Channel saturation can significantly degrade overall network performance generating tree-saturation, thus congestion management mechanisms have been suggested to prevent malicious interference among the traffic and achieve stable performance even if hotspot traffic pattern is generated. In this paper, we suggest a congestion management strategy, Probabilistic Injection Strategy(PIS), to prevent saturation
on any network channel which spreads network congestion and degrades entire network performance. Our strategy manage the amount of hotspot traffic by throttling with probabilistic injection when hotspot channel is identified, and the probabilistically injected traffic does not exceed network channel bandwidth and does not spread congestion of the channel. Our strategy require small-weight resources such as
only one additional virtual channel type and packet checking by routers, and has high applicability in comparison with previous works. No performance degradation occur depending on message size and hotspot traffic patterns. Non-deterministic routing also can be used with our mechanism simultaneously, thus using adaptive routing even accomplish high performance when over-subscription on end-point and oversubscribed intermediate network channels are made at the same time. We show our approach
effectively eliminate the spreading of congestion and it leads improving network performance in various network environment and traffic patterns.
채널 포화는 트리-세츄레이션을 ㅁ나들며 전체 네트워크 성능을 크게 감소시킬 수 있다. 따라서 트래픽간의 악의적 방해를 방지하여 핫스팍 트래픽이 발생한 상황에서도 안정적인 성능을 달성할 수 있는 혼잡 관리 매커니즘이 제안되어 왔다. 해당 논문에서 우리는 혼잡 관리 전략으로, 혼잡을 퍼뜨리고 전체 네트워크 성능을 떨어뜨릴 수 있는 모든 네트워크 채널 포화를 방지하는 확률적 투입 전략(PIS)을 제안한다. 우리의 전략은 핫스팍 채널이 감지 되었을 때 확률적 투입을 통하여 핫스팍 트래픽의 양을 조절하고, 확률적으로 투입된 트래픽이 네트워크 채널의 대역폭을 초과하지 않게 하여 채널의 혼잡이 퍼져나가지 않도록 한다. 이 방법은 하나의 추가 가상 채널 타입과 라우터 패킷 채킹과 같이 네트워크 자원을 적게 요구하며, 이전의 방법들과 비교하여 높은 적용 가능성을 가지고 있다. 메시지 사이즈나 핫스팟 트래픽 패턴에 따라서 성능 감소가 발생하지 않는다. 라우팅 경로가 결정되어 있지 않은 라우팅 알고리즘도 동시에 사용이 가능하여, 심지어 끝노드와 중간 네트워크 채널이 동시에 과예약 상태가 되더라도 높은 성능을 달성할 수 있다. 우리는 다양한 네트워크 환경과 트래픽 패턴에서 우리의 방법이 효과적으로 혼잡 퍼뜨림을 제거하고 네트워크 성능을 향상시키는 것을 보인다.
