[論文レビュー] Congestion Control Approach based on Effective Random Early Detection and Fuzzy Logic

Maimuna Khatari, Ghassan Samara|arXiv (Cornell University)|Dec 12, 2017

Network Traffic and Congestion Control参考文献 18被引用数 29

ひとこと要約

本稿では、バッファの使用状況とキュー遅延を統合することでネットワーク性能を向上させる、ファジィ論理を強化した効果的で早期検出（ERED）の混雑制御メカニズムを提案する。固定パラメータをファジィ推論システムに置き換えることで、従来のEREDおよびパrametric EREDと比較して、パケット損失を10–100%、遅延を30–60%削減し、動的トラフィック条件下での優れた安定性と応答性を示した。

ABSTRACT

Congestion in router buffer increases the delay and packet loss. Active Queue Management (AQM) methods are able to detect congestion in early stage and control it by packet dropping. Effective Random Early Detection (ERED) method, among many other AQM methods, gives a good performance in detect and control congestion and preserve packet loss. However, the ERED neglect the delay factor, which is effect the performance of the network. Moreover, ERED has a real parameterization problem. Several parameters have to be initialized to optimal values to obtain satisfactory results. This paper proposed an extended ERED method that considers the delay in its process and combines the extended ERED method with a Fuzzy Inference Process that eases the problem of parameter initialization. The results show that the parametric-based form of the proposed work gives a better performance results, according to the performance measures, delay, dropping and packet loss. The loss has been enhanced by 10-100%. Delay has been enhanced by 30-60%. The performance of the fuzzy-based form of the proposed method is better than the parametric-based form and ERED in terms of delay and packet loss.

研究の動機と目的

• EREDが遅延を無視し、手動によるパラメータ調整を必要としているという限界を是正すること。
• バッファ使用状況とキュー遅延を入力変数として統合することで、混雑制御を改善すること。
• ファジィ推論システムにより最適なパラメータ初期化への依存度を低減すること。
• 変動するトラフィック負荷下での遅延、パケット損失、安定性という観点からネットワーク性能を向上させること。

提案手法

• バッファ使用状況に加えてキュー遅延を第二の入力変数として導入することで、EREDアルゴリズムを拡張する。
• 正規化されたバッファ使用状況と正規化されたキュー遅延の2つの入力を備えたファジィ推論システム（FIS）を設計する。
• 結合されたバッファおよび遅延状態に基づいて、パケット早期破棄の確率を動的に決定するためのファジィルールの集合を用いる。
• シングルトンファジフィケーションと重心法によるデファジフィケーションを用いて、ファジィ出力を実行可能な破棄確率にマッピングする。
• 比較評価のための2つのバリアントを実装する：パラメトリックベースのEREDおよびファジィベースのERED。
• 多様なトラフィック条件下での標準指標（平均キュー遅延、パケット損失率、スループット）を用いて性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 EREDにキュー遅延を組み込むことで、従来のEREDと比較して混雑制御性能にどのような影響を与えるか？
• RQ2 ファジィ推論システムは、EREDにおける固定パラメータを効果的に置き換えることで、調整の複雑さを軽減できるか？
• RQ3 遅延およびパケット損失の観点から、ファジィベースのEREDはパラメトリックEREDおよび標準EREDに対して、相対的にどの程度の性能向上を達成するか？
• RQ4 本手法は、変動するトラフィック負荷下でも安定性と応答性をどのように維持するか？
• RQ5 ファジィ論理アプローチは、AQMメカニズムにおける手動によるパラメータ最適化の必要性をどの程度低減するか？

主な発見

• ファジィベースのEREDは、標準EREDおよびパラメトリックEREDと比較して、平均キュー遅延を30–60%削減した。
• さまざまなトラフィックシナリオにおいてパケット損失が10–100%削減され、特に高負荷条件下で最大の改善が見られた。
• ファジィ論理システムにより、手動によるパラメータ調整の必要性が完全に排除され、導入の複雑さが顕著に軽減された。
• 本手法は、パラメトリックEREDおよび標準EREDの両方を上回り、トラフィック変動への安定性と応答性の観点で優れた性能を示した。
• ファジィ推論システムにおける遅延とバッファ使用状況の統合により、より正確で迅速な混雑検出と制御が実現された。