최근, 차별 서비스 망에서는 다양한 차세대 인터넷 서비스들을 지원하기 위해 효율적인 자원 관리를 위한 연구로서 동적 프로비저닝 (Dynamic Provisioning) 기법들을 이용한 수락 제어 메커니즘 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 수락 제어 메커니즘이 망에 적용되더라도 서로 다른 대역폭을 요구하는 서비스들에 대한 호 설정 요구가 들어오며 불공평한 호 블로킹 확률이 존재한다. 본 논문에서는 큰 대역폭을 요구하는 서비스와 작은 대역폭을 요구하는 서비스들 사이에 공평한 호 블로킹 확률을 제공하는 새로운 수락 제어 정책 Heuristic 알고리즘을 제안한다. 특히 제안된 알고리즘은 모의 실험 결과를 통하여 호 블로킹 확률의 공평성 및 높은 대역폭의 사용율을 제공할 수 있음을 보여 주었다.
최근 몇 년 사이 컴퓨터와 초고속 통신망의 대중적인 보급으로 인하여 인터넷 사용 인구가 급격하게 증가하였고 인터넷 사용량 또한 폭발적으로 증가하였다. 이와 같이 막대한 양으로 늘어난 트래픽은 서버에 과도한 양의 부하를 발생시켜 서비스 전반에 걸친 성능 저하를 가져왔다. 따라서 서버에 많은 양의 트래픽이 발생하더라도 정상적인 서비스를 제공할 수 있도록 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 서버의 트래픽 폭주로 인한 서버 과부하 문제를 해결하기 위해 수락 제어 알고리즘을 이용한다. 수락 제어 기법은 컨텐츠 변환이나 로드 밸런싱과 같이 수동적으로 부하를 덜어주거나 분산시키는 방식이 아닌 트래픽에 제한을 가하여 능동적으로 서버의 부하를 조절하는 방식이다. 클라이언트에 의한 연결 요청이 이루어질 때 서버의 부하 상태를 평가한 후 서버가 수용 가능한 수준이면 클라이언트 새로운 연결 요청을 수락하여 이를 서비스할 수 있도록 한다. <중략> 또한 서비스 요청에 제한적인 정책을 따를 경우 서버의 부하 변화에 빠르게 반응하지만 QoS(Quality of Service)의 향상을 얻을 수 있는 반면 더 많은 서비스 요청을 수용하는 정책을 취할 경우 서버의 부하 변화에 대한 반응이 느리지만 throughput이 증가하는 이득을 얻을 수 있게 된다. QoS와 throughput가 서로 tradeoff 관계에 있다는 것을 알 수 있다. 또한 요구되는 서비스의 성격에 따라 즉 더 높은 수준의 QoS 보장이 중요한 서비스인가 아니면 더 높은 수준의 throughput 보장이 요구되는 서비스인가에 따라 다른 수락 제어 정책을 적용하는 것이 가능하게 된다.
무선 ATM의 중요한 문제 중 하나는 제한된 자원을 가지고 서로 다른 서비스의 QoS를 어떻게 보장하느냐 하는 것이다 그리고 셀의 크기가 작아짐에 따라 많은 빈도로 핸드오버가 발생하게 되고, 이러한 핸드오버 호는 빈번한 호 수락 요청을 하게 된다. 따라서, 멀티미디어 다중 서비스가 요구하는 다양한 QoS와 마이크로 셀이 갖는 특징을 모두 지원하는 호 수락 제어는 사용자의 요구와 공급자의 요구를 동시에 만족시킬 수 있은 중요한 기술적 문제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 QoS를 보장하는 다중 서비스를 위한 분산된 방법의 호 수락 제어를 제시하고 이를 일반적인 호 수락 제어 및 가드 밴드 호 수락 제어 방법과 비교하여 강제 호 종료 확률이 낮아짐을 보였다. 호 수락 제어의 파라미터로 QoS임계치와 채널 과부하 확률을 호 수락 제어 정책에 직접 적용시키므로 각각의 서비스에 대해 새로운 호나 핸드오버 호가 호 수락을 요청할 시에 QoS를 만족시킬 수 있었다. 채널 할당 방법으로는 동적 채널 할당 방법을 고려했으며, QoS는 분산된 방법으로 측정하였다. 또한, 핸드오버 호와 새로운 호에 대해 가변 데이타율을 적용함으로 망의 상태에 따른 QoS의 저하를 막고자 했다. 셀 레벨이 아닌 호 레벨에서의 호 수락 제어는 미래의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서 필수적으로 제공되어져야 할 망의 기능으로 앞으로 다양한 호 수락 제어 정책의 연구가 요구되어 진다.
콘텐츠 스트림서비스를 이용하는 사용자들의 서비스 수락률 및 서비스 품질의 안정에 대한 요구를 만족시키기 위해 사용자 등급 기반의 자원 배분 및 서비스 수락률 제어 방안이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 이동에이전트 개념을 적용한 CIMA와 사용자 등급 기반의 서비스 수락 제어 알고리즘을 제안한다. 에이전트 기술을 접목한 알고리즘의 성능 평가를 위해 사용자들의 요금 실적과 서비스 이용 실적 등을 고려하여 사용자 등급(우수등급, 기본등급)을 나누고 등급별 서버의 수락률을 제어하면서 클라이언트/서버 환경과 이동에이전트 환경 하에서의 네트워크 자원 이용률, 수락률 및 수행시간의 비교 평가 실험을 하였다. 실험 결과로부터 에이전트 기술을 적용할 경우 더 높은 네트워크 사용 효율, 우승 등급사용자들의 수락률 상승 및 수행시간 단축의 결과를 얻을 수 있었다.
컴퓨터, 통신과 데이터베이스가 합류하여 빠른 속도로 분산 데이터베이스를 생성하고 있는 시점에서, 많은 응용들은 이러한 데이터베이스를 대상으로 시간적으로 일관성이 있는 센서 데이터를 실시간으로 접근하는 것을 필요로 한다. 전통적인 비실시간 데이터베이스와 객체 관리 시스템에 비해서 성능과 기능면에서 상당히 향상된 점들을 제공하기 위해 BeeHive라는 객체 지향 실시간 데이터베이스 시스템을 개발하였다. 이 논문에서는, 데이터 데드라인을 인지하는 두 가지의 스케쥴링 정책 EDDF와 EDF-DC, 기준이 되는 EDF의 성능이 BeeHive 상에서 수락제어가 있는 경우와 없는 경우로 나누어 광범위한 실험을 통해 평가되었다. 데이터 데드라인을 인지하는 스케쥴링 정책들이 효율적인 영역과 수락제어가 중요한 역할을 하는 영역을 구분하여 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 서비스의 QoS를 제공하기 위하여 호 수락 제어(Call Admission Control : CAC) 알고리즘에 트래픽 혼잡비를 적용했을 때 평균 데이터 전송율과 평균 패킷 지연시간을 비교 평가하였다. 우선권 기반의 트래픽 혼합비가 1:1:4:4일 때 호 수락 제어 알고리즘을 적용하지 않았을 경우 FTP 서비스는 0.4일 때, 웹 서비스는 0.6일 때, 스트리밍 서비스는 0.7일 때 패킷 지연 요구사항을 만족하지 못하는 것과는 달리 제안하는 호 수락 제어 알고리즘을 적용하였을 경우 성능 평가를 수행한 모든 도착률에 대해 모든 서비스의 패킷지연을 만족함을 보였다. 또한 WWW, FTP, Video, VoIP 서비스를 대상으로 호 수락 제어 알고리즘을 적용하여 트래픽 혼합비 환경에서 서비스의 QoS를 보장할 수 있음을 확인하였다.
This study presents the switching strategy between admission control and pricing control policies and clarifies the properties of the switching strategy in an M/M/1/K queueing system. In addition, this study demonstrates that employing the switching strategy can significantly improve the maximum total expected profit.
셀룰러 시스템에서 음성제어 웹 브라우징 혹은 음성제어 주식거래 같은 특별한 음성제어 응용서비스 (VCS: voice control application services)를 채택할 때, 적당한 VCS의 서비스 등급을 유지하기 위해서 OVS (ordinary voice communications service)에 요구되는 채널품질보다 더 좋은 채널품질이 필요하다. 무선정체 (air congestion)를 피하기 위해서, 수신기의 잡음레벨이 정해진 임계값보다 더 높지 않거나 기지국의 다른 호가 모든 채널 처리자원 (channel-processing resource)을 점유하지 않았다면, 호는 보통 수락되어진다. 잡음 레벨의 임계값은 음성통화 서비스의 배경잡음레벨을 포함하여 보통 10 ㏈ 정도이다. 기지국이 OVS 호 처리방법으로 VCS의 호를 수락할 때, OVS와 VCS 호의 일부분이 같은 확률로 채널을 점유하지 못하고 블록킹 되어진다. 만일 같은 임계값 10㏈가 사용되면, 수락되어진 VCS의 호는 나쁜 채널품질에 노출이 되고 강제로 블록킹 되어진다. 사용자의 관점에서 진행증인 호의 강제종료는 새로운 호를 블록킹 하는 것보다 더 바람직하지 못하다. 한편으로 VCS을 위한 낮은 임계값을 사용한다면, VCS의 블록킹 확률은 OVS의 블록킹 확률보다 더 높아지게 된다. 이 논문에서는, 블록킹 확률을 줄이고 적당한 채널 품질을 유지하기 위해서 VCS에 우선순위를 주는 호 수락 정책을 제안한다.
In this study, we propose an efficient two-phase heuristic policy, called an acceptance tolerance control policy, for Infrastructure as a Service (IaaS) cloud services that considers both the service provider and customer in terms of profit and satisfaction, respectively. Each time an IaaS cloud service is requested, this policy determines whether the service is accepted or rejected by calculating the potential for realizing the two performance objectives. Moreover, it uses acceptance tolerance to identify the possibility for error with the chosen decision while compensating for both future fluctuations in customer demand and error possibilities based on past decisions. We conducted a numerical experiment to verify the performance of the proposed policy using several actual IaaS cloud service specifications and comparing it with other heuristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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