기존의 네트워크에서는 혼잡상황이 감지된 이후에 네트워크 성능이 급격하게 저하된다. 이러한 문제를 해결하고자 RED(Random Early Detection)기법이 소개되어 게이트웨이에서 혼잡상황에 대하여 능동적으로 대처할 수 있는 알고리즘이 제시되었다. 하지만, RED는 매개변수 설정이라는 문제가 남아있다. 그리하여, 잘못된 변수값 설정으로 인한 네트워크 성능 저하가 현저하게 발생한다. 본 논문에서는 기존의 RED를 개선한 Effective RED를 제안한다. Effective RED는 RED 알고리즘의 문제점을 개선하여 네트워크의 상황에 맞추어 동적으로 매개 변수 값을 조정하는 알고리즘이다. 그리고, ns를 이용하여 Effective RED의 성능을 검증하였다.
인터넷의 혼잡상황을 해결하기 위하여 제안된 RED(Random Early Detection)와 같은 능동적 큐 관리(Active Queue Management) 알고리즘들은 TCP 데이터에 대하여 우수한 혼잡제어 효과를 나타낸다. 그러나 TCP와 UDP가 병목 링크를 공유하는 경우 불공정성 문제와 큐에서의 지연시간이 길어지는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 공정성을 개선함과 동시에 큐 지연시간을 감소할 수 있는 새로운 큐 관리 알고리즘인 PSRED(Protocol Sensitive RED) 알고리즘을 제안하였다. PSRED 알고리즘은 트래픽의 프로토콜 필드를 이용하여 플로우의 종류를 구분하고 각기 다른 패킷폐기함수를 적용함으로써 공정성을 개선하고 평균 큐 길이를 줄일 수 있다.
Random Early Detection (RED) [1] is an active queue management scheme which has been deployed extensively to reduce packet loss during congestion. Although RED can improve loss rates, its performance depends severely on the tuning of its operating parameters. The idea of adaptively varying RED parameters to suit the network conditions has been investigated in [2], where the maximum packet dropping probability $max_p$ has been varied. This paper focuses on adaptively varying the queue weight $\omega_q$ in conjunction with $max_p$ to improve the performance. We propose two algorithms viz., $\omega_q$-thresh and $\omega_q$-ewma to adaptively vary $\omega_q$. The performance is measured in terms of the packet loss percentage, link utilization and stability of the instantaneous queue length. We demonstrate that varying $\omega_q$ and $max_p$ together results in an overall improvement in loss percentage and queue stability, while maintaining the same link utilization. We also show that $max_p$ has a greater influence on loss percentage and queue stability as compared to $\omega_q$, and that varying $\omega_q$ has a positive influence on link utilization.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권5호
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pp.1085-1100
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2011
The Random Early Detection algorithm is widely used in the queue management mechanism of the router. We find that the parameters of the RED algorithm have a significant influence on the defense performance of the random early detection algorithm and discuss the robust of the algorithm in mitigating Low-rate Denial-of-Service attack in details. Simulation results show that the defense performance can be effectively improved by adjusting the parameters of $Q_{min}$ and $Q_{max}$. Some suggestions are given for mitigating the LDoS attack at the end of this paper.
네트워크 장비를 관리함에 있어서 환경에 따른 RED(Random Early Detection) 매개변수에 대한 설정은 쉽지 않은 일이다. 특히 관리자가 환경의 변화에 따라 일정한 서비스율을 유지하고 싶은 경우의 매개변수 설정은 더욱 쉽지 않은 일이다. 본 논문에서는 출력 큐에 멀티 코어 CPU를 탑재한 라우터를 가정하고 라우터의 출력 큐에, RED의 환경에 따른 매개변수의 최적화에 적합한 것으로 알려진, 인공지능의 유전 알고리즘을 직접적으로 도입하여 스스로 부하에 적응하는 AI RED(Artificial Intelligence RED)를 제안한다. AI RED는 FuRED(Fuzzy-Logic-based RED) 보다 단순하고 세밀하며, 실험을 통하여 AI RED가 찾아낸 RED 매개변수는 표준 RED 매개변수보다 환경에 더욱 잘 적응하는 효율적인 서비스를 제공하여 준다는 것을 확인 할 수 있다. RED 매개변수 관리의 자동화는 네트워크 관리의 측면에서 많은 효율성의 향상을 관리자에게 제공하여 줄 수 있다.
혼잡상황이 발생한 후에는 네트웍 성능이 급격하게 떨어지게 되는 문제점을 해결하고자 큐 관리 알고리즘으로 RED(Random Early Detection) 알고리즘이 제시되었으며, 현재 RED 알고리즘이 표준으로 사용되고 있다. RED 알고리즘은 게이트웨이에서 능동적으로 대처할 수 있는 알고리즘이다. 그러나, RED 매개변수 분석을 통하여 고정된 매개변수 값을 사용할 경우, 현재 네트웍 트래픽 상태에 적절히 대처하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 RED 알고리즘의 문제점인 고정된 매개변수 값 설정으로 인한 문제점을 해결하기 위하여 개선된 RED 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 현재의 네트웍 트래픽 상태에 따라 패킷 폐기 확률 값을 조성하여 게이트웨이에서의 혼잡 상황을 효율적으로 제어하도록 하였다 그리고, NS를 이용하여 개선된 RED 알고리즘의 성능을 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4342-4366
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2016
Congestion control in Cluster Wireless Sensor Networks (CWSNs) has drawn widespread attention and research interests. The increasing number of nodes and scale of networks cause more complex congestion control and management. Active Queue Management (AQM) is one of the major congestion control approaches in CWSNs, and Random Early Detection (RED) algorithm is commonly used to achieve high utilization in AQM. However, traditional RED algorithm depends exclusively on source-side control, which is insufficient to maintain efficiency and state stability. Specifically, when congestion occurs, deficiency of feedback will hinder the instability of the system. In this paper, we adopt the Additive-Increase Multiplicative-Decrease (AIMD) adjustment scheme and propose an improved RED algorithm by using neighbor feedback and scheduling scheme. The congestion control model is presented, which is a linear system with a non-linear feedback, and modeled by Lur'e type system. In the context of delayed Lur'e dynamical network, we adopt the concept of cluster synchronization and show that the congestion controlled system is able to achieve cluster synchronization. Sufficient conditions are derived by applying Lyapunov-Krasovskii functionals. Numerical examples are investigated to validate the effectiveness of the congestion control algorithm and the stability of the network.
AQM은 라우터에서 사용되고 있으며 큐의 순간적 길이나 평균길이를 관찰하여 혼잡을 예측하고 탐지하는 알고리즘이며, 평균 큐길이가 임계 값을 초과하면 혼잡이 발생하였다고 추론하고 라우터로 유입되는 패킷을 미리 폐기시키거나 패킷 전송 노드에게 혼잡을 미리 알림으로써 전송노드에서 전송률을 줄여 혼잡을 피하도록 한다. AQM 알고리즘의 하나인 RED (random early detection)는 패킷을 무작위로 폐기시켜 혼잡제어를 하는 큐 기반의 혼잡 제어기술이다. RED는 TCP의 시간경과 및 큐 지연을 줄이며 링크 활용도를 높이고 버스트한 트래픽이 유입되는 것을 관리하는 기술로써 널리 사용되어지고 있으며 혼잡도의 정도를 큐의 평균 길이로 추정한다. 그러나 파라미터($P_{max}$, $TH_{min}$)값들이 고정되어 있어서 특정한 네트워크 환경에서는 동작을 잘 못한다. 본 논문에서는 네트워크 상태를 지속적으로 감지함으로써 $P_{max}$와 $TH_{min}$의 값을 네트워크 상태에 적합한 값으로 자동적으로 바꾸어줌으로서 다양한 환경에서도 동작을 잘할 수 있는 확장 RED를 제안한다.
기존의 인터넷 라우터는 Drop tail 방식으로 패킷을 관리한다. 따라서 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인한 혼잡 상황으로 발생하는 패킷 손실을 해결할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection)와 같은 능동적인 큐 관리 알고리즘을 제시하였다. 하지만 RED는 동적으로 변화하는 인터넷 트래픽에 대하여 단지 큐 크기의 변화 정보를 얻어 혼잡 상황을 제어하기 때문에 성능에 있어는 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 기존의 RED를 개선한 MRED를 제안했다. MRED는 RED에 비하여 휴리스틱한 방법을 이용하여 폐기 확률 값을 계산하고, 이를 실험을 통하여 MRED의 성능을 검증하였다.
인터넷에서 실시간 서비스를 지원하기 위해서는 큐 관리 및 스케줄링 기법이 고도화되어야 한다. 기존의 큐 관리 기법은 TCP 플로우의 혼잡을 제어하는 기능은 제공하고 있으나 실시간 서비스 지원에는 문제점을 가지고 있다. 즉, 큐가 어느 정도 점유된 이후 계속적인 버스트 성의 트래픽이 발생할 경우 성능이 급격히 떨어지고, 특히 큰 지터 값으로 인해 실시간 전송에 부적절하다. 본 논문에서는 최대 임계값과 큐 가중치 등의 RED 파라미터를 큐 상태에 따라 적응적으로 조정하여 실시간 서비스에 대한 지연 및 지터 성능을 향상시킬 수 있는 상태 의존 RED (SDRED; State Dependent Random Early Detection) 큐 관리 및 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안한 기법은 큐 상태에 따라 RED의 최대 임계값과 큐 가중치를 네 개의 서로 다른 레벨로 변경하여 트래픽 상황에 적응하도록 설계하였으며, 시뮬레이션을 통하여 SDRED가 평균 큐 크기를 가지는 RED나 평균 큐 크기를 가지지 않고 현재의 큐 크기를 사용하여 흔잡을 제어하는 BLUE, 그리고 RED 게이트웨이의 수율이나 지연 특성을 향상하기 위해 제안된 ARED 및 DSRED에 비해 낮은 지연 값과 안정적인 지터 값을 나타냄을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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