The Internet routing instability, or the rapid fluctuation of network reachability information, is an important problem currently facing the Internet engineering community. High levels of network instability can lead to packet loss, increased network latency, and delayed routing convergence. At the extreme, high levels of routing instability can lead to the loss of internal connectivity in wide-area networks. In this paper, we investigate the variation of domain degree and domain count of the inter-domain network over time by using linear regression model in order to analyze the topology variation of inter-domain network. We Also propose an efficient policy management model to reduce the instability in the inter-domain routing system. The proposed model can be used to identify whether a routing policy is adequate to reduce convergence time that is required to return to a normal state when BGP routing instability happens. Experimental analysis shows that the proposed model can be used to set up routing policy in domains for the purpose of minimizing the effects and the propagation of BGP routing instability.
본 논문에서는 강화학습(RL : Reinforcement Learning) 환경 하에서 정책 기울기 값 기법을 사용하는 적응적인 QoS 라우팅 기법을 제안하였다. 이 기법은 기존의 강화학습 환경 하에 제공하는 기법에 비해 기대 보상값의 기울기 값을 정책에 반영함으로써 빠른 네트워크 환경을 학습함으로써 보다 우수한 라우팅 성공률을 제공할 수 있는 기법이다. 이를 검증하기 위해 기존의 기법들과 비교 검증함으로써 그 우수성을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2379-2397
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2017
Content distribution technology, which routes content to the cache servers, is considered as an effective method to reduce the response time of the user requests. However, due to the exponential increases of content traffic, traditional content routing methods suffer from high delay and consequent inefficient delivery. In this paper, a content selection policy is proposed, which combines the histories of cache hit and cache hit rate to collaboratively determine the content popularity. Specifically, the CGM policy promotes the probability of possible superior paths considering the storage cost and transmission cost of content network. Then, the content routing table is updated with the proportion of the distribution on the paths. Extensive simulation results show that our proposed scheme improves the content routing and outperforms existing routing schemes in terms of Internet traffic and access latency.
본 논문에서는 광 IP 네트워크에서 멀티 계층 라우팅시 발생하는 문제점을 해결하는 기존의 동적 멀티 계층 라우팅 방식에 대하여 설명하구 Lambda 라우팅 테이블 조회형 패킷 LSP 설정 방식을 제안한다. 기존 및 제안하는 방식 모두 먼저 광 경로(Lambda LSP)의 설정 유무를 판단한 후, 패킷 LSP를 설정하는 절차를 수행한다. 이 경우, Lambda LSP가 설정 되어있다면, Lambda LSP를 통하여 패킷 LSP 경로를 설정한다. 그러나 Lambda LSP가 설정 되어있지 않다면, 3가지 방식은 서로 다른 절차를 통하여 패킷 LSP 경로를 설정하게 된다. 기존 방식은 소스와 목적지 노드 사이에 2개 또는 그 이상의 노드를 거쳐 이용 가능한 Lambda LSP 또는 직접 접속이 가능한 Lambda LSP를 찾은 다음에 패킷 LSP를 설정하는 방식이다. 제안하는 방식은 소스와 목적지 노드 사이에서 패킷 LSP 설정은 Lambda LSP 라우팅 테이블을 조회하여 설정하는 방식으로 상위계층에서 하위계층의 라우팅을 동시에 수행하는 특징을 갖는다. 따라서 제안하는 방식은 라우팅 시간을 짧게 하는 방식으로 높은 p에 대해서는 기존 방식에 비해 트래픽 수용 능력이 우수함을 보이고 있다. 여기서 p는 packet-switching-capable port의 수를 의미한다.
BGP 커뮤니티 기반의 라우팅 정책은 특정 네트워크에 대한 경로를 사용자 정의 라우팅 정책에 따라 선택할 수 있는 특성을 갖는다. 다양한 속성의 단위 네트워크가 상호 연결된 글로벌연구망 환경의 전체적인 성능향상을 위해 최근 커뮤니티 기반의 라우팅 정책에 대한 관심이 증대하고 있다. 본 논문은 기존 글로벌연구망에서 적용되고 있는 커뮤니티 라우팅을 전체 네트워크 성능향상의 관점에서 분석하고, 새로운 글로벌연구망에서 라우팅 성능에 관련된 문제점을 도출한다. 이를 바탕으로 새로운 글로벌연구망의 라우팅 경로상의 잘못된 경유 트래픽 개선, 비대칭 라우팅 등을 해결하는 네트워크 상호연동 구조와 최적의 커뮤니티 라우팅 정책 모델을 제시한다. 제시된 결과는 향후 개발될 국가연구망과 상업망의 성능향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
This paper proposes a policy-based quality of service (QoS) management framework for adaptive routing decisions. We present an approach considering interior gateway protocol (IGP) for path discovery mechanisms and QoS-aware policies for configuring the network elements. The integration of the aforementioned modules into this policy-based network management (PBNM) system is demonstrated by conducting experiments in a real environment, the hellenic public administration network SYZEFXIS. These experiments combine different traffic conditioning mechanisms through event detectors, consider IP service level agreement mechanisms that interoperate with the PBNM system and analyze the enforcement of IGP and QoS policies. Finally, validation and measurement tools are used to prove the efficiency of this framework. It is shown that this architecture offers significantly increased performance and learning capabilities, while the PBNM system achieves adaptive QoS routing through automated configuration considering the avoidance of suboptimal routing issues or under-performance conditions of the network entities.
In-Service-Monitoring을 통하여 네트웍 계층에서 성능저하와 전달되어지는 QOS의 영향을 감시하여 Pro-Active 매니지먼트가 가능하다. 그 결과로서 SLA 보증을 위반하기 전에 성능저하를 조기 발견하여 행동을 취한 수 있게 한다. 본 논문에서는 사용자의 요구조건을 만족하기 위한 네트웍의 구성과 SLA 측정의 제약조건들을 고려하고 Policy Based Routing이 적용되는 네트웍에서 Technology-Specific Parameter인 IP Packet Loss Ratio, IP 패킷전송지연, 패킷지터, 가용도등의 SLA Parameter를 측정하였다.
In the global Internet, a constraint-based routing algorithm performs the function of selecting a routing path while satisfying some given constraints rather than selecting the shortest path based on physical topology. It is necessary for constraint-based routing to disseminate and update link state information. The triggering policy of link state updates significantly affects the volume of update traffic and the quality of services (QoS). In this letter, we propose an adaptive triggering policy based on link-usage statistics in order to reduce the volume of link state update traffic without deterioration of QoS. Also, we evaluate the performance of the proposed policy via simulations.
We consider the simultaneous selection of part routes for multiple part types in Flexible Manufacturing Systems (FMSs). Using an optimization framework we investigate two alternative route assignment policies. The one, called routing mix policy in the literature, specifies the optimal proportion of each part type to be produced along its alternative routes, assuming that the proportions can be kept during execution. The other one, which we propose and call pallet allocation policy, partitions the pallets assigned to each part type among the routes. The optimization framework used is a nonlinear programming superimposed on a closed queueing network model of an FMS which produces multiple part types with distinct repeated visits to certain workstations. The objective is to maximize the weighted throughput. Our study shows that the simultaneous use of multiple routes leads to reduced bottleneck utilization, improved workload balance, and a significant increase in the FMS's weighted throughput, without any additional capital investments. Based on numerical work, we also conjecture that pallet allocation policy is more robust than routing mix policy, operationally easier to implement, and may yield higher revenues.
The study of the optimization of operating policy of AGV system, which is used in many factory automation environments has been proceeded by many researchers. The major operating policy of AGV system consists of routing and scheduling policy. AGV routing is composed with collision avoidance and minimal cost path find algorithm. To allocate jobs to the AGV system, AGV scheduling has to include AGV selection rules, parking rules, and recharging rules. Also in these rules, the key time parameters such as processing time of the device, loading/unloading time and charging time should be considered. In this research, we compare and analyze several operating policies of multiple loop-multiple AGV system by making a computer model and simulating it to present an appropriate operating policy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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