초록

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현재 인터넷에서는 사용자의 급격만 증가로 인해 고성능의 라우터를 요구하고 있고 주소부족으로 IPv4에서 IPv6로 변화를 하고 있다. IPv4처럼 IPv6에서도 Address Lookup이 병목이 될 것이며 IPv4와는 달리 IPv6는 128bit의 주소 길이를 가지고 있어 이에 맞는 라우터 구조와 Address Lookup 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 IPv6주소 128bit 중 외부에서 할당받는 64bit를 3단계로 나누는 계층적 네트워크 구성과 각 단계에 적합한 라우팅 테이블 구조와 Address Lookup 알고리즘에 대해 연구하였고 펜티엄 III 866MHz의 프로세서에서 알고리즘의 검색 시간을 측정해 각 단계에 맞는 라우팅 테이블 구조를 제안하였다.

현재 인터넷에서는 사용자의 급격만 증가로 인해 고성능의 라우터를 요구하고 있고 주소부족으로 IPv4에서 IPv6로 변화를 하고 있다. IPv4처럼 IPv6에서도 Address Lookup이 병목이 될 것이며 IPv4와는 달리 IPv6는 128bit의 주소 길이를 가지고 있어 이에 맞는 라우터 구조와 Address Lookup 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 IPv6주소 128bit 중 외부에서 할당받는 64bit를 3단계로 나누는 계층적 네트워크 구성과 각 단계에 적합한 라우팅 테이블 구조와 Address Lookup 알고리즘에 대해 연구하였고 펜티엄 III 866MHz의 프로세서에서 알고리즘의 검색 시간을 측정해 각 단계에 맞는 라우팅 테이블 구조를 제안하였다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 그리고 IPv4에 적합한 Address Lookup알고리즘이 IPv6에서도 적합한지 여부는 확신할 수 없으며 이에 대한 연구가 절실하다. 그러므로 본 논문에서는 IPv6환경에서 적합한 라우팅 구조와 라우팅 테이블을 제안한다.
• 4X1038개가 가능해 현재 사용하는 평평한 네트워크 구성은 불가능하며 다른 형태가 필요하다. 본 논문에서는 IPv6에 적합한 네트워크 구성은 계층적 라우팅 구조[5J가 가장 적합하다고 판단한다.

가설 설정

• IPv4에 IPv6의 특징을 부여해 압축하였기 때문에 순수 IPv6에서도 비슷한 양상올 가질 것으로 예상하며 IPv6의 압축률은 0.3으로 가정 한다.

제안 방법

• 시뮬레이션은 펜티엄 Ⅲ 866MHz, 256Mb시스템에서 시행하였다. Address Lookup 횟수 100, 200, 300만회와 3가지 엔트리 수를 조합한 9번의 경우에 대해 30번씩 반복 수행올 하였으나 지면 관계상 100만회만 기술하였다.
• 테이블을 압축하는 방식은 인접한 두 엔트리가 같은 Output Address를 가지고 있을 때 두 엔트리를 한 엔트리에 보관하는 방식으로 두 엔트리는 반드시 인접해 있어야 한다. 압축률을 알아보기 위해 Exactly Match를 사용하여 Merit Network의 IPv4 라우팅 테이블[7]을 압축해 본 결과 [표 1]을 얻을 수 있었다.
• IPv6패킷에 대한 분석이 필요하지만 현재 구축된 네트워크는 작은 규모이거나 터널링으로 구축된 것이다. 여기서 패턴분석은 IPv6 패킷의 전체적인 특징을 대표한다고 볼 수 없어 현재 잘 구성된 IPv4에 IPv6의 특징을 부여해 IPv6의 패턴을 예상해보고 앞서 기술한 특징들올 조합해 본다. IPv6에서는 CIDR[6]을 사용하지 않아 LPM이 아닌 Exactly Match방식이 사용가능하며 class가 존재하지 않아 상위 64bit에서 최소 3단계로 나눌 수 있다.

대상 데이터

• 시뮬레이션은 펜티엄 Ⅲ 866MHz, 256Mb시스템에서 시행하였다. Address Lookup 횟수 100, 200, 300만회와 3가지 엔트리 수를 조합한 9번의 경우에 대해 30번씩 반복 수행올 하였으나 지면 관계상 100만회만 기술하였다.

성능/효과

• TLR와 SLR의 경우는 Offset Key방식이 우수하였고 NLR은 엔트리 수가 작을 때 압축된 방식이 우수하고 엔트리 수가 많을 때는 Offset Key가 우수하였다, 특히 NLR의 경우에는 평균 Address Lookup시간이 다른 단계에 비종!] 현저히 느림을 알 수 있다.
• 결국 적합한 알고리즘은 엔트리 수에 따라 달라지며 엔트리 수가 작을 때는 압축된 라우팅 테이블 방식을 사용하고 엔트리 수가 많을 경우에는 Offset Key를 사용하는 것이 더 효율적이다.
• 본 시뮬레이션에서 제공해주는 캐쉬 크기는 256Kb이므로 [그림6]의 결과는 TLR의 결과와 동일해 메모리 조회 횟수가 작은 Offset Key가 우수함을 알 수 있다.

후속연구

• 본 논문이 좀 더 정확성을 지니기 위해서는 순수 IPv6 패턴 분석이 필요하며 라우팅 속도 개선을 위해 3단계 계층적 라우팅 구조가 아닌 그 이상의 계층적 라우팅 구조도 비교, 분석하는 것이 필요하다.

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이 논문을 인용한 문헌

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