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QoS 보장을 시행하는 소프트웨어 메커니즘은 종종 플랫폼 용량 및 자원 수요에 대한 지식을 요구합니다. 이러한 요구는 플랫폼 업그레이드, 실패 또는 새로운 설치 시 성능 측정 및 프로파일링을 필요로 합니다. 이러한 측정을 수행하는 데 드는 비용은 QoS 인식 소프트웨어 구성 요소의 광범위한 배포에 상당한 장애물이 됩니다. 본 논문에서는 적응형 제어 이론을 기반으로 하는 새로운 QoS 제어 패러다임을 소개합니다. 이 패러다임의 주요 특징은 프로파일링 및 QoS 인식 소프트웨어의 구성 비용을 제거하여 사용자 개입 없이 프로세스를 완전히 자동화하는 방식입니다. 사례 연구로서 우리는 프록시 캐시에서 비율에 기반한 콘텐츠 적중률 차별화를 제공하기 위해 제어 아키텍처를 설명하고 구현, 평가합니다. 적응형 제어 이론을 활용하여 클래스 간의 품질 간격을 조정하는 방식으로 캐시 리소스를 관리하며, 이는 편향 대체 정책, LRV 또는 탐욕적 이중 크기와 같은 다른 캐시 리소스 관리 방식으로는 달성할 수 없습니다.
Lu et al. (Wed,)는 이 질문을 연구하였습니다.