The critical concerns in network management is how deliver services to end-users without degrading service quality especially in quality demanding services such as video on demand (VoD), game, video live streaming, and internet protocol television (IPTV). Degrading service quality eventually degrades quality of experience (QoE) of users and it causes decrement of revenues to network providers. So far, in next generation networks (NGNs) and best-effort networks, there are challenges to obtain quality indexes (i.e., packet loss, delay, jitter and etc) at both the network level and the user level. At the network level, network performance information can be ob-tained by conventional network measurement schemes or tools. However, as growing size, complexity, and dynamic characteristics of network and service infrastructures make it difficult to measure performance of networks with conventional measurement schemes and tools. To deliver services without any degrading service quality to user, network management not only should provide accurate network quality indexes and application information with network management functions, but also try to prevent QoS and QoE degradation. In these perspectives, this thesis covers three critical research issues on the network management from the network level to the user level.
First, to retrieve application information, the packet classification is essential. Packet classification, also, is one of the promising functions in NGN for a variety management applications including quality management of services, security, monitoring, and billing. The conventional traffic classification methods such as port-based and signature-based are not appropriate for emerged services in the current Internet due to their limitations. To design a new traffic classification scheme, we perform traffic analysis of some quality demanding services such games and video stream-ing services. We found that distributions of packet size from same application are very similar and mode of packet size is quite informative to classify applications. Based upon traffic analysis and our important findings, we design traffic classification scheme, namely alternative decision tree (ADT). Our ADT is not only simple to implement but also very accurate compared to port-based and signature-based traffic classifications.
Second, to know accurate network performance information at the network level, myriad network performance measurement schemes and tools have being developed. Among them, accurate bandwidth measurement is one of essential works. As a result, various active probing-based measurement schemes and tools have been de-veloped for estimating bandwidth accurately. Unfortunately, existing evaluations of tools is biased because evaluation environments did not reflect network dynam-ics such as packet loss, and delay. Thus, we conduct a comprehensive empirical evaluation of various bandwidth measurement tools. Each tool have strength and limitation simultaneously. Tools which adapts user datagram protocol (UDP) has less effect on increasing delay but transport control protocol (TCP) does not. TCP throughput is abruptly decreased while RTT is increased. Also, TCP has a long slow start duration and low utilization in that duration, especially in long distance high speed networks. It causes huge discrepancy between measured TCP throughput and actual link bandwidth when we use TCP throughput tools in long distance high speed networks. Thus, we propose a new attainable TCP throughput measurement tool to minimize the effect of a transient state by detecting the TCP state and ex-cluding the transient state. The evaluations are conducted on both the testbed and the Internet, and the results verify that the estimated throughput by the proposed method is closer to the actual bandwidth than that of Iperf, while maintaining the same measurement time in long distance high speed networks.
Last, to prevent QoE degradation at the user level, it is pivotal to achieve delay-based fairness when user access the same content, especially in real-time services, from content-replicated servers based upon the client-server communication model. To solve this issue, we propose a novel sever selection methods of providing users with delay-based fairness the delay-based dynamic deficit round robin ($D^3RR$) scheme. The deficit counter of the $D^3RR$ is adjusted based upon round trip times (RTTs) of data traffic measured by passive-based probing which ensures low resource waste. Performance evaluation results highlight that the delay variance among all the cor-responding servers can be maintained as low as possible and delay-based fairness is guaranteed without unnecessary waste of resources.
네트워크가 보다 복잡해지고, 다양한 광대역 서비스들이 증가함에 따라 기존의 트래픽 측정 방법과 네트워크 성능 측정 방법을 이용할 경우 실제와 많은 차이가 있어 네트워크에 대한 새로운 관리 기술과 성능 측정 기법 그리고 측정 도구에 대한 수요는 끊임없이 지속되고 있다. 이는 네트워크의 성능이 급속히 증가하고 있지만 기존의 측정 도구는 네트워크의 발전 속도를 따라가지 못하고 있다는 것을 반증하고 있는 셈이다. 또한 네트워크 사용이 대중화 되면서 일반 사용자들이 네트워크 성능에 대한 관심이 높아져 네트워크에 대한 기본 지식을 가지고 있으며, 네트워크 사용시 공급자와 사용자간 체결했던 Service Level Agreement (SLA)에 대한 준수 여부를 네트워크 사용자들은 직접 확인하고자 하는 욕구는 점점 증가하고있는 추세이다. 전통적으로 네트워크 사업자들은 네트워크에 대한 지속적인 성능 측정을 통해 망의 유지 보수, 설계 등을 수행하였다. 이처럼 네트워크의 측정은 네트워크 사업자에서부터 일반 사용자들까지 전반적으로 활용되고 있지만 기존의 네트워크의 성능 측정은 단순히 네트워크의 대역폭, 지연, 손실, 지터 등으로 국한되어 있다. 하지만 게임, 개인방송 등과 같은 사용자 참여형 서비스에 대해서는 네트워크 성능 뿐 아니라 사용자가 체감한 품질(QoE)에 대한 측정까지 요구되고 있는 실정이다. 또한 보다 효율적이고 정교한 서비스 관리를 위해 서비스별 정확한 성능 지표가 네트워크 수준에서 사용자 수준까지 측정되어야 하지만 기존의 네트워크 측정 기술 중 이를 뒷받침할 수 있는 기술은 현재까지 전무한 실정이다. 또한 많은 사용자가 동일한 서비스를 받는 경우 서비스 품질에 대한 공평성을 제공하여야 하지만 이를 위한 네트워크 관리 기술에 대한 연구가 미진한 상태이다.
이를 위해 무엇보다 먼저 네트워크 단에서 서비스에 대한 정확한 판별과 성능 측정 방법이 요구된다. 서비스 식별방법은 전통적으로 전송계층에서의 포트 번호를 통해 식별하였다. 그러나 근래에 포트를 동적으로 할당하는 Peer-to-Peer (P2P) 방식을 많은 서비스에서 도입하여 사용함으로써 포트 기반의 트래픽 방법은 많은 제약을 가지게 되었다. 또 다른 방법으로는 서명기반의 방법이 있으나 지금과 같은 고속링크에서 처리속도의 한계로 인해 사용하기 힘들며 사용자 정보를 접근해야 하기 때문에 제약이 있다. 보다 정확하고 빠른 트래픽 식별을 위해 본 논문에서는 실측된 트래픽 분석을 통해 전송계층에서 빠르고 정확하게 트래픽을 식별할 수 있는 방법을 제안하였다. 식별 대상 서비스는 현재 네트워크에서 수익을 창출하고 품질 보장이 요구되어 지고 있는 서비스중 하나인 인터넷 게임 서비스와 P2P 기반의 개인 방송 서비스에 대한 트래픽 분석을 통해 특성을 파악하여 쉽고 빠른 의사 결정 트리기반의 트래픽 판별 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 방법의 장점은 전송계층까지만의 특성을 통해 판별하는 방법으로 기존의 사용자 데이터 기반의 판별 기법에 대해 복잡도가 낮고 확장성이 용이할 뿐만아니라 법적인 문제 또한 배제할 수 있는 방법이다.
또한, 트래픽 식별 방법에서 한발 더 나아가 네트워크의 성능 지표중에 하나인 대역폭 측정에 대한 연구를 수행 하였다. 본 논문에서는 가용 대역폭 측정 방법 및 TCP 기반의 도달 가능한 대역폭에 대한 측정 방법에 대한 조사와 관련 측정 도구 실험을 통한 평가를 수행하였다. 이를 통해 일반 사용자들은 대여폭 측정시 고려할 사항들에 대해 기술 하였으며, 고속 링크에서 기존 TCP 기반의 측정 도구들이 가지고 있는 한계에 대해 실험을 통해 증명하였으며 보다 정확한 측정을 하기 위해 새로운 출력율 측정 도구를 제안하였다. 제안된 측정 도구는 보다 정확한 측정을 도모하기 위해 출력율 변화를 통해 TCP의 상태 즉 슬로우 스타트와 혼잡 회피를 판단하여 TCP 출력율 계산시 슬로우 스타트를 배제하도록 하였다. 슬로우 스타트 배제에 대한 효과는 저속링크의 경우 작지만 고속링크로 갈 수록 효과는 크다. 또한 양방향 지연이 클 수록 슬로우 스타트 기간이 길어지기 때문에 양방향 지연이 큰 네트워크에서도 정해진 시간내에 TCP 출력율을 정확하게 측정할 수 있다.
마지막으로, 네트워크 측정에 국한하지 않고 이를 효율적으로 활용할 수 있는 새로운 네트워크 트래픽 관리 기법에 대한 제안을 하였다. 제안된 방법은 사용자들이 서로 다른 서버에 접속하여 콘텐츠를 제공 받더라도 균일한 지연을 보장할 수 있는 방법이다. 이를 위해 양방향 지연을 TCP 연결을 활용하여 수동 측정 방법을 통해 측정하였으며, 이는 기존 능동 측정 방법을 통해 지연을 측정하는 것에 비해 네트워크와 서버의 성능 열화를 초래하지 않는다. 측정된 지연을 통해 기존 DRR을 변형하여 지연 기반의 잉여 카운터를 계산 함으로써 지연의 증가가 심각해지는 서버로 트래픽이 유입되는것을 최소화 시키는 방법을 통해 서비스 품질 균일화를 도모하였다.
