현재 인터넷 라우터는 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인해 발생하는 혼잡 상황을 명시적으로 해결 할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection) 알고리즘과 같은 능동적인 큐 관리(Active Queue Management) 알고리즘을 제시하였다. 하지만 RED 알고리즘은 UDP 플로우와 같이 양 종단간 혼잡제어를 하지 않는 플로우(flow)나 RTT(Round Trip Time)값이 작은 TCP 플로우에 대한 불공정성 문제를 가지고 있으며 이로 인하여 혼잡상황이 악화되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 새로운 공정성 향상 큐 관리 알고리즘인 AFQM(Approximate Fair Queue Management) 알고리즘을 제안하였다. AFQM 알고리즘은 공정분배율(fair share rate) 이상의 대역폭을 차지하는 플로우를 판별하여 공정성을 보장한다. AFQM 알고리즘은 적은 오버헤드(overhead)와 구현의 용이성을 가지고 있기 때문에 비반응 플로우(unresponsive flow)와 불량 사용자 플로우(misbehaving flow)를 큰 오버헤드 없이 관리하여 플로우간의 공정성을 보장하는 알고리즘 이다.
Recently, many active queue management (AQM) algorithms have been proposed to address the performance degradation. of end-to-end congestion control under tail-drop (TD) queue management at Internet routers. However, these AQM algorithms show performance improvement only for limited network environments, and are insensitive to dynamically changing network situations. In this paper, we propose an adaptive queue management algorithm, called PID-controller, that uses proportional-integral-derivative (PID) feedback control to remedy these weak-Dalles of existing AQM proposals. The PID-controller is able to detect and control congestion adaptively and proactively to dynamically changing network environments using incipient as well as current congestion indications. A simulation study over a wide range of IP traffic conditions shows that PID-controller outperforms other AQM algorithms such as Random Early Detection (RED) [3] and Proportional-Integral (PI) controller [9] in terms of queue length dynamics, packet loss rates, and link utilization.
현재의 인터넷 라우터는 Drop tail 방법으로 패킷을 처리한다. 따라서 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인한 혼잡상황 때문에 많은 패킷이 손실 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection)와 같은 능동적인 큐 관리 알고리즘을 제시하였다. 이러한 알고리즘은 라우터나 게이트웨이에서 발생할 수 있는 네트워크 혼잡상황을 개선하여 전체적인 패킷 손실을 줄여 줄 수 있다. 그러나 RED 알고리즘의 경우 큐 크기의 변화 정보로 혼잡상황을 판단하고 제어하기 때문에 동적으로 변화하는 현재의 인터넷 트래픽 대한 혼잡상황 제어에 있어서 개선의 필요성이 있다. 본 논문에서는 이러한 RED 알고리즘의 문제를 보완하기 위해서 기존의 RED 알고리즘을 개선한 MRED(Modified Random Early Detection) 알고리즘을 제안했다. 제안한 알고리즘은 간단하게 폐기(drop) 확률을 구하는 RED에 비하여 휴리스틱 (heuristic)한 방법을 적용하여 보다 동적으로 폐기 확률 값을 계산한다. MRED 알고리즘의 성능을 검증하기 위해서 실힘을 통하여 기존의 큐 관리 방법과 성능을 비교하였고 리눅스 커널에 MRED를 구현하여 성능을 분석하였다.
In this paper, we introduce and analyze a feedback control model of TCP/AQM dynamics. Then, we propose the Pro-active Queue Management (PAQM) mechanism, which can provide proactive congestion avoidance and control using an adaptive congestion indicator and a control function for wide range of traffic environments. The PAQM stabilizes the queue length around a desired level while giving smooth and low packet loss rates independent of the traffic load level under a wide range of traffic environment. The PAQM outperforms other AQM algorithms such as Random Early Detection (RED) [1] and PI-controller [2]
인터넷에서 종단간 혼잡제어 방식을 지원하기 위해 제안된 라우터에서 큐에 적용되어 패킷을 폐기하는 방법으로 능동적 큐 관리(AQM;Active queue management) 방법이 적용되고 있다. IETF에서 제안된 AQM 알고리즘은 RED(Random Early Detection) 방식이다. RED 알고리즘은 망의 높은 처리율과 낮은 평균 지연을 얻기 위해 네트워크에서 운영된다. 하지만 평균 큐 길이는 네트워크의 혼잡 레벨에 민감한 결과를 갖게 된다. 본 논문에서는 RED 성능에 영향을 미치는 파라메터의 민감성을 감소시키고 성능을 개선시키기 위해 정련된 적응 RED(RARED; Refined Adaptive RED)를 제안한다. 시뮬레이션을 통해 네트워크 전체의 개선된 RARED 알고리즘을 관찰하고 RARED가 패킷 폐기율의 감소와 성공적인 전송률의 개선이 이루어짐을 보여준다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.123-133
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2023
Active queue management (AQM) is a leading congestion control system, which can keep smaller queuing delay, less packet loss with better network utilization and throughput by intentionally dropping the packets at the intermediate hubs in TCP/IP (transmission control protocol/Internet protocol) networks. To accelerate the responsiveness of AQM framework, proportional-integral-differential (PID) controllers are utilized. In spite of its simplicity, it can effectively take care of a range of complex problems; however it is a lot complicated to track down optimal PID parameters with conventional procedures. A few new strategies have been grown as of late to adjust the PID controller parameters. Therefore, in this paper, we have developed a Squirrel search based PID controller to dynamically find its controller gain parameters for AQM. The controller gain parameters are decided based on minimizing the integrated-absolute error (IAE) in order to ensure less packet loss, high link utilization and a stable queue length in favor of TCP networks.
This paper aims to introduce the numerical methods for solving the optimal control theory to model bufferbloat problem. Mathematical tools are useful to provide insight for system engineers and users to understand better about what we are facing right now while experiment in a large-scale testbed can encourage us to implement in realistic scenario. In this paper, we introduce a survey of the numerical methods for solving the optimal control problem. We propose the dynamic optimization sweeping algorithm for optimal control of the active queue management. Simulation results in network simulator ns2 demonstrate that our proposed algorithm can obtain the stability faster than the others while still maintain a short queue length (≈10 packets) and low delay experience for arriving packets (0.4 seconds).
Traffic conditions, in particular number of active TCP flows, change dramatically over time. The main goal of this paper is an adaptive queue management algorithm that can maintain network state of high-throughput and low-delay under changing traffic conditions In this paper, we devise Probability Adaptive RED(PARED) that combines the more effective elements of recent algorithms with a RED core. It automatically adjusts its adaptive marking function to account for changes in traffic load and to keep queue length within the desired target queue length. We simulate that PARED algorithm results in under changes in traffic load and mixed traffic load. The simulation test confirm this stability, and indicate that overall performances of PARED are substantially better than the RED and ARED algorithms.
Active Queue Management(AQM) has been widely used for congestion avoidance in Transmission Control Protocol(TCP) networks. Although numerous AQM schemes have been proposed to regulate a queue size close to a reference level, most of them are incapable of adequately adapting to TCP network dynamics due to TCP's non-linearity and time-varying stochastic properties. To alleviate these problems, we introduce an AQM technique based on a dynamic neural network using the Back-Propagation(BP) algorithm. The dynamic neural network is designed to perform as a robust adaptive feedback controller for TCP dynamics after an adequate training period. We evaluate the performances of the proposed neural network AQM approach using simulation experiments. The proposed approach yields superior performance with faster transient time, larger throughput, and higher link utilization compared to two existing schemes: Random Early Detection(RED) and Proportional-Integral(PI)-based AQM. The neural AQM outperformed PI control and RED, especially in transient state and TCP dynamics variation.
차별 서비스 모델은 IP 기반 네트워크에서 서비스 품질을 제공하기 위한 새로운 구조 모델이다. RIO 는 차별 서비스 네트워크 환경에서 라우터의 큐 관리 메커니즘으로 가장 널리 적용되고 있다. 본 논문은 패킷 길이에 따른 처리율의 영향을 완화하는 개선된 RIO 메커니즘을 제안한다. 트래픽 조절 기능인 TSW 기능과 결합하여 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안된 메커니즘은 적절히 배치된 네트워크 상황에서 패킷 길이에 무관하게 안정된 처리율을 보장하고, 대역폭의 공평한 분배를 제공하는 것으로 분석된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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