SCTP의 멀티호밍 특성을 이용한 전송 계층 처리율 향상 방안

Abstract

Networks often evolve to provide a host with multiple access points to the Internet. For instance, a mobile host might have access to the Internet via multiple wireless access networks. A static host might also have multiple attachment points through both wireless and wired LANs at the same time. A host is said to be multi-homed if it can be addressed by multiple IP addresses. In this paper, we consider such a multi-homed host, and propose a transport layer load sharing mechanism for utilizing the multiple network interfaces simultaneously. This approach might be of particular interests when any single access network does not provide enough bandwidth for the desired application, for instance, when a mobile user wishing to run a communication application which requires high volume traffic transmission. Additional advantage of this approach is the increased reliability. For this approach, we specifically propose an extension of Stream Control Transmission Protocol (SCTP) to have load sharing over multiple network interfaces. We named the particular service provided by the proposed load sharing mechanism to be LS (Load Sharing)mode service. We show through simulations that LS mode service of SCTP effectively performs bandwidth aggregation under a variety of network conditions. ;현재 네트워크에서는 호스트가 다중의 액세스 포인트를 통해 인터넷에 접속될 수 있는 경우를 빈번하게 발견할 수 있다. 본 논문에서는 하나의 사용자 플로우가 사용할 수 있는 가용대역폭을 높이기 위해 이들 다중 인터페이스로의 경로에 효율적으로 부하를 분산하는 방안을 제안하였다. 이를 위해 특별히 TCP, UDP와 함께 인터넷 표준 범용 전송 계층 프로토콜로 최근 채택된 새로운 연결 기반 전송 계층 프로토콜인 SCTP(Stream Control Transmission Protocol)를 다중 인터페이스로 부하를 분산하도록 확장하였고, 이를 SCTP의 LS(Load Sharing) 모드 서비스라 명명하였다. LS 모드 서비스는 흐름 제어와 혼잡 제어를 분리하였으며, 혼잡 윈도우에 비례하여 각 인터페이스 경로에 데이터를 분배한다. 또한, 특정 경로에서의 손실이 다른 경로에 미치는 영향을 최소화하기 위해 중복적인 패킷 재전송을 하도록 하였으며, 흐름 제어를 위한 수신자 버퍼 크기를 유효한 ACK 패킷만을 이용하여 계산하도록 하였다. 이로 인해 LS 모드 서비스는 다중 인터페이스를 사용함으로 인해 발생하는 부작용을 최소화하는 동시에 가용대역폭 향상을 위한 효율적인 부하 분산을 한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방안이 네트워크 계층에서의 부하분산이나 단일 경로를 사용한 경우에 비하여 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한, 경로 간 대역폭이나 전파 지연 차이가 큰 경우에도 효율적으로 대역폭 집성(aggregation)을 이룰 수 있음을 보였다.