영역 분할을 이용한 패킷 분류 구조에 관한 연구

Abstract

인터넷에서의 응용 프로그램들은 품질 보장(quality of service), 방화벽 (firewall), 로드 밸런싱(load balancing), 웹 스위칭(web switching) 등 다양한 서비스를 요구한다. 이러한 서비스를 위하여 라우터에 요구되는 작업 중 가장 기본적인 것이 패킷 분류(packet classification) 기능이다. 패킷 분류는 미리 정해진 룰 셋(rule set)에 대하여, 라우터로 들어오는 패킷의 여러 헤더 정보와 일치하는 룰을 찾아 분류해 내는 작업이다[1]. 이 작업은 단순히 패킷의 목적지 주소만을 검사하는 IP 주소 검색보다 훨씬 복잡할 뿐 아니라, 라우터로 들어오는 모든 패킷에 대해 실시간으로 수행되어야 하므로 검색 속도 면에서 매우 민감한 작업이다. 이를 위해 효율적인 검색 성능을 가진 패킷 분류 알고리즘이 필요하다[2]. 디시전(decision) 트리에 기초한 HiCuts[3]와 HyperCuts[4] 알고리즘은 주어진 룰 셋의 특성에 맞추어 분할을 수행할 필드(field)를 선택하거나 각 노드에서 영역 분할(cut)의 수를 결정하므로 현실적으로 구현하기 어렵다. 또한 각 룰이 갖는 실제 영역의 경계를 고려하지 않고 단순히 일정한 크기의 영역으로 분할하므로 룰 분리가 효과적으로 이루어지지 않아 리프 노드에 많은 수의 룰이 저장된다. 이는 디시전 트리 상에서 패킷이 해당하는 가장 구체적인 영역을 찾았더라도 그 영역에 해당하는 룰들에 대해 지나치게 많은 선형 검색을 해야 함을 의미한다. 따라서 패킷 분류 작업에 있어서 중요한 검색 속도 성능이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 패킷 분류 알고리즘들 중 영역 분할(cutting)을 이용한 알고리즘의 문제점을 분석, 개선하여 효과적인 패킷 분류를 제공하는 두 가지 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 알고리즘은 룰 분리 시 전체 영역을 일정한 간격으로 분할하는 것이 아니라, 각 룰이 차지하는 영역의 경계를 이용하여 효과적인 영역 분할을 수행한다. 이 알고리즘에서는 IP 주소 검색을 위해 연구된 영역 분할 알고리즘이 적용되었다. 두 번째 알고리즘에서는 길이와 값의 종류가 다양한 근원지 프리픽스 필드와 목적지 프리픽스 필드 정보를 반복적으로 활용하여 효과적으로 룰이 분리되도록 한다. 그 결과, 깊이가 확장된 트리를 이용해 레벨에 따른 이진 검색[5]을 수행한다. 따라서 일치하는 룰이 저장된 리프 노드를 찾기 위해 소요되는 메모리 접근 횟수를 줄이는 동시에, 리프 노드에서의 선형 비교를 최소한으로 줄임으로써 패킷 분류 성능을 월등히 향상시킨다.;New application programs of the Internet demand for various services such as the quality of service, firewall, load balancing, web switching etc. For these services, packet classification in the Internet routers is an essential component. The packet classification classifies input packets into flows according to the pre-defined rules and provides a different service according to the pre-defined policy in each flow. The packet classification processing looks for the rules matched to the input packet considering multiple header fields while the IP address lookup only considers the destination IP address field. Hence, the packet classification is more sensitive in search time as well as much more complicated than IP address lookup. Two previous algorithms based on range cutting, HiCuts and HyperCuts, are difficult in building a decision tree because the field of cuttings and the number of cuttings in each node should be determined considering the heuristics of a given rule set. Moreover, these algorithms divide the cutting ranges based on a fixed interval which is not related to the actual ranges that each rule covers, and hence each leaf node of the decision tree has many rules that should be linearly compared. This paper proposes two new algorithms that classify a packet effectively by providing solutions for the issues in prior cutting algorithms. The first algorithm proposes a flexible range cutting based on the boundaries of ranges that each rule covers, not the fixed-interval range cutting. The range cutting method used in this algorithm applies the previous range cutting algorithm for IP address lookup. The second algorithm builds the decision tree using only the source prefix field and the destination prefix field, repeatedly, since the variety in field values are the most in those fields. The number of rules in each leaf node becomes the minimum in this algorithm. In order to improve the search performance by applying the binary search on tree levels, the proposed algorithm builds hash tables for each level, where nodes in each level of the tree are stored separately.