Recently, mobile data traffic has been explosively increased and it is expected that the network capacity will be insufficient to accommodate all of the data traffic, and hence, the importance of quality-of-service (QoS) guarantee has also increased. In the communication systems, QoS is estimated by measuring several aspects of the network such as service availability, throughput, bit error rate, delay and jitter (delay variation) depending on the applications. Such aspects are largely divided into throughput related aspects and delay related aspects. Thus, we study the scheduling problems to enhance QoS of users in terms of throughput and delay by assuming that the network capacity is determined as follows.
First, we study the scheduling problem for achieving the best delay performance in the wireless network where the traffic arrivals lie interior to network capacity region. We analyze the individual delays and convergence performance under a generalization of the Max-Weight Scheduling (MWS) policy called $MWS- \omega$ policy, which is known to be throughput optimal. Based on this, we characterize the $MWS- \omega$ policies to achieve min-max fairness of individual delays and convergence time minimization.
Next, we propose a unified scheduling policy to achieve diverse QoS requirements in the wireless network. We consider the scheduling problem for achieving throughput QoS (weighted proportional fairness and minimum data rate) and delay QoS (maximum delay bound). Specifically, we define the throughput-utility function to guarantee throughput QoS, and develop the flow control and scheduling policy that maximizes the throughput-utility while guaranteeing delay QoS.
Finally, we study the scheduling problem for finding the work-conserving policies that achieve the best tradeoff between efficiency and fairness in terms of average flow delays in the data center networks. Specifically, we develop the flow scheduling policy that minimizes $L_p$ -norms of average flow delays by fully utilizing the dynamic information of remaining processing time of flows and starvation of users.
최근 모바일 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 망 용량이 사용자의 트래픽을 수용하기에 부족해 질 것으로 예상되고 있으며, 이에 따라 사용자의 서비스 품질 보장 문제의 중요성이 커지고 있다. 통신 시스템에서 서비스 품질은 응용에 따라 서비스 가능 여부, 데이터 처리량, 전송 오류율, 지연시간 및 지연시간 변화정도 등의 성능을 통해서 추정된다. 이는 크게 데이터 처리량 및 지연시간 관련 성능으로 나누어지며, 이에 본 논문에서는 사용자의 데이터 처리량 및 지연시간 서비스 품질 관련 성능 향상을 위한 스케줄링 문제를 연구하였다. 구체적으로 망 용량이 정해져 있다는 가정하에 다음과 같은 문제를 다루었다.
먼저, 용량에 여유가 있는 무선망에서 최대 지연시간 최소화 및 수렴시간 최소화 달성을 위한 스케줄링 문제를 연구하였다. 망 용량이 여유가 있는 경우, 처리량 최적을 달성하는 것이 중요하며 이는 망 용량안의 어떠한 트래픽에 대해서도 스케줄러가 시스템을 안정화 시킬 수 있다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 잘 알려진 처리량 최적 스케줄러인 최대 중요성 스케줄러 하에서 각 사용자의 지연시간 및 스케줄러의 수렴시간을 분석하였다. 분석 결과를 기반으로 처리량 최적을 달성하는 가운데 사용자의 지연시간의 최대-최소 공평성을 달성할 뿐만 아니라 수렴시간을 최소화 하는 스케줄러를 제안하였다.
다음으로, 용량이 부족한 무선망에서 다양한 서비스 품질 요구사항을 보장하기 위한 스케줄러를 제안하였다. 본 연구에서는 처리량의 비례적 공평성, 최소 처리량 및 최대 지연시간 보장 등의 다양한 서비스 품질 요구사항을 동시에 달성하기 위한 스케줄링 문제를 다루었다. 구체적으로, 최소 처리량 요구사항을 보장하는 가운데 비례적 공평성을 달성하도록 처리량-효용함수를 정의하였으며, 이를 기반으로 허용한 트래픽의 최대 지연시간을 보장하는 가운데 처리량-효용함수를 최대화 하는 흐름 제어 및 스케줄러를 제안하였다.
마지막으로, 데이터 센터 네트워크에서 지연시간 관련 목적함수를 최적화 하는 작업 스케줄링 문제를 풀었다. 본 연구에서는 사용자의 총 지연시간 최소화 및 지연시간 공평성을 동시에 고려하는 목적함수를 정의하였다. 이를 기반으로, 작업의 남은 처리시간 및 사용자간 공평성 달성 여부의 동적 정보를 충분히 활용하여 목적함수를 최적화 하는 일-보존적 작업 스케줄링 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션을 통하여 기존 방법에 비교하여 제안 방법이 높은 성능을 보임을 확인하였다.
