초록

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최근 이동 에이전트를 이용한 네트워크 관리는 기존의 RFC 방식인 SNMP의 중앙 집중형 관리 모델에 비해 효과적임이 연구되고 있다. 그러나 이동 에이전트의 크기는 관리해야 될 노드를 순회하는 동안 점점 커지게 된다. 또한, 질문의 수가 많아질 경우 이동 에이전트의 크기는 노드를 순회하는 동안 질문의 수에 비례하여 커지게 된다. 이는 네트워크 오버헤드를 증가시키게 되므로 전체 통신비용이 증가하게 된다. 따라서 본 논문에서는 전체 노드를 순회하는 데에 있어 질문의 수와 관리 노드의 수에 크게 영향을 받지 않는 최적의 관리영역으로 나누어 각각 이동 에이전트에게 작업을 분담시켜 관리함으로써, 전체 통신비용을 줄일 수 있는 분말 관리 정책을 제시한다.

최근 이동 에이전트를 이용한 네트워크 관리는 기존의 RFC 방식인 SNMP의 중앙 집중형 관리 모델에 비해 효과적임이 연구되고 있다. 그러나 이동 에이전트의 크기는 관리해야 될 노드를 순회하는 동안 점점 커지게 된다. 또한, 질문의 수가 많아질 경우 이동 에이전트의 크기는 노드를 순회하는 동안 질문의 수에 비례하여 커지게 된다. 이는 네트워크 오버헤드를 증가시키게 되므로 전체 통신비용이 증가하게 된다. 따라서 본 논문에서는 전체 노드를 순회하는 데에 있어 질문의 수와 관리 노드의 수에 크게 영향을 받지 않는 최적의 관리영역으로 나누어 각각 이동 에이전트에게 작업을 분담시켜 관리함으로써, 전체 통신비용을 줄일 수 있는 분말 관리 정책을 제시한다.

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 이중 SNMP [니는 TCP/IP에 기반한 RPC(Remote Procedure Call) 방식의 네트워크 관리 프로-토콜로서, 구조가 단순하며 구현도 용이하다는 장점으로 현재 가장 널리 사용되고 있는 프로토콜로 자리 잡았다, 그러나 중앙 집중형 관리의 문제점으로 인해 이동 에이전트를 이용한 네트워크 관리에 대한 연구가 계속되고 있으며 이는 중앙 집중형 방식보다 효율적임이 증명되고 있다. 그렇지만 중앙 집중형 방식과 이동 에이전트와의 비교에서는 이동 에이전트의 이동성이라는 특성으로 인한 원격 통신비용을 줄일 수 있다는 장점은 부각되었지만, 노드 순회시 획득한 데이터들이 누적되기 때문에 오히려 네트워크 통신비용이 증가할 수 있다는 문제점들은 크게 고려하지 않았다[2L 따라서 본 논문에서는 중앙 집중형 방식과의 비교에서 노드 순회시 이동 에이전트의 누적되는 데이터가 전체 통신비용에 미치는 영향올 고려하여, 방문해야할 전체 노드 중에서 통신비용을 최소화 할 수 있는 최적의 분할 영역을 결정하고, 전체 노드를 결정된 분할 영역으로 나누어 관리함으로 통신비용의 최적화를 위한 분할 관리 정책을 제시한다.
• 네트워크의 대형화, 복잡화, 네트워크를 이용한 업무 증가 둥으로 네트워크 관리에 대한 중요성이 부각됨으로 이에 따른 통신망 관리의 상호 운용성 제공을 목적으로 IETF는 SNMP(Simple Network Management Protocol), ISO/OSI눈 CMIP(Common Management Information Protocol) 표준을 개발하였다. 이중 SNMP [니는 TCP/IP에 기반한 RPC(Remote Procedure Call) 방식의 네트워크 관리 프로-토콜로서, 구조가 단순하며 구현도 용이하다는 장점으로 현재 가장 널리 사용되고 있는 프로토콜로 자리 잡았다, 그러나 중앙 집중형 관리의 문제점으로 인해 이동 에이전트를 이용한 네트워크 관리에 대한 연구가 계속되고 있으며 이는 중앙 집중형 방식보다 효율적임이 증명되고 있다.
• 본 논문에서壬 네트워크 관리 시스템에서의 중앙 집 중형방식의 呈제점을 해결하기 위해 이동 에이전트를 이융한 관리 방식에서의 보다 효율직인 성능향상을 위한 방안을 체시 舌}였匸E 이동 에이전트-를 이용한 네토우]크 관리에 殳I어서의네트워크 통신량은 이동하는 에이 전巨의 크기에 따라 변하는데 본 논문에서는 이에 영향을 주는 파라미터인 관리에 필요한 질문 수와 관리 대상의 수에 따른 네트워.포의 전체 통신비용의 증가를 알아보고 이를 줄이기 위한 분할 관리 정 책을 제시하고 성능평가 맟 비교 분서을 통해 제시한 정책의 효율성을 보였다.

대상 데이터

• 실험을 위한 이동 에이전트 플랫폼으로는 자바를 기반으로 한 IKV++의 Grasshopper가 이용되었으며, 각각의 SNMP노三는펜티엄 PC 10대를 이용하여 각 노三의 반복 순회를 통해서 노드 수를 증가시켜나갔다. 다음은 식(8)과 (9), (1。)에 대한 전체 소요 시간을 실험을 통해서 입증하고, 성능 평가를 보인 그래프이다.

성능/효과

• 위해 다음을 제시한다. 먼저, 통신량의 수치화를 위한 가정은 2장과 같으며, 모든 노드간의 네트워크 대역폭이 동일한 균등 네트워크 환경으로, 전체 관리 대상 N에 대한 통신량 에 대해 N올 K 개의 관리 대상으로 분할한다고 가정했을 때, N/K개의 영역으로 나누어진다(단, N%K = 0). 나누어진 영역의 수를 C = N/K로 놓으면,
• 질문 수와 관리 대상의 수에 따른 네트워.포의 전체 통신비용의 증가를 알아보고 이를 줄이기 위한 분할 관리 정 책을 제시하고 성능평가 맟 비교 분서을 통해 제시한 정책의 효율성을 보였다.

후속연구

• 이동 에이전트를 이용한 분할 관리에 있어서 이동하는 에이전트의 크기와 이동할 노드의 수에 따른 최적의 관리 에이전트의 분할 수를 결정하는 것은 향후 연구 과제로 남아 있으며, 이는 네트워크 관리 뿐 아니라 이동 에이전트 분야에 있어서도 중요한 관심 사항이 돨 것이다.

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이 논문을 인용한 문헌

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