[논문 리뷰] Evaluation of Burst Loss Rate of an Optical Burst Switching (OBS) Network with Wavelength Conversion Capability

Md. Shamim Reza, Md. Maruf Hossain외 1명|arXiv (Cornell University)|2010. 04. 26.

Advanced Optical Network Technologies인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 파장 변환 기능을 갖춘 슬롯형 광학 분할 스위칭(OBS) 네트워크에서 분할 손실률(BLR)을 평가하기 위한 분석 모델을 제안한다. 이는 파장 변환이 BLR를 크게 감소시킴을 입증하며, 분할 도착 확률, 분할당 슬롯 수, 파장 할당을 포함한 모델이 제안되며, 예약된 파장을 갖는 다중 서비스 유형으로의 확장도 이루어져 네트워크 성능 향상을 위한 설계 지침을 제공한다.

ABSTRACT

This paper presents a new analytical model for calculating burst loss rate (BLR) in a slotted optical burst switched network. The analytical result leads to a framework which provides guidelines for optical burst switched networks. Wavelength converter is used for burst contention resolution. The effect of several design parameters such as burst arrival probability, wavelength conversion capability, number of slots per burst and number of wavelengths is incorporated on the above performance measure. We also extend the analytical result of BLR for different types of service classes where each service class has a reserved number of wavelengths in a network with fixed number of wavelengths. We also introduce an algorithm to calculate the resultant number of wavelength for each service classes depending on the various scenarios.

연구 동기 및 목표

• 슬롯형 광학 분할 스위칭(OBS) 네트워크에서 분할 손실률(BLR)을 평가하기 위한 분석 프레임워크를 개발하는 것.
• 파장 변환이 분할 경쟁과 BLR를 줄이는 데 미치는 영향을 조사하는 것.
• 예약된 파장을 갖는 다중 서비스 유형 환경으로 BLR 모델을 확장하는 것.
• 핵심 성능 파rameter를 바탕으로 OBS 네트워크 설계 지침을 제공하는 것.
• 다양한 네트워크 조건에서 서비스 유형 간 파장 동적 할당을 위한 알고리즘을 제안하는 것.

제안 방법

• 저자들은 마르코프 체인 이론에 기반한 확률적 분석 모델을 개발하여 슬롯형 OBS 네트워크에서 분할 손실 확률을 계산한다.
• 파장 변환은 경쟁이 발생하는 지점에서 파장을 재할당하여 분할 경쟁을 해결하는 메커니즘으로 모델링된다.
• 모델은 분할 도착 확률, 분할당 슬롯 수, 가용 가능한 총 파장 수를 핵심 입력 파rameter로 포함한다.
• 각 서비스 유형에 전용 파장을 할당하여 다중 서비스 모델로 확장되며, 결과적인 파장 분포를 계산하기 위한 알고리즘이 제안된다.
• 확률 이론을 사용하여 BLR를 유도하며, 파장 가용성과 변환을 통한 경쟁 해소를 고려한다.
• 총 파장 수를 고정한 상태에서 서비스 유형 간 할당 전략을 변화시켜 성능을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 슬롯형 OBS 네트워크에서 파장 변환 기능은 분할 손실률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 분할 도착 확률과 분할 크기(슬롯 수)는 BLR에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 여러 서비스 유형 간에 예약된 파장을 갖는 조건에서 파장 할당을 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ4 파장 변환 기능이 있는 네트워크에서 가용 파장 수와 최종 BLR 사이의 관계는 어떠한가?
• RQ5 다양한 네트워크 시나리오에서 서비스 유형 별로 할당되는 파장 수를 동적으로 결정하기 위한 알고리즘은 어떻게 설계할 수 있는가?

주요 결과

• 파장 변환은 핵심 노드에서의 경쟁을 해결함으로써 분할 손실률을 크게 감소시키고, 전체 네트워크 처리량을 향상시킨다.
• 분석 모델은 다양한 분할 도착률과 슬롯 수에서 BLR를 정확하게 예측할 수 있어 네트워크 설계에 활용 가능함을 입증한다.
• 파장 수를 늘일수록 BLR는 감소하지만, 파장 수가 증가함에 따라 이득의 감소 폭이 점점 줄어든다.
• 다중 서비스 환경에서는 각 서비스 유형에 파장을 예약함으로써 고우선도 트래픽의 BLR를 낮출 수 있으며, 특히 파장 변환과 조합할 경우 효과가 뚜렷하다.
• 제안된 알고리즘은 트래픽 부하와 우선순위 요구 사항을 기반으로 서비스 유형 간 최적의 파장 분포를 효과적으로 계산한다.
• 모델은 제한된 파장 변환 능력이 있더라도, 트래픽 부하와 구성 조건에 따라 변환 기능이 없는 네트워크 대비 BLR를 최대 60%까지 감소시킬 수 있음을 시현한다.