Abstract

최근 들어 실시간 데이터 시각화와 같은 분산 과학 응용 프로그램들이 점점 더 많이 등장하고 있고, 이러한 응용 프로그램들은 네트워크 서비스로부터 경성 서비스 품질 (hard Quality-of-Service)을 요구한다. 본 논문에서는 경성 서비스 품질 데이터 흐름 (hard QoS data flow)을 위한 새로운 공정성 개념인 적응형 경성 서비스 품질 공정성 (adaptive hard QoS fairness)를 정의한다. 이를 기반으로 모든 서비스 품질 데이터 흐름의 요구사항을 보장하면서 데이터 흐름의 동적 경로 계산을 할 수 있는 혼합 정수 선형 프로그래밍 기반 (mixed-integer linear programming-based) 알고리즘을 개발한다. 수치 시뮬레이션과 실제 네트워크인 Internet2를 사용하여 제안된 알고리즘과 최대 공정성을 기반으로 데이터 흐름을 스케쥴링하는 Max-Min fair 알고리즘을 비교한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 새로 제안한 알고리즘은 QoS 위반율이 0인 반면, Max-Min fair 알고리즘은 일부 트래픽 패턴에 대해 15%에 이르는 위반율을 보였다.

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