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서국 범
8 years ago
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1 논문 한국통신학회논문지 '09-02 Vol. 34 No. 2 TCP 선택을위한자동적응프레임워크 정회원황재현 *, 종신회원유혁 * Self-Adaptation Framework for TCP Selection Jae-Hyun Hwang* Regular Member, Chuck Yoo* Lifelong Member 요 약 본논문에서는기존의 TCP 변종들을바탕으로종단간의경로상에서나타나는네트워크특성에가장적응이잘이루어진변종의알고리즘을선택하는 TCP의자동적응프레임워크를제안한다. 프로토콜선택의문제가중요한이유는모든네트워크환경에적합한단일버전의프로토콜이존재하지않기때문이며, 이것은각네트워크마다 TCP의성능저하원인이서로다르기때문이다. 이러한판단및프로토콜의적응이가능하게하기위해본논문에서는기존에연구되어왔던여러가지네트워크측정기법들과 TCP 변종들을하나로합치는과정을거쳤으며, 여기에각 TCP들의성능정보들을제공하여세션중간에적절한전송알고리즘을선택하여사용할수있도록하였다. 시뮬레이션실험을통해우리는종단간으로여러환경하에서높은성능을이끌어낼수있다는것을보였으며, 제안한방법이지금까지연구되어온여러 TCP 변종들이실제로적절하게활용될수있도록하는데중요한역할을할것으로판단한다. Key Words : Self-Adaptation, TCP Selection, TCP Variant, TCP Performance, Network Estimation ABSTRACT In this paper, we propose a self-adaptation framework that selects a TCP variant adapted to current end-to-end path among available TCP variants. There is no single version of TCP that is suitable to all network environments since the causes for performance degradation are different one another according to characteristics of network environments. Thus, determining that which TCP variants should be selected in order to get best performance is very important. To enable adaptation through such determination, we integrate the existing network estimation schemes and some TCP variants into our framework then make light-weight performance knowledge database for TCP selection. Through implementing and evaluating the proposed framework, we show that our solution can help TCP get high and stable performance on the various types of network environments by pure end-to-end. Ⅰ. 서론 TCP가초기의유선인터넷망을가정하여설계된프로토콜이라는것은널리알려진사실이지만, 높은안정성과성능으로인해여전히다양한환경하에서사용되고있다. 그러나최근들어네트워크 의속도와대역폭이증가하고, 여러종류의무선망이등장함에따라설계시가정했던사항들이현실과맞지않는경우가발생하였고그결과 TCP의성능저하문제가발생하였다. 이러한문제를해결하기위해 TCP를새로운환경에적응시키고자하는연구들이진행되었으며대표적으로무선망을위 이연구에참여한연구자는 2 단계 BK21 사업 의지원비를받았음. * 고려대학교컴퓨터학과운영체제연구실 ({jhhwang, hxy}os.korea.ac.kr) 논문번호 :KICS , 접수일자 :2008 년 11 월 11 일, 최종논문접수일자 : 2009 년 2 월 6 일 130

2 논문 /TCP 선택을위한자동적응프레임워크 한무선용 TCP [1][2][3], High-BDP(Bandwidth Delay Product) 망을위한 TCP 변종 [4][5][6] 등이있다. 또한 TCP는내부적으로휴리스틱에의존한알고리즘을다수가지고있기때문에이를좀더정교하게개선한변종들도제안되었다 [7][8]. 이처럼새로운환경에 TCP를적응시키거나 TCP의성능개선을위한연구들이진행되어왔지만, 실제로사용되고있는 TCP의버전은지금까지도표준 TCP와 SACK 옵션 [9] 정도로한정이되어있다. 이것은우선적으로는프로토콜의배포문제로써, 프로토콜의배포가빠르게이루어지지않는다는점과전송측의수정만으로이득을보기어렵기때문에대부분상대방과동일한프로토콜을가져야사용할수있다는점이그원인이될수있다. 이에대한해결방안으로모바일코드 (mobile code) 를이용한프로토콜의업데이트에대한연구가이루어진바있다 [10]. 그러나 TCP의변종, 배포문제가모두해결이된다하더라도어느상황에어떤프로토콜을사용할지를결정하지못한다면여전히기존의연구들은실용화되기어렵다. 실제로몇몇변종들은리눅스와같은커널내에구현되어상당수배포가이루어졌음에도불구하고이러한변종들이사용되는경우는극히드물다. 우리는이문제를지금까지연구된변종알고리즘들을모두수용할수있는 TCP 프레임워크가존재하지않기때문이라고판단하고있으며, 이 TCP 프레임워크의주요역할은네트워크환경에잘적응된변종을사용할수있도록도와주는것이될것이다. 프로토콜선택의문제가중요한보다근본적인이유는모든네트워크환경에적합한단일버전의프로토콜이존재하지않기때문인데, 이것은각네트워크마다 TCP의성능저하원인이서로다르기때문이다. 예를들면, 무선망에적응시킨 TCP 변종은 High-BDP 망에서는표준 TCP와동일한성능저하의문제점을갖는다. 뿐만아니라적응방법역시두경우모두혼잡제어 (congestion control) 알고리즘의개선을요구하므로하나의혼잡제어알고리즘으로두망에대해동시에적응시키기란쉽지않은문제이다. 즉, 두가지의서로다른적응알고리즘을놓고시스템이적절하게스위칭하여각상황에적절한알고리즘을선택해야할것이다. 본논문은이러한프로토콜결정의문제를해결하는데초점을맞추고있으며, 우리가알고있는바에따르면지금까지이에대한적절한솔루션은제시된바가없다. 때문에본논문에서제안하는방법은매우 직관적인구조를가지고있으며, 제안한방법이지금까지연구되어온여러 TCP 변종들이실제로적절하게활용될수있도록하는데중요한역할을할것으로믿는다. 자동적응 (Self-Adaptation) 기법에대해간단하게설명하자면, 현재사용중인네트워크의환경을몇가지파라미터를통해추정하고측정된환경하에서보유한 TCP 변종중처리량이가장높을것으로기대되는변종을선택하는것이다. 즉, 가장적응이잘된알고리즘이무엇인지판단하는것이라고할수있다. 이러한판단을통한프로토콜의적응이가능하게하기위해본논문에서는기존에연구되어온여러가지네트워크측정기법들과 TCP 변종들을하나로합치는과정을거쳤으며, 여기에각 TCP들의성능정보들을제공하여세션중간에적절한전송알고리즘을선택하여사용할수있도록하였다. 실험을통해우리는종단간으로송신측의수정만을거쳐다양한환경하에서높은성능을이끌어낼수있다는것을보였다. 본논문은다음과같이구성된다. 먼저 Ⅱ장에서는네트워크추정을통한적응과관련된관련연구를살펴본다. Ⅲ장에서는 TCP 적응기법의전체구조와설계목표를설명한뒤, 본논문에서사용한네트워크측정기법과 TCP 변종에대해설명한다. Ⅳ장에서는적절한변종을선택하기위해본논문에서사용한판단근거와기준에대해자세히설명하도록한다. Ⅴ장에서는변종들의성능정보를측정하고이를바탕으로제안된기법을적용, 구현하기위한과정을서술한다. Ⅵ장에서는제안된기법에대한성능평가과정을거치고그결과를분석한다. Ⅶ장에서는제안된기법과관련된몇가지이슈에대해논의한뒤 Ⅷ장에서결론을맺는다. Ⅱ. 관련연구 STP(Self-spreading Transport Protocols) [10] 는현재보유하고있지않는 TCP의소스코드를다운로드하여업그레이드를할수있게해주는프레임워크이다. 이들은기존의 TCP 변종들이실제로잘쓰이지않는이유가프로토콜의배포문제라고파악하고있다. 즉, 한쪽단말이사용하고있는 TCP 변종을상대방이보유하고있지않을때모바일코드형태로소스코드를다운로드받게하고, 이후이를컴파일및로드하여세션을재연결하는방식을취한다. 그러나앞서언급한바와같이배포의문제 131

3 한국통신학회논문지 '09-02 Vol. 34 No. 2 가해결된다하더라도모든환경에적응가능한단일변종이존재하지않기때문에여전히선택의문제가발생하며, STP는이에대한해결책은제시하지않고있다. 한편으로네트워크환경을측정하여해당정보를기초로 TCP의적응을가능하게하려는연구가제안되어왔다. TCP의버퍼튜닝 (buffer tuning) 기법이그중하나로, 대표적으로 Automatic TCP Buffer Tuning [11] 과 Dynamic Right-Sizing(DRS) [12] 이있다. 이들의궁극적인목표는 TCP 패킷헤더의타임스탬프 (timestamps) 정보등을통해종단간경로상의대역폭지연시간곱을추정하여적절하게버퍼의크기를조절하는것이다. 그러나버퍼의크기를조절하는것은네트워크환경에따른 TCP의적응을다룬다고보기어려우며, 버퍼크기가성능저하의주요원인이아닌환경에서는적용하기어렵다. 네트워크의손실률에기반한적응알고리즘역시다수제안되었다. 대표적으로 LDA+ 알고리즘 [13], TFRC [14] 등이있으며, 종단간으로링크의손실률을측정하여이를바탕으로 TCP 친화적으로전송률을조절하는기법들이다. 이들역시손실률이라는네트워크환경정보를바탕으로적응을시도하고있지만, 주로손실률정보에만초점을맞추고있으며네트워크환경에적응을한다기보다 TCP와의성능상친화관계 (TCP-friendly) 에목표를두고있다는한계가있다. 즉, 대부분의네트워크측정을통한적응과관련된연구들은단편적인정보에의존하고있으며, 기존의적응알고리즘들을통합하여다양한환경에모두적응할수있는메커니즘을제안하지못하고있다. 우리는본논문에서각 TCP 변종들이특정환경에서높은성능을보인다는점을바탕으로적응된환경이각각다르다는사실을인지하였으며, 이들을모두통합하여각환경에적합한알고리즘을적용하여사용한다면다양한환경하에서꾸준히높은성능을보일수있다는것을보였다. 이에더나아가본논문에서는실제 TCP에적용가능한네트워크측정기법들을이용하여제안된기법이실용적일수있음을보여줄것이다. Ⅲ. 적응프레임워크의구조및설계목표 본장에서는자동적응프레임워크의전체구조에대해설명한다. 제안하는프레임워크의구조는일반적인자동적응시스템과마찬가지로 1) 사용 환경의측정, 2) 프로토콜성능데이터, 3) 전송알고리즘변경가능한 TCP 구조로나뉜다. 먼저네트워크환경측정은기존에제안되어왔던종단간측정기법들을활용하여현재사용중인네트워크경로의특성을추정하는부분이다. 이부분의설계초점은송신측에서측정이가능해야한다는것과측정이빠르고정확해야한다는것이다. TCP는종단간프로토콜이기때문에현재사용중인 LAN의특성보다는종단간의경로상에서의병목지점의특성이성능에주로영향을주게된다. 이러한네트워크경로는새로운연결이이루어질때마다바뀌기때문에네트워크측정이매번이루어져야하며, 따라서네트워크의특성을빠르게측정해내는것은해당세션에서의적응시간을단축시키므로성능향상에중요한요소가된다. 또한프로토콜의성능데이터는네트워크환경별로측정된결과를사용하기때문에측정이정확하지않다면 TCP의적응방법이틀려질수있다. 따라서측정의정확성역시성능향상에중요한요소가된다. 다음으로 TCP는그동안제안되어왔던변종몇가지를합쳐서세션중간에다른알고리즘을적용할수있도록구현되어야한다. 대부분의 TCP 변종들은기존코드에서일부알고리즘만을개선하여제안된것들이기때문에몇개의변종들을하나의 TCP로합쳐도전체코드의크기는크게증가하지않으며, 여러개의 TCP 변종들을각각독립적으로구현하는것보다코드크기에있어서보다효율적이다. 마지막으로프로토콜의성능데이터는각환경에서어떤 TCP 의적응방법을따를것인지선택하는중요한기준이되며, 본논문의주요기여도라할수있다. 반면환경측정방법은기존에제안되어온방식을활용하였으며, TCP 역시그동안제안되었던변종들을바탕으로몇가지를선택하여통합하였다. 이번장에서는본논문에서적용한네트워크파라미터및측정기법과 TCP의통합방법을간략히소개하고다음장에서프로토콜의성능데이터를추출하는과정과실제세션에서적응하는과정을자세히설명하도록한다. 3.1 네트워크추정기법네트워크의특성을나타내는지표에는여러가지가있지만프로토콜의성능에영향을미치면서종단간측정이가능한요소로는네트워크대역폭, 지연시간, 그리고패킷손실률이있다. 우리는단말에서바라보는종단간네트워크의특성을이세가 132

논문 /TCP 선택을위한자동적응프레임워크 그림 1. 단말에서인지가능한네트워크의특성지네트워크파라미터로정의하였으며 ( 그림 1), 기존에제안된측정기법중송신측에서측정가능한기법을해당프레임워크에도입하였다. 각네트워크파라미터를측정하는데사용된기법은다음과같다. 지연시간 : 기본적으로지연시간정보는 TCP에서측정된다.

4 논문 /TCP 선택을위한자동적응프레임워크 그림 1. 단말에서인지가능한네트워크의특성지네트워크파라미터로정의하였으며 ( 그림 1), 기존에제안된측정기법중송신측에서측정가능한기법을해당프레임워크에도입하였다. 각네트워크파라미터를측정하는데사용된기법은다음과같다. 지연시간 : 기본적으로지연시간정보는 TCP에서측정된다. RTT는중간라우터들의큐잉딜레이를잘반영하기때문에 RTO(Retrasmission TimeOut) 값을설정하는데사용되어왔다. RTT 는네트워크의혼잡정도를반영하는데도움이될뿐아니라, 최근들어위성망과같이대역폭지연시간의곱이높은망에서 TCP의효율성저하문제가발생하면서지연시간의측정은더욱중요한의미를갖는다. 본논문에서는 TCP 내에서측정한평균 RTT 값을네트워크파라미터의지연시간값으로사용하였다. 대역폭 : 본논문에서는네트워크의중요한특성중하나인대역폭을측정하기위해 TCP Probe [15] 기법을자동적응프레임워크에도입하였다. TCP Probe는능동적인용량측정기법중하나인 CapProbe [16] 를기반으로한것으로, TCP 패킷을이용하여수동적인네트워크용량측정이가능하므로 TCP에적용이가능한측정기법이다. 기존 TCP 변종에서사용하던대역폭측정기법은 Westwood에적용된 Bandwidth Estimation 기법이있었다. 이미기존연구 [15] 에서이둘의성능차이를비교한바있지만, TCP Probe를도입한가장큰이유는 Bandwidth Estimation은병목지점이존재하지않으면정확한네트워크용량을측정하지못한다는점이다. 예를들어간단한단일연결로테스트를해보면송신자의전송률보다네트워크의대역폭이훨씬클때, Bandwidth Estimation은보통보다적게측정하게된다. 손실률 : 기존에제안된패킷손실률의측정기 법들은대부분수신측에서측정이이루어지며, 비신뢰적인프로토콜에적용가능한것들이었다. TCP와같은신뢰적인프로토콜은재전송과같은메커니즘이포함되어있기때문에기존의기법들을적용하기어려운단점이있다. 본논문에서는송신측에서측정하며 TCP에서적용가능한측정기법인 LEAST [17] 를도입하였다. 이것은재전송횟수를이용하여손실률을측정하는기법으로대부분의 TCP 변종에쉽게적용가능하다는장점을갖는다. 3.2 TCP 변종들의통합버전앞서언급한바와같이최근까지도 TCP의전송알고리즘을개선한다양한변종들이제안되고있다. 이러한변종들은새로운네트워크의특성을반영하여성능을개선시키고있지만, 실제사용하고있는 TCP는새로운알고리즘을포함한단일버전이아닌개별적인변종으로구현되고있다. 이것은세션연결전에사용할 TCP의종류를미리결정해야한다는것을의미한다. 물론어느 TCP를사용하는것이효율적일지미리판단할수있다면독립적으로구현해도상관이없겠지만, 특정환경을목표로사용하지않는한결정하기어려운문제이다. 따라서세션연결중망의환경을측정한뒤적절한변종알고리즘을판단하고적용해야하며, 이는기존의모든변종알고리즘을하나의통합된단일버전으로구현하여원하는시점에적용할알고리즘을변경할수있게해야한다는것을의미한다. 즉, TCP 통합과관련된설계목표는모든변종들을수용하여세션연결후원하는시점에다른전송알고리즘으로스위칭이가능하게하는것이며, 결과적으로세션마이그레이션 (session migration) 으로인한오버헤드를최소화하는것이다. 구현방법과관련하여효율성및확장성과관련된다른이슈가존재할수있겠지만본논문에서는간단히함수단위로코드분기를사용하였으며, 이에대해서는 5장에서자세히설명하도록하겠다. Ⅳ. TCP 변종간의선택메커니즘네트워크의환경을측정한뒤현재환경에적합한 TCP 알고리즘을변경하여사용가능하다면, 어느알고리즘을선택하여사용할것인가에대한판단근거와기준이필요하다. 선택의기준이되는메트릭 (metric) 은처리량, 공평성 (fairness), 시간성 133

5 한국통신학회논문지 '09-02 Vol. 34 No. 2 (timeless) 등여러가지가있을수있겠지만, 본논문에서는망의적응에초점을두어처리량으로한정했다. 즉, 주어진환경에서처리량이가장높은 TCP를그망에가장잘적응된변종으로판단하는것이다. 그러나처리량이라는메트릭은동일한환경에서도네트워크의다이나믹스 (network dynamics) 에따라어느정도의편차가존재하기때문에단순히평균값으로만판단기준으로삼기에는그신뢰도가떨어진다. 다음의시뮬레이션결과를통해이부분에대하여좀더살펴보기로하겠다. 그림 2는두가지서로다른환경하에서 4개의 TCP 변종 (Reno 포함 ) 에대한 100초간의평균처리량을 100회반복하여측정한그래프이다. 그림 2(a) 는대역폭, 왕복지연, 손실률이각각 5Mbps, 300ms, 1.5% 인병목링크하에서측정되었다. 이환경에서는 TCP2가다른변종들에비해 2~3배높은처리량을뚜렷하게보여주고있다. 즉, TCP2의전송알고리즘이이환경에보다잘적응되었다는것을의미하며, TCP2를선택하여사용하는것이성능상에유리함을쉽게알수있다. 그림 2(b) 는 100Mbps의대역폭, 350ms의왕복지연, 0.1% 의손실률을가진링크하에서측정된그래프이다. 이환경에서가장높은처리량을보인변종은 TCP3이다. 그러나 (a) 의경우와는달리 TCP3의처리량은큰편차를보이고있다. 특히, 몇몇실험에서는 TCP2보다낮은처리량을보였다. 평균의관점으로본다면, 100회반복한결과의평균을계산했을때 TCP3가 TCP2보다약간높게나타나고있다. 그러나실제모집단의평균값은알수없으므로이렇게편차가높은상황에서는 TCP3가 TCP2보다우월하다고직접적으로판단하기어렵다. 본논문에서는특정환경하에서두 TCP의평균처리량을측정한뒤어느 TCP의처리량이보다우월한지판단하기위하여가설검증기법 (test of hypothesis procedure [18] ) 을도입했다. 이는일부표본집단으로부터전체모집단간의우월정도를추정할수있게해주는방법이다. 먼저 TCP A와 B 라는두변종에대해동일한환경하에서각각의처리량에대한모집단과표본집단의평균및분산을표 1과같이정의하였다. 와 는측정횟수를의미하며모두 100으로고정되어있다. 검증하고자하는내용은두 TCP의평균처리량의차이가되며귀무가설 (null hypothesis) 과대립가설 (alternative hypothesis) 은다음과같이표현할수있다. (a) 병목링크 : 5Mbps, 300ms, 1.5% 손실률 (b) 병목링크 : 100Mbps, 350ms, 0.1% 손실률 그림 2. 네개의다른 TCP 변종에대한평균처리량 표 1. 각 TCP 처리량집단에대한평균및분산표기법 평균 분산 샘플수 집단 A N/A 집단 B N/A A 의샘플 B 의샘플 귀무가설은두 TCP의평균처리량의차이가 0보다높다는것이다. 즉, 귀무가설이가결되면 A가 B보다우월하다는것을의미하며, 기각되는경우는 A의평균처리량이 B보다높다고하더라도 A가우월하다고볼수없다는것을의미한다. 검증통계량은두 TCP 변종간의평균처리량의차이, 즉 가된다. 그러면이는중심극한정리 134

6 논문 /TCP 선택을위한자동적응프레임워크 (Central Limit Theorem) 에의해정규분포를따르게되며다음과같이표현할수있다. 그리고이의표준화변수는 이된다. 여기서모집단의분산들인 과 은알 수없는값들이므로측정된결과로부터얻어진 과 를적용하여표준화분포를 t-분포로변형시켜야한다. 이때의가정조건인 와 가충분히크므로 ( 일반적으로 30이상 ) 변형가능하다. 즉, 표본분산을적용하면표준화정규분포변수 z는 로바꾸어표현되며, t는다음의자유도 (degree of freedom) 를가지고분포하게된다. 이제 t와 df를통해미리알려진 p-value를구할수있게된다. 이값은 t-분포내부 영역의크기를의미하며일반적으로 0.05 이하로나올때 가기각된다. 즉 p-value가 0.05 이상이되어야 A가 B보다평균처리량이높다는것을의미하게되며, 이결과는 95% 이상의신뢰수준을가진다. 그림 2(b) 에서예로든 TCP2와 TCP3을위의검증과정에적용해보도록하겠다. 실험을통해얻어진두 TCP에대한평균과편차는표 2와같다. 귀무가설과대립가설은각각, 가된다. TCP3 의평균값이높으므로 로두었으며, 이는귀무가설이 TCP3가 TCP2보다우월하다는것을의미하고있다. 위의샘플 ( 즉, 각각의처리량측정값 ) 들은 1) 독립적으로선택이되었으며 2) 샘플크기가충분히크다는가정사항 표 2. 그림 2(b) 의측정값에대한평균과분산 TCP TCP 을만족하므로 t-분포변환후 t값을다음과같이계산해낼수있다. 이제 p-value를구하기위해서 df를다음과같이계산한다 (df값은 100으로내림하였다 ).,, 이것을이미잘알려진 t 커브의영역에서도출해보면 [18], 120 df를가진 -0.1 의왼쪽영역이라는것을알수있다. 즉, 이되며, 유의수준 (significance level) 를 0.05라고했을때 0.46>0.05 이므로 는기각되지않는다. 따라서 TCP3의성능이 TCP2보다우월하다고판단할수있다. Ⅴ. 자동적응 TCP 프레임워크의구현 이번장에서는앞에서설명한 TCP의자동적응프레임워크를위한 3가지구성요소인 1) TCP 변종들의성능측정정보구축, 2) 네트워크측정기법및변종들의통합, 3) 최적의변종선택을구현하는과정을설명한다. 본논문에서는실험의편의를위해 NS-2 ( 버전 2.26 [19] ) 시뮬레이터를사용하였으며, 제안하는프레임워크역시시뮬레이터내에구현되었다. 한가지중요한문제는제안하는프레임워크내에실제로어느변종들을포함시켜구현할것인가이다. 물론궁극적인목표는제안되어온변종들을모두포함시키는것이지만, 본논문에서는 Reno를포함하여최근에제안된변종들중적응알고리즘을소스코드수준에서쉽게구할수있었던 Westwood [8], CUBIC [6] 그리고 Veno [3] 이네종류의 TCP만을포함시켰다. 실제로 High-BDP 환경에대한변종들이 135

한국통신학회논문지 '09-02 Vol. 34 No. 2 최근많이제안되었지만, 같은적응문제를해결하고있기때문에실험의편의를위해 CUBIC 한변종만을포함시켰다. 이후설명할과정들은모든변종들에동일하게적용되며따라서어느변종이라도같은과정을거쳐확장시킬수있다. 5.1 변종간의성능측정적절한 TCP 변종을선택하기위해서는주어진환경에서각 TCP에대한처리량의기대값을미리알고있어야한다.

7 한국통신학회논문지 '09-02 Vol. 34 No. 2 최근많이제안되었지만, 같은적응문제를해결하고있기때문에실험의편의를위해 CUBIC 한변종만을포함시켰다. 이후설명할과정들은모든변종들에동일하게적용되며따라서어느변종이라도같은과정을거쳐확장시킬수있다. 5.1 변종간의성능측정적절한 TCP 변종을선택하기위해서는주어진환경에서각 TCP에대한처리량의기대값을미리알고있어야한다. 이과정은자동적응 TCP 프레임워크를구현하기전에선행되어야하며, 다양한환경에서각 TCP의처리량기대값을얻어내기위해서집중적인시뮬레이션과정을수행하였다. 측정시환경에대한통제요인은앞서언급한대역폭, 지연시간, 손실률세가지이며단일병목지점을갖는 Dump-Bell 토폴로지상에서이들을다음표 3 과같이변화시켜가며성능을측정하였다. 그림 3의토폴로지에서변동구간 (variation area) 의환경변수를각각표 3의값들로변화시켜가며 4 가지 TCP 변종에대한처리량을구해내었다. 패킷크기는 1500bytes로고정시켰으며, 각측정마다 200 초동안의평균처리량값을구하여같은변종, 같은환경에대한실험을매번 100회반복하였다. 이렇게구해진 100개의평균처리량샘플값은특정환경에대한해당 TCP의성능을나타내는지표가된다. 그림 4는이렇게구해진샘플들을바탕으로단순히높은평균처리량을보이는 TCP를적응 TCP로결정했을때나타나는성능맵 (performance map) 이다. 지면상대역폭이각각 1, 10, 100, 1000Mbps일때의 4가지경우만을실었다. 이성능맵은각 TCP의특성을 (a) 대역폭 : 1Mbps (b) 대역폭 : 10Mbps 표 3. 네트워크파라미터의범위 파라미터 변화값 (c) 대역폭 : 100Mbps 대역폭 (Mbps) 왕복지연 (ms) 손실률 (%) 1, 2, 5, 10, 20, 30, 50, 70, 100, 200, 500, , 20, 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, , 0.05, 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 7.0, 10.0 (d) 대역폭 : 1000Mbps 그림 3. 성능측정을위한시뮬레이션토폴로지 그림 4. 성능맵 : R-Reno, W-Westwood, C-Cubic, V-Veno 136

8 논문 /TCP 선택을위한자동적응프레임워크 그대로반영하고있다. 예를들어 High-BDP 네트워크에적응시킨 Cubic의경우상대적으로낮은손실률과지연시간이큰망에서좋은성능을나타낸다. Westwood 역시손실률이높은환경에서다른변종들에비해높은성능을보이고있다. 그러나앞서지적한바와같이단순히처리량의평균이높다고하여다른변종들보다확실히우월하다고보기어렵다. 그림 4(d) 에서도보면 1000Mbps, 10ms의 delay와 2% 의손실률을가지는환경에서갑자기 Cubic의성능이가장좋게나오고있다. 이는실제로평균값은비슷하나샘플링시조금더나은처리량값이나와생긴결과이다. 즉서로우열을가리기어렵다는것을의미하며, 실제로가설검증을거친결과도 Cubic이다른 TCP보다우월하다는귀무가설이기각되었다. 사용할 TCP의알고리즘을자주교체하는것은해당함수의내부변수가계속해서리셋 (reset) 이되는것을의미하기때문에이런상황에서는굳이다른변종을쓰고있다가 Cubic으로교체하지않는것이좋다. 5.2 변종간의선택이제각 TCP의성능정보를토대로 TCP의결정맵 (determination map) 을생성해야한다. 실제네트워크환경을측정한뒤에는순수처리량정보로성능의우월성을판단하려면추가시간이소요되기때문에결정맵은어느것으로교체할것인지에대한정보만을담아야한다. 먼저, 본논문에서는교체의판단을위해각 TCP마다우선순위를표 4와같이정의했다. 그후, 각각의환경에대한 4가지 TCP 변종들의처리량값에대한평균과분산값을얻어내고, 먼저가장평균처리량이높은 TCP에게우선순위 1을부여한다. 그후나머지변종들을각각우선순위 1의 TCP와비교하여평균과분산값으로가설검증과정을거친다. 이결과가기각되면우선순위 2를, 가결되면우선순위 3을각각부여한다. 이과정까지가오프라인으로만들어져성능맵형태의결정맵이생성된다. 결정에필요한인자는대역폭, 지연시간, 그리고손실률세개의값이며, 이전절에서처리량측정에사용한환경들이이산표 4. 변종선택시각 TCP들의우선순위와그의미우선순위의미 1 평균처리량이가장높음우선순위 1보다처리량은약간떨어지 2 나, 교체할필요없음 3 우선순위 1의변종으로교체요구 ON receiving new ACK: bandwidth = TCP_PROBE(); delay = TCP_RTT(); loss = LEAST(); priority = determination_map[bandwidth][delay][loss]; SWITCH(priority[current_tcp]) CASE 1: CASE 2: break; CASE 3: FOR(i=0;i<tcp_num;i++) IF(priority[i]==1) break; END END current_tcp=i; break; END 그림 5. 변종선택에대한결정 값이기때문에가장가까운값으로근사시킨다. 즉, 현재사용하는네트워크의환경이각각 48Mbps, 60ms, 0.12% 로측정되었다면이는 50Mbps, 50ms, 0.1% 로근사하여결정맵에서해당 TCP의우선순위값을찾는다. 이때사용하고있는 TCP의우선순위가 1 또는 2라면교체할필요가없으며, 3일경우우선순위 1에해당하는 TCP로교체를수행한다. 그림 5는이에대한수도코드 (pseudo code) 를나타낸것이다. 시스템이보유하고있는모든변종들은 Reno부터 0으로시작하여차례로 1씩증가하여정의되어있으며, current_tcp 전역변수가현재사용하고있는변종에대한정보를유지한다. tcp_num은보유하고있는변종의개수를나타낸다. 5.3 변종간의통합사용할 TCP 변종의결정과더불어가장중요한사항은여러변종알고리즘을통합한단일 TCP를구현하는것이다. 앞서언급한바와같이이에대해서는별도의구현과관련된이슈가존재하겠지만, 통합시의요구사항은세션중간에동적으로다른변종으로스위칭할수있어야한다는점이다. 따라서본논문에서는간단히함수단위로해당변종의함수를호출할수있도록각함수의초반부분에분기점을두는방식을사용하였다. 그림 6은이를반영한수도코드로, 예를들어 tcp_cong_avoid() 라 137

9 한국통신학회논문지 '09-02 Vol. 34 No. 2 ON calling tcp_cong_avoid() function: SWITCH(current_tcp) CASE RENO: goto DEFAULT; CASE WESTWOOD: tcp_cong_avoid_westwood(); return; CASE CUBIC: tcp_cong_avoid_cubic(); return; CASE VENO: tcp_cong_avoid_veno(); return; END (a) 병목링크 : 50Mbps, 300ms, 3.0%, 선택시간 : 5.17s DEFAULT: Reno s code 그림 6. 변종전환의예 는함수가호출될때현재사용하고있는 TCP의변종을확인한후해당변종의알고리즘을포함한함수를간접호출하도록하고있다. 디폴트로는 Reno의코드를수행하도록하고있다. 더불어그림 6의코드분기는모든함수가아닌, 변종 TCP가해당함수를변형하여사용하고있을때에한해삽입되어있다. 또한각변종별로사용하고있는내부변수를초기화해주는 variant_initialize() 함수를두어, TCP가바뀔때마다먼저호출되도록하였다. (b) 병목링크 : 200Mbps, 500ms, 0.1%, 선택시간 : 5.5s Ⅵ. 성능평가 이번장에서는네트워크측정기법, 결정맵그리고각 TCP 변종들의알고리즘을통합한자동적응 TCP 프레임워크의적절한동작여부와그성능을측정하기위해몇가지성능평가과정을거쳤다. 먼저 5장에서설명한과정을 NS-2에그대로구현하였으며, 각알고리즘으로의변환이제대로이루어지는지확인하기위해그림 7(a)-(c) 의그래프와같이 Reno에서각각 Westwood, Cubic 그리고 Veno로전환되는환경하에서각 TCP의평균처리량을 100초간측정하였다. 그림 7(a) 는 50Mbps의대역폭, 300ms의왕복지연, 그리고 3% 의손실률을가지는환경에서측정한그래프로, Westwood가가장높은처리량을보이고있다. 제안하는자동적응기법 (SA-TCP로표기 ) 은 Reno에서시작하여 5.17초가지난후네트워크환 (c) 병목링크 : 50Mbps, 80ms, 0.25%, 선택시간 : 5.066s 그림 7. 평균처리량비교그래프경을동일하게측정해내었으며, 그후 Westwood로알고리즘을곧바로교체하였다. 그림 7(b) 와 7(c) 는각각 Cubic 그리고 Veno가가장높은처리량을보이는환경이며, 자동적응 TCP는마찬가지로 5.5초, 5.066초후에네트워크환경을측정한뒤 Cubic과 Veno 알고리즘으로교체되었다. 자동적응 TCP의 138

10 논문 /TCP 선택을위한자동적응프레임워크 경우, 초반에네트워크환경을측정하는데걸리는시간과새알고리즘이반영되는데걸리는시간으로인해각환경의최적의 TCP보다약간평균처리량은낮아졌으나, 세가지환경에서모두꾸준히높은처리량을보이고있다. 이를통해파악할수있는사실은 1) 하나의변종알고리즘이여러환경에적응될수없다는점과 2) 본논문에서제안한방법이세환경에모두적응가능하도록적절한알고리즘스위칭을해준다는점이다. 제안한 TCP 프레임워크의적응력을보다일반화하기위해병목링크의대역폭, 왕복지연시간, 손실률을각각 1~1000Mbps, 10~500ms, 0.01~10% 사이에서임의로생성하여각변종들과성능차이를분석하였다. 그림 8은각각의단일변종만을사용한경우와네트워크측정을통해측정된환경에따라적절한변종의알고리즘으로스위칭한자동적응 TCP 프레임워크와의처리량을비교한그래프이다. 동시에수행된결과를편의상각변종과자동적응기법 (self-adaptation) 으로비교한네개의그래프로분리하였으며, 매환경마다처리량값의스케일이다르게나타나기때문에표준화된처리량을사용하였다. 즉, 자동적응기법을포함한 5개의 TCP에서보인처리량중가장높은값을기준 (100%) 으로나머지값들을정규화 (normalization) 한것이며, 이를통해해당변종의적응정도를파악할수있다. 이결과그래프에서주목할만한점은제안하는기법이최대처리량대비평균 93% 의처리량을보이며, 각각의변종을잘활용하여꾸준히높은성능을보인다는것이다 ( 그래프내의실선으로표시 ). 즉, 다양한환경에서자신이보유한적응알고리즘으로낼수있는최대성능중 93% 정도의수준을항상기대할수있음을의미한다. 이것은초기의네트워크측정에의해적절한알고리즘으로변경되기까지지연되는시간을감안한다면충분히실용적이라고판단된다. 반면에한가지의적응알고리즘만을사용하는경우에는 Reno가평균약 53% 로가장낮은적응력을보였으며, Westwood가약 83% 로단일알고리즘중가장높은적응력을보였다. ( 그래프내의점선으로표시 ). Westwood가가장높게나타난까닭은그림 4에제시된성능맵에서도알수있듯이실험에서사용한네가지의변종중 Westwood가다른변종에비해적응된영역이보다넓기때문이다. 그러나이들단일변종들의적응정도는자동적응기법에비해 (a) Reno-only vs. Self-Adaptation (b) Westwood-only vs. Self-Adaptation (c) Cubic-only vs. Self-Adaptation (d) Veno-only vs. Self-Adaptation 그림 8. 최대처리량에정규화된처리량비교 139

11 한국통신학회논문지 '09-02 Vol. 34 No. 2 높은편차를보이고있다. 즉환경에따라서성능의변화가심하다는것을의미하며, 이역시한가지의적응방법으로모든환경에적응시키기어렵다는사실을뒷받침해주고있다. 결과적으로본논문에서제안한자동적응기법은기존에제안되어온여러적응알고리즘을활용하여단일변종만사용한경우와비교했을때평균적으로최적의성능에가장근접할뿐아니라최대약 40% 의성능향상을안정적으로제공해줌을알수있었다. ⅤⅡ. 논의사항앞서언급한바와같이적응알고리즘을선택하기위해서는네트워크환경의측정이수행되어야한다. 본논문에서종단간경로상의대역폭, 지연시간, 손실률을측정하기위해사용한기법은 TCP Probe, RTT 측정, LEAST이며, 측정시간과정확도가적절한변종의선택과선택에따른성능상의이득에영향을미치게된다. 실험시환경측정에소요된시간은대부분의경우 5~10초사이였으며, 이것이적응상의오버헤드가되어최적의경우에못미치는원인으로작용하였다. 그러나각측정기법에대한정확도는별개의연구이슈이므로본논문에서논하지않았으며, TCP에서사용가능하며보다빠르고정확한측정기법이 TCP 선택에보다도움이될것임은자명하다. 두번째로결정맵은각변종들의처리량에대한기대값을기반으로하고있는데, 이들은모두 NS-2 시뮬레이션을통해얻어진정보이다. 우려되는사항은시뮬레이션성능과실측으로얻어진성능간의차이가존재할수있다는점인데, 이는 NS 에구현된리눅스 TCP [20] 를사용하여어느정도극복이가능하다고판단된다. 이것은리눅스 TCP의구현코드를시뮬레이터에그대로이식한것으로, 실측과유사한성능과동작을보이는것으로알려져있다. 따라서네트워크환경을쉽게제어할수있는시뮬레이터의장점을수용하여각변종들의정확한실측성능을측정하는것이가능하다. 또한결정맵은 TCP 코드외에별도의추가적인데이터가필요하다는것을의미하는데, 이것은 5장에서설명한바와같이각변종마다해당환경에대한우선순위정보를담고있다. 하나의우선순위값을 1 바이트로표현했을때전체맵의크기는약 7.5 Kbytes 정도였다. 여기에하나의변종이추가될때 마다약 1.87 Kbytes가늘어난다. 이는 TCP 전체코드의크기에비해매우작은값이며, 우선순위는 2 비트로표현이가능하기때문에실제로는 1/4로줄어든용량으로도성능정보를유지할수있다. 마지막으로 Ⅴ장에서 TCP들의성능을측정하기위해사용된네트워크파라미터의값들의간격이이산적으로떨어져있음을알수있는데, 실제로네트워크측정을통해구해진값들은연속적인실수로나타나기때문에보유하고있는정보와얻어진값이일치하지않게된다. 일반적으로성능맵에서나타난바와같이각변종이적응하고있는환경은일정한영역으로나타나기때문에치명적이지는않지만, 보유변종의수가늘어난다면선택의정확도가떨어질수있다. 이를보완할수있는방법은추가적인측정을통해각파라미터들의적절한간격을얻어내거나, 일단구축된맵정보를초기값으로두고시스템이경험을통해추가적으로얻어지는정보로맵을확장해나가는것이다. 두방법모두최종결과는보다견고해진맵정보가될것이며이는보다안정적이고적응능력을높이는데도움이될것이다. ⅤⅢ. 결론본논문에서는기존의 TCP 변종들을바탕으로종단간경로의환경에가장적응이잘이루어진변종의알고리즘을선택하는 TCP 프레임워크를제안하였다. 이러한선택을통한프로토콜의적응이가능하게하기위해본논문에서는기존에연구되어온대역폭, 지연시간, 손실률의네트워크측정기법들과 TCP 변종들을하나로합쳤으며, 여기에각 TCP들의성능정보들을제공하여교체여부를결정하는결정맵을구성하였고, 이를통해세션중간에적절한전송알고리즘을선택하여사용할수있도록하였다. 실험을통해우리는종단간으로여러환경하에서꾸준히높은성능을안정적으로이끌어낼수있다는것을보였다. 본논문이가지는가장큰기여도는지금까지의연구들은대부분특정환경에대한적응알고리즘만을연구해왔으나이들을통합하여각변종들의장점들을모두수용할수있는프레임워크를제공하였다는점이며, 제안한방법이 TCP 변종들이단지연구로써만이아닌실제로적절하게활용될수있도록하는데중요한역할을할것으로믿는다. 140

12 논문 /TCP 선택을위한자동적응프레임워크 참고문헌 [1] B. S. Bakshi, P. Krishna, N. H. Vaidya, D. K. Pradhan, Improving performance of TCP over wireless networks, In Proceedings of the 17th International Conference on Distributed Computing Systems, [2] P. Sinha, N. Venkitaraman, R. Sivakumar, V. Bharghavan, WTCP: a reliable transport protocol for wireless wide-area networks, In Proceedings of 5th Annual ACM/IEEE International Conference on Mobile Computing and Networking, [3] C. P. Fu, S. C. Liew, TCP Veno: TCP Enhancement for Transmission over Wireless Access Networks, IEEE Journal of Selected Areas in Communications, Vol.21, No.2, Feb [4] C. Jin, D. X. Wei, and S. H. Low, FAST TCP: motivation, architecture, algorithms, performance, In Proceedings of IEEE INFOCOM, [5] T. Kelly, Scalable TCP: Improving performance in highspeed wide area networks, Computer Communication Review, Vol.32, No.2, Apr [6] I. Rhee, and L. Xu, CUBIC: A New TCP-Friendly High-Speed TCP Variant, In Proceedings of PFLDnet, Feb [7] L. S. Brakmo, and L. Peterson, TCP Vegas: End to End Congestion Avoidance on a Global Internet, IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol.13, No.8, Oct [8] M. Gerla, M. Y. Sanadidi, R. Wang, A. Zanella, C. Casetti, S. Mascolo, TCP Westwood: Congestion Window Control Using Bandwidth Estimation, In Proceedings of IEEE GLOBECOM 2001, Nov [9] S. Floyd, M. Mahdavi, M. Mathis, and M. Podolsky, An Extension to the Selective Ac-knowledgement(SACK) option for TCP, RFC 2883, IETF, [10] P. Patel, A. Whitaker, D. Wetherall, J. Lepreau, and T. Stack, Upgrading Transport Protocols using Untrusted Mobile Code, In Proceedings of 19th ACM Symposium on Operating Systems Principles, [11] J. Semke, J. Mahdavi, and M. Mathis, Automatic TCP Buffer Tuning, In Proceedings of ACM SIGCOMM, Oct [12] E. Weigle, and W. Feng, Dynamic Right-Sizing: A Simulation Study, In Proceedings of IEEE ICCCN, [13] D. Sisalem, and A. Wolisz, LDA+ TCP-friendly adaptation : A measurement and comparison study, In Proceedings of International Workshop on NOSSDAV, Jun [14] S. Floyd, M. Handley, J. Padhye, and J. Widmer, Equation-based congestion control for unicast applications, In Proceedings of ACM SIGCOMM, Aug [15] A. Persson, C. A. C. Marcondes, L. Chen, M. Y. Sanadidi, and M. Gerla, TCP Probe: A TCP with built-in Path Capacity Estimation, In Proceedings of 8th IEEE Global Internet Symposium, [16] R. Kapoor, L. Chen, Li Lao, M. Gerla, and M. Y. Sanadidi, CapProbe: A Simple and Accurate Capacity Estimation Technique, In Proceedings of ACM SIGCOMM, [17] M. Allman, W. Eddy, and S. Ostermann, Estimating Loss Rates With TCP, ACM Performance Evaluation Review, Vol.31. No.3, Dec [18] G. W. Cobb, Introduction to Design and Analysis of Experiments, Springer, Mar [19] ns2 Network Simulator version [20] D. X. Wei, and P. Cao, NS-2 TCP-Linux: An NS-2 TCP Implementation with Congestion Control Algorithms from Linux, In Proceedings of ValueTool'06 - Workshop of NS-2, Oct

13 한국통신학회논문지 '09-02 Vol. 34 No. 2 황재현 (Jae-Hyun Hwang) 정회원 2003년 2월가톨릭대학교컴퓨터공학과졸업 2005년 8월고려대학교컴퓨터학과석사 2005년 9월 ~ 현재고려대학교컴퓨터학과박사과정 < 관심분야 > 커널네트워킹, 네트워크프로토콜설계및구현 유혁 (Chuck Yoo) 종신회원 1982년 2월서울대학교전자공학과학사 1984년 2월서울대학교전자공학과석사 1986년 8월 Univ. of Michigan 전산학석사 1990년 2월 Univ. of Michigan 전산학박사 1990년 ~1995년 Sun Microsystems 연구원 1995년 ~ 현재고려대학교컴퓨터학과교수 < 관심분야 > 운영체제, 시스템가상화, 네트워크, 멀티미디어스트리밍 142

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°í¼®ÁÖ Ãâ·Â Performance Optimization of SCTP in Wireless Internet Environments The existing works on Stream Control Transmission Protocol (SCTP) was focused on the fixed network environment. However, the number of