 콘텐츠가 로컬 캐싱되지 않는 경우 예컨대, 로컬 캐시 미스되는 경우, 하나의 메시지 내의 매핑 요청들을 취합(220)할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 취합은 핫 스폿형 제거를 개선하기 위함이 될 수도 있다.

이후, 매핑 노드들의 k 해시 함수를 계산하고, 최적의 매핑 노드를 선택(230)할 수 있다. 예컨대, 상기 최적의 매핑 노드는 레이턴시가 감소된 최적화 매핑 노드가 될 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.

본 발명의 실시 예에 따라, DHT 매핑 노드로부터 콘텐츠의 매핑 테이블을 검색(240)할 수 있다.

이에 따라, 매핑 요청시에, DHT 매핑 노드는 새로운 캐싱 노드가 되었으므로, 요청 노드를 콘텐츠 매핑 테이블에 부가(250)할 수 있다. 이후, 요청된 콘텐츠를 캐싱하는 노드들의 매핑 테이블을 반환(260)할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 시스템은 콘텐츠가 네트워크에서 캐싱되는 경우 예컨대, 네트워크 캐시 히트(270)되는 경우, 최적의 캐싱 노드로부터 콘텐츠를 검색(280)할 수 있다. 이와 달리, 네트워크 캐시 미스되는 경우, 인터넷으로부터 캐싱된 콘텐츠를 검색(290)할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 푸쉬 기반 매핑 접근법(Push based mapping approach)은 로컬 캐시에 저장된 키들의 캐시 다이제스트(cache digest)로서 블룸 필터들이 사용될 수 있다. 블룸 필터들에 대한 룩업은 로컬 쿼리가 될 수 있다. 이에 따라, 각각의 피어는 네트워크 내의 다른 노드들로 그것의 로컬 블룸 필터를 분산시킬 필요가 있다. 각각의 피어는 네트워크 내의 원격 피어들의 캐시 다이제스트를 나타내는 블룸 필터들의 리스트를 유지하게 될 수 있으며, 모든 업데이트를 위해, 버젼 번호가 증분될 수 있다. 버져닝은 새로운 업데이트가 기록되는 것을 보장할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 시스템은 합리적인 사이즈로 블룸 필터들을 유지하기 위해, m 개(예컨대, 100)의 가장 인기있는 섹션들만이 각 피어의 블룸 필터에 저장될 수 있다. 또한, 실시간 트래픽을 위해, 각 섹션은 상대적으로 짧은 생존 시간(time-to-live), 즉 최대 지연을 가질 수 있으며, 그 이후에는 더 이상 관련이 없게 될 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 시스템은 블룸 필터들의 전파 동안에 네트워크 내의 네트워크 오버헤드를 감소시키기 위해서, 완전한 블룸 필터들은 드물게 전송될 수 있다.다만, 각각의 노드는 이전에 광고된 필터들과 신규 필터들 사이의 차이만을 전송할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 필터들은 통상적으로 희박한 벡터들이 될 수 있으며, 압축될 수 있다. 또한, 주어진 시간에서, 잃어버린 블룸 업데이트들의 일부 또는 전부를 가진 노드들이 정합되도록 하기 위해, 각각의 노드는 자신의 완전한 블룸 필터 비트 어레이를 광고할 수 있다. 또한, 버져닝이 부가됨으로써 잃어버린 전송, 복제 등으로부터의 복구할 수도 있다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 푸시-기반 접근법의 콘텐츠 매핑 동작을 나타내는 순서도이다. 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 시스템에서 콘텐츠가 로컬 캐싱되는 경우 프로세스가 종료될 수 있다. 예컨대, 로컬 블룸 필터 히트(310)가 될 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따른 상기 로컬 블룸 필터 히트는 Round-Trip Time(RTT), 지연시간 및 서버의 로드가 줄어드는 것을 의미할 수 있도 있으며, 이에 한정되지 않는다.

이와 달리, 콘텐츠가 로컬 캐싱되지 않는 경우 예컨대, 로컬 블룸 필터 미스되는 경우, 콘텐츠는 다른 노드들 브룸 필터 상에서 로컬 검색될 수 있다. 예컨대,네트워크 블룸 필터 히트(320)되는 경우, 최적 캐싱 노드로부터 콘텐츠를 검색할 수 있으며, 인터넷으로부터 캐싱된 콘텐츠를 검색(330)할 수도 있다. 본 발명의 실시 예에 따라 네트워크 블룸 필터 히트되지 않으면, 프로세서는 종료될 수 있다.

로컬 블룸 필터 상에서 콘텐츠를 업데이트(340)할 수 있으며, 블룸 필터 업데이트가 상이(350)한지 여부를 판단할 수 있다.

상기 판단 결과, 블룸 필터 업데이트가 상이하면, 완전한 블룸 필터 업데이트가 요구되는 것으로 판단하여 완전한 로컬 블룸 필터를 전파(360)할 수 있다. 이와 달리, 상기 판단 결과, 블룸 필터 업데이트가 상이하지 않으면, 관련 노드들에 대한 차별적인 로컬 블룸 필터를 전파(370)할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 동적 매핑 접근 법은 상이한 콘텐츠의 인기 및 액세스율에 대한 각 접근법의 접합성을 고려하며, 각 접근법 또는 그들 조합에 기반하는 효율적인 솔루션을 제공할 수 있다. 예컨대, 콘텐츠 인기의 분포 및 그것의 액세스 빈도율은 다음을 사용하여 가장 적절한 매핑 방법을 결정하도록 사용될 수 있다.

ㆍ 인기/랭크 - 네트워크 내에서 해당 콘텐츠의 인기 여부를 판단할 수 있으며, 상기 인기는 서로 다른 사용자들에 의해 해당 콘텐츠가 액세스된 횟수를 계산함으로써 추적 및 판단할 수 있다.

ㆍ 액세스율 - 소정 시간에 서로 다른 사용자들로의 콘텐츠 액세스율.

이와 같이, 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면 콘텐츠의 소모 특성에 따르는 동적 매핑 시스템 선택 결정(풀 기반 및/또는 푸시 기반)을 제공할 수 있다다. 동적 시스템의 목적은 네트워크를 통해 낮은 제어 오버헤드를 가지고, 또한 고효율성(예컨대, 최단 탐색 사이클) 및 엔드 유저에게로의 최적화된 고로컬라이징 데이터 전송(예컨대, 코어 네트워크로부터의 전송 오프로드)을 가지고서 적응적 동적 모드를 가능하게 할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 동적 매핑 시스템은 서브시스템들로 구성될 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 콘텐츠 모니터링 및 추적 서브 시스템은 콘텐츠의 소모 특성, 그것의 인기 및 액세스율의 통계치를 수집하는 것을 담당할 수 있다. 통계치는 중앙집중형(예컨대, DHT 매핑 노드) 또는 분산형(예컨대, 시스템 내의 모든 참여 캐싱 엔티티)으로 수집될 수 있다. 수집된 통계치는 콘텐츠 매핑 결정 서브시스템으로 전달될 수 있으며, 상기 전달은 콘텐츠 액세스마다 또는 시간 간격마다 수행될 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 콘텐츠 매핑 결정 서스시스템은 콘텐츠 모니터링 및 추적 서브시스템에 의해 수집된 연속 정보에 기반하며, 낮은 제어 오버헤드 및 가장 효율적인 데이터 전송 경로에 기초하여 사용되기에 적절한 매핑 메커니즘의 결정을 담당할 수 있다. 이러한 결정은 예컨대, 콘텐츠 인기 및 액세스율을 기반으로 결정될 수 있다. 상기 결정 기준은 결정 기준과 관련된 하나 이상의 임계값들의 세트를 사용하여 이루어질 수 있다. 임계 값들에 도달한 경우, 매핑 시스템 업데이트를 위한 트리거가 상기 서브시스템 내에서 개시될 수 있으며, 이후 다음 매핑 시스템이 선택될 수 있다. 새로운 매핑 시스템이 사용되는 경우, 콘텐츠 매핑 전파 서브시스템으로 통지가 전송되게 된다. 매핑 시스템 선택은 특정 콘텐츠마다 또는 전체 시스템 콘텐츠들에 대해 글로벌하게 행해질 수 있다. 상기 서브시스템은 중앙집중형 방식 및/또는 분산형 방식으로 구현될 수 있다. 중앙집중형 접근법에 있어서, 일 복제 서버가 결정 알고리즘을 위해 사용되며, 분산형 접근법에서는 콘센서스 알고리즘이 참가 캐싱 엔티티들 사이에서 사용될 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 콘텐츠 매핑 전파 서브시스템은 콘텐츠 매핑 선택의 매핑 결정에 후속될 수 있으며, 선택된 매핑 메커니즘이 실행되도록 할 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 동적 매핑 선택 시스템의 동작을 나타내는 순서도이다. 도 4를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따라 전자 장치로부터 새로운 콘텐츠의 액세스가 요청되는 경우, 콘텐츠 모니터링 서브시스템은 액세스 횟수, 액세스 시간 등과 같은 콘텐츠 통계치를 업데이트(410)할 수 있다.

이후, 콘텐츠 모니터링 서브시스템은 연속적인 콘텐츠의 통계치 레포팅이 지원되거나 또는 레포팅 시간에 도달(420)한 경우, 콘텐츠 매핑 선택 서브시스템으로 콘텐츠의 통계치를 전달할 수 있다. 이와 달리, 연속적인 콘텐츠의 통계치 레포팅이 지원되거나 또는 레포팅 시간에 도달하지 못한 경우 프로세스는 종료될 수 있다.

이에 따라, 콘텐츠 매핑 선택 서브시스템은 콘텐츠의 통계치를 수신하면, 상기 콘텐츠의 사용에 적절한 매핑 접근법을 선택(430)할 수 있다.

콘텐츠 매핑 선택 서브시스템은 선택된 매핑 접근법이 현재의 매핑 접근법과 상이(440)한 경우, 선택된 매핑 접근법을 콘텐츠 매핑 전파 서브시스템으로 전달할 수 있다. 콘텐츠 매핑 선택 서브시스템은 선택된 매핑 접근법이 현재의 매핑 접근법과 상이하지 않은 경우, 접근법에 대한 업데이트가 불필요하다고 판단하여 프로세스를 종요할 수 있다.

이에 따라, 콘텐츠 매핑 전파 서브시스템은 현재의 매핑 접근법을 콘텐츠 매핑 선택 서브시스템에서 선택된 전파 매핑 접근법으로 업데이트(450)할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 매핑 시스템 결정은푸시 기반 전파가 콘텐츠을 위한 디폴트 매핑 시스템(default mapping system)으로서 설정되는 것으로 가정할 수 있다. 액세스율 임계값이 콘텐츠 매핑 결정 서브시스템 내에 설정될 수 있으며, 네트워크 노드들로부터 수신된 통계치 및 콘텐츠 모니터링을 사용하여, 콘텐츠 액세스율이 그 임계값에 대해 연속적으로 체크될 수 있다. 콘텐츠가 낮은 인기를 갖는 라이브 비디오인 것으로 가정하는 경우, 예컨대, 액세스율 임계값에 도달하지 않은 경우, 푸시-기반 접근법이 적절한 것으로 판단할 수 있다. 예컨대, 특정 시간에 스케쥴링된 인기 프로그램에 대한 콘텐츠가 높은 액세스율(예컨대, 바이럴 확산)을 가지게 되는 경우, 액세스율 임계값에 도달하며, 매핑 결정 서브시스템은 풀-기반 매핑 접근법이 상기 콘텐츠에 대한 타입을 제공하기에 적절하게 결정할 수 있다. 이에 따라, 매핑 결정 서브시스템은 전파 서브시스템으로의 표시를 전송할 수 있으며, 푸시 접근법을 풀 접근접으로 대체할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따르면 동일한 접근법은, 소비되는 전체 시스템 콘텐츠들에 대해 글로벌 콘텐츠 매핑 결정이 사용되는 경우에 사용될 수 있다. 이 경우, 임계값들의 세트는 그 시스템에서 소비되는 전체 콘텐츠의 통계치를 평균화한 것과 관련되게 된다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면 풀-기반 접근법 및 푸시-기반 접근법의 조합이 사용되는 경우, 예를 들어, 풀 기반 접근법을 기본 접근법으로 사용하고, 푸시-기반 접근법을 보충 매핑으로 사용하는 경우, 매핑 결정 서브시스템은 푸시 기반 접근법을 풀 기반 접근법에 부가할 지 여부를, 전술한 것과 동일한 접근법에 기초하여 결정할 수 잇다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면 동적 콘텐츠 매핑 솔루션은 콘텐츠 전송 네트워크에서 사용 가능할 수다.

ㆍ 액세스율, 액세스의 횟수, QoS 타입 등과 같은 최신의 콘텐츠 특성 및 통계치에 기초하기 때문에, 낮은 레이턴시가 반영된 개선된 사용자 경험을 가지고, 네트워크 오퍼레이터 내에서 효율적이고 빠른-캐싱된 콘텐츠를 보장할 수 있다.

ㆍ 시스템 동작 모드에 따른 매핑 접근법의 동적 선택은 콘텐츠 매핑 프로세스 동안에 네트워크 오퍼레이터들 내의 낮은 제어 플레인 오버헤드를 보장할 수 있다.

ㆍ 효율적인 매핑 프로세스는 사용가능한 최적의 캐싱 노드의 선택을 가능하게 하며, 이것은 오퍼레이트 네트워크 내에서 가장 효율적인 콘텐츠 페칭을 보장할 수 있다.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시 예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (20)

1. 분산형 캐싱 네트워크에서 콘텐츠를 탐색하는 방법에 있어서,
   전자 장치가 상기 콘텐츠를 요청하면, 상기 콘텐츠를 캐싱하는 다수의 노드들을 검색하는 과정과,
   상기 다수의 노드들이 검색되면, 상기 콘텐츠의 인기 분포 및 접속 빈도율을 기반으로 매핑 접근 방법을 결정하는 과정과,
   상기 결정된 매핑 접근 방법을 기반으로 상기 다수의 노드들 중 제1 노드와 연결하는 과정과,
   상기 제1 노드로부터 상기 콘텐츠를 탐색하는 과정을 포함하는 콘텐츠 탐색 방법.
   
2. 제 1 항에 있어서, 상기 매핑 접근 방법은,
   풀 기반(pull-based) 매핑 및 푸시 기반(push-based) 매핑에 의해 선택되는 방법임을 특징으로 하는 콘텐츠 탐색 방법.
   
3. 제 1 항에 있어서, 상기 콘텐츠의 인기는,
   상기 콘텐츠가 서로 다른 사용자들에 의해 접속되는 횟수를 카운팅함으로써 판정됨을 특징으로 하는 콘텐츠 탐색 방법.
   
4. 제 1 항에 있어서, 상기 접속 빈도율은,
   서로 다른 사용자들로부터 소정 시간동안 접속되는 상기 콘텐츠의 접속 빈도율임을 특징으로 하는 콘텐츠 탐색 방법.
   
5. 제 1 항에 있어서, 상기 방법은,
   콘텐츠 모니터링 및 추적 서브시스템, 콘텐츠 매핑 결정 서브시스템 및 콘텐츠 매핑 전파 서브시스템 중 적어도 두 개의 서브시스템을 기반으로 하는 콘텐츠 탐색 방법.
   
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 콘텐츠 모니터링 및 추적 서브시스템은 상기 콘텐츠의 통계치를 업데이트하고, 연속적인 통계치 레포팅이 지원되거나 또는 레포팅 시간에 도달한 경우, 상기 콘텐츠 매핑 선택 서브시스템으로 전달하고, 상기 연속적인 통계치 레포팅이 지원되거나 또는 상기 레포팅 시간에 도달하지 못한 경우, 프로세스를 종료하고,
   상기 콘텐츠 매핑 결정 서브시스템은 상기 콘텐츠의 통계치를 수신하면, 상기 콘텐츠의 사용에 적합한 매핑 접근법을 결정하고, 상기 선택된 매핑 접근법이 현재의 매핑 접근법과 상이한 경우, 상기 선택된 매핑 접근법을 상기 콘텐츠 매핑 전파 서브시스템으로 전달하고, 상기 선택된 매핑 접근법이 상기 현재의 매핑 접근법과 상이하지 않은 경우, 프로세스를 종료하고,
   상기 콘텐츠 매핑 전파 서브시스템은 상기 현재의 매핑 접근법을 상기 선택된 매핑 접근법으로 업데이트함을 특징으로 하는 콘텐츠 탐색 방법.
   
7. 제 2 항에 있어서, 상기 풀 기반 매핑은,
   풀 기반 방법(pull-based method)이 사용되며, 10K 미만인 피어 사이즈 그룹과 낮은 이동율(churn rate)을 고려하여, 효율적인 서브-DHT-기반 알고리즘이 사용됨을 특징으로 하는 콘텐츠 탐색 방법.
   
8. 제 7 항에 있어서, 상기 서브 -DHT-기반 알고리즘은,
   풀 멤버십(full membership)을 가진 코드-기반 정합적 해시 알고리즘임을 특징으로 하는 콘텐츠 탐색 방법.
   
9. 제 7 항에 있어서, 상기 풀 기반 매핑은,
   상기 콘텐츠의 섹션들과 상기 콘텐츠의 섹션들을 제어하는 피어들 간의 매핑을 위해 정합적 해싱이 사용됨을 특징으로 하는 콘텐츠 탐색 방법.
   
10. 제 2 항에 있어서, 상기 푸시 기반 매핑은,
    푸시 기반 방법(push-based method)이 사용되며, 로컬 캐시에 저장되는 키들의 캐시 다이제스(cache digest)로서 블룸 필터들(bloom filters)이 사용됨을 특징으로 하는 콘텐츠 탐색 방법.
    
11. 제 10 항에 있어서, 상기 푸시 기반 방법은,
    이전에 광고된 필터들과 새로운 필터들 사이의 차이만을 각각의 노드들로 광고하는 방법임을 특징으로 하는 콘텐츠 탐색 방법.
    
12. 제 11 항에 있어서, 상기 광고하는 방법은,
    소정 시간동안, 완전한 블룸 필터들 비트 어레이를 상기 각각의 노드들로 광고하는 방법임을 특징으로 하는 콘텐츠 탐색 방법.
    
13. 제 11 항에 있어서,
    상기 콘텐츠가 로컬 캐시되는 경우, 로컬 캐시 히트된 것으로 판단하여 프로세스가 종료하는 과정과,
    상기 콘텐츠가 로컬 캐시되지 않는 경우, 로컬 캐시 미스된 것으로 판단하는 과정을 더 포함함을 특징으로 하는 콘텐츠 탐색 방법.
    
14. 분산형 캐싱 네트워크에서 콘텐츠를 탐색하는 시스템에 있어서,
    전자 장치가 상기 콘텐츠를 요청하면, 상기 콘텐츠를 캐싱하는 다수의 노드들을 검색하고, 상기 다수의 노드들이 검색되면, 상기 콘텐츠의 인기 분포 및 접속 빈도율을 기반으로 매핑 접근 방법을 결정하고, 상기 결정된 매핑 접근 방법을 기반으로 상기 다수의 노드들 중 제1 노드와 연결하고, 상기 제1 노드로부터 상기 콘텐츠를 탐색함을 특징으로 하는 시스템.
    
15. 제 14 항에 있어서, 상기 매핑 접근 방법은,
    풀 기반(pull-based) 매핑 및 푸시 기반(push-based) 매핑에 의해 선택되는 방법임을 특징으로 하는 시스템.
    
16. 제 14 항에 있어서, 상기 콘텐츠의 인기는,
    상기 콘텐츠가 서로 다른 사용자들에 의해 접속되는 횟수를 카운팅함으로써 판정됨을 특징으로 하는 시스템.
    
17. 제 14 항에 있어서, 상기 접속 빈도율은,
    서로 다른 사용자들로부터 소정 시간동안 접속되는 상기 콘텐츠의 접속 빈도율임을 특징으로 하는 시스템.
    
18. 제 14 항에 있어서, 상기 시스템은,
    콘텐츠 모니터링 및 추적 서브시스템, 콘텐츠 매핑 결정 서브시스템 및 콘텐츠 매핑 전파 서브시스템 중 적어도 두 개의 서브시스템을 기반으로 하는 시스템.
    
19. 제 18 항에 있어서,
    상기 콘텐츠 모니터링 및 추적 서브시스템은 상기 콘텐츠의 통계치를 업데이트하고, 연속적인 통계치 레포팅이 지원되거나 또는 레포팅 시간에 도달한 경우, 상기 콘텐츠 매핑 선택 서브시스템으로 전달하고, 상기 연속적인 통계치 레포팅이 지원되거나 또는 상기 레포팅 시간에 도달하지 못한 경우, 프로세스를 종료하고,
    상기 콘텐츠 매핑 결정 서브시스템은 상기 콘텐츠의 통계치를 수신하면, 상기 콘텐츠의 사용에 적합한 매핑 접근법을 결정하고, 상기 선택된 매핑 접근법이 현재의 매핑 접근법과 상이한 경우, 상기 선택된 매핑 접근법을 상기 콘텐츠 매핑 전파 서브시스템으로 전달하고, 상기 선택된 매핑 접근법이 상기 현재의 매핑 접근법과 상이하지 않은 경우, 프로세스를 종료하고,
    상기 콘텐츠 매핑 전파 서브시스템은 상기 현재의 매핑 접근법을 상기 선택된 매핑 접근법으로 업데이트함을 특징으로 하는 시스템.
    
20. 제 15 항에 있어서, 상기 풀 기반 매핑은,
    풀 기반 방법(pull-based method)이 사용되며, 10K 미만인 피어 사이즈 그룹과 낮은 이동율(churn rate)을 고려하여, 효율적인 서브-DHT-기반 알고리즘이 사용됨을 특징으로 하는 시스템.

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