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SDN 환경에서의 데이터 생성 형태를 고려한 효율적인 부하분산 기법
An Efficient Load Balancing Technique Considering Forms of Data Generation in SDNs 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.23 no.2, 2020년, pp.247 - 254  

윤지영 (Dept. of Computer Eng., Graduate School, Korea National Defence University) ,  권태욱 (Dept. of Computer Eng., School of National Defence Science, Korea National Defence University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The recent Internet environment is characterized by the explosion of certain types of data, as the data that people want is affected by certain issues. In this paper, we propose a load balancing technique that considers the data generation forms. The concept of this technique is to prioritize some t...

주제어

표/그림 (8)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기존 네트워크 체계에서의 부하분산은 매우 전통적인 연구 주제로써 과거부터 수많은 연구가 이루어져 온 것과는 대조적으로, SDN이라는 획기적인 개념의 새로운 네트워크 체계가 등장한 것은 불과 10년도 되지 않았고, 지금까지는 주로 기존 네트워크 체계에서의 SDN 환경 구축 등 개괄적인 내용 위주로 연구가 이루어져 왔을 뿐 부하분산 분야는 현재까지 활발한 연구가 진행되지 않은 것이 사실이다[2]. 따라서 본 논문에서는 컨트롤 영역과 데이터 영역을 분리하여 네트워크 운영자가 원하는 정책을 손쉽게 적용할 수 있는 SDN의 장점을 활용하는 한편, 이슈 발생에 따라 특정 데이터가 폭증하는 최근 인터넷 환경의 특수성을 고려하는 새로운 부하분산 기법을 제안하는데 목적이 있다. SDN 환경에서는 기존의 네트워크 장비의 교체 없이 우리가 원하는 부하분산 기법을 소프트웨어를 통해 적용하여 이전보다 효율적인 네트워크를 구현할 수 있다.
  • 본 논문에서 SDN 환경 하 제안하는 부하분산 기법을 적용하는 것은 이러한 SDN의 특성이자 장점을 활용하기 위함이다.
  • 다만, SDN의 Openflow에서는 서비스별 우선 순위를 지정할 수 없는 것처럼 QoS 처리가 어려운 제한사항이[3] 있어 이를 손쉽게 극복하기 위해 Middle Box를 구축한 후 스위치와 연결(Add-on)하여 우리가 원하는 부하분산 정책을 쉽고 빠르게 적용하는 방안을 제안한다. 본 논문에서는 Middle Box를 구축하여 입력되는 다양한 데이터의 유형을 분석한 후 데이터가 일정 기준 이상 폭증될 때 이를 우선 처리하는 기법을 제안한다. 이를 평시 일반적인 네트워크 환경으로 가정한 무작위(Random) 데이터와 데이터가 폭증하는 상황을 가정하기 위한 군집(Burst) 데이터 등 두 가지 유형의 데이터를 전송했을 때 각각의 결과를 비교 분석 후 그 효과를 검증하였다.
  • 본 논문에서는 우리의 인터넷 환경에서 어떤 이슈가 발생했을 때 네트워크 내 특정 데이터가 폭증한다는 가정 아래 폭증하는 데이터를 식별하여 이를 우선 처리하는 부하분산 기법을 제안하였다. 실험 결과를 통해 폭증 데이터의 처리 결과를 살펴보면 우리가 제안하는 기법이 본 연구의 배경과 목적으로 삼았던 데이터가 폭증하여 몰려들어오는 상황에서 효율적인 부하분산을 통해 효과가 있었음을 확인할 수 있으며, 일반적인 네트워크 환경에서도 역시 지연시간이 감소하는 것을 식별할 수 있었다.
  • 정치·사회·경제적인 사안들에 대해 대중들은 높은 관심을 보이게 되는데, 이러한 이슈가 발생하게 되면 이에 대한 정보요구가 급속히 증가하게 된다. 이를 위해 본 논문에서는 SDN을 기반으로 하여 데이터 생성 형태를 고려한 효율적인 부하분산 기법을 연구하였다. SDN이란 기존의 라우터나 스위치와 같이 소프트웨어 기반의 컨트롤 영역 (Control Plane)을 하드웨어 기반의 데이터 영역(Data Plane)과 분리하는 개념으로써 컨트롤 영역을 중앙 SDN 컨트롤러를 통해 중앙집중화하여 데이터 영역의 네트워크 장비를 제어하는 기술이다[1].

가설 설정

  •  본 논문에서는 제안하는 부하분산 기법의 효과를 검증하기 위해 일반적인 네트워크 상황과 데이터가 폭증하는 두 가지 상황을 가정하여 다양한 조건 아래 실험을 하였다.
  • 본 논문에서는 총 8가지 상황을 가정하여 실험하였다. 우선 전송하는 데이터를 모두 처리했을 경우의 지연시간을 측정하는데 제안하는 부하분산 기법을 적용하여 처리한 것과 일반적인 라운드로빈 방식으로 처리한 결과를 비교한다.
  • 3과 같이 패킷 생성기 역할을 하는 h1에서 패킷을 전송하여 Middle Box를 거쳐 데이터를 분류 및 우선 처리한 후 h2에서 패킷을 받아 출력할 때까지의 지연시간(Latency)을 측정하는 방식으로 실시한다. 실험은 크게 두 가지 유형의 데이터를 전 송하여 측정하는데 일반적인 네트워크 상황을 가정한 무작위 데이터와 데이터가 폭증하는 상황을 가정한 군집 데이터이다. 이를 각각 제안하는 부하분산 기법과 일반적인 라운드로빈 방식으로 처리한 결괏값을 비교 분석한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
부하분산이란? 부하분산이란 트래픽이 많을 때 여러 서버가 분산처리하여 서버의 부하율 증가, 부하량, 등을 고려하여 적절히 분산처리하여 해결해 주는 서비스를 말한다[7]. 부하분산의 몇 가지 대표적인 기법을 소개한다.
SDN이란? 이를 위해 본 논문에서는 SDN을 기반으로 하여 데이터 생성 형태를 고려한 효율적인 부하분산 기법을 연구하였다. SDN이란 기존의 라우터나 스위치와 같이 소프트웨어 기반의 컨트롤 영역 (Control Plane)을 하드웨어 기반의 데이터 영역(Data Plane)과 분리하는 개념으로써 컨트롤 영역을 중앙 SDN 컨트롤러를 통해 중앙집중화하여 데이터 영역의 네트워크 장비를 제어하는 기술이다[1]. 이 두 영역의 분리를 통해 네트워크 관리자는 네트워크 정책의 변경이 필요할 때 체계 내의 많은 장비들을 일일이 수정할 필요 없이 중앙에서 손쉽게 원하는 정책을 주입하고 관리할 수 있게 되었다.
부하분산의 대표적인 기법 중 라우드로빈 스케쥴링의 특징은 무엇인가? 순차 방식으로 사용자의 요구를 차례대로 각 서버에 균등하게 분배하는 방식으로 일반적인 다른 기법에 비해 빠른 특성이 있다. 서버 커넥션 수나 응답시간과는 무관하게 그룹 내의 모든 서버를 동일하게 처리하여 일반적인 구성에 있어 다른 기법에 비해 간단하고 빠른 장점이 있는 반면, 요청이 폭주할 경우 실제 서버 사이에 동적인 부하 불균형 상태가 생길 수 있다[8].
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참고문헌 (9)

  1. S.H. Baek, I.S. Jang, D.E. Seo, and J.H. Lee, "A New Paradigm for Future Networks," The Journal of Korean Institute of Communication Sciences, Vol. 32, No. 7, pp. 82-92, 2015. 

  2. H.H. Lim, K.T. Kim, B.J. Lee, and H.Y. Youn "Feature Selection Method for the Classification of Traffic in SDN," The Journal of Korean Institute of Communications and Information Science, Vol. 44, No. 1, pp. 106-116, 2019. 

  3. Open Networking Foundation White Paper, https://www.opennetworking.org/ images/stories/downloads/sdn-resources/whitepapers/wp-sdn-newnorm.pdf (accessed August 7, 2019). 

  4. Y.J. Choi, "Design and Implementation of The EIGRP based on the SDN," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 2, pp. 178-185, 2019. 

  5. SDN Structure, https://www.opennetworking.org/sdn-definition (accessed August 1, 2019). 

  6. N.G. Kang, Unauthorized SW Blocking Method in SDN Environment, Master's Thesis of Korea National Defence University, 2018. 

  7. J.S. Bae and B.H. Lee, "A Virtual Machine Allocation Scheme based on CPU Utilization in Cloud Computing," Journal of Korea Institute of Information and Communication Engineering, Vol. 15, No. 3, pp. 567-575, 2011. 

  8. M.K. Ji, The Method of Run Time Prediction Simulation-based Load Balancing, Master's Thesis of Sungkyunkwan University of Technology, 2015. 

  9. S. Kim, Design and Implementation of Dynamic Load Balancing Model for Distributed Streaming Server, Master's Thesis of Chonnam National University of Computer Engineering, 2002. 

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