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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이강욱 (국방대학교) 권태욱 (Korea National Defense University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제49권 제11호
발행연도
2024.11
수록면
1,566 - 1,573 (8page)
DOI
10.7840/kics.2024.49.11.1566

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AI, 빅데이터, 딥러닝, 클라우드 등 현대의 네트워크 환경은 복잡하고 다양한 데이터의 흐름이 필연적이게 되었다. 이러한 환경속에서 사용자들의 다양한 데이터의 처리는 하나의 서버가 아닌 수많은 서버로 구성된 데이터센터의 효율적인 네트워크 구성이 필요하게 되었다. 그러나 기존의 네트워크 방식에서는 벤더에 종속되어 각각의 서버를 관리하는 구조이기 때문에 데이터센터의 서버에 대한 관리 소요가 많아지게 되었다. 이를 효율적으로 관리하기 위해 SDN 기술이 주목받고 있으며 이 기술을 통해 요청되는 데이터에 대해 처리할 때 서버들에 대한 부하분산 기술이 중요해졌다. 본 논문에서는 이러한 지연 문제를 해결하기 위해 서버가 일정 부하도가 걸리는 정도를 확인하여 임계값에 도달하게 될 경우 부하도가 상대적으로 낮은 다른 서버에서 데이터를 처리하게 하여 모든 서버의 가용성을 높이는 부하분산 기법을 사용하게 되었다. 특히 모든 서버의 평균 부하도를 고려하여 임계값이 자동으로 계산되어 가변적으로 적용함으로써 현재 네트워크 트래픽에 대한 최적의 부하분산이 이루어질 수 있는 방식을 제안하였다. 이를 실험을 통해 서버의 부하율이 임계값을 넘어 과부하 되지 않는 것을 확인하였다. 대조기법의 경우 고정된 임계값으로 많은 패킷이 유입 시 한 서버가 부하율이 96.39%까지 증가하였지만 제안기법의 경우 모든 서버가 90% 이하의 부하율을 기록하였다. 이를 통해 관리자가 최적의 임계값을 찾을 필요 없이 최적의 부하분산이 이루어진다고 볼 수 있다.
#소프트웨어 정의 네트워크 #부하분산 #임계값 #Software Defined Network(SDN) #Load Balancing #Threshold

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 기법
Ⅳ. 실험 및 분석
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Simon Kemp, “Digital 2024: Global overview report,” Article of DataReportal, Jan. 31, 2024. google schola B. Yoon, “Future networking technology of SDN,” Electr. and Telecommun. Trends, vol. 27, no. 2, pp. 129-136, 2012. (https://doi.org/10.22648/ETRI.2012.J.270214) google schola IDC, “Worldwide data center software-defined networking forecast,” Report, pp. 2019-2023, Nov. 2019. google schola S. Kang, Y. Kim, and S. Yang, “SDN core technology and evolution prospect analysis,” Inf. & Commun. Mag., vol. 30, no. 3, 2013. google schola Y. Seo and M. Lee, Understanding OpenFlow using open source Introduction to SDN, Seoul, YOUNGJIN.COM, 2014. google schola

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