Abstract
This study proposes a new polling algorithm allowing dynamic change in polling period based on line utilization prediction. Polling is the most important function in network monitoring, but excessive polling data causes rather serious congestion conditions of network when network is In congestion. Therefore, existing multiple polling algorithms decided network congestion or load of agent with previously performed polling Round Trip Time or line utilization, chanced polling period, and controlled polling traffic. But, this algorithm is to change the polling period based on the previous polling and does not reflect network conditions in the current time to be polled. A algorithm proposed in this study is to predict whether polling traffic exceeds threshold of line utilization on polling path based on the past data and to change the polling period with the prediction. In this study, utilization of each line configuring network was predicted with AR model and violation of threshold was presented in probability. In addition, suitability was evaluated by applying the proposed dynamic polling algorithm based on line utilization prediction to the actual network, reasonable level of threshold for line utilization and the violation probability of threshold were decided by experiment. Performance of this algorithm was maximized with these processes.
본 논문에서는 선로의 이용률 예측을 기반으로 하여 폴링 주기를 동적으로 변경시킬 수 있는 새로운 폴링 기법을 제시한다. 폴링은 네트워크 모니터링의 가장 중요한 기능이지만, 네트워크가 congestion 상태일 때 과대한 폴링 데이터는 네트워크를 심각한 congestion 상태로 만든다. 따라서 기존의 여러 폴링 기법들이 이전 시점에 폴링 요청했을 때 수신한 응답 메시지의 Round Trip Time 또는 폴링한 값의 선로 이용률을 통해 네트워크 congestion 또는 에이전트의 로드 여부를 판단하여 폴링 주기를 변경하여 폴링 트래픽을 조절하였으나 이는 이전 시점의 폴링을 근거로 폴링 주기를 변경하는 기법이기 때문에 폴링하고자 하는 당 시점의 네트워크 상태를 반영하지 못한다. 본 논문에서 제시하는 기법은 과거의 데이터를 근거로 폴링 시점에 폴링 데이터가 폴링 경로 상의 선로 이용률 임계값을 위반하는지를 예측하여 이를 통해 폴링 주기를 변경시킨다. 본 논문에서는 Box-Jenkins의 AR (Autoregressive) 모델을 사용하여 네트워크를 구성하는 각 선로의 이용률을 예측하였고 임계값 위반 여부를 확률로 제시하였다. 또한, 제시한 선로 이용률 예측 기반의 동적 폴링 기법을 실제 네트워크에 적용하여 적합성 여부를 평가하였고, 실험을 통하여 적절한 수준의 선로 이용률 임계값과 임계값 위반 확률을 판단함으로써 본 기법의 성능을 최대화하였다.