트레인 모델에 기반한 네트워크 시뮬레이션 기법 = A Network Simulation Technique based on the Train Model
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1997
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Korean
KDC
569
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구)KCI등재(통합)
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학술저널
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수록면
909-920(12쪽)
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본 논문은 대용량 초고속 네트워크를 기존의 패킷 시뮬레이터에 비해 최대 100배까지 빠르게 시뮬레이션할 수 있는 새로운 시뮬레이션 기법용 소개한다. 이 기법은 기존의 네트워크 시뮬레이터와 달리 네트워크 트랙픽을 패킷단위가 아닌 트레인(train) 단위로 처리한다. 트레인은 여러개 패킷들의 묶음을 지칭하는 것으로, 이 기법은 트레인에 포함하는 패킷의 수에 상관없이 해석적으로 트레인을 처리하여 주어진 네트워크를 빠르게 시뮬레이션할 수 있다.
이 기법은 트레인 움직임 시에 네트워크를 해석적으로 평가하기 때문에 각 패킷의 움직임 시마다 네트워크를 평가하는 기존 패킷 시뮬레이션과 다른 결과를 산출할 수 있다. 이 논문에서는 이 기법의 속도 증가와 정확도를 측정하기 위해서, 세가지 네트워크 현상- ATM 스위치의 버퍼 크기에 따른 패킷 손실률, 패킷 크기에 따른 ATM 네트워크 상에서 TCP의 성능 저하 평가, 랜덤 프로세스 부재시 패킷 네트워크 시뮬레이션에서 발생하는 페이즈 현상(phase effects)-을 재현하였다. 실험 결과에 따르면 시뮬레이션 타이밍 단위를 변화시키는 이 기법이 패킷 시뮬레이션에 비해 10배 정도의 속도를 향상시키면서도 같은 네트워크 현상들을 예측할 수 있었다.
This paper introduces a new network simulation technique that can speedup simulation of high-speed networks by one to two order-of-magnitude. Speedup is achieved by modeling network traffic from packet-by-packet to train-by-train, where a train represents a cluster of closely spaced packets. The longer trains, the faster the technique since the cost of processing trains is independent of train size. Since the new technique evaluates behavior of trains, not every move of individual packets, this technique coarsens the timing granularity of simulation.
Coarsening the timing granularity introduces, of course, a degree of approximation. We conducted three experiments to evaluate our coarse time-gram simulation technique in ATM networks carrying a mix of data and streaming traffic. In the three experiments, we measured the packet loss probability of an ATM switch as its buffer size changes, TCP performance degradation over ATM networks as the packet size increases, and finally phase effects due to the TCP´s deterministic behavior. The experiments showed that with our new simulation technique we can observe the same network phenomena while achieving some degree of speedup.
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