정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
SDN 환경에서 학습 기반 QoS 플로우 경로 예측 방법 |
| 영문제목(English Title) |
Learning-based QoS Path Prediction Method in SDN Environment |
| 저자(Author) |
정승훈
허선동
윤호상
Seunghoon Jeong
Seondong Heo
Hosang Yun
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 11 PP. 1241 ~ 1249 (2021. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
SDN (Software-Defined Networking) 환경에서 플로우의 경로 제어에 의한 QoS (Quality of Service) 지원 시, 현재의 단순한 최소 비용 경로 탐색 방식만으로는 비효율적인 경로 재설정 문제가 발생할 수 있다. 링크 품질에 기반 하여 도출된 플로우 경로의 실측 성능은 예측 성능과 다를 수 있고, 특히, 후보 경로에 대한 순차적 QoS 조건 탐색 시 이전에 최종 경로로 식별되었던 동일 경로에 대한 반복 탐색으로 경로 기반 QoS 지원의 효용성이 저하될 수 있다. 본 논문에서는 학습 기반 QoS 경로 탐색 모델을 제안한다. 학습 모델은 네트워크 상태에 따라 최종적으로 QoS 조건을 충족한 경로를 학습하고, 경로 재탐색 시 질의 네트워크 상태에 대한 QoS 경로를 예측한다. 실험 결과 본 학습 모델은 유사한 네트워크 상태 재현 시 불필요한 경로 반복 탐색 비용을 줄일 수 있고, 신속한 QoS 품질 복구가 요구되는 서비스 환경에서 다른 학습 기반 모델에 비해 효용성이 높다. |
영문내용
(English Abstract) |
When Quality of Service (QoS) is supported by flow path control in Software-Defined Networking (SDN) environment, the current simple least cost path finding method can cause inefficient rerouting problems. The measured performance of the flow path derived based on the link quality may differ from the predicted performance. In particular, in the case of sequential QoS condition search for candidate paths, the effectiveness of path-based QoS support may decrease due to repeatedly searching for the same path previously identified as the final path. In this paper, we propose a learning-based QoS path search model. The model learns the path that finally satisfies the QoS conditions according to the network state, and predicts the QoS path for the network state when rerouting is required. The experiment shows that this learning model can reduce unnecessary path iteration search costs given the similar network conditions, and is more effective than other learning-based models in a service environment that requires rapid QoS quality restoration. |
| 키워드(Keyword) |
소프트웨어 정의 네트워크
서비스 품질
경로 탐색 비용
모델 학습
SDN (Software-Defined Networking)
QoS (Quality of Service)
path finding cost
model learning
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