KR100402979B1 - 유입 속도 감시에 바탕한 대기행렬 관리를 통한 데이터네트워크에서의 시스템 성능 개선 - Google Patents

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Abstract

다수의 유입 포트와 출력 대기행렬을 포함하는 데이터 네트워크의 성능을 최적화하는 방법이 공개된다. 다수의 흐름의 유입 속도가 감시되고, 이때 각각의 흐름은 유입 포트로부터 출력 대기행렬까지 다다르는 일련의 패킷을 포함하고, 각각의 흐름은 흐름 특성에 관련된 프로파일을 가진다. 각각의 패킷은 유입 흐름 속도와 흐름 프로파일을 포함하는 기준에 따라 표시(marking)로 표시된다. 각 패킷의 드롭 확률은 대기행렬 크기의 함수로 취해지는 드롭 함수값에 따라 출력 대기행렬에서 조절된다. 드롭 함수는 패킷 상의 표시에 따라 선택된다. 드롭 함수는 하한 범위보다 작은 대기행렬 크기에 대해 0이고, 하한 범위보다 큰 대기행렬 크기에 대해 양이다. 유입 속도 측정치 및 흐름 프로파일에 따라 드롭 함수를 선택함으로서, 데이터 네트워크가 전체 시스템 성능에 대해 최적화될 수 있다.

Description

유입 속도 감시에 바탕한 대기행렬 관리를 통한 데이터 네트워크에서의 시스템 성능 개선{IMPROVING SYSTEM PREFORMANCE IN A DATA NETWORK THROUGH QUEUE MANAGEMENT BASED ON INGRESS RATE MONITORING}
네트워크에 진입하는 데이터의 흐름은 지정 대기행렬로 향한다. 이때 다른 흐름 역시 동시에 지정 대기행렬로 향한다. 대기행렬은 상기 대기 행렬에 대한 유출 속도가 유입 속도보다 작을 때 누적될 수 있다(혼잡해질 수 있다). 이 혼잡은 후미의 작업을 처리하는 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서, 혼잡 상황의 효율적 관리는 데이터 네트워크 설계시 중요한 목적이다.
도 6에 도시되는 바와 같이, 대표적인 데이터 네트워크는 데이터 채널 C1'-C3'을 포함하고, 상기 채널들은 흐름 F1'-F9'로부터의 데이터를 입력으로 취한다. 채널은 데이터를 스위치 S'로 보내고, 스위치 S'는 데이터를 대기행렬 Q1'-Q3'으로 보낸다.
흐름 F1'-F9'의 각각에서의 데이터는 패킷 순서(즉 데이터 유닛)를 구성한다. 주어진 흐름(F1'-F9' 중 하나)에 상응하는 패킷은 지정 채널(C1'-C3' 중 하나)을 통과하여 스위치 S'에 의해 지정 대기행렬(Q1'--Q3'중 하나)에 이른다.
네트워크가 혼잡해질 때, 패킷은 자원 부족으로 인해 드롭될 수 있다. 드롭된 데이터는 다시 전송되어야 한다. 이는 시스템에 추가 부하를 부여하고 그래서 추가 혼잡을 일으킬 수 있다.
패킷의 상응하는 대기행렬(Q1'-Q3'중 하나)에서 RED(임의 조기 감지) 알고리즘에 따라 패킷이 드롭된다. 도 7의 드롭 확률 곡선에 나타나는 바와 같이, 패킷을 드롭할 확률은 RED 하한보다 작은 평균 대기행렬 크기에 대해 0으로 설정되고, RED 상한보다 큰 값의 경우에 1로 설정된다. 두 한계값 사이에서 평균 대기행렬 크기의 값에 대해, 드롭 확률은 평균 대기행렬 크기에 따라 선형으로 변한다. 패킷의 드롭 확률이 결정될 때, 패킷은 임의 테스트에 따라 드롭될 수도 있고 되지 않을 수도 있다. 그렇지 않을 경우, 패킷은 인큐(enqueue)된다. RED 알고리즘의 세부사항은 "혼잡 방지를 위한 임의 조기 감지 게이트웨이(Random Early Detection Gateways for Congestion Avoidance)"(Sally Floyd and Van Jacobson, 1993년 IEEE/ACM Transactions on Networking)에 공개되어 있다.
패킷의 드롭은 TCP와 같은 하이-레벨 프로토콜로 데이터 네트워크의 혼잡성을 효과적으로 신호로 전송하며, 하이-레벨 프로토콜은 상응하는 흐름의 속도를 저하시킴으로서 응답한다. 혼잡이 없을 경우(즉, 패킷 드롭이 없을 경우), 하이-레벨 프로토콜은 혼잡이 발생할 때까지 네트워크의 전체 트래픽을 자연스럽게 증가시킨다. 혼잡을 신호처리하기 위한 RED 이용이 일부 장점을 가지지만, 이 접근법은 시스템 성능에 제한을 가져올 수 있고, 이는 생산성 및 상품성과 같은 측정값에 의한특성을 가질 수 있다.
RED 알고리즘이 흐름의 특성에 상관없이 패킷의 드롭을 일으키기 때문에, 패킷은 시스템 성능에 중요하면서도 시스템 혼잡도에 책임이 없는 한 흐름에서 드롭될 수 있다. 따라서, 예를 들어, RED 알고리즘은 제어 신호에 관련된 저대역폭 흐름과 파일 전송에 관련된 고대역폭 흐름간을 구별하지 못한다. 정성적 측면에서, 시스템의 전체 성능은 혼잡을 유발하는 흐름에 대한 드롭 확률 증가에 의해 도움이 될 것이다.
RED 알고리즘을 수정하려는 기도는 유입 측정값과는 다른 추가 입력에, 그리고 시스템 성능과는 다른 성능 표준에 초점을 맞춘다.
가령, FRED 알고리즘(흐름 임의 조기 드롭)은 버퍼 사용에 정보를 통합시킴으로서 RED 알고리즘에 따르는 드롭 확률을 수정하여, 버퍼 이용도가 높은 흐름의 패킷이 드롭되기 쉽다. FRED 알고리즘은 현재 패킷을 버퍼링한 각각의 흐름에 대해 퍼-액티브-흐름 버퍼 카운트(per-active-flow buffer counts)를 유지함으로서 상기 수정을 적용한다. FRED 알고리즘의 세부사항은 "임의 조기 감지의 동역학(Dynamics of Random Early Detection)"(Dong Lin and Robert Morris, Proceedings of SIGCOMM'97)에 공개되어 있다.
적응성 RED 알고리즘은 RED 알고리즘에 따른 드롭 확률 곡선을 이용한다. 이때 상기 곡선은 일부 시스템 성능 목표에 따라 수정될 수 있지만, 흐름 특성 및 측정은 이용되지 않는다. 적응성 RED 알고리즘의 세부사항은 Feng 외 다수의 "자체-설정 RED 게이트웨이(A Self-Configuring RED Gateway)"에 공개된다.
WRED 알고리즘(가중 임의 조기 감지)은 흐름에 상관없이 드롭 확률을 수정하기 위해 패킷의 IP 우선순위를 이용한다. 즉, 도 7에서와 같이 각기 다른 드롭 확률 곡선이 각각의 IP 우선순위(1~8)에 이용된다. 그 결과, 개선된 시스템 성능을 기대할 수 없다. WRED 알고리즘의 변형은 각각의 대기행렬에서 각기 다른 드롭 확률 곡선을 이용한다.
또다른 접근법들은 어떤 사용자들에 대한 선호도에 초점을 잡는다. 즉, 선호되는 사용자에 의해 소유되는 흐름은 비-선호 사용자와 관련된 곡선에 비해 낮은 값의 드롭 확률 곡선을 가질 수 있다. 그 결과, 선호되는 사용자에 속한 흐름이 이득을 얻을 수 있으나, 시스템 성능이 향상되지는 않는다. 가령, 2비트 기법은 선호되는 사용자에게 높은 우선순위의 대기행렬을 할당한다. 마찬가지로, USD 기법은 선호되는 사용자에게 고대역폭을 할당한다. RIO 기법은 사용자를 바탕으로 한 일부 흐름 특성화에 대해 "인 프로파일(in profile)" 흐름에 대한 드롭 확률 곡선과, "아웃 오브 프로파일(out of profile)" 흐름에 대한 드롭 확률 곡선의 두가지 확률 곡선을 포함한다. "인 프로파일" 곡선은 "아웃 오브 프로파일" 곡선에 비해 RED 하한에 대해 높은 값을 이용한다. 그 결과, 시스템 내의 혼잡이 "인 프로파일"인 흐름에 의해 유발될 때, 패킷은 "아웃 오브 프로파일"인 흐름에 대해 드롭될 수 있다. 사용자 식별에 주로 바탕한 선호도는 시스템 성능을 개선시킬 거라 기대할 수 없다. 2비트 기법, USD 기법, RIO 기법의 세부사항은 Anindya Basu와 Zheng Wang의 "차별화 서비스에 대한 기법의 비교 연구(A Comparative Study of Schemes for Differentiated Services)"(IETF 웹사이트)에 공개되어 있다.
패킷 드롭에 대한 다른 비-확률적 접근법이 또한 개발되어 있다. 그 예로는 미국 특허 5,769,810 호와 4,769,811호가 있다. 그러나, 일부 응용에서, 이 접근법들은 데이터 네트워크에서의 신호 혼잡에 별반 성공적이지 못하다고 나타난다.
본 발명은 데이터 네트워크 설계에 관한 것이고, 특히, 유입 속도 감시를 통해 데이터 네트워크에서 시스템 성능을 최적화하기 위한 방법에 관한 것이다.
도 1은 발명에 따르는 데이터 흐름 다이어그램.
도 2는 발명에 따르는 표시 곡선의 그래프.
도 3은 발명에 따르는 트래픽 모니터의 도면.
도 4는 트래픽 모니터의 리키-버킷(leaky-bucket) 모델의 도면.
도 5는 유입 흐름 감시와 관련된 측정가능한 흐름 특성의 그래프.
도 6은 데이터 흐름 다이어그램.
도 7은 RED 알고리즘의 드롭 확률 곡선의 그래프.
따라서, 데이터 네트워크의 성능을 최적화하는 방법을 제공하는 것이 발명의 한가지 목적이다.
유입 흐름 측정을 이용하여 데이터 네트워크의 성능을 최적화하는 방법을 제공하는 것이 발명의 또한가지 목적이다.
최적화 기준이 시스템 성능을 바탕으로 하는 데이터 네트워크 성능 최적화를 위한 방법을 제공하는 것이 본 발명의 추가적 목적이다.
유입 흐름 측정치와 흐름 프로파일의 비교에 따라 흐름의 패킷을 표시하는 방법을 제시하는 것이 본 발명의 또다른 목적이다.
패킷 표시에 따라 드롭 확률 곡선을 선택하는 방법을 제공하는 것이 본 발명의 또한가지 목적이다.
본 발명의 앞서 관련된 목적들은 다수의 유입 포트 및 출력 대기행렬을 포함하는 데이터 네트워크의 성능을 최적화하는 방법에 의해 실현된다. 다수의 흐름의 유입 속도가 감시되고, 각각의 흐름은 이때 각각의 흐름은 유입 포트로부터 출력 대기행렬로 전달되는 다수의 패킷을 포함하며, 각각의 흐름은 흐름 특성에 관련된 프로파일을 가진다. 각각의 패킷은 유입 속도와 흐름 프로파일을 포함하는 기준을 바탕으로 다수의 흐름 표시 중 하나로 표시된다. 각 패킷의 드롭 확률은 대기행렬크기의 함수로 취해지는 드롭 함수의 값에 따라 출력 대기행렬에서 조절되고, 이때 상기 드롭 함수는 다수의 드롭 함수로부터 선택되고, 각각의 드롭 함수는 다수의 표시 중 하나와 관련된다. 드롭 함수는 하한 범위보다 작은 대기행렬 크기에 대해 0이고, 하한 범위보다 큰 대기행렬 크기에 대해 드롭 함수는 균일하게 양의 값을 가진다. 한 개의 점으로 구성되는 이 범위는 성능 목표에 따라 조절될 수 있다.
본 발명은 패킷 드롭을 결정하기 위해 흐름 특성을 측정하고 이 특성을 흐름 프로파일에 비교함으로서 시스템 성능 목표를 최적화시킨다. 유연한 프레임웍은 다중 기준 및 측정을 가능하게 한다. 따라서 고-레벨 프로토콜에 대한 통신이 바람직하게 향상된다.
도 1에 도시되는 바와 같이, 본 발명에 따라 데이터 네트워크 성능을 최적화하는 방법의 선호되는 실시예는 데이터 채널 C1-C3를 포함하고, 상기 채널들은 흐름 F1-F9으로부터의 데이터를 입력으로 취한다. 상기 채널들은 트래픽 모니터 M1-M3를 통해 스위치 S까지 데이터를 전달하고, 다시 데이터를 대기행렬 Q1-Q3까지 전달한다. 흐름, 채널, 모니터, 스위치, 대기행렬의 수는 제한되지 않는다. 본 실시예는 설명용 성분숫자를 제시하였다.
흐름 F1-F9 각각에서의 데이터는 패킷의(즉, 데이터 유닛) 순서를 포함한다. 주어진 흐름(즉, F1-F9 중 하나)에 상응하는 패킷은 지정 채널(C1-C3 중 하나)을 통과하여 지정 트래픽 모니터(M1-M3 중 하나)를 통과하며, 스위치 S에 의해 지정 대기행렬(Q1-Q3 중 하나)에 전달된다. 공정 제어의 일부로서, 각각의 패킷은 패킷이 지나는 상응하는 트래픽 모니터(M1-M3 중 하나)에서 표시된다. 패킷의 지정 비트가 표시를 나타내기 위해 사용될 수 있다. 표시는 트래픽 모니터에서 취해지는 측정값과, 각각의 흐름 F1-F9과 관련된 흐름 프로파일을 포함하는 다른 데이터를 바탕으로 할 수 있다. 선호되는 실시예에서, 흐름과 관련된 흐름 프로파일은 대역폭(즉, 평균 데이터 속도)에 대한 하한과 상한을 포함하고, 패킷은 현재 측정되는 대역폭이 각각 두 한계 위, 두 한계 사이, 두 한계 아래인 지에 따라 "낮음", "정상", "높음"으로 표시된다.
본 발명에 따라, 패킷은 할당된 드롭 확률 및 임의 테스트를 바탕으로 상응하는 대기행렬(Q1-Q3 중 하나)에 드롭된다. 도 2에 도시되는 바와 같이, 선호되는 실시예에서 패킷 드롭 확률은 패킷의 표시 및 평균 대기행렬 크기에 따라 할당되며, 이때 "높음", "정상", "낮음"이라 표시되는 패킷의 경우에, 드롭 확률은 상응하는 표시 곡선으로부터 결정된다. 패킷의 드롭 확률이 결정되면, 패킷은 임의 테스트에 따라 드롭될 수도 있고, 드롭안될 수도 있다. 그렇지 않을 경우, 패킷이 인큐(enqueue)된다.
각각의 트래픽 모니터는 채널과 관련된 각각의 흐름에 대해 유입 모니터를 포함한다. 도 3에 도시되는 바와 같이, 트래픽 모니터의 선호되는 실시예는 데이터 흐름 A, B, C로부터 데이터 패킷을 식별하기 위한 흐름 ID 함수를 포함한다. 패킷은 상기 흐름에 상응하는 유입 모니터에 의해 카운팅되고, 패킷 마커에 의해 표시되며, 그리고 스위치 S에 전달된다.
유입 모니터의 선호되는 실시예는 당 분야에 리키-버킷(leaky-bucket) 모델로 알려져 있다. 도 4에 도시되는 바와 같이, 리키-버킷 모델의 선호되는 실시예는 흐름 증가 I, 리크(leak) 속도 R, 그리고 레벨 L을 특성 매개변수로 포함한다. 패킷이 모니터를 통과하면, 레벨 l은 흐름 증가 I만큼 증가한다. 레벨 l은 각각의 사이클에서 리크 속도 R만큼 감소한다. 도 5에 도시되는 바와 같이, 이러한 모델은 평균 데이터 속도뿐 아니라 버스트 속도와 버스트 길이까지 포함하는 다수의 흐름 특성 측정에 사용될 수 있다. 유입 모니터는 이들 흐름 특성을 캡쳐하기 위해 다중 리키-버킷 모델을 포함할 수 있다. 리키-버킷 모델에 추가한 타모델은 유입 모니터의 성분으로 사용될 수 있다(ATM Forum Traffic Management Specification, Document No. af-tm-0056.000).
본 발명은 다수의 장점을 가진다.
상응하는 흐름 프로파일에 부합하는 흐름은 시스템으로부터 적합하다고 간주된다. 패킷 드롭을 결정하기 위해 흐름 프로파일에 비교될 수 있는 흐름 특성을 측정함으로서, 적합한 흐름은 낮은 드롭 확률을 할당받을 수 있고, 적합하지 않은 흐름은 높은 드롭 확률을 할당받을 수 있다. 그 결과, 생산성이나 상품성과 같은 측정값에서 시스템 성능이 개선될 수 있다.
본 발명은 패킷 드롭 확률을 결정하기 위해 측정가능한 흐름 특성과 흐름 프로파일을 바탕으로 다중 기준을 이용하기 위한 유연한 프레임웍을 제시한다. 도 5에 도시되는 바와 같이, 패킷의 표시를 결정하기 위해 다중 기준이 사용될 수 있다. 가령, 일부 상황 하에서, 흐름이 엉뚱하게 작용할 경우, 버스트 속도나 버스트 길이가 시스템 성능에 중요할 수 있다. 일부 흐름(가령, 제어 메시지)은 타 흐름에 대한 데이터의 중요성 때문에 낮은 드롭 확률을 할당받아야 한다. 대안으로, 높은 데이터 속도의 일부 흐름은 시스템으로부터 어떤 자리맞춤없이 시스템 성능에 불요한 영향을 미칠 수 있다.
앞서 논의한 바와 같이, 패킷 드롭은 TCP와 같이 하이-레벨 프로토콜로 데이터 네트워크의 혼잡을 효과적으로 신호처리하고, 그후 하이-레벨 프로토콜은 네트워크에서 데이터의 전체 흐름을 느리게 함으로서 응답한다. RED 알고리즘은 흐름 특성에 관계없이 패킷을 드롭시킬 수 있고, 그래서 패킷은 시스템 성능에 중요하면서도 시스템의 혼잡에는 책임이 없는 흐름에서 드롭된다. 이와는 대조적으로, 본 발명은 시스템 성능에 대한 잠재적 영향을 바탕으로 개별 흐름에 대한 패킷 드롭을 시스템이 조절하게 한다. 따라서, 하이-레벨 프로토콜로의 통신이 향상된다.
도 2에 도시되는 바와 같이, 본 발명의 선호되는 실시예는 표시 곡선의 개별-선형 구조와 공통 한계를 바탕으로 하는 장점을 가진다. 각각의 표시 곡선은시스템 하한이라 표시되는 공통 한계보다 작은 평균 대기행렬 크기의 드롭 확률에 대해 0의 값을 부여한다. 각각의 곡선은 시스템 상한이라 불리는 공통 한계보다 큰 평균 대기행렬 크기에 대한 드롭 확률에 1의 값을 부여한다. 각각의 곡선은 시스템 하한과 시스템 상한 사이의 평균 대기행렬 크기에 대한 선형 함수이고, 이때 "높음 표시"에 대한 곡선은 "정상 표시"에 대한 곡선 위에 있고, "정상 표시"에 대한 곡선은 "낮음 표시"에 대한 곡선 위에 놓인다.
시스템 하한 및 시스템 상한과 같은 공통 한계의 이용은 확률 0으로부터 모든 흐름에 대한 드롭 확률을 동시에 높임으로서, 그리고 확률 1로부터 모든 흐름에 대한 드롭 확률을 동시에 낮춤으로서 시스템 성능에 도움이 될 수 있다. 공통 한계를 이용하지 않는 대안의 방법은 타흐름을 곤란하게 하면서 일부 흐름이 시스템 성능을 저하시키게 함으로서 시스템 성능에 악영향을 미친다. 추가적으로, 표시 곡선의 공통의 구조적 특징은 구현의 장점을 가진다. 시스템 하한과 시스템 상한 사이 평균 대기행렬 크기의 값에 대해, 간단한 스케일링은 단일 곡선 상의 드롭 확률 지식으로부터 어떤 곡선 상의 드롭 확률을 계산할 수 있게 한다.
도 2의 선호되는 실시예에서 표시 곡선의 구조는 제한적이지 않다. 본 발명의 다른 실시예도 시스템 성능에 도움이 되고자 설계될 수 있다. 가령, 표시 곡선의 수는 3이라는 숫자로 제한되지 않는다. 원하는 최적화 정도에 따라 어떤 수도 사용될 수 있다. 더욱이, 개별-선형 구조가 필요하지도 않다.
추가적으로, 공통 하한과 공통 상한을 모든 표시 곡선이 공유할 필요는 없다. 가령, 미세조절 바이어싱이 적절한 일부 작동 설정에서, 값의 하한 범위가 바람직할 수 있다. 곡선과 함께 한계값의 이용에서 더 큰 차별화는 패킷 처리시 상응하는 차별화를 유발할 것이다. 이 차별화에서 고려될 수 있는 인자로는 버퍼 용량(즉, 최대 대기행렬 크기), 대기행렬로 이끄는 채널 인터페이스의 수 및 속도, 대기행렬의 예상 이용도, 채널의 실제 이용도, 그리고 패킷의 트래픽 프로파일(가령, 버스티니스(burstiness), 버스트 길이, 피크 속도)이 있다.
바람직한 하한 범위는 상기 인자들 및 타 시스템 매개변수로부터 결정될 수 있다. 가령, RED 알고리즘은 RED 하한 QLR을 결정하기 위해 시스템 매개변수를 이용한다. 네트워크의 최대 평균 버퍼 크기는 매개변수 Qmax로 주어진다. 그후, 시스템 성능 최적화를 위한 바람직한 하한 범위(QL1, QL2)는 QLR의 20-60%와 같은 가장 작은 값 QL1과, (Qmax-QLR)의 20-60% 더하기 QLR과 같은 가장 큰 값 QL2를 가진다. 마찬가지로, 바람직한 상한 범위는 RED 상한 QUR과 최대 평균 버퍼 크기 Qmax로부터 얻을 수 있다. 그래서, 시스템 성능 최적화를 위한 바람직한 상한 범위(QU1, QU2)는 QUR의 20-60%와 같은 가장 작은 값 QU1과, (Qmax-QUR)의 20-60% 더하기 QUR과 같은 가장 큰 값 QU2를 가진다.

Claims (31)

  1. 다수의 유입 포트와 출력 대기행렬을 포함하는 데이터 네트워크의 성능을 최적화하는 방법으로서, 상기 다수의 유입 포트 각각은 다수의 흐름으로부터 패킷을 수신하고, 이때 상기 방법은,
    - 다수의 흐름의 유입 속도를 감시하고, 이때 각각의 흐름은 유입 포트로부터 출력 대기행렬까지 다다르는 다수의 패킷을 포함하며, 각각의 흐름은 흐름 특성에 관련된 프로파일을 가지고,
    - 유입 속도와 흐름 프로파일을 포함한 기준을 바탕으로 다수의 흐름 표시 중 하나로 각각의 패킷을 표시하며,
    - 대기행렬 크기의 함수로 취해지는 드롭 함수의 값에 따라 출력 대기행렬에서 각 패킷의 드롭 확률을 조절하고, 이때 상기 드롭 함수는 다수의 드롭 함수로부터 선택되며, 각각의 드롭 함수는 다수의 표시 중 하나와 관련되는, 이상의 단계를 포함하고,
    이때, 드롭 함수는 하한 범위보다 작은 대기행렬 크기에 대해 0이고,
    하한 범위보다 큰 대기행렬 크기에 대해 드롭 함수가 양인 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    하한 범위는 RED 하한값의 60%보다 큰, 가장 작은 값을 가지고,
    하한 범위는 네트워크의 최대 평균 버퍼 크기의 60%와 RED 하한값의 40%의 합보다 작은, 가장 큰 값을 가지는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    하한 범위는 RED 하한값의 20%보다 큰, 가장 작은 값을 가지고,
    하한 범위는 네트워크의 최대 평균 버퍼 크기의 20%와 RED 하한값의 80%의 합보다 작은, 가장 큰 값을 가지는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 하한 범위는 하한값으로 구성되는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상한 범위보다 큰 대기행렬 크기에 대해 드롭 함수는 균일하게 1인 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    하한 범위는 RED 하한값의 60%보다 큰, 가장 작은 값을 가지고,
    하한 범위는 네트워크의 최대 평균 버퍼 크기의 60%와 RED 하한값의 40%의 합보다 작은, 가장 큰 값을 가지며,
    상한 범위는 RED 상한값의 60%보다 큰, 가장 작은 값을 가지고,
    상한 범위는 네트워크의 최대 평균 버퍼 크기의 60%와 RED 상한값의 40%의합보다 작은, 가장 큰 값을 가지는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    하한 범위는 RED 하한값의 20%보다 큰, 가장 작은 값을 가지고,
    하한 범위는 네트워크의 최대 평균 버퍼 크기의 20%와 RED 하한값의 80%의 합보다 작은, 가장 큰 값을 가지며,
    상한 범위는 RED 상한값의 20%보다 큰, 가장 작은 값을 가지고,
    상한 범위는 네트워크의 최대 평균 버퍼 크기의 20%와 RED 상한값의 80%의 합보다 작은, 가장 큰 값을 가지는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 5 항에 있어서,
    하한 범위는 하한값으로 구성되고,
    상한 범위는 상한값으로 구성되는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제 8 항에 있어서, 드롭 함수는 상한값과 하한값 사이 대기행렬 크기에 대한 선형 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제 1 항에 있어서, 드롭 함수는 대기행렬 크기에 대한 비-감소 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제 1 항에 있어서, 다수의 드롭 함수는 "낮음 표시", "정상 표시", "높은 표시"에 대해 식별되는 함수를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제 1 항에 있어서, 흐름 프로파일은 평균 속도, 버스트 속도, 버스트 길이를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제 1 항에 있어서, 흐름 프로파일은 평균 속도, 버스트 속도, 버스트 길이 중 한 개 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 제 1 항에 있어서, 유입 속도의 감시는 리키-버킷(leaky-bucket) 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  15. 다수의 유입 포트와 출력 대기행렬을 포함하는 데이터 네트워크에서 사용자에 독립적으로 성능을 최적화하는 방법으로서, 다수의 유입 포트 각각은 다수의 흐름으로부터 패킷을 수신하며, 이때 상기 방법은,
    - 다수의 흐름의 유입 속도를 감시하고, 이때 각각의 흐름은 유입 포트로부터 출력 대기행렬까지 지나는 다수의 패킷을 포함하며, 각각의 흐름은 흐름 특성에 관련된 프로파일을 가지고,
    - 유입 속도와 흐름 프로파일을 포함하는 기준을 바탕으로 다수의 흐름 표시 중 하나로 각각의 패킷을 표시하며,
    - 대기행렬 크기의 함수로 취해지는 드롭 함수의 값에 따라 출력 대기행렬에서 각 패킷의 드롭 확률을 조절하고, 이때 상기 드롭 함수는 다수의 드롭 함수로부터 선택되고, 각각의 드롭 함수는 다수의 표시 중 하나와 연관되는, 이상의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  16. 제 15 항에 있어서, 상기 드롭 함수는 하한값보다 작은 대기행렬 크기에 대해 0인 것을 특징으로 하는 방법
  17. 제 16 항에 있어서, 상기 드롭 함수는 상한값보다 큰 대기행렬 크기에 대해 1인 것을 특징으로 하는 방법.
  18. 제 17 항에 있어서, 드롭 함수는 상한값과 하한값 사이의 대기행렬 크기에 대해 선형 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
  19. 제 15 항에 있어서, 드롭 함수는 대기행렬 크기의 비-감소 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
  20. 제 15 항에 있어서, 다수의 드롭 함수는 "낮음 표시", "정상 표시", "높음 표시"에 대해 식별되는 함수를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  21. 제 15 항에 있어서, 흐름 프로파일은 평균 속도, 버스트 속도, 버스트 길이를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  22. 제 15 항에 있어서, 흐름 프로파일은 평균 속도, 버스트 속도, 버스트 길이 중 한 개 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  23. 제 15 항에 있어서, 유입 속도의 감시는 리키-버킷 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  24. 다수의 유입 포트와 출력 대기행렬을 포함하는 데이터 네트워크의 성능을 최적화하는 방법으로서, 다수의 유입 포트 각각은 다수의 흐름으로부터 패킷을 수신하며, 이때 상기 방법은,
    - 다수의 흐름의 유입 속도를 감시하고, 이때 각각의 흐름은 유입 포트로부터 출력 대기행렬까지 지나는 다수의 패킷을 포함하며, 각각의 흐름은 흐름 특성에 관련된 프로파일을 가지고,
    - 유입 속도와 흐름 프로파일을 포함하는 기준을 바탕으로 다수의 흐름 표시 중 하나로 각각의 패킷을 표시하며,
    - 대기행렬 크기의 함수로 취해지는 드롭 함수의 값에 따라 출력 대기행렬에서 각 패킷의 드롭 확률을 조절하고, 이때 상기 드롭 함수는 다수의 드롭 함수로부터 선택되고, 각각의 드롭 함수는 다수의 표시 중 하나와 연관되며, 상기 다수의드롭 함수는 "낮음 표시", "정상 표시", "높음 표시"에 대해 식별되는 함수를 포함하는, 이상의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  25. 제 24 항에 있어서, 드롭 함수는 하한값보다 작은 대기행렬 크기에 대해 0인 것을 특징으로 하는 방법.
  26. 제 25 항에 있어서, 드롭 함수는 상한값보다 큰 대기행렬 크기에 대해 1인 것을 특징으로 하는 방법.
  27. 제 26 항에 있어서, 드롭 함수는 상한값과 하한값 사이 대기행렬 크기에 대해 선형 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
  28. 제 24 항에 있어서, 드롭 함수는 대기행렬 크기의 비-감소 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
  29. 제 24 항에 있어서, 흐름 프로파일은 평균 속도, 버스트 속도, 버스트 길이를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  30. 제 24 항에 있어서, 흐름 프로파일은 평균 속도, 버스트 속도, 버스트 길이 중 한 개 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  31. 제 24 항에 있어서, 유입 속도의 감시는 리키-버킷 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
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