• 한국통신학회논문지
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• 제37B권9호
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• pp.849-858
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• 2012

본 논문에서는 빠르고 정확하게 elephant flow를 발견할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 최근 인터넷 사용자의 증가와 다양한 응용 프로그램의 등장으로 인하여, 네트워크 트래픽의 대규모화가 급속히 진행되고 있는 추세이다. 이러한 변화에 따라 네트워크 대역의 상당 부분을 점유하는 elephant flow 가 자주 발생하게 되었다. Elephant flow는 인터넷 트래픽의 관리 (management) 및 서비스 측면에서 네트워크 대역 (network bandwidth)의 불공평한 사용 문제를 유발한다. 본 논문에서는 Elephant flow를 발견하는 방법들 중 하나인 기존 Landmark-LRU 기법에 간단한 메커니즘을 추가시켜, 발견율을 크게 증가시키는 방법을 제시하였다. 그리고 제안하는 개선안을 실제 네트워크에서 추출한 트레이스 (network traces)에 적용하는 시뮬레이션을 통하여 평가하였다. 그 결과로 우리가 제시하는 개선 알고리즘이 효율적인 메모리 비용을 유지하면서 Landmark-LRU 기법보다 더 정확하게 elephant flow를 발견하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권3호
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• pp.612-622
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• 2017

오래 지속되는 플로우인 엘리펀트 플로우는 데이터 센터에서 많은 대역폭을 소비해서, 지연에 민감하고 짧은 시간 흐르는 플로우인 마이스 플로우의 흐름을 방해하게 된다. 이는 마이스 플로우에 대해 적지않은 지연을 발생시켜서, 결과적으로 그 네트워크에서 동작하고 있는 응용의 성능을 저하시키게 된다. 그러므로 데이터 센터 네트워크는 이를 분류하고 시각화 해내어 실시간으로 QoS 프로비져닝을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 다음에 대해 논한다. (1) SDN에서 sflow를 이용한 엘리펀트 플로우의 실시간 검출 및 시각화를 위한 프레임워크 제시. 이는 시각화된 토폴로지에서 스위치를 더블클릭 하므로써 스위치를 통과하는 엘리펀트 플로우를 점검할 수 있게 한다. (2) SDN 제어기에 의해서 정의되고 관리되는 QoS를 보장하는 접근 및 OpenFlow에 의해 제공되는 규격. 본 논문에서는 SDN 네트워크내에서 rate-limiting (traffic-shaping) 분류 기법을 사용하는 것을 주로 논의한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2801-2815
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• 2022

With the advent and realization of Software Defined Network (SDN) architecture, many organizations are now shifting towards this paradigm. SDN brings more control, higher scalability, and serene elasticity. The SDN spontaneously changes the network configuration according to the dynamic network requirements inside the constrained environments. Therefore, a monitoring system that can monitor the physical and virtual entities is needed to operate this type of network technology with high efficiency and proficiency. In this manuscript, we propose a real-time monitoring system for data collection and visualization that includes the Prometheus, node exporter, and Grafana. A node exporter is configured on the physical devices to collect the physical and virtual entities resources utilization logs. A real-time Prometheus database is configured to collect and store the data from all the exporters. Furthermore, the Grafana is affixed with Prometheus to visualize the current network status and device provisioning. A monitoring system is deployed on the physical infrastructure of the KOREN topology. Data collected by the monitoring system is further pre-processed and restructured into a dataset. A monitoring system is further enhanced by including machine learning techniques applied on the formatted datasets to identify the elephant flows. Additionally, a Random Forest is trained on our generated labeled datasets, and the classification models' performance are verified using accuracy metrics.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권4호
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• pp.1307-1323
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• 2014

With the exhaustion of global IPv4 addresses, IPv6 technologies have attracted increasing attentions, and have been deployed widely. Meanwhile, new applications running over IPv6 networks will change the traditional traffic characteristics obtained from IPv4 networks. Traditional models obtained from IPv4 cannot be used for IPv6 network monitoring directly and there is a need to investigate those changes. In this paper, we explore the flow features of IPv6 traffic and compare its difference with that of IPv4 traffic from flow level. Firstly, we analyze the differences of the general flow statistical characteristics and users' behavior between IPv4 and IPv6 networks. We find that there are more elephant flows in IPv6, which is critical for traffic engineering. Secondly, we find that there exist many one-way flows both in the IPv4 and IPv6 traffic, which are important information sources for abnormal behavior detection. Finally, in light of the challenges of analyzing massive data of large-scale network monitoring, we propose a group flow model which can greatly reduce the number of flows while capturing the primary traffic features, and perform a comparative measurement analysis of group users' behavior dynamic characteristics. We find there are less sharp changes caused by abnormity compared with IPv4, which shows there are less large-scale malicious activities in IPv6 currently. All the evaluation experiments are carried out based on the traffic traces collected from the Northwest Regional Center of CERNET (China Education and Research Network), and the results reveal the detailed flow characteristics of IPv6, which are useful for traffic management and anomaly detection in IPv6.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권6호
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• pp.663-671
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• 2016

인터넷 트래픽양의 급증에 따라 고속 라우터의 수요가 많아졌다. 트래픽 통계 또는 보안 등의 목적으로 라우터에서 패킷을 측정해야 하는데 고속 라우터의 특성상 메모리공간이 제한적이다. RCC는 적은 메모리로 트래픽을 정확하고 효율적으로 측정하는 방법을 제시했다. RCC에서는 트래픽을 측정하는데 큰 Flow를 추가적인 Quadratic Probing 기반 해시 테이블에 누적하는 방법 사용한다. 그런데 Quadratic Probing은 적은 메모리 또는 메모리 사용률이 많은 상황에서 연산량이 많으며, 특히 갱신 또는 실시간 조회가 자주 발생하는 시스템에서 오버헤드가 크다. 이 논문에서는 RCC의 특성을 분석하고 실험을 통해 Quadratic Probing의 문제점을 증명하며 갱신 또는 조회에 효율적인 Cuckoo Hashing을 사용하여 RCC의 성능을 개선한다. 실험 결과에 따르면 RCC에서 Cuckoo Hashing을 사용할 때 메모리 사용률이 높은 상황에서도 높은 정확도를 보여주었고, 효율적으로 트래픽을 측정할 수 있었다.