Recently, energy efficiency has become a critical issue of the modern Internet as the traffic load exponentially increased.
However, the current Internet is not designed to optimize the energy consumption; rather, it tends to waste considerable amounts of energy.
To cope with this situation, many researches on energy efficient technologies have studied during the decade.
Although the above numerous previous research can be a good direction to enhance energy efficiency, they fundamentally have some limitations regarding 1) the diversity of energy profiles, 2) the cooperations among several layers, and 3) the end-to-end delay performance.
To overcome these limitations, this dissertation proposes a novel end-to-end delay guaranteed cooperative energy optimization framework by making use of the swarm intelligence of individual artificial ants from ant colony optimization (ACO).
First, this dissertation analyzes and summarizes related works about energy efficient technologies for the green Internet and the well-known ACO technique.
For the ACO, this dissertation explains the overview of the ACO technique. After that, the dissertation explains related works about energy efficient technologies. In particular, previous works on a single layer approach are classified into three categories: network-layer, system-layer, and device-layer approaches. According to each layer, the dissertation explains the previous research in detail. Furthermore, the dissertation explains previous researches on a cooperative layer approach in detail.
Second, this dissertation proposes an end-to-end delay guaranteed cooperative energy optimization (ECONet) framework for the future green Internet.
To do that, the dissertation newly defines an end-to-end delay guaranteed cooperative energy optimization (ECO) problem. The ECO problem is derived by considering the device-layer as well as network and system-layers in turn.
After that, to help you understand the ECONet framework easily, the dissertation briefly describes the general concepts of the proposed ECONet such as its approach to cooperatively optimize energy efficiency, the conceptual operations and data logics for enabling this approach, and the procedures of how to provide the cooperations among the several layers.
In particular, the ECONet framework consists of three algorithms in network and system-layers to enhance energy efficiency while guaranteeing delay requirements of flows.
Based on this structure, this dissertation proposes three algorithms for ECONet: an enhanced delay guaranteed energy profile aware routing (eDEAR) algorithm in the network-layer and a delay aware sleep control (DASC) and a priority based burst scheduling (PBS) in the system-layer. According to each layer, the dissertation explains each algorithm in detail.
Third, this dissertation proposes a delay guaranteed energy profile aware routing (DEAR) algorithm that can heuristically find the delay guaranteed least energy path in the network-layer. In general, the existing energy efficient routing algorithms just only consider On/Off profile. However, this approach is not well-fitted to energy-aware network environment; it lacks to consider various energy profiles. To cope with this limitation, the DEAR algorithm is proposed.
Fourth, this dissertation proposes two algorithms: a delay aware sleep control (DASC) and a priority based burst scheduling (PBS) in the system-layer. The former reconfigures the power state of a system using end-to-end delay information and buffers packets according to the traffic type. The latter transmits the buffered packets according to their priorities.
Last, this dissertation evaluates the performance of ECONet regarding energy efficiency and delay guarantee as a cooperative energy optimization framework through extensive simulations on real network topologies.
To do that, the dissertation first analyzes and discusses on the performance of ECONet and other approaches according to the layer. After that, the dissertation additionally evaluates the performance of ECONet compared with the other comparative framework that is a combination of the existing approaches in the system- and the network- layers.
Through the performance evaluation of ECONet, we prove that the ECONet framework is superior to the other existing energy efficient technologies in the energy efficiency and delay guarantee perspectives in energy-aware networks.
Consequently, this dissertation firstly designs the ECONet framework to be capable of handling the dynamic network status more efficiently and cooperations among the several layers. The ECONet framework is the cooperative framework to not only optimize energy efficiency but also guarantee delay requirements of flows by using the swarm intelligence of artificial ant colony. Through the ECONet, network providers can not only adopt various energy efficient technologies to their network equipment efficiently but also keep their revenues by supporting delay-sensitive services successfully.
최근 인터넷 트래픽량이 급격하게 증가함에 따라 에너지 효율은 현재 인터넷망의 중대한 이슈 중 하나로 대두하고 있다. 하지만, 현재 인터넷망은 에너지 소비를 최적화하기 위해 설계되어 있지 않다. 이로 인해 오히려 꽤 상당한 양의 에너지를 낭비하는 경향을 보인다. 이런 상황을 극복하기 위하여 지난 10년간 에너지 절감 기술 분야의 많은 연구들이 수행되었다. 비록 수많은 연구가 에너지 효율을 향상하는데 올바른 방향을 제시해 주긴 했지만 이런 연구들은 크게 1) 에너지 프로파일의 다양성, 2) 여러 계층 간의 상호협력, 3) 단대단 지연 성능 측면에서 한계점을 지니고 있다.
이러한 한계점을 극복하기 위하여, 본 학위 논문에서는 ACO로부터 개별적인 인공 개미들의 집단지성을 활용함으로써 단대단 지연을 보장하면서도 상호 협력적으로 에너지를 최적화할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다.
먼저, 본 학위논문에서는 잘 알려진 ACO 기술과 더불어 미래 그린 인터넷을 위한 에너지 절감 기술들에 관한 관련 연구들을 분석하고 정리한다. ACO 기술을 위해서, 본 논문은 ACO 기술의 전체적인 개요를 설명한다. 그 후, 에너지 절감 기술에 관련된 연구들을 설명한다. 특히, 기존의 하나의 계층 기반의 기술은 크게 네트워크 계층, 시스템 계층, 디바이스 계층으로 분류가 가능하다. 각 계층에 따라서, 본 논문은 기존의 연구를 좀 더 상세히 기술하였다. 게다가, 두 계층 이상의 협력적인 계층 기반의 기술에 대해서도 설명을 하였다.
다음으로, 본 논문에서는 미래 그린 인터넷 망을 위하여 단대단 지연을 보장하는 협력적인 에너지 최적화 기술인 ECONet 프레임워크를 제안하였다. 이를 위하여, 먼저 단대단 지연을 보장하는 협력적인 에너지 최적화 문제 (ECO) 문제를 정의하였다. 이 ECO 문제는 디바이스 계층 뿐만 아니라 시스템 계층과 네트워크 계층을 차례로 고려한 문제이다. 이를 해결하기 위하여 제안한 ECONet 프레임워크의 쉬운 이해를 위하여, 본 논문에서는 에너지 효율을 협력적으로 최적화하기 위한 방법론으로서 제안한 ECONet 프레임워크의 일반적인 개념을 먼저 간략하게 설명하고, 다음으로, 개념적인 동작 방법과 이 방법론을 가능하게 하기위한 데이터 구조 및 서로 다른 여러 계층 간의 협력절차를 설명하였다.
특히 ECONet 프레임워크는 플로우의 요구 지연 값을 만족하면서도 에너지 효율을 증가시키기 위하여 네트워크 계층과 시스템 계층에 3가지 알고리즘으로 구성되어 있다. 이러한 구조하에 본 논문에서는 ECONet 프레임워크를 위한 3가지 알고리즘으로서 eDEAR 알고리즘, DASC 알고리즘, 그리고 PBS 알고리즘을 제안하였다. 각 계층 순서대로, 본 논문에서는 이 알고리즘들을 순서대로 자세히 설명하였다.
세번째로, 본 논문에서는 네트워크 계층에서 지연을 보장하면서도 최소한의 에너지 소비하는 경로를 휴리스틱하게 찾은 알고리즘인 지연을 보장하는 에너지 프로파일 인지형 라우팅 (DEAR) 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로, 기존의 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘들은 단지 On/Off 에너지 프로파일만을 고려하였다. 하지만 이 방법은 다양한 형태의 에너지 프로파일에 대한 고려가 부족하기 때문에 에너지를 인지하는 미래망 환경에는 적합하지 않다. 따라서, 이 한계점을 극복하기 위하여, DEAR 알고리즘을 제안하였다.
네번째로, 본 논문에서는 시스템 계층에서 지연을 인지하는 슬립 모드 제어 (DASC) 알고리즘과 우선순위 기반의 버스트 스케줄링 (PBS) 알고리즘을 제안하였다. DASC 알고리즘은 단대단 지연 정보를 이용하여 시스템의 전력 모드를 재설정하고, 트래픽 타입에 따라 패킷을 분류하여 버퍼링 하였다. 그후, PBS 알고리즘에서는 우선순위에 따라 버퍼에 저장된 패킷을 전송한다.
마지막으로, 본 논문에서는 실제 망 환경 기반의 심도깊은 시뮬레이션을 통해 협력적인 에너지 최적화 프레임워크로써의 ECONet 프레임워크의 다양한 성능 (예를 들어, 에너지 효율 및 지연 보장 등)을 평가하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 먼저 다른 계층의 에너지 효율적인 알고리즘들과 ECONet 프레임워크의 성능을 비교하였다. 그 후, 본 논문에서는 추가적으로 ECONet 프레임워크과 시스템 계층과 네트워크 계층의 존재하는 알고리즘들의 조합으로 구성된 비교적 프레임워크과의 성능 비교를 실시하였다. ECONet 프레임워크의 성능 평가를 통해, 에너지를 인지하는 미래 망 환경에서 ECONet 프레임워크가 기존에 에너지 효율적인 기술들보다 에너지 효율과 지연 보장 측면에서 성능이 우수함을 증명하였다.
결론적으로, 본 논문에서는 먼저 다양한 계층 사이의 협력과 다양한 망 상태 변화를 보다 효율적으로 다룰 수 있는 ECONet 프레임워크를 설계하였다. ECONet 프레임워크는 인공 개미 집단의 집단 지성을 이용함으로써 에너지 효율을 최적화 할 수 있는 협력적인 프레임워크일 뿐만아니라 플로우의 요구 지연 값을 만족시킬 수 있다. 따라서, ECONet 프레임을 워크를 이용할 경우, 망 사업자는 다양한 에너지 효율적인 기술들을 그들의 망장비에 효율적으로 도입할 수 있을 뿐만 아니라 지연 민감 서비스를 성공적으로 제공함으로써 그들의 수익을 지킬 수 있을 것이다.
