In backbone optical networks, the changing traffic patterns may devalue the optimization of the static virtual topology design. Rapid and flexible Virtual topology Reconfiguration is a highly desired feature to build the traffic adaptive self healing next-generation optical network. The reconfiguration phase will interfere with existing traffic and disrupt network performance, causing a degradation of the quality of service perceived by the users. This reconfiguration problem is intractable due to its computation complexity and online nature. The issues that arise in reconfiguring have been studied in two ways which are regarding determining when to reconfigure the network and describing a class of strategies that determine how to retune the optical transceivers.
Gencata and Mukherjee suggested the lightpath load's threshold values for establishing and deleting a lightpath by using MILP to get those thresholds. However this optimization problem is known as NP-complete problem. Linear formulation problem by LP(Linear Programming) package is optimized and exactly correct but its computation time is not tractable and takes so much time to apply dynamic traffic pattern change in real networks.
As well virtual topology reconfiguration policy can be obtained by using Markov Decision Process(MDP) to get optimal reconfiguration policy for the trace of the virtual topology. However, a numerical solution using MDP faces the 'curse of dimensionality' for large state spaces. While the small state space by dividing the states roughly, affects the optimality. In addition, MDP solution techniques also require explicit specification of the transition probabilities of the continuous time chain at observed times. These drawbacks make this approach unpractical.
At first, we define the amount of loaded traffic on the virtual topology as a network state then we derive the threshold value for deciding the reconfiguration instants. By using this threshold we suggest simple threshold based virtual topology management scheme. Because the process to derive the threshold every time that new traffic comes, it has some drawback. Therefore we propose alternative new reconfiguration policies. These policies investigate three open issues: how frequently to reconfigure the network, how to structure the reconfiguration phase, and how to quantify the benefits of reconfiguration to the network in terms of measurable cost parameters. These policies are based on the deterministic QoS provisioning approach which makes our proposed scheme independent of traffic distribution characteristics and simple to solve. We focus the relationship between the discount tariff cost owing to the required QoS degradation and reconfiguration penalty cost which is occurred during virtual topology transition phase for rewarding the degradated QoS. We derive the buffer gain cost through sharing a buffer by traffic aggregation at every node. Finally we estimate the reward-cost faction through the virtual topology reconfiguration and suggest the reconfiguration policy that maximizes the expected reward-cost fuction.
Simulation results show that the reconfiguration policy based on DEB-Cost model outperforms the conventional mechanism. Moreover the proposed mechanism is adaptive to the network scalability because of their simplicity in terms of computation compared with previous works. In order to identify the adaptability of the proposed policy, we discuss the policy based management scheme, which is applicable to the optical wavelength routed network.
가상망 (Virtual Network Topology) 재구성은 광 네트워크의 트래픽 부하에 따라 네트워크 성능이 저하되는 것을 막고 네트워크 자원을 효율적으로 이용할 수 있는 방법으로 많이 연구되고 있으나 네트워크 자원과 트래픽 사이에 최적 자원 분배등의 많은 어려움이 있다. 현재까지 연구되고 있는 기법들은 가상망 설계에서 최적화된 문제를 정의하는 방법들을 제시하고 있고, 시변 트래픽의 부하 변동과 최적 토폴로지 구성 등에 수학적인 기법을 사용하여 최적화된 모형을 연구하고 있으나 계산량이 많고 실제 네트워크상에 구현 하는데 있어 각 노드 및 서비스 유형에 대한 실시간 정보를 획득 할 수 있어야 한다는 제약조건이 있어서 휴리스틱한 기법이 주로 연구되고 있다.
본 논문에서는 먼저 네트워크 트래픽 부하를 상태 함수로 정의하고 이를 바탕으로 재구성 시기를 결정하는 기준치(Threshold)를 도출하여 간단한 재구성 기법을 제시하여 성능을 평가하였다. 특히 응용서비스의 QoS 요구에 따른 과금 함수를 이용하여 가상망의 광 경로 상에서의 QoS 손실에 따른 할인비용과 이를 해소하기 위해 이용되는 가상망 재구성 기법에 소요되는 비용과의 관련성에 착안하여, 각 노드에서 트래픽 aggregation 을 통해 얻을 수 있는 이득 비용을 도출하였다. 이를 이용하여 광 경로 네트워크 재구성시 발생하는 서비스 열화에 대한 보상 비용함수를 추정한 다음 이를 최대화 하기 위한 가상망 재구성 방법과 최적의 시기를 결정하는 정책을 제안하였다. 이 정책은 트래픽 변화에 따라 사용자가 요구한 QoS 를 보장하고 보상 비용함수를 최대화할 뿐만 아니라 기존의 Markov Decision Theory 를 이용하여 제안된 가상망 재구성 정책에 비하여 네트워크 노드 수의 증가에 따른 계산량이 $\emph{O(N^4)}$ 에서 $\emph{O(N^2)}$ 로 감소함을 증명하였다.
우리는 모의 실험을 통하여 이 정책들에 기반한 가상망 재구성 기법이 기존의 알고리즘에 비해 성능면에서 우수하며 또한 네트워크의 규모 변화에도 유연하게 대응할 수 있음을 확인하였다. 그리고 이론적인 측면과 함께 정책 기반 네트워크 관리에서 이 정책들이 어떻게 유용하게 활용될 수 있는 지를 검토하여 실제 네트워크 응용성을 증명하였다.
