초록

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본 논문에서는 실제 네트워크에서 측정되고 있는 시간축상으로 매우 불안정한 상태의 트래픽 즉, ON／OFF 소스 모델로 가정하여 발생시킨 self-similar 트래픽을 이용하여 다단으로 이루어진 스위치 모델의 처리시간(processing time)에 따른 출력단에서self-similarity의 변화와 이용도(utilization) 등을 사용하여 네트워크의 성능을 분석한다.

본 논문에서는 실제 네트워크에서 측정되고 있는 시간축상으로 매우 불안정한 상태의 트래픽 즉, ON／OFF 소스 모델로 가정하여 발생시킨 self-similar 트래픽을 이용하여 다단으로 이루어진 스위치 모델의 처리시간(processing time)에 따른 출력단에서self-similarity의 변화와 이용도(utilization) 등을 사용하여 네트워크의 성능을 분석한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 Self-similar 특성을 갖는 트래픽올 발 생시키기 위하여 ON/OFF상태의 변화는 Pareto 분포를 따른다고 가정하여 발생시킨 트래픽을 이용하여 다단으 로 이루어진 다양한 스위치 모델의 출력단에서 self- similarity의 변화와 이용도(utilization)와 같은 성능을 분 석하였다.
• 본 논문에서는 다단으로 이루어진 스위치에서 입력단 에 self-similar 트래픽이 들어올 때 출력단에서의 self-similaidy정도를 분석하였다. 이용률이 큰 스위치에 연결된 이용률이 작은 스위치의 a값은 앞단의 영향을 받는 현상을 볼 수 있다.

가설 설정

• S이f-similar 특성을 갖는 트래픽을 발생시키기 위하여 ON 상태일 때 지수분포의 트래픽이 발생하고, OFF 상 태일 때는 트래픽이 발생하지 않는 ON/OFF 두 가지 상 태가 반복되는 트래픽 모델로 가정하고, ON/OFF상태의 변화는 식(1)의 Pareto 분포를 따른다고 가정한다[5].
• 다단 스위치로 이루어진 네트워크 모델은 그림1과 그 림2와 같이 4개의 단으로 연결돼 있다고 가정하고 각각의 단은 처리시간 ptime을 갖는 하나의 스위치와 무한개의 버퍼로 이루어져 있다고 가정한다. 또한, 그림 1은 하나의 s夜f-similar 트래픽 人 가 다단 스위치로 들어온다 고 가정하고, 그림 2는 두 개의 self-similar 트래픽 為, 人2가 더해져서 다단 스위치로 들어온다고 가정한다.
• 다단 스위치로 이루어진 네트워크 모델은 그림1과 그 림2와 같이 4개의 단으로 연결돼 있다고 가정하고 각각의 단은 처리시간 ptime을 갖는 하나의 스위치와 무한개의 버퍼로 이루어져 있다고 가정한다. 또한, 그림 1은 하나의 s夜f-similar 트래픽 人 가 다단 스위치로 들어온다 고 가정하고, 그림 2는 두 개의 self-similar 트래픽 為, 人2가 더해져서 다단 스위치로 들어온다고 가정한다.

제안 방법

• 13 단위시간으로 고정시키고 나머지 세 개 단들의 처리시간이 동일하게 변할 때 출력단에서 self-similarity 변화와 이용도의 변화를 나타낸다. 입력 트래픽은 ON/OFF 상태의 변화가 pareto 분포를 따르는 self-similarity 특성을 갖는 이백만개의 트래픽을 발생시 킨 후 DROZ과 LE BOUDEC가 제안한 variance-time plot 방법올 이용하여 얻은 a=L5肪85값을 갖는 人를 사용하였다. 그림 3과 4는 처리시간(ptime)을 상수로, 그림 5는 처리시간을 지수분포로 가정하여 시뮬레이션을 수행 한 결과이다.

후속연구

• 또한, 두 개의 self-similar 트 래픽이 더해질 때 출력단에서의 a값은 두 트래픽중에 self-similarity 정도가 큰 쪽으로 나타난다는 것도 알 수가 있다. 이와 같이 다단으로 이루어진 self-similar 트래 픽 스위치 모델은 다양한 네트워크 스위치에 대한 모델 링을 위해 사용될 수 있을 것이다.

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이 논문을 인용한 문헌

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