In this paper, we represent two-dimensional problem in the network resource allocation for MAX-MIN flow control in a programmable router and propose an intelligent explicit rate(ER) allocation algorithm which is based on a novel control-theoretic ER allocation algorithm. By the two-dimensional property, the MAX-MIN flow control has three steady state solutions determined by two system capacities and the resource demands of input flows. In each steady state, different method of rate allocation is required for MAX-MIN fairness and the intelligent proposed algorithm achieves the goal through different adaptive operations for each steady state. The proposed algorithm is simple in that the number of operations required to compute it at a node is minimized, scalable in that per-flow operations including per-flow queueing, per-flow accounting, and per-flow processing are virtually removed except only one and simple per-flow state management, stable in that by employing it, the input flow rates and system queues are asymptotically stabilized at a unique equilibrium point where the MAX-MIN fairness and target queue lengthes are achieved, respectively. We verify the intelligent operations and the performance of the proposed algorithm through simulations in the Intel IXP1200 Software Development Environment. We believe that this work represents a guideline to solve two-dimensional problems in MAX-MIN flow control and the proposed algorithm plays a key role in this direction.
이 논문에서 우리는 프로그래머블 라우터에서의 최대-최소 공평 흐름제어를 위한 네트워크 자원 분배가 가지는 2차원적인 특성을 제시하고 이에 맞는 지능적이고 제어 이론에 바탕을 둔 우수한 explicite rate(ER) 분배 알고리즘을 제안하였다. 이 2차원적인 특성에 의해 최대-최소 공평 흐름 제어에 있어서 세 가지의 정상상태가 존재하며, 이는 시스템의 두 자원 용량과 입력 흐름(input flow)들의 자원 요구량에 의해 결정된다. 최대-최소 공평성을 위해서는 각각의 정상 상태를 위한 서로 다른 자원 분배 방법이 요구되는데, 제안된 알고리즘은 적응성 있고 지능적인 동작을 통해 이를 만족시킨다. 또한 제안된 알고리즘은 동작 과정에서 필요한 계산 과정이 최소화 되었다는 측면에서 간단하고, 오직 하나의 상태 관리(state management)를 제외하고는 흐름별(per-flow) 큐잉(queueing)이나 처리(processing), 상태 관리가 존재하지 않는다는 측면에서 매우 확장적(scalable)이며, 알고리즘에 의해 입력 흐름 전송율(input flow rate)과 시스템 큐 길이가 유일한 평형점으로 안정화 되고, 여기에서 최대-최소 공평성과 목표 큐 길이(target queue length)가 달성된다는 측면에서 매우 안정적(stable)이다. 우리는 Intel IXP1200 Software Development Environment에서의 시뮬레이션을 통해 실제 하드웨어 동작 특성을 고려하는 상황에서 제안된 알고리즘의 동작과 성능을 검증하였다. 이 논문이 최대-최소 공평 흐름 제어에서의 2차원적인 문제를 정의하고 이를 해결하는 지침이 되며, 나아가 이 방향의 연구에 있어서 중요한 역할을 할 것이라 믿는다.
