[논문 리뷰] Development of QoS methods in the information networks with fractal traffic

Yousef Daradkeh Eid Mubarak, Lyudmyla Kirichenko외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 04. 10.

Cybersecurity and Information Systems참고 문헌 15인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 프랙탈 트래픽 특성을 활용하여 정보 네트워크의 새로운 QoS 프레임워크를 제안한다. 주로 허스트 지수, 일반화된 허스트 지수 범위, 그리고 변동계수를 활용하여 다중프랙탈 트래픽 특성을 분석한다. 이 방법은 프랙탈 성질에 기반한 트래픽 모델링, 과부하 방지, 동적 라우팅 비용 계산, 그리고 로드 밸런싱을 통합하여 시뮬레이션 결과로 입증된 바와 같이 네트워크 QoS를 크게 향상시킨다.

ABSTRACT

The paper discusses actual task of ensuring the quality of services in information networks with fractal traffic. The generalized approach to traffic management and quality of service based on the account of multifractal properties of the network traffic is proposed. To describe the multifractal traffic properties, it is proposed to use the Hurst exponent, the range of generalized Hurst exponent and coefficient of variation. Methods of preventing of network overload in communication node, routing cost calculation and load balancing, which based on fractal properties of traffic are presented. The results of simulation have shown that the joint use of the proposed methods can significantly improve the quality of service network.

연구 동기 및 목표

• 자기유사적이고 프랙탈적인 특성을 띤 트래픽 패턴을 가진 정보 네트워크에서 고품질 서비스를 유지하는 데 도전 과제를 해결하기 위해.
• 네트워크 트래픽의 다중프랙탈 성질을 고려한 일반화된 트래픽 관리 접근법을 개발하기 위해.
• 프랙탈 인식 기반의 로드 밸런싱 및 라우팅 메커니즘을 통해 네트워크의 내성 및 성능을 향상시키기 위해.
• 실제 프랙탈 트래픽 조건 하에서 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 효과성을 검증하기 위해.

제안 방법

• 프랙탈 성질을 반영하기 위해 트래픽을 허스트 지수와 일반화된 허스트 지수 범위를 사용하여 모델링하여 장기 의존성과 다중프랙탈 행동을 포착한다.
• 트래픽 변동성을 정량화하고 동적 의사결정을 지원하기 위해 변동계수를 사용한다.
• 프랙탈 트래픽 파ameter를 모니터링하고 자원 할당을 사전에 조정하여 네트워크 과부하 방지를 구현한다.
• 라우팅 비용을 프랙탈 트래픽 특성에 기반하여 계산하여 더 적은 혼잡도와 더 안정적인 경로로의 경로 선택을 안내한다.
• 노드의 프랙탈 트래픽 프로파일과 현재 로드 상태를 기반으로 트래픽을 노드 간에 분산시켜 로드 밸런싱을 달성한다.
• 시뮬레이션 환경을 사용하여 이러한 방법들이 지연, 제트, 패킷 손실과 같은 QoS 메트릭에 미치는 종합적 영향을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중프랙탈 트래픽 특성은 정보 네트워크의 QoS 관리에서 효과적으로 모델링되고 활용될 수 있는가?
• RQ2 허스트 지수, 일반화된 허스트 지수 범위, 그리고 변동계수는 네트워크 과부하 예측 및 방지에 어떤 역할을 하는가?
• RQ3 자기유사적 트래픽 하에서 프랙탈 기반의 라우팅 및 로드 밸런싱 메커니즘이 네트워크 성능을 크게 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 결합된 프랙탈 인식 기반 방법이 지연, 제트, 패킷 손실을 얼마나 줄이는가?
• RQ5 번성하는 프랙탈 유사 트래픽을 처리하는 데 있어 제안된 프레임워크는 기존의 QoS 방법보다 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 프랙탈 기반 트래픽 모델링과 QoS 메커니즘의 종합적 적용은 자기유사적 트래픽 하에서 네트워크 성능을 크게 향상시킨다.
• 허스트 지수와 변동계수의 사용은 트래픽 폭발과 네트워크 혼잡도를 더 정확하게 예측할 수 있도록 한다.
• 프랙탈 파ameter에 기반한 사전 과부하 방지는 네트워크 노드 포화 가능성 감소에 기여한다.
• 프랙탈 인식 기반 라우팅 비용 계산은 지연과 제트를 최소화하는 더 효율적인 경로 선택을 이끈다.
• 다중프랙탈 트래픽 프로파일에 기반한 로드 밸런싱은 네트워크 노드 간에 더 균형 잡힌 자원 활용을 이끈다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 기존 방법 대비 패킷 손실을 감소시키고 전반적인 QoS를 향상시킴을 확인한다.