An active network has the advantage of being able to accept new protocols quickly and easily. Routers in the active network perform customized computations on packets. As a result, the performance of many network applications has improved. However, they are susceptible to suffer from a lack of computing re-sources due to the additional packet processing of customized computations. The cluster-based active router is a possible solution to this problem. The cluster system can be constructed rapidly and give adequate computing resources to process active packets at a moderate cost. In the cluster-based router architecture, load balancing is achieved by the efficient distribution of packets. When a packet comes into a node in the cluster, the packet is processed by the node or is forwarded to another node. The decision of packet forward is based on the load information of the nodes. Decisions made only by CPU load without considering the forwarding overhead can increase the packet processing latencies because the overhead is not negligible in the loosely-coupled cluster system. And the portion of the over-head is relative to the packet processing time. The overhead may be small in high-computation packets and large in low-computation packets.
In this thesis, we propose a cluster-based router architecture to share the overall computational load in the active network and present a packet distribution scheme. We designed and implemented the active router by modifying an active router program on a conventional cluster system. And for the efficient distribution of packets, we propose a new packet distribution scheme according to the estimated processing time (EPT). We validated the equations of EPT by comparing the calculated EPT and the measured end-to-end latency. We measured the end-to-end latency of packet delivery and counted the number of forwarded packets. So we con-firmed that packet distribution according to EPT reduces overall packet latencies especially low-computation packets, and makes the cluster router more scalable by saving interconnect network bandwidth. Then we propose remote load estimation technique based on EPT to eleminate the hot-spot problem. In distributed system, the information of remote nodes is easy to stale so packets can be concentrated on a node which is not the idlest node because of the processing of packets. Estimated remote load (ERL) can disperse the concentration of packets and solve the hot-spot problem. Then we checked the feasibility of enhancement of the router using user-level communication for interconnect network.
액티브 네트워크는 새로운 네트워크 프로토콜과 응용 프로그램을 쉽고 빠르게 수용할 수 있는 장점을 갖는다. 이것은 액티브 네트워크 상의 라우터는 기존 라우터와는 달리 네트워크 상의 패킷에 다양한 변화를 가할 수 있는 여러 프로그램들을 수행할 수 있기 때문이다. 그로 인해 지금까지 많은 종류의 네트워크 응용프로그램의 성능 향상을 가져왔다. 그렇지만 패킷 처리를 위해 다양한 프로그램을 수행하는 것은 쉽게 계산 자원의 부족을 초래할 수 있다. 클러스터를 기반으로 한 액티브 라우터는 이러한 문제의 해결 방법 중 하나이다. 클러스터 시스템은 빠르게 구축될 수 있으며 상대적으로 저렴한 비용으로 액티브 네트워크 상의 패킷을 처리하기에 충분한 계산 자원을 제공한다. 클러스터를 기반으로 한 라우터 구조에서 부하 배분은 패킷의 효율적인 분배로 달성할 수 있다. 패킷이 클러스터 내의 노드에 진입하면, 그 패킷은 수용된 노드에서 바로 처리될 수도 있고 다른 노드에게 전달되어 처리될 수도 있다. 패킷의 처리 혹은 전달 여부는 각 노드들의 부하 정보에 의해 결정된다. 클러스터 시스템의 연산 노드들은 느슨하게 연결(loosely-coupled) 되어있으므로 전달로 인한 지연시간을 무시할 수 없다. 전달에 따른 추가 비용을 고려치 않고 단순히 CPU의 부하량에 의해 결정하는 것은 오히려 패킷 처리시간의 지연을 가져올 수 있다. 또한 전달에 따른 추가부담은 패킷의 처리 시간에 따라 상대적으로 작용한다. 즉 처리시간이 짧은 패킷은 전달로 인한 부담이 상대적으로 커지고, 처리시간이 긴 패킷은 전달로 인한 부담이 상대적으로 작아진다.
본 논문에서는 클러스터를 기반으로 한 액티브 라우터 구조를 제안하고 클러스터 라우터에서 부하를 효과적으로 분산하는 방법을 제시한다. 이를 위해 기존 액티브 라우터 프로그램을 일반적인 클러스터 시스템을 지원하도록 확장하는 방법을 통해 액티브 네트워크 상에서 클러스터 액티브 라우터를 설계 및 구현하였다. 그리고 패킷의 예상 처리시간(EPT)에 따른 분산 방법을 통해 효과적으로 부하를 분산하였다. EPT 함수는 CPU의 부하 정보와 패킷의 종류 및 길이를 이용하여 패킷의 EPT를 계산해 낸다. EPT의 정확성은 EPT와 실제로 측정한 처리 시간을 비교하여 검증하였다. 또한 패킷 처리의 지연시간 측정과 클러스터 내부에서 전달된 패킷의 갯수를 측정한 결과, EPT에 의한 패킷 분산 방법이 CPU의 부하에 따른 분산 방법에 비해 평균 지연시간을 최대 42%까지 줄이고, 내부 통신망의 대역폭을 최대 60%까지 절약함을 확인하였다. 또한 다중 노드 환경을 위한 모의 실험 환경을 설계 및 구현하였다. 모의 실험을 통해 분산된 정보가 즉시 갱신되지 않는 문제로 인해 패킷이 하나의 노드에 집중되는 현상을 관측하였고, 이를 해결하기 위하여 노드의 예상 부하량(ERL)을 계산하였다. 이는 EPT 함수를 통하여 구하였으며 원격 노드에서 부하 정보가 갱신되지 않더라도 전달되는 패킷의 예상 처리 시간을 이용하여 부하 정보를 갱신함으로써 부하 정보가 현 상태를 반영하는 것과 유사하도록 하였다. 이를 통하여 패킷의 집중 현상을 해결하였으며 노드의 증가에 따른 패킷 처리시간의 감소를 확인하였다.
