KR100367411B1 - Scalability determination method of multicasting network adtusted in subcasting - Google Patents
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Abstract
본 발명은 서브 캐스팅 방식이 적용된 멀티캐스트 네트워크에서 뉴멤버가 특정 서브 루트 노드에 결합을 지정 라우터를 통해 요구해올 경우, 이에 대한 확장성을 평가하는 확장성 평가 시스템에서 확장성 평가 방법에 관한 것으로, 서브 루트 노드로 전달되는 패킷들의 전송 기간들을 체크하여, 패킷 전송 기간들의 변화량을 산출하는 제 1 단계; 상기 패킷들이 전송되는 소정 패킷 서비스 기간과 다음 패킷 서비스 기간 사이의 휴지 기간에 각 패킷들의 섭동치를 계산하고 섭동치의 변화량을 예측하는 제 2 단계; 상기 다음 서비스 처리 기간 동안 변화하는 상기 섭동치의 최대 범위를 예측하여 지연 변위에 따른 과도 섭동치의 최대 변화량을 추정하는 제 3 단계; 상기 추정된 과도 섭동치의 최대 변화량으로부터 서비스 품질 범위에 따른 네트워크 노드의 확장성 여부를 결정하는 제 4 단계를 포함하여 구성한다.The present invention relates to a scalability evaluation method in a scalability evaluation system that evaluates scalability when a new member requests joining a specific sub-root node through a designated router in a multicast network to which a subcasting scheme is applied. Checking the transmission periods of the packets delivered to the sub-root node, and calculating a change amount of the packet transmission periods; A second step of calculating a perturbation value of each packet and predicting a change in the perturbation value in a rest period between a predetermined packet service period during which the packets are transmitted and a next packet service period; Estimating a maximum range of the perturbation value changing during the next service processing period and estimating a maximum change amount of the transient perturbation value according to a delay displacement; And a fourth step of determining whether the network node is expandable according to a quality of service range from the estimated maximum variation of the transient perturbation value.
Description
본 발명은 서브 캐스팅 방식이 적용된 멀티캐스트 네트워크에서의 확장성 평가 방법에 관한 것으로, 특히, 섭동 기반 지연 민감도를 예측하여 확장성을 평가하는 방법에 관한 것이다.더욱 상세히 보면, 본 발명은 서브캐스팅기법을 이용하여 종단간 신뢰성 있는 멀티캐스트 서비스를 제공하는데 있어서 서비스의 품질을 유지하면서 수십에서 수백에 이르는 동적인 그룹 멤버의 변화에 효율적으로 서비스 품질(Quality of Service : QoS) 기반 서비스 제어가 가능한 멀티캐스트 확장성을 지원하는 방법에 관한 것이다. 특히, 사용자가 늘어나도 종단간 제공 서비스의 지연 변화량을 특정 범위 내에 수렴시키면서 멀티캐스트 서비스를 제공할 수 있는 멀티캐스트 트리의 확장성 지원을 위하여 서비스 지연의 미세한 종단 변화량의 추정치를 마코프 기반 모형(Markov-Based Model)을 사용하여 노드내 버퍼상에서 지연의 미세한 변화 즉, 섭동(Perturbation)을 추정하여 전체 지연 민감도(Delay Sensitivity)를 예측하는 알고리즘이다.The present invention relates to a method for evaluating scalability in a multicast network to which a subcasting scheme is applied. More particularly, the present invention relates to a method for estimating scalability by predicting perturbation-based delay sensitivity. Multicast enables efficient service control based on quality of service (QoS) based on the change of tens to hundreds of dynamic group members while maintaining the quality of service in providing end-to-end reliable multicast service. It is about how to support extensibility. In particular, in order to support the scalability of a multicast tree capable of providing a multicast service while converging the delay variation of end-to-end service within a certain range as the number of users increases, the Markov-based model (Markov) It is an algorithm that estimates the total delay sensitivity by estimating the minute change of delay on the buffer in the node, or perturbation, using -Based Model.
최근, 고속 네크워크의 등장으로 영상회의, 무인자동차 시스템, 원격 진료, 원격 강의 등과 같은 새로운 응용 분야가 출현하였고, 이 분야에 기존의 유니캐스트(unicast) 기법을 사용할 경우 대역폭의 점유 등과 같은 불필요한 네트워크 자원 낭비가 발생하였다. 멀티캐스트(multicast) 네트워크는 상술한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 소스(source)로부터 동일 경로 데이터를 분산 네트워크 환경의 멀티캐스트 그룹에게 전달한다. 멀티캐스트 그룹은 멀티캐스트 그룹 멤버(member)의 가입과 탈퇴에 따라 그룹 크기가 유동적으로 변한다. 이때, 멀티캐스트 프로토콜(protocal)에서 확장성이 보장되어야 멀티캐스트 그룹의 유동성에 대응할수 있게되며, 향후에 멀티캐스트 그룹의 확장에도 성능 저하 없이 전송이 가능하게 된다.Recently, with the advent of high-speed network, new application fields such as video conferencing, unmanned vehicle system, telemedicine, and remote lecture have emerged. Unnecessary network resources such as occupying bandwidth when using the existing unicast technique in this field Waste occurred. A multicast network is proposed to solve the above-mentioned problem and delivers same-path data from a source to a multicast group in a distributed network environment. In multicast groups, the size of the group changes flexibly as members join and leave the multicast group. At this time, the scalability is ensured in the multicast protocol (protocal) to be able to cope with the fluidity of the multicast group, and in the future it is possible to transmit without deterioration even in the expansion of the multicast group.
멀티캐스트 네트워크에서의 경로 설정에는 크게 두가지, 즉 소스중심트리기법과 공유분배트리기법이 있다. 도 1a에는 소스중심트리기법을 설명하기 위한 네트워크 개념도가 도시되고, 도 1b에는 공유분배트리기법을 설명하기 위한 네트워크 개념도가 도시된다.There are two main path settings in a multicast network: source-centric tree and shared-distribution tree. FIG. 1A illustrates a network conceptual diagram for describing a source-centric tree technique, and FIG. 1B illustrates a network conceptual diagram for explaining a shared distribution tree technique.
소스중심트리기법은 도 1a에 도시된바와 같이, 소스(S)와 서브 루트 노드(R) 사이, 및 서브 루트 노드(R)와 멀티캐스트 그룹 멤버(M)간이 각각 트리 구조로 결합된다. 반면, 공유분배트리기법은 소스(S)를 중심으로 다수개의 서브 루트노드(R)가 스타형으로 결합되고, 다시 서브 루트 노드(R)를 중심으로 다수개의 멀티캐스트 그룹멤버(M)가 스타형으로 결합된다.As shown in FIG. 1A, the source-centric tree technique combines the source S and the sub-root node R and the sub-root node R and the multicast group member M in a tree structure, respectively. On the other hand, in the shared-distribution tree technique, a plurality of sub-root nodes R are combined in a star shape around a source S, and a plurality of multicast group members M are formed around a sub-root node R again. Are combined into molds.
멀티캐스트의 경로 설정의 확장성을 제공하는 기법으로는 도 1a에 도시된 소스중심트리기법이 효율적인 것으로 알려져 있었다. 이 기법은 멀티캐스트 그룹에 속하는 수신 단말들이 밀집된 형태를 이룬다고 가정하였다. 그러나, 실제 인터넷에서 이루어지는 멀티캐스트 그룹은 이들 가정처럼 밀집된 형태를 이루지 않으며, 오히려 전체적으로 분산된 형태를 이룬다. 따라서, 예를들어, 소스중심트리기법의 일종인 거리벡터(distance vector)멀티캐스트 네트워크의 경우, 연속되는 방송과 절단(broadcast prune) 과정을 통해서 트리를 구성하는 구조로 인하여 비 효율적인 확장성 문제가 존재하였다. 또한 Dijkstra 알고리즘에 기반을 둔 링크상태 멀티캐스트 네트워크에서도 광범위한 네트워크 영역에서 이루어지는 멀티캐스트의 경우에 그룹 구성을 위해 전송해야하는 정보량이 많아지고, 또한 이에 따른 최적 경로 설정에 소요되는 비용 등의 확장성 문제가 심각하였다.As a technique for providing scalability of multicast routing, the source-centric tree technique shown in FIG. 1A has been known to be effective. This technique assumes that the receiving terminals belonging to the multicast group have a dense form. However, multicast groups in the real Internet are not as dense as these assumptions, but rather are distributed as a whole. Thus, for example, in the case of a distance vector multicast network, which is a type of source-centric tree technique, an inefficient scalability problem is caused due to the structure of a tree through a continuous broadcast and broadcast prune process. Existed. In addition, even in link state multicast network based on Dijkstra algorithm, in case of multicast in a wide range of network areas, there is a large amount of information to be transmitted for group configuration, and there is also a scalability problem such as the cost for optimal path setting. It was serious.
한편, 도 1b에 도시된 공유분배트리기법은 트리구조측면에서 볼때, 확장성을 보장하는데 있어 소스중심트리기법보다 개선된 형태로 볼수 있다. 공유트리구조는 소스트리구조와 비교해 소모되는 대역폭과 상태정보를 크게 줄일수 있는 방법이다. 그러나, 공유 트리를 구성하는 코어 라우터(core router)의 선정과 트리 확장에 따른 최단 경로유지를 위한 기법 수용등으로 인해서 제공하는 서비스의 서비스 품질을 보장하는 공유 트리 범위를 결정하는데 있어서 많은 계산과 비용이 요구되는 문제점을 가진다.On the other hand, the shared distribution tree method shown in Figure 1b can be seen in an improved form than the source-centric tree method in ensuring the scalability in terms of the tree structure. The shared tree structure can significantly reduce the bandwidth and state information consumed compared to the source tree structure. However, due to the selection of the core routers constituting the shared tree and the adoption of techniques for shortest path maintenance as the tree is expanded, a lot of computation and cost are needed to determine the range of the shared tree to guarantee the service quality of the service provided. This has the required problem.
따라서, 본 발명은 상술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 서브 캐스팅 방식이 적용된 소스 중심 트리 구성으로 이루어진 신뢰성이 보장되면서 서비스 품질을 보장하는 멀티캐스트 네트워크에서 섭동 기반 지연 민감도를 예측하여 확장성을 평가함으로서, 트리 구성의 확장성을 보다 효율적으로 평가할수 있는 확장성 평가 방법을 제공함에 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention is to solve the above-described problems of the prior art, and to predict the perturbation-based delay sensitivity in a multicast network that guarantees the quality of service while guaranteeing the reliability of the source-centric tree configuration to which the subcasting scheme is applied, the scalability is improved. By evaluating, the object of the present invention is to provide a method for evaluating scalability of a tree structure more efficiently.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은 서브 캐스팅 방식이 적용된 멀티캐스트 네트워크에서 뉴멤버가 특정 서브 루트 노드에 결합을 지정 라우터를 통해 요구해올 경우, 이에 대한 확장성을 평가하는 확장성 평가 시스템에서 확장성 평가 방법에 있어서, 상기 특정 서브 루트 노드로 전달되는 패킷들의 전송 기간들을 체크하여, 패킷 전송 기간들의 변화량을 산출하는 제 1 단계; 상기 패킷들이 전송되는 소정 패킷 서비스 기간과 다음 패킷 서비스 기간 사이의 휴지 기간에 각 패킷들의 섭동치를 계산하고 섭동치의 변화량을 예측하는 제 2 단계; 상기 다음 서비스 처리 기간 동안 변화하는 상기 섭동치의 최대 범위를 예측하여 지연 변위에 따른 과도 섭동치의 최대 변화량을 추정하는 제 3 단계; 상기 추정된 과도 섭동치의 최대 변화량으로부터 서비스 품질 범위에 따른 네트워크 노드의 확장성 여부를 결정하는 제 4 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a scalability in a scalability evaluation system for evaluating scalability of a new member when a new member requests a join to a specific sub-root node in a multicast network to which subcasting is applied. An evaluation method, comprising: a first step of checking the transmission periods of packets delivered to the specific sub-root node, and calculating a change amount of packet transmission periods; A second step of calculating a perturbation value of each packet and predicting a change in the perturbation value in a rest period between a predetermined packet service period during which the packets are transmitted and a next packet service period; Estimating a maximum range of the perturbation value changing during the next service processing period and estimating a maximum change amount of the transient perturbation value according to a delay displacement; And determining a scalability of the network node according to the quality of service range from the maximum variation of the estimated transient perturbation value.
도 1a는 소스중심트리기법을 설명하기 위한 네트워크 개념도,1A is a conceptual diagram illustrating a network for explaining a source-centric tree technique;
도 1b는 공유분배트리기법을 설명하기 위한 네트워크 개념도,1B is a network conceptual diagram illustrating a shared distribution tree technique;
도 2는 본 발명의 확장성 평가 방법을 수행하기 위한 서브캐스팅방식이 적용된 멀티캐스트 네트워크를 예시적으로 나타낸 도면,2 is a diagram illustrating a multicast network to which a subcasting scheme for performing the scalability evaluation method of the present invention is applied;
도 3은 서브 루트 노드에 제공되는 패킷들의 섭동 경로를 나타낸 도면,도 4는 본 발명에 따른 서브 캐스팅 방식이 적용된 멀티캐스트 네트워크에서의 확장성 평가 방법을 실시하기 위한 시스템을 나타낸 개략도.3 is a diagram illustrating a perturbation path of packets provided to a sub-root node, and FIG. 4 is a schematic diagram illustrating a system for implementing a scalability evaluation method in a multicast network to which a subcasting scheme according to the present invention is applied.
＜도면의 주요부분에 대한 부호의 설명＞<Description of the code | symbol about the principal part of drawing>
S : 소오스 20-1 내지 20-n : 서브 루트 노드S: source 20-1 to 20-n: sub-root node
30-1 내지 30-n : 종착 노드30-1 to 30-n: destination node
M1 내지 Mn : 멀티캐스트 그룹 멤버10 : 네트워크 12 : 지정 라우터14 : 서버M1 to Mn: Multicast group member 10: Network 12: Designated router 14: Server
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명한다.먼저, 섭동기반 지연 민감도를 예측하는 알고리즘은 다음과 같이 크게 두 과정으로 나뉜다. 도 4에서 후술될 서버(14)가 지연 민감도를 예측하기 위해 멀티캐스트 트리의 멤버 M이 결합(join)을 요구하는 메시지를 도 4에서 후술될 지정 라우터(12)를 통해 수신한 직후 소스에서 서브 루트 1 및 서브 루트 2 까지의 패킷지연 시간의 변화량을 산출하여 패킷 전송 기간의 휴지기간 동안 패킷 지연에 의해 생성되는 i 번째 패킷의 지연과 i-1 번째 패킷의 지연값의 차로부터 패킷 처리 주기 동안에 생성되는 지연 변이량의 섭동치(Perturbation quantity)를 계산한다. 또한 서버(14)는 각 패킷 처리 주기에서 최우추정(MAP: Maximum a Posteriori Estimation) 정보를 이용하여 섭동치의 변화량을 예측하는 추정기(Estimator)를 구한다. 다음으로 연속 서비스 주기동안 추정기가 변화하는 민감도의 최대 범위를 예측하여 지연 변이에 따른 섭동량의 최대 변화량을 추정해 낸다. 추정된 지연의 변화량을 측정하여 서비스 품질이 정해진 범위 내에 있는지 여부에 따라 멀티캐스트 서비스의 확장성을 지원할 수 있는 영역으로 정할 수 있고 이러한 특성을 이용하여 멀티캐스트 네트워크 노드의 확장성 평가에 이용한다.Hereinafter, a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. First, an algorithm for predicting perturbation-based delay sensitivity is divided into two processes as follows. The server 14, which will be described later in FIG. 4, serves at the source immediately after receiving a message through the designated router 12, which will be described later in FIG. 4, requesting that the member M of the multicast tree join in order to predict the delay sensitivity. Calculate the amount of change in packet delay time to route 1 and sub-route 2 so that during the packet processing period from the difference between the delay of the i th packet and the delay value of the i-1 th packet generated by the packet delay during the rest period of the packet transmission period. The perturbation quantity of the delayed variation is calculated. In addition, the server 14 obtains an estimator for predicting a change amount of the perturbation value using Maximum a Posteriori Estimation (MAP) information in each packet processing period. Next, by estimating the maximum range of sensitivity that the estimator changes over successive service cycles, the maximum variation in the amount of perturbation due to delay variation is estimated. The estimated delay variation can be measured to determine the area that can support the scalability of the multicast service according to whether or not the quality of service is within a predetermined range. This characteristic is used to evaluate the scalability of the multicast network node.
도 2에는 본 발명의 확장성 평가 방법을 수행하기 위한 네트워크로서, 서브캐스팅방식이 적용된 멀티캐스트 네트워크가 도시된다. 도 2에서, 네트워크는 소오스(S)와, 다수개의 서브 루트 노드(20-1 내지 20-n)와, 다수개의 종착 노드(30-1 내지 30-n)와, 다수개의 멀티캐스트 그룹 멤버(M1 내지 Mn)로 구성된다.2 shows a multicast network to which a subcasting scheme is applied as a network for performing the scalability evaluation method of the present invention. In FIG. 2, the network includes a source S, a plurality of sub-root nodes 20-1 through 20-n, a plurality of destination nodes 30-1 through 30-n, and a plurality of multicast group members ( M1 to Mn).
잘 알려져 있는 바와 같이, 서브캐스팅방식은 예를들어 멀티캐스트 그룹 멤버(M9)에서 서비스를 요청하면 소오스(S)의 서비스 패킷을 서브 루트 노드(20-1, 20-4) 및 종착 노드(30-3)를 통해 멀티캐스트 그룹 멤버(M9)에 제공하되, 멀티캐스트 그룹 멤버(M9)에 도착한 서비스 패킷에 에러가 발생되었을 경우, 해당 서비스 패킷을 소오스(S)에서 다시 재송달 받는것이 아니라, 종착노드(30-3)의 상위 노드인 서브 루트 노드(20-4)로부터 해당 서비스 패킷을 재송달받는 방식이다. 또한 서브 캐스팅방식에 따르면, 서브 루트 노드(20-4)에서 해당 서비스 패킷을 서비스할수 없을 경우, 서브 루트 노드(20-4)의 상위 노드인 서브 루트 노드(20-1)로부터 해당 서비스 패킷을 재송달받는다. 이와 같이 서브캐스팅방식은 멀티캐스트 그룹 멤버(M1 내지 Mn)의 서비스 요청에 대응하는 패킷을 서비스하는데 있어서, 최초의 서비스 패킷은 소오스(S)에서 송달되나, 최초의 서비스 패킷에 에러가 발생되면, 서비스 요청 멤버에 가까운 물리적 또는 논리적 경로상에 있는 서브 루트 노드에서 서비스 패킷 서비스를 제공하는 방식이다.As is well known, the subcasting method, for example, requests a service from the multicast group member M9 and transmits the service packet of the source S to the subroot nodes 20-1 and 20-4 and the destination node 30. -3) provided to the multicast group member M9, but if an error occurs in the service packet arriving at the multicast group member M9, the service packet is not re-delivered again by the source S, The service packet is retransmitted from the sub-root node 20-4, which is an upper node of the destination node 30-3. In addition, according to the subcasting method, when the corresponding service packet cannot be serviced by the subroot node 20-4, the service packet is obtained from the subroot node 20-1, which is an upper node of the subroot node 20-4. Resent. As described above, the subcasting method serves a packet corresponding to a service request of the multicast group members M1 to Mn. The first service packet is delivered in the source S, but if an error occurs in the first service packet, A service packet service is provided by a subroot node on a physical or logical path close to a service request member.
본 발명은 이러한 서브캐스팅 방식이 적용된 멀티캐스트 네트워크에 있어서, 뉴(new) 멤버(NM)가 결합을 요구하면 섭동 기반 지연 민감도를 예측하여 확장성 여부를 평가하는 것으로, 도 2를 참조하여 보다 상세히 설명한다.In the multicast network to which the subcasting scheme is applied, when a new member (NM) requires combining, the present invention estimates perturbation-based delay sensitivity to evaluate scalability. Explain.
도 2를 참조하면, 뉴멤버(NM)에서 트리(tree)를 통하여 결합된 종착노드(30-3)에게 결합 요구 메시지를 송신하면, 종착 노드(30-3)는 서브 루트 노드(20-4)에 결합 요구 메시지를 전달한다. 서브 루트 노드(20-4)는 뉴멤버(NM)의 결합 요구 메시지가 입력되면, 서브 루트 노드(20-4)에 도착한 패킷, 및 뉴멤버(NM) 정보를 소오스(S)로 발송하고 서브 루트 노드(20-4)에 도착한 패킷들을 관측하여, 노드상에서 패킷들의 전송 시간들을 패킷 단위로 확인한다.Referring to FIG. 2, when a new member NM transmits a join request message to a combined destination node 30-3 through a tree, the destination node 30-3 receives a sub-root node 20-4. Forwards the join request message. When the sub-root node 20-4 receives the join request message of the new member NM, the sub-root node 20-4 sends the packet arriving at the sub-root node 20-4, and the new member NM information to the source S, By observing the packets arriving at the root node 20-4, the transmission times of the packets on the node are checked in packet units.
그런후, 서브 루트 노드(20-4)는 패킷 전송 기간들의 변화량을 산출하여, 패킷 서비스 기간과 다음 패킷 서비스 기간 사이의 휴지 기간 동안 패킷 지연의 미소시간 변화량 즉, 섭동치를 계산한다. 패킷지연의 섭동치를 구하여 네트워크 경로상에 발생하는 미세 변화량과 서비스 품질관계를 해석할 수 있는 기법을 이용하여 멀티캐스트 노드 확장에 적용한다. 도 3은 서브 루트 노드(20-4)에 제공되는 패킷들의 섭동 경로를 나타낸 도면으로, 최악의 경우까지 고려한 도면이다. 섭동치를 구하기 위하여 네트워크 노드상에서 패킷이 처리되는 시간을 계산하여 이전 서비스 주기와 현재 서비스 주기에서의 패킷 처리 시간의 미세한 변화가 정상적인 경로인지 섭동이 과다하게 생성되는지를 관측한다. 도 3에서, △yn은 n번째 패킷의 섭동 지연 기간을 나타낸다. 도 3을 참조하여, 네트워크에 입력되는 패킷()의 평균시스템 시간, 즉 지연시간을 계산하고 임의의 서비스 처리 시간()에서의 섭동량()을 고려한 값을 정의하고 이를 바탕으로 휴지기간이 끝나고 새로운 서비스 처리기간이 시작되는 시점에서 과다 섭동()으로 인하여 생길 수 있는 계의 지연 시간 변화량을 모형화 하면, 수학식 1과 같다.Then, the sub-root node 20-4 calculates the change amount of the packet transmission periods, and calculates the minute time change amount of the packet delay, that is, the perturbation value, during the rest period between the packet service period and the next packet service period. By applying the perturbation value of packet delay, we can apply it to multicast node extension by using the technique that can analyze the relationship between the quality change and the service quality. 3 is a diagram illustrating a perturbation path of packets provided to the sub-root node 20-4, and considers the worst case. In order to obtain the perturbation value, the packet processing time is calculated on the network node, and it is observed whether the minute change of the packet processing time in the previous service period and the current service period is a normal path or excessive perturbation. In Fig. 3, Δy n represents a perturbation delay period of the nth packet. Referring to FIG. 3, a packet input to a network ( Calculate the average system time, i.e. latency, Perturbation in ), And based on this, excessive perturbation ( When the amount of change in the delay time of the system that can be generated by) is modeled, Equation 1 is obtained.
: 시스템 시간 변화량 : System time variation
△Sm-1(△θ) : 과다 섭동 변화량△ S m-1 (△ θ): excessive perturbation change
: 패킷 서비스 기간의 변화량 : Amount of change in packet service period
θ : 패킷 서비스 속도θ: packet service rate
△θ : 패킷 서비스의 섭동치Δθ: perturbation value of packet service
nm: 서비스되는 데이터의 개수n m : number of data serviced
수학식 1에서 과도 섭동 변화량은 △θ의 변화량에 의존적임을 보여준다. 따라서, 임의의 패킷의 시스템 시간 변화량은 관측된 패킷 서비스 기간의 변화량과 휴지기간에서의 과도 섭동 변화량의 합으로 주어짐으로, Bayes 규칙을 이용하여 과도 섭동 변화량(△Sm-1(△θ))을 최소화시키는 방향으로 추정치를 구하면, 섭동량 추정식을 얻을수 있다. 즉, 휴지 기간이 만료되고 새로운 서비스 처리 기간이 시작되는 시점에서 서비스 뒤바뀜 확률을 최소화시키는 방향으로 시스템 시간의 섭동량을 예측하면, 임의의 입력 패킷의 시간 변화량, 즉 지연을 예측할수 있는 섭동 추정식을 얻을수 있는 것이다.In Equation 1, the transient perturbation variation is dependent on the variation in Δθ. Thus, the system time change amount of any of the packets to the given by the sum of the transient perturbation amount of change in the change amount and the idle period of the observed packet service period, the transient using the Bayes rule perturbation amount of change (△ S m-1 (△ θ)) By estimating the value in the direction of minimizing, we can get perturbation equation. That is, when the perturbation amount of system time is predicted to minimize the probability of service turnover when the idle period expires and the new service processing period starts, a perturbation equation that can predict the amount of time variation, or delay, of any input packet. You will get
σ2: 섭동치의 분산σ 2 : dispersion of perturbation
g(θ) : 확률밀도함수g (θ): probability density function
ρ2: 시스템이 섭동치 범위내에서 바뀔수 있는 분산값ρ 2 : The variance that the system can change within the perturbation range
nm: 서비스되는 데이터의 개수n m : number of data serviced
Ti: 시스템 시간T i : System time
섭동 추정식(수학식 2)에 의거하여 섭동치의 변화량이 예측되면, 서브 루트노드(20-4)는 새로운 서비스 처리 기간동안, 지연 변위에 따른 과도 섭동의 최대 변화량을 추정한다. 이때, 과도 섭동의 최대 변화량은 패킷 서비스의 섭동치△θ의 최대 범위를 예측함으로서 이루어지는데, 패킷 서비스의 섭동치△θ의 최대 범위는 실험 등을 통해 사전 설정하여 서브 루트 노드(20-4) 내부에 미리 기억시켜 놓은후 지연 변위에 따른 과도 섭동의 최대 변화량의 추정시에 이용한다.If the amount of change in the perturbation value is predicted based on the perturbation estimation equation (Equation 2), the sub-root node 20-4 estimates the maximum amount of change in the transient perturbation according to the delay displacement during the new service processing period. At this time, the maximum variation of the transient perturbation is obtained by estimating the maximum range of the perturbation value? Θ of the packet service, and the maximum range of the perturbation value? Θ of the packet service is preset through experiments or the like to pre-set the subroot node 20-4. It is stored internally in advance and used to estimate the maximum change of transient perturbation due to delayed displacement.
이와 같은 과정에 의해, 과도 섭동의 최대 변화량이 추정되면, 추정된 값으로부터 서비스 품질 범위에 따른 네트워크 노드의 확장성 여부를 결정한다. 즉, 뉴 멤버의 가입에 따른 과도 섭동의 최대 변화량이 기설정된 서비스 품질 범위를 보장하면 멤버 가입을 승인하고, 뉴 멤버의 가입에 따른 과도 섭동의 최대 변화량이 기설정된 서비스 품질 범위를 보장할수 없으면 멤버 가입을 거절하는 것이다.도 4는 본 발명에 따른 서브 캐스팅 방식이 적용된 멀티캐스트 네트워크에서의 확장성 평가 방법을 실시하기 위한 시스템을 나타낸 개략도로, 상술한 본 발명은 이 시스템에서 동작된다. 즉, 서버(14)는 서브 캐스팅 방식이 적용된 멀티캐스트 네트워크(10)에서 뉴멤버가 특정 서브 루트 노드에 결합을 지정 라우터(12)를 통해 요구해올 경우, 이에 대한 확장성을 평가한다.By this process, if the maximum amount of change in the transient perturbation is estimated, it is determined whether the network node expandability according to the quality of service range from the estimated value. That is, if the maximum variation of transient perturbation according to the new member's subscription guarantees the preset service quality range, the member is approved. If the maximum variation of transient perturbation following the new member's subscription cannot guarantee the preset service quality range, the member 4 is a schematic diagram showing a system for implementing a method for evaluating scalability in a multicast network to which a subcasting scheme according to the present invention is applied, and the present invention described above operates in this system. That is, in the multicast network 10 to which the subcasting scheme is applied, the server 14 evaluates scalability when a new member requests a join to a specific subroot node through the designated router 12.
이상, 설명한바와 같이 본 발명은 서브 캐스팅 방식이 적용된 소스 중심 트리 구성의 멀티캐스트 네트워크에서 섭동 기반 지연 민감도를 예측하여 확장성을 평가함으로서, 트리 구성의 확장성을 보다 효율적으로 평가할수 있는 효과가 있다.As described above, the present invention has the effect of estimating scalability based on perturbation-based delay sensitivity in a multicast network having a sub-casting source-centric tree structure, thereby more effectively evaluating the scalability of the tree structure. .
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Applications Claiming Priority (1)
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Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| KR100450747B1 (en) * | 2001-12-15 | 2004-10-01 | 한국전자통신연구원 | Method for multicast Quality of Service(QoS) management and apparatus |
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Families Citing this family (1)
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1999
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| KR20010017357A (en) | 2001-03-05 |
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