실시간 네트워크 프로토콜 처리를 위한 유효 리소스 할당 및 피드백기반 적응적 QoS 제어 기법

Abstract

최근 등장하는 네트워크 기반의 실시간 멀티미디어 응용프로그램들은 고속의 대용량 데이터 전송을 요구하고 있으며 꾸준히 증가하는 추세이다. 이에 따라서 서비스의 품질을 차등화 할 수 있는 방안이 필요해진다. 본 논문의 선행연구에서는 네트워크 패킷간의 우선순위를 적용하여 프로토콜 처리의 실시간성을 향상시킴으로써 운영체제 수준에서 QoS(Quality of Service)를 보장하기 위한 방안을 제시하였다. 제시한 기법은 사용자로 하여금 프로토콜 처리에 필요한 QoS 설정을 수동적으로 하게하였다. 그러나 이는 리소스의 낭비를 초래할 위험이 있으며 사용자가 필요한 리소스의 양을 정확하게 예측하기는 어렵다. 본 논문에서는 네트워크 응용프로그램의 QoS 보장을 위한 최적의 리소스 할당과 설정을 자동화하고 QoS를 제어하기 위한 방안을 제시한다. 이를 위해서 네트워크 응용프로그램의 QoS 모델을 정의하고, 이러한 QoS 모델을 기반으로 최적의 네트워크 리소스 할당기법과 피드백을 통한 적응적 QoS 제어기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저, 각각의 응용프로그램들이 최적의 환경에서 동작하기 위한 네트워크 리소스 요구량을 검출한다. 그리고 이를 바탕으로 가용한 네트워크 프로토콜 처리 리소스를 우선순위에 따라서 차등으로 분배한다. 그러나 네트워크의 상태나 응용프로그램들의 실행에 따라서 네트워크 리소스 요구량이 변화하게 되므로, 주기적으로 응용프로그램의 QoS를 모니터하여 네트워크 프로토콜 처리 리소스를 동적으로 재분배한다. 이는 리눅스(Linux) 커널버전 2.6.x에 구현되었으며, 실험을 통하여 최적의 리소스를 추정하는 것이 가능함을 보인다. 또한 비디오 스트리밍 응용프로그램을 대상으로 기존 리눅스의 프로토콜 처리방식과의 비교실험을 통하여 네트워크 리소스의 낭비가 없이 QoS를 보장할 수 있음을 보인다.; In this paper, a QoS-aware network protocol processing architecture and dynamic resource control methods are proposed. And simple definitions of quality about the network protocol processing are defined. Assumptions and problems are described and solved with a measurement based tasks' requesting resource detection and periodic feedback control mechanism. Methods, first it measures tasks' resource needs in enough resource condition by executing a task alone. Second, it assigns available network protocol processing resources to individual tasks by referencing their priority. Then it accommodates the task with other tasks together within priority sequences. Finally, a maintenance module watches network protocol processing rates and tasks' qualities with respect to currently assigned resources. Then it finds the best resource rates, so dynamically controls network resources. The methods automates complicated network resource assignment problems within priority orders. Some performance comparisons between Linux kernel and the 'QoS-support applied' linux kernel are conducted. Additionally it is expected that the work can be applied to embedded systems which have small network capacity and low CPU ability, or to real-time multimedia system applications that discriminate transmission speed among various groups.