Traditionally congestion control research has focused on managing network bandwidth. But the fast pace increase in bandwidth does not make network bandwidth the only scarce resource. Furthermore, the rise of new applications that require in-network processing hastens this shift.
In this dissertation, we examines congestion control issues for flows that require in-network processing on the fly in network elements such as gateways, proxies, firewalls and even routers. Applications of these flows are increasingly abundant in the future as the Internet evolves. Since these flows require use of CPUs in network elements, both bandwidth and CPU resources can be a bottleneck and thus congestion control must deal with "congestion" on both of these resources.
First, we reconsider flow control issues for a network environment where transmission links and CPUs on a data path can be jointly bottlenecked. We show that flow control without consideration of CPU congestion can significantly lose both fairness and efficiency in this environment. As a solution to this problem, we establish the notion of dual-resource proportional fairness, propose a distributed algorithm to achieve this objective and demonstrate its performance through simulations.
Second, we show that conventional TCP/AQM schemes also can significantly lose through-put and suffer harmful unfairness in this environment, particularly when CPU cycles become more scarce (which is likely the trend given the recent explosive growth rate of bandwidth). As a solution to this problem, we use the notion of dual-resource proportional fairness and propose an AQM scheme, called Dual-Resource Queue (DRQ), that can closely approximate the proportional fairness for TCP Reno sources with in-network processing requirements. DRQ is scalable because it does not maintain per-flow states while minimizing communication among different resource queues, and is also incrementally deployable because of no required change in TCP stacks. The simulation study shows that DRQ approximates proportional fairness without much implementation cost and even an incremental deployment of DRQ at the edge of the Internet improves the fairness and throughput of these TCP flows.
Our work is at its early stage and might lead to an interesting development in congestion control research.
전통적인 네트워크 내의 흐름제어 연구는 링크 대역폭이라는 한정된 자원을 관리하는 데 관심이 집중되었다. 하지만, 링크 용량의 급격한 증가와 네트워크 내부에서 프로세싱을 요구하는 어플리케이션들의 보급으로 인해, 이제 플로우의 흐름제어는 단순히 대역폭의 부족만을 해결하는 것으로는 충분치 않게 되었다.
본 논문은 네트워크 내의 장비들(게이트웨이, 프록시, 방화벽, 라우터 등)이 여러가지 프로세싱이 필요한 어플리케이션들을 처리하고 있을 때 유용한 흐름제어 기법에 대한 것이다. 네트워크 내부에서 처리되어야 하는 어플리케이션들은 인터넷의 진화에 따라 앞으로 계속 증가할 것으로 보이며, 각각의 플로우들이 네트워크 내부의 프로세싱 자원을 소비함에 따라 대역폭뿐 아니라 CPU 자원도 병목현상을 겪을 우려가 있다. 따라서, 이에 대처하기 위한 두가지의 자원을 모두 고려하는 흐름제어 기법이 필요하다. 이에 다음과 같은 연구가 수행되었다.
첫번째, 네트워크 대역폭과 CPU가 동시에 병목현상을 겪을 수 있는 상황에서의 흐름제어 기법을 제안하였다. CPU의 병목현상을 고려하지 않은 현재의 흐름제어 기법은 이런 상황에서 효율성과 공평성이란 두 가지 측면에서 모두 적절하지 못한 결과를 가져왔으며, 이에 대한 해결책으로 "두가지 자원에 대한 비례 공평성" 이라는 새로운 공평성의 척도를 제시하였다. 더 나아가서 이런 공평성을 달성할 수 있는 분산 흐름 제어 기법을 제시하였으며 시뮬레이션을 통해 전통적인 흐름 제어 기법에 비해 뛰어난 성능을 나타냄을 보일 수 있었다.
두번째, 현재 인터넷에서 광범위하게 사용되고 있는 TCP 플로우에 "두가지 자원에 대한 비례 공평성" 척도를 적용할 수 있는 새로운 큐 관리 기법, DRQ를 제안하였다. DRQ를 네트워크 내부에 설치하는 경우에는 기존의 큐 관리 기법이 적용될 때와 달리 TCP 플로우가 CPU가 부족한 상황에서도 수율 및 공평성의 저하를 보이지 않았으며, 이 때 TCP는 현재 보편화된 TCP-Reno 모델을 그대로 사용하였으므로 실제 네트워크에 적용이 용이하다. 또한 DRQ 큐 관리 기법은 플로우당 큐나 정보를 관리하지 않고, 서로 다른 큐들 사이의 통신을 최소화 하였으므로 그 확장성이 뛰어나고, 낮은 복잡성을 가진다. 시뮬레이션을 통해 DRQ는 낮은 구현 비용에도 불구하고, "두가지 자원에 대한 비례 공평성"을 실제로 나타냄을 보였으며, 전체 네트워크에 모두 적용시키지 않고 프로세싱 자원이 부족할 수 있는 소수의 라우터에만 적용시킨 경우에도 기존의 큐 관리 기법에 비해 효율성과 공평성 측면에서 뛰어난 성능을 보임을 검증하였다.
본 논문에서 제시하는 두 가지 이상의 자원이 동시에 부족해지는 경우의 효율성과 공평성의 문제는 단순히 대역폭과 프로세싱이란 두 가지 자원에 한정되는 것이 아니라, 여러 다양한 경우에도 적용이 가능하며, 따라서 흐름 제어 연구 분야의 흥미로운 초석이 될 것으로 보인다.
