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문제 정의
- 본 논문에서는 다중연결 스위치를 갖는 네트워크 환경에서 스위치의 입력포트에 self-similar 트래픽이 들어올따 출력포트에서 트래픽의 long-range dependency/]- 어떻게 변화되는가를 분석하며 아울러 스위치의 이용도 (utilization)등이 self-similar 트래픽과 어떤 관계를 가지고 있는지를 분석할 것이다.
가설 설정
- Self-Similar 트래픽을 발생시키기 위하여 그림 1과 같은 0N/0FF 소스 모델을 가정하였다.
- 그림 1에서 ON 기간일 때 트래픽이 발생하고, OFF 기간중에는 트래픽의 발생이 없다고 가정한다. 또한 ON/OFF 기간은 Pareto 분포를 가정하고, ON 기간에서의 트래픽 발생률은 지수분포를 따른다고 가정한다.
- 그림 5는 그림 4와 같은 파라미터를 사용하였으며 단지 스위치의 프로세스 시간 ptime이 지수분포를 갖는다고 가정하였다. 위의 두 그림 4와 5로부터 프로세스 시간이 증가하면 즉 스위치의 이용도(utilization)가 커지면서 度 값이 감소하여 self-similarity가 증가한다는 것을 보여주고 있다.
- 다중 스위치로 이루어진 네트워크 시스템에 대한 시뮬레이션 모델은 그림 3과 같이 4개의 단으로 연결돼 있다고 가정하고 각 단은 프로세스 시간 ptime을 가지는 하나의 스위치와 무한 버퍼로 이루어져 있다고 가정한다.
- 또한 ON/OFF 기간은 Pareto 분포를 가정하고, ON 기간에서의 트래픽 발생률은 지수분포를 따른다고 가정한다. 그리고, Pareto 분포는 아래와 같은 식(1)로 나타낼 수 있다 [5].
- 마코비안모델은 memoryless 성질을 갖고 있으므로 네트워크를 설계할 때 다루기가 상대적으로 간편한 장점을 갖고 있으므로 기존의 많은 성능 분석 모델들은 이러한 가정 하에 제안되고 있고 이러한 가정은 많은 실제적인 분야에서 성공적으로 적용되어 왔다. 지난 20년에 걸쳐서 X.20, frame relay, ATM(Asynchronous Transfer Mode)등과 같은 네트워크가 출현하면서 또한 전통적인 큐잉 분석 방법을 사용하여 통신망을 설계하고 분석하고 있으나 트래픽 프로세스와 관련하여 마코비안 모델에 대한 가정은 실제 패킷 스위치 네트워크로부터 발생되는 트래픽 스트림에 나타나는 burstiness 성질이 상당히 넓은 범위의 time scale 상에 존재하는 트래픽 데이터와 상당히 차이가 있다는 것이 여러 트래픽 측정 결과 나타나고 있다.
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