초록
본 논문은 DiffServ 방식의 Assured Service를 이용하는 플로에게 QoS를 보장하기 위해 Admission Control이 수행된 상황 하에서 발생하는 RIO 방식의 문제점을 제시하고 이에 대한 해결 방안으로 Adaptive RIO 방식을 제안한다. 제안하는 Adaptive RIO 방식은 네트워크 토폴로지와 Assured Service 서브 클래스별로 할당되는 대역폭의 비율에 따라 결정되는 버퍼 크기를 기준으로 일정 시간 구간마다 도착 가능한 In-profile 패킷과 전체 패킷의 최대량을 고려하여 RIO의 변수 값들을 재설정함으로써 허용된 In-profile 패킷에 대한 확률적인 폐기 (Early Random Drop)를 방지한다. 시뮬레이션 결과는 Assured Service에 대해 Admission Control이 수행된 상황과 Congestion 상황에서 제안하는 Adaptive RIO 방식이 RIO 방식보다 In-profile 트래픽에 대한 보호와 수율 성능이 우수함을 보인다.
In this paper, we proposed an Adaptive RIO scheme to solve the problem of RIO scheme that occurs when admission control is performed for QoS guarantee of Assured Service in Differentiated Services. To prevent an early random drop of the admitted In-profile packet, proposed Adaptive RIO scheme updates parameters of RIO scheme every time interval according to the estimated numbers of maximum packet arrivals of In-profile traffic and total traffic during the next time interval. The numbers of maximum packet arrivals during the next time interval are estimated based on the buffer size determined by the network topology and the ratio of bandwidth allocated to each subclass. We found from simulation results that, compared with RIO scheme, proposed Adaptive RIO scheme can improve performance of the throughput for In-profile traffic when admission control is performed or congestion occurs.
