A Route Selection Algorithm using a Statistical Approach

Since most of the current route selection algorithms use the shortest path algorithm, network resources can not be efficiently used also traffics be concentrated on specific paths resulting in congestgion. In this paper we propose the statistical route selections(SRS) algorithm which adopts a statistical mechanism to utilize the network resource efficiently and to avoid congestion. The SRS algorithm handles requests on demand and chooses a path that meets the requested bandwidth. With the advent of the MPLS it becomes possible to establish an explicit LSP which can be used for traffic load balancing. The SRS algorithm finds a set of link utilizations for route selection, computes link weights using statistical mechanism and finds the shortest path from the weights. Our statistical mechanism computes the mean and the variance of link utilizations and selects a route such that it can reduce the variance and the number of congested links and increase the utilization of network resources. Throughout the simulation, we show that the SRS algorithm performs better than other route selection algorithms on several metrics like the number of connection setup failures and the number of congested links.

통계적 기법을 이용한 경로 선택 알고리즘

현재 사용중인 경로 선택 방법은 최단 경로 알고리즘을 이용하므로 망 자원을 효율적으로 이용하지 못하며 특정 경로로 트래픽이 집중될 경우 혼잡(congestion) 상황을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 새롭게 요청되는 연결 설정 요구에 대해 요청된 대역폭을 충족시킬 수 있는 경로를 결정하는데 있어서 통계적 기법을 이용함으로써 망을 효율적으로 사용하며, 혼잡 상황을 줄일 수 있는 통계적 경로 선택(Statistical Route Selection; SRS) 알고리즘을 제안한다. MPLS의 등장으로 부하 균등화(load balancing)에 필요한 명시적인(explicit) LSP 설정을 할 수 있게 되었으며, MPLS의 LSP를 설정하기 위해 SRS 알고리즘을 이용할 수 있다. SRS 알고리즘은 경로 선택을 위해 링크들의 이용률을 구하고, 통계적인 기법을 사용하여 가중치를 결정하며, 그 가중치를 이용한 최단 경로를 구한다. 여기서 사용되는 통계적 기법은 링크들의 이용률의 평균과 분산을 이용하는 것으로, 이정보를 기반으로 링크의 가중치에 대해 분산을 작게 하는 방향으로 경로를 결정함으로써 부하 균등화 효과를 얻게 되어 혼잡 링크 수를 줄이고, 망 자원 이용률을 높인다. 실험을 통해 다른 경로 선택 알고리즘들에 비해 SRS 알고리즘이 망 자원을 효율적으로 이용하여 연결 설정 실패의 수와 혼잡 링크의 수를 줄이는 것을 보인다.