Tree-saturation in lossless network significantly degrades network throughput.
In this paper, we propose Probabilistic Packet Injection Scheduling Protocol (PPISP), a congestion control mechanism in large-scale systems based on probabilistic injection to avoid hot-spot traffic.
PPISP incorporates mixed minimax strategy, in game theory, to dynamically adjust packet injection probability.
Using queuing delay at network buffer, PPISP detect congestion created at
network and estimates the number of sources competing at congested channel to
verify how many players exists in the game.
Our simulation result showed that PPISP achieves 31\% improvement in throughput on hot-spot traffic pattern.
Moreover, PPISP stabilizes network performance of background Uniform Random traffic on multiple hot-spot traffic pattern.
정보무손실 (lossless) 네트워크는 손실가능 (lossy) 네트워크에 비해 성능, 서비스 품질 (QoS)와 성능예측 등의 측면에서 장점을 가지고 있지만 트리형 네트워크 포화상태로 인한 통신 처리율이 크게 저하되는 문제점을 가지고 있다.
이 논문에서는 확률적 패킷 전송 스케쥴링 프로토콜 (PPISP)을 제안함으로써 무손실 네트워크에서의 혼잡을 회피하고 다수의 패킷이 동시에 채널을 사용하지 않도록 방지하는 방법을 설명한다.
PPISP는 게임이론에서 사용되는 혼합 추정 손실 최소화 전략을 적용하여 패킷 전송 스케쥴링을 실현한다.
송신자는 패킷을 전송할 것인지 말것인지의 두 가지 전략을 가지는 게임으로 모델링이 되며, 각 의사결정 시기마다 확률적인 전략 선택을 통해 패킷을 전송한다.
네트워크 버퍼에서의 대기 행렬 시간을 측정함으로써 네트워크에 생긴 혼잡도를 파악하며 송신자 측에 몇 개의 송신자가 게임에 참여하는지 알려줌으로써 PPISP를 실현할 수 있다.
시뮬레이션 결과에 따르면 PPISP는 핫스팟 트래픽 패턴에서 안정적인 대역폭 활용을 통해 약 31\%의 전송률 향상을 이루어냈으며, 또한 여러개의 핫스팟이 존재하는 트래픽 패턴에서도 유니폼 트래픽의 성능이 혼잡성의 영향을 받지 않는 모습을 보여주었다.
