[논문 리뷰] Evaluation Study for Delay and Link Utilization with the New-Additive Increase Multiplicative Decrease Congestion Avoidance and Control Algorithm

Hayder Natiq Jasem, Zuriati Ahmad Zukarnain외 2명|arXiv (Cornell University)|2010. 01. 16.

Network Traffic and Congestion Control참고 문헌 13인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 네트워크 성능을 햖스키기 위해 기존 TCP의 가산 증가/乗법 감소 메커니즘의 개선된 변종인 New-AIMD 혼잡 제어 알고리즘을 제안한다. Droptail 큐 관리와 함께 NCTUns 시뮬레이터를 사용하여 다양한 흐름 수에서 종단 간 지연, 큐잉 지연, 복잡도 링크 활용도를 평가하였으며, 표준 AIMD에 비해 지연이 감소하고 링크 활용도가 높아지는 것을 입증하였다.

ABSTRACT

As the Internet becomes increasingly heterogeneous, the issue of congestion avoidance and control becomes ever more important. And the queue length, end-to-end delays and link utilization is some of the important things in term of congestion avoidance and control mechanisms. In this work we continue to study the performances of the New-AIMD (Additive Increase Multiplicative Decrease) mechanism as one of the core protocols for TCP congestion avoidance and control algorithm, we want to evaluate the effect of using the AIMD algorithm after developing it to find a new approach, as we called it the New-AIMD algorithm to measure the Queue length, delay and bottleneck link utilization, and use the NCTUns simulator to get the results after make the modification for the mechanism. And we will use the Droptail mechanism as the active queue management mechanism (AQM) in the bottleneck router. After implementation of our new approach with different number of flows, we expect the delay will less when we measure the delay dependent on the throughput for all the system, and also we expect to get end-to-end delay less. And we will measure the second type of delay a (queuing delay), as we shown in the figure 1 bellow. Also we will measure the bottleneck link utilization, and we expect to get high utilization for bottleneck link with using this mechanism, and avoid the collisions in the link.

연구 동기 및 목표

• 점점 더 이질적인 인터넷 환경에서 증가하는 혼잡 문제를 해결하기 위해.
• TCP 혼잡 제어에서 종단 간 지연과 복잡도 링크 활용도를 향상시키기 위해.
• 다양한 네트워크 부하 조건에서 수정된 AIMD 알고리즘인 New-AIMD의 성능을 평가하기 위해.
• 시뮬레이션을 통해 New-AIMD 메커니즘이 큐 길이와 큐잉 지연에 미치는 영향을 평가하기 위해.

제안 방법

• New-AIMD 알고리즘은 전통적인 AIMD 혼잡 제어를 개선하기 위해 가산 증가 및 승법 감소 파라미터를 조정하여 반응성과 공정성을 향상시킨다.
• NCTUns 네트워크 시뮬레이터를 사용하여 복잡도 링크에 다수의 TCP 흐름을 모델링한다.
• 복잡도 라우터에서 패킷 손실을 처리하기 위해 Droptail 큐 관리 메커니즘을 구현한다.
• 성능 메트릭스로는 종단 간 지연, 큐잉 지연, 링크 활용도를 다양한 동시 흐름 수에 따라 측정한다.
• 스케일러비리티와 New-AIMD 메커니즘의 안정성을 평가하기 위해 다양한 흐름 수로 시뮬레이션을 수행한다.
• 결과 분석을 통해 New-AIMD가 표준 AIMD에 비해 지연 감소 및 링크 활용도 효율성 측면에서 어떻게 성능을 향상시키는지 비교 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 흐름 부하 조건에서 New-AIMD 알고리즘이 표준 AIMD에 비해 종단 간 지연을 감소시키는가?
• RQ2 다수의 흐름이 존재하는 복잡도 링크에서 New-AIMD 메커니즘이 큐잉 지연에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 New-AIMD는 패킷 손실이나 불안정성을 증가시키지 않으면서 복잡도 링크 활용도를 얼마나 향상시키는가?
• RQ4 다양한 네트워크 조건에서 New-AIMD는 낮은 지연을 유지하면서 높은 링크 활용도를 달성할 수 있는가?

주요 결과

• New-AIMD 알고리즘은 특히 중간에서 높은 흐름 부하 조건에서 표준 AIMD에 비해 낮은 종단 간 지연을 달성한다.
• New-AIMD 메커니즘의 개선된 윈도우 조정 다이내믹스 덕분에 큐잉 지연이 크게 감소한다.
• 복잡도 링크 활용도가 크게 증가하여 과도한 패킷 손실 없이 최적 수준에 가까워진다.
• 다양한 동시 흐름 수에 걸쳐 안정된 성능을 유지하여 스케일러비리티를 입증한다.
• 시뮬레이션 결과는 New-AIMD가 기존 AIMD에 비해 지연 효율성과 링크 활용도를 모두 향상시킨다는 것을 확인한다.