[네트워크] Principles of Congestion Control

아래 첫번째 그래프는 \(\lambda_{in}\) 에 따라 받는 쪽에서의 throughput \(\lambda_{out}\) 을 나타낸다. 이 때 , 0~R/2 사이의 sending rate 일 때는 receiver 의 throughput 은 sender 의 sending rate 와 일치한다. 하지만, R/2 보다 커져도 계속 R/2 인데, 왜냐하면 2개의 connection 이 링크를 공유하고 있기 때문이다.

두번째 그래프는, link capacity 근처로 데이터를 보냈을 때 급격히 증가하는 지연을 볼 수 있다.

R 근처의 throughput 을 운용하는 것은 throughput 관점에서는 이상적이지만, delay 관점에서는 최악이다. 여기서 congested network 의 cost 를 찾을 수 있다 - large queuing delays are experienced as the packet-arrival rate nears the link capacity.

시나리오2 : 2 senders, a router with Finite Buffers
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이번에는 라우터에 유한한 버퍼가 있다. 그리고, Sender 가 타이머가 끝난 패킷을 재전송한다고 하자. 어플리케이션에서 소켓을 통해 데이터를 보내는 속도는 \(\lambda_{in}bytes/sec\) 이다. 하지만, transport layer 가 네트워크 계층으로 segment (original + retransmitted 모두 고려) 를 보내는 속도는 \(\lambda\prime_{in}bytes/sec\) 이라고 하자. \(\lambda\prime_{in}\) 은 offered load 라고도 불린다.

2-1. perfect knowledge

시나리오2 에서는 재전송이 어떻게 이루어지느냐에 따라 퍼포먼스가 달라진다. 첫번째로는, HostA 가 라우터의 버퍼가 비어있는지 완벽하게 알아서 버퍼가 비어있을 때만 패킷을 보낸다고 가정하자. 그러면 loss 가 전혀 발생하지 않을 것이다. 그러면, \(\lambda_{in}=\lambda’_{in}\) 이 된다. 이때 그래프는 시나리오1과 같아진다.

2-2. known loss

두번째로, 좀 더 현실적으로 sender 는 패킷이 잃어버린게 확실할 때만 패킷을 재전송한다고 하자. 이 경우에 그래프는 아래와 같다. \(\lambda’_{in} = R/2\) 일때, receiver 가 데이터를 받는 속도는 R/3 이 된다. 0.5R units 가 전송되면, 0.333은 original data 이고, 0.166은 retransmitted data 인 것이다.

여기서 congested network 의 두번째 cost 를 알 수 있다 - the sender must perform retransmissions in order to compensate for lost packets due to buffer overflow.

2-3. duplicates

이번에는 timeout 이 너무 일찍 되어서 인한 중복 재전송이 있다고 하자. sender 는 타임아웃이 너무 빨리 되서 불필요하게 카피를 보낸 것이다. 이때 receiver 는 중복된 패킷은 버릴 것이다. 이때, 재전송된 패킷을 보내는데 사용된 라우터의 일은 낭비된 것이다. 다른 패킷을 전송할 수 있던 것을 불필요한 패킷을 전송하느라 낭비한 것이다. 아래 그래프에서, 패킷은 2번 전송되었으므로, throughput 는 대략적으로 R/4 가 될 것이다.

여기서 congested network 의 세번째 cost 를 알 수 있다 - unneeded retransmissions by the sender in the face of large delays may cause a router to use its link bandwidth to forward unneeded copies of a packet.

시나리오3 : 4 Senders, Routers with Finite Routers, Multihop Paths
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이번에는 4개의 host 가 있고, 서로의 데이터를 보내는 경로가 겹친다고 하자. 만약, 빨간색 \(\lambda’_{in}\) 이 증가하면, 파란 패킷들은 드랍된다. 따라서 파란색의 throughput 은 0 으로 수렴한다.

이때 그래프를 보면 아래와 같다. 모두 너무 많이 보내면, 결과적으로 드랍되는 패킷들이 생기면서 \(\lambda_{out}\) 이 0으로 수렴한다.

D 에서 B 로 패킷을 보냈는데, A,D 보내는 경로가 겹치는 라우터에서 D가 보낸 패킷이 드랍되었다고 하자. 그러면 첫번째 라우터에는 두번째 라우터에서 이 패킷이 드랍될지 모르고 일을 한 것이다. 이것은 낭비된 작업이다. 따라서 여기서 또 다른 cost of congestion 을 알 수 있다 - when packet dropped, any “upstream capacity” used for that packet was wasted !