Abstract
After the COVID-19 pandemic, the spread of the untact culture and the Fourth Industrial Revolution, which generates various types of data, generated so much data that it was not compared to before. This led to higher data throughput, revealing little by little the limitations of the existing network system centered on vendors and hardware. Recently, SDN technology centered on users and software that can overcome these limitations is attracting attention. In addition, SDN-based load balancing techniques are expected to increase efficiency in the load balancing area of the server cluster in the data center, which generates and processes vast and diverse data. Unlike existing SDN load distribution studies, this paper proposes a load distribution technique in which a controller checks the state of a server according to the occurrence of an event rather than periodic confirmation through a monitoring technique and allocates a user's request by weighting it according to a load ratio. As a result of the desired experiment, the proposed technique showed a better equal load balancing effect than the comparison technique, so it is expected to be more effective in a server cluster in a large and packet-flowing data center.
코로나-19 판데믹 이후 언택트 문화의 확산과 다양한 유형의 데이터를 생성하는 4차 산업 혁명으로 이전과는 비교되지 않을 정도로 많은 데이터가 생성되었다. 이는 보다 높은 데이터 처리율을 요구하게 되었고, 벤더와 하드웨어를 중심으로 하는 기존 네트워크 체계의 한계를 조금씩 드러나게 하였다. 최근 이런 한계점을 극복할 수 있는 사용자와 소프트웨어 중심의 SDN이 주목받고 있다. 또한, SDN을 기반으로 한 부하분산 기법은 방대하고 다양한 데이터를 생성하고 처리하는 데이터 센터의 서버 클러스터의 부하분산 영역에 효율을 높여줄 것으로 보인다. 본 논문은 기존 SDN 부하분산 연구들과 달리 모니터링 기법을 통한 주기적인 확인 아닌 이벤트 발생에 따라 컨트롤러가 서버의 상태를 확인하고, 부하율에 따른 가중치를 부여하여 사용자의 요청을 할당하는 부하분산 기법을 제안하고 있다. 소기 실험결과 제안기법이 대조기법과 비교하여 3%가량 균등한 부하분산 효과를 보여 소기의 성과를 보였기에 규모가 크고 패킷의 흐름이 많은 데이터 센터의 서버 클러스터에서의 좀 더 효과적일 것으로 기대된다.