[論文レビュー] Comparative Study Of Congestion Control Techniques In High Speed Networks

Shakeel Ahmad, Adli Mustafa+3 more|ArXiv.org|Dec 5, 2009

Network Traffic and Congestion Control参考文献 15被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、部分的バッファ共有を伴う定常状態のGE/GE/1/N切り捨て待ち行列を対象として、最大エントロピー（ME）に基づく手法を用いた、高速ネットワークにおけるコントロール技術の比較的分析を提示している。性能評価はスループット、遅延、損失率といった主要指標を用いて行われ、MEベースの手法が、高速条件下でのバーストトラフィックを効果的に処理できることが示されている。

ABSTRACT

Congestion in network occurs due to exceed in aggregate demand as compared to the accessible capacity of the resources. Network congestion will increase as network speed increases and new effective congestion control methods are needed, especially to handle bursty traffic of todays very high speed networks. Since late 90s numerous schemes i.e. [1]...[10] etc. have been proposed. This paper concentrates on comparative study of the different congestion control schemes based on some key performance metrics. An effort has been made to judge the performance of Maximum Entropy (ME) based solution for a steady state GE/GE/1/N censored queues with partial buffer sharing scheme against these key performance metrics.

研究の動機と目的

• 従来の手法がバーストトラフィックに対して困難を示す高速ネットワークにおけるコントロール技術の有効性を評価すること。
• 部分的バッファ共有を伴う定常状態のGE/GE/1/N切り捨て待ち行列における最大エントロピー（ME）ベースのコントロールの性能を分析すること。
• スループット、遅延、パケット損失といった標準化された性能指標を用いて、MEベースの手法と既存のコントロール手法を比較すること。
• 増加する帯域幅とトラフィックの変動性を示す現代の高速ネットワークインfraに適した最適なコントロール戦略を同定すること。

提案手法

• 著者らは、部分的バッファ共有を伴う高速ネットワークの動作を表現するために、GE/GE/1/N切り捨て待ち行列モデルを用いてネットワークの混雑状態をモデル化している。
• 与えられた制約条件下で、キュー長の定常分布を推定するために最大エントロピー（ME）原理が適用されており、完全な統計的データがなくても性能予測が可能となる。
• スループット、平均遅延、パケット損失率といった性能指標が、MEベースの待ち行列モデルから導出されている。
• 同一のネットワーク条件下で、MEベースのソリューションと既存のコントロール手法を、同じ性能指標を用いて比較している。
• 解析は定常状態を仮定しており、バッファ利用度、遅延、損失のトレードオフに焦点を当てている。
• 本研究ではシミュレーションではなく解析的モデリングに依存しており、モーメント制約下でのエントロピー最大化から導かれる閉形式の式に依存している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 最大エントロピーベースのコントロール手法は、従来の手法と比較して、高速ネットワークにおいてどのように性能を発揮するか？
• RQ2 部分的バッファ共有は、GE/GE/1/N待ち行列システムにおけるコントロール性能にどのような影響を与えるか？
• RQ3 高速でバーストトラフィックが発生する環境下で、スループット、遅延、パケット損失のバランスを最も良く実現するコントロール手法は何か？
• RQ4 MEベースの手法は、統計情報が限られた高速ネットワークにおいて、効果的に混雑制御をモデル化・最適化できるか？
• RQ5 ネットワーク速度とトラフィックのバースト性が増加する条件下で、主な性能指標は異なるコントロール手法においてどのように変化するか？

主な発見

• MEベースのコントロール手法は、高速でバーストトラフィックが発生する条件下でも、従来の手法に比べて高いスループットを達成している。
• MEモデルは、より効率的なバッファ利用度とキューイング不安定性の低減により、平均遅延が低くなることが示された。
• 特に高負荷下では、キュー動作のより良い予測が可能になるため、MEベースの手法ではパケット損失率が顕著に低減されている。
• 部分的バッファ共有方式は、MEモデルと組み合わせることで、公平性とリソース利用度が向上している。
• MEベースのソリューションは定常状態において、性能の一貫性の観点から従来の手法を上回る、頑健性と安定性を示している。
• 解析的モデルは、広範なシミュレーションやトレースベースのデータを必要とせず、正確な性能推定を可能としている。