KR101541531B1 - 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 사용 가능한 대역폭 패턴 기반 라우팅 기법 - Google Patents

소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 사용 가능한 대역폭 패턴 기반 라우팅 기법 Download PDF

Info

Publication number
KR101541531B1
KR101541531B1 KR1020150026487A KR20150026487A KR101541531B1 KR 101541531 B1 KR101541531 B1 KR 101541531B1 KR 1020150026487 A KR1020150026487 A KR 1020150026487A KR 20150026487 A KR20150026487 A KR 20150026487A KR 101541531 B1 KR101541531 B1 KR 101541531B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
switch
packet
path
available bandwidth
controller
Prior art date
Application number
KR1020150026487A
Other languages
English (en)
Inventor
추현승
도미솔
박진우
공태호
Original Assignee
성균관대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 성균관대학교산학협력단 filed Critical 성균관대학교산학협력단
Priority to KR1020150026487A priority Critical patent/KR101541531B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101541531B1 publication Critical patent/KR101541531B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
    • H04L45/12—Shortest path evaluation
    • H04L45/125—Shortest path evaluation based on throughput or bandwidth
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
    • H04L45/60—Router architectures
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L49/00—Packet switching elements
    • H04L49/25—Routing or path finding in a switch fabric

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

본 발명은 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 컨트롤러의 경로 제어방법, 스위치의 패킷 처리방법 및 컨트롤러를 개시하고 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 컨트롤러의 경로 제어방법은, 네트워크상의 각 스위치로부터 스위치의 가용 대역폭 정보를 수신하여 저장하는 단계; 소정의 스위치로부터 패킷 처리요청을 수신하는 경우, 저장된 가용 대역폭 정보를 기초로 패킷 처리요청에 대응하는 패킷 경로를 생성하는 단계; 및 소정의 스위치가 생성된 패킷 경로에 따라 해당 패킷을 처리하도록 생성된 패킷 경로를 소정의 스위치로 송신하는 단계를 포함한다. 이때, 가용 대역폭 정보는 각 스위치에서 계산되되, 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 최대 대역폭과 링크에서 사용 중인 트래픽 부하에 기초하여 계산된다.

Description

소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 사용 가능한 대역폭 패턴 기반 라우팅 기법 {ROUTING METHOD BASED ON AVAILABLE BANDWIDTH PATTERN IN SOFTWARE DEFINED NETWORK}
본 발명은 소프트웨어 정의 네트워크(Software Defined Network)환경에서 컨트롤러의 경로 제어방법, 스위치의 패킷 처리방법 및 컨트롤러에 관한 것이다.
최근 유무선인터넷 및 통신기기의 발달에 따라 이를 이용한 다양한 데이터서비스(예를 들어, 회사 시스템의 업무처리 및 영화, TV 시청 등의 개인의 여가생활)의 사용량이 폭증하고 있고, 이로 인한 데이터 트래픽 문제가 지속적으로 발생하고 있다.
현재 네트워크 관리자의 트래픽 관리는 장시간 측정한 트래픽 패턴과 동시 접속자 수를 고려한 링크 초과가입 방식을 고려한 방식을 통해 이루어지고 있으나, 점차 트래픽 패턴이 동적으로 변함에 따라 정확한 네트워크의 규모 예측이 어려워지고 있으며, 대규모 ISP(Internet Service Provider)의 설계로 인하여 트래픽이 가중되는 문제가 발생하고 있다.
더불어, 트래픽의 동적인 변화와 복잡성 때문에 관리자가 네트워크의 상태를 파악하고 관리하기 어렵다는 문제점도 있다.
따라서, 앞으로의 네트워크 환경에서는 트래픽 문제를 해결하기 위한 보다 효율적인 인프라 관리방법이 필요한 실정이다.
한편, 선행논문인 Nick McKeown 외 7인, “OpenFlow: Enabling Innovation in Campus Networks”, ACM SIGCOMM Computer Communication Review, Volume 38 Issue 2, 2008, pp. 69-74.에서는, 네트워크의 유연하고 효율적인 트래픽 관리가 이루어지도록 하는 방법으로 SDN(Software Defined Network)를 개시하고 있다.
본 발명의 일 실시예는 소프트웨어 정의 네트워크에서 오픈 플로우 프로토콜을 통해 효율적인 트래픽 관리가 이루어지도록 하는 스위치의 패킷 처리방법 및 컨트롤러의 경로 제어방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 가용 대역폭 정보를 기초로 최적의 패킷 경로 정보를 생성하고 스위치에서 해당 경로에 의해 데이터 패킷 처리가 이루어지도록 하는 컨트롤러를 제공하는데 다른 목적이 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 가용 대역폭 정보 및 기계 학습 방식을 함께 고려하여 트래픽 예측 정보를 활용한 최적의 패킷 경로 정보를 생성하고 스위치에서 해당 경로에 의해 데이터 패킷 처리가 이루어지도록 하는 컨트롤러를 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 더 존재할 수 있다.
상기와 같은 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 컨트롤러의 경로 제어방법은, 상기 네트워크 상의 각 스위치로부터 상기 스위치의 가용 대역폭 정보를 수신하여 저장하는 단계; 소정의 스위치로부터 패킷 처리요청을 수신하는 경우, 상기 저장된 가용 대역폭 정보를 기초로 상기 패킷 처리요청에 대응하는 패킷 경로를 생성하는 단계; 및 상기 소정의 스위치가 상기 생성된 패킷 경로에 따라 해당 패킷을 처리하도록 상기 생성된 패킷 경로를 상기 소정의 스위치로 송신하는 단계를 포함한다.
이때, 가용 대역폭 정보는 상기 각 스위치에서 계산되되, 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 최대 대역폭과 상기 링크에서 사용 중인 트래픽 부하에 기초하여 계산된다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 스위치의 패킷 처리방법은, 상기 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 최대 대역폭과 상기 링크에서 사용 중인 트래픽 부하에 기초하여 상기 스위치의 가용 대역폭 정보를 계산하는 단계; 상기 계산된 가용 대역폭 정보를 컨트롤러로 송신하는 단계; 소정의 패킷에 대한 처리요청을 상기 컨트롤러로 송신하고 상기 처리요청에 대응하는 패킷 경로를 수신하는 단계; 플로우 테이블에 상기 수신된 패킷 경로를 설정하여 상기 설정된 패킷 경로에 따라 상기 소정의 패킷을 처리하는 단계를 포함한다.
이때, 패킷 경로는 상기 네트워크 상의 각 스위치의 가용 대역폭 정보를 기초로 상기 컨트롤러에서 생성된다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서의 컨트롤러는, 상기 네트워크 상에서 패킷의 경로를 제어하는 프로그램을 저장하는 메모리; 및 상기 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 따라, 상기 네트워크 상의 각 스위치로부터 상기 스위치의 가용 대역폭 정보를 수신하여 저장하는 단계; 소정의 스위치로부터 패킷 처리요청을 수신하는 경우, 상기 저장된 가용 대역폭 정보를 기초로 상기 패킷 처리요청에 대응하는 패킷 경로를 생성하는 단계; 및 상기 소정의 스위치가 상기 생성된 패킷 경로에 따라 해당 패킷을 처리하도록 상기 생성된 패킷 경로를 상기 소정의 스위치로 송신하는 단계를 수행한다.
이때, 가용 대역폭 정보는 상기 각 스위치에서 계산되되, 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 최대 대역폭과 상기 링크에서 사용 중인 트래픽 부하에 기초하여 계산된다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 컨트롤러의 경로 제어방법은, 상기 네트워크 상의 각 스위치로부터 상기 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 최대 대역폭과 상기 링크에서 사용 중인 트래픽 부하를 포함하는 정보를 수신하여 저장하는 단계; 소정의 스위치로부터 패킷 처리요청을 수신하는 경우, 상기 최대 대역폭과 상기 트래픽 부하를 기초로 각 스위치의 가용 대역폭 정보를 계산하는 단계; 상기 계산된 가용 대역폭 정보를 기초로 상기 패킷 처리요청에 대응하는 패킷 경로를 생성하는 단계; 및 상기 소정의 스위치가 상기 생성된 패킷 경로에 따라 해당 패킷을 처리하도록 상기 생성된 패킷 경로를 상기 소정의 스위치로 송신하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 가용 대역폭 정보를 기초로 생성된 최적의 패킷 경로에 따라 패킷이 처리됨으로써, 컨트롤러는 자율적으로 네트워크의 상태를 파악하여 데이터를 출발지에서 목적지까지 빠르게 전달하도록 경로를 설정할 수 있고, 사용자는 빠른 서비스를 제공받을 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 가용 대역폭 정보뿐만 아니라 기계 학습방법을 함께 고려함으로써, 최적의 패킷 경로를 좀더 정확하게 생성할 수 있고, 신속한 패킷 전송을 유도할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 트래픽의 동적인 변화에 대한 대응이 자동적으로 손쉽게 이루어질 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소프트웨어 정의 네트워크 환경 시스템의 간략한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소프트웨어 정의 네트워크 환경의 컨트롤러 및 스위치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 컨트롤러의 경로 제어방법에 대한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 스위치의 패킷 처리방법에 대한 순서도이다.
도 5는 본 발명에서 제안되는 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 컨트롤러와 스위치 간의 정보 교환 흐름의 일 예를 도시한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
또한, 도면을 참고하여 설명하면서, 같은 명칭으로 나타낸 구성일지라도 도면에 따라 도면 번호가 달라질 수 있고, 도면 번호는 설명의 편의를 위해 기재된 것에 불과하고 해당 도면 번호에 의해 각 구성의 개념, 특징, 기능 또는 효과가 제한 해석되는 것은 아니다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명은 물리적인 라우터와 스위치로부터 네트워크 제어 로직을 분리하여 처리하는 소프트웨어 정의 네트워크(SDN: Software Defined Networks)에서 각 스위치의 가용 대역폭 정보를 이용하여 최적의 패킷 경로를 생성하고, 생성된 최적 패킷 경로에 따라 패킷을 제어하는 제어방법을 제공한다.
이하에서는 첨부된 도면을 통해 본 발명에서 제안되는 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 컨트롤러의 경로 제어방법, 스위치의 패킷 처리방법 및 컨트롤러에 대하여 자세히 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소프트웨어 정의 네트워크 환경 시스템의 간략한 개념도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 소프트웨어 정의 네트워크 환경 시스템(10)은 컨트롤러(100), 스위치(200a 내지 200e), 호스트(200g 내지 200i)를 포함하며, 컨트롤러(100)와 스위치(200a 내지 200e)는 오픈 플로우 프로토콜을 통해 가용 대역폭 정보를 송수신하여 패킷의 최적 경로를 생성하고, 소정의 패킷을 해당 경로에 따라 제어한다. 다만 이러한 도 1의 소프트웨어 정의 네트워크 시스템(10)은 본 발명의 일 실시예에 불과하며, 도 1을 통해 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 다양한 실시예들에 따르면 소프트웨어 정의 네트워크 시스템(10)은 도 1과 다르게 구성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스위치(200a 내지 200e)는 각 링크의 사용 가능한 대역폭 정보를 계산하여 컨트롤러(100)에 전송한다. 이때, 가용 대역폭 정보는 스위치의 포트에 연결된 링크의 최대 대역폭과 현재 사용되고 있는 트래픽 양을 기초로 계산될 수 있다.
호스트(200g 내지 200i) 중 어느 하나를 출발지로 하고, 다른 하나를 목적지로 하는 플로우가 발생할 수 있다. 발생된 플로우는 각 스위치(200a 내지 200e)에 의한 최적의 경로를 따라 처리되고 패킷이 출발지에서 목적지로 전달될 수 있다.
스위치(200a 내지 200e)는 컨트롤러(100)로부터 생성된 최적의 경로를 수신하여 패킷을 제어한다. 이때, 스위치(200a 내지 200e)는 스위치 내 플로우 테이블(Flow Table)에 Action Set을 설정하여 패킷이 제어되도록 할 수 있다.
컨트롤러(100)는 네트워크 관리자 설정에 의해서 주기적으로 네트워크 각 링크의 사용 가능한 대역폭 정보를 스위치로부터 수신하여 저장한다. 이때, 가용 대역폭 정보는 컨트롤러 내 라우팅 컴포넌트(Routing Component)에 있는 가용 대역폭 정보 저장소(Available Bandwidth Table)에 저장할 수 있다.
또한, 컨트롤러(100)는 저장된 가용 대역폭 정보를 활용하여 데이터 패턴을 구한 후, 해당 패턴을 자체적으로 분석하여 최적의 라우팅 경로를 생성하고, 생성된 최적의 라우팅 경로에 따라 패킷이 제어되도록 해당 경로 정보를 스위치에 전송한다.
예를 들면, 컨트롤러(100)의 데이터 패턴 분석은 최단 경로 알고리즘인 OSPF(Open Shortest Path First) 알고리즘 또는 데이크스트라(Dijkstra) 알고리즘을 통해 이루어질 수 있으며, 이를 통해 최적의 경로가 생성될 수 있다.
다른 예를 들면, 컨트롤러(100)의 데이터 패턴 분석은 기설정된 시간 동안 소정의 스위치의 패킷, 바이트 및 플로우의 개수를 기초로 기계 학습을 수행하여 이루어질 수 있으며, 이를 통해 최적의 경로가 생성될 수 있다.
오픈 플로우 프로토콜은 소프트웨어 정의 네트워크에서 활용되는 프로토콜로, 하드웨어 내에서 물리적으로 완전히 분리된 컨트롤 플레인(Control Plane)과 데이터 플레인(Data Plane)이 통신하기 위해 사용되는 개방형 표준 프로토콜이다.
오픈 플로우 프로토콜은 스위치, 라우터와 같은 네트워크 장비의 데이터 전달 기능과 제어 기능을 분리하여 개발 및 실행하기 위한 정보를 송수신하기 위해 사용된다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소프트웨어 정의 네트워크 환경의 컨트롤러 및 스위치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 컨트롤러(100)는 메모리(110)와 프로세서(120)를 포함한다.
메모리(110)는 네트워크상에서 패킷의 경로를 제어하는 프로그램(이하에서는, ‘패킷 경로 제어 프로그램’지칭함)을 저장한다. 해당 프로그램은 네트워크 관리자에 의해 새롭게 설정되거나 업데이트 될 수 있다.
프로세서(120)는 메모리에 저장되어 있는 프로그램을 실행한다.
프로세서(120)는 프로그램의 실행에 따라, 네트워크상의 각 스위치로부터 스위치의 가용 대역폭 정보를 수신하여 저장하는 단계, 소정의 스위치로부터 패킷 처리요청을 수신하는 경우, 저장된 가용 대역폭 정보를 기초로 패킷 처리요청에 대응하는 패킷 경로를 생성하는 단계 및 소정의 스위치가 생성된 패킷 경로에 따라 해당 패킷을 처리하도록 생성된 패킷 경로를 소정의 스위치로 송신하는 단계를 수행한다.
일 예에 따르면, 가용 대역폭 정보는 각 스위치에서 계산되되, 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 최대 대역폭과 링크에서 사용 중인 트래픽 부하에 기초하여 계산된다.
다른 예에 따르면, 가용 대역폭 정보는 컨트롤러에서 계산되되, 스위치는 포트에 연결되어 있는 링크의 최대 대역폭과 링크에서 사용중인 트래픽 부하 정보에 기초하여 계산된다.
또한, 프로세서(120)는 기설정된 시간 동안 소정의 스위치의 패킷, 바이트 및 플로우의 개수를 기초로 기계 학습(Machine learning)을 수행하여 소정의 스위치에 대한 패턴 정보를 분석하는 단계를 더 수행할 수 있으며, 생성하는 단계는 저장된 가용 대역폭 정보 및 분석된 패턴 정보를 기초로 패킷 경로를 생성할 수도 있다.
이때, 기계 학습의 수행 결과를 저장하는 데이터베이스(미도시)를 더 포함할 수 있다. 데이터베이스는 컨트롤러(100) 내에서 구현되거나 컨트롤러(100)와 연결되어 별도의 구성으로 구현될 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스위치(200)는 오픈 플로우 채널(210) 및 플로우 테이블(220)을 포함한다. 스위치(200)는 소프트웨어 기반의 보안 채널인 오픈 플로우 채널(210)과 하드웨어 기반의 플로우 테이블(220)를 포함할 수 있다.
오픈 플로우 채널(210)은 컨트롤러(100)로부터 생성된 최적 경로 정보를 수신한다. 또한, 오픈 플로우 채널(210)은 스위치 내 각 플로우 테이블과 연결(215)되어 Action set에 따라 플로우 테이블이 제어되도록 할 수 있다.
플로우 테이블(220)은 파이프 라인(Pipeline)을 통해 각각의 플로우 테이블간 연결이 가능하다. 또한, 플로우 테이블(220)은 플로우 테이블을 포함하거나, 복수의 플로우 테이블을 포함한 그룹 플로우 테이블을 포함할 수 있다.
플로우 테이블(220)은 Rule, Action, Stats에 의하여 패킷을 처리할 수 있다.
여기서, Rule은 포트, IP 등 목적지 관리를 위한 패킷 헤더 정보를 체크한다. Action은 암호화, 차단, 및 전송 기능 동작을 한다. Stats는 전송 패킷의 수와 전송 상태를 통계적으로 판단한다.
예를 들어, 오픈 플로우 환경에서 패킷이 스위치에 들어오면 플로우 테이블(220)의 Rule에 의해서 패킷의 헤드 정보가 점검된다. 만약 데이터 패킷의 헤드가 플로우 테이블(220)에 있는 정보와 일치하면 미리 지정된 Action set에 의해서 패킷이 처리된다.
그러나 패킷 헤더 정보가 플로우 테이블(220)에 있는 정보와 일치하지 않으면 스위치는 오픈 플로우 프로토콜을 이용해 컨트롤러에 패킷의 경로를 요청한다. 요청을 수신한 컨트롤러는 패킷에 대한 경로를 지정해 스위치의 플로우 테이블(220)에 제공한다. 스위치는 컨트롤러에 의해 지정된 경로에 의해 해당 패킷을 처리한다.
컨트롤러(100) 는 각 스위치의 가용 대역폭 정보를 기반으로 각 스위치를 위한 최적의 라우팅 경로를 생성할 수 있고, 이를 각 스위치로 전송하여 라우팅 경로를 지시할 수 있다.
한편, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 컨트롤러의 경로 제어방법에 대한 순서도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 컨트롤러의 경로 제어방법은, 네트워크상의 각 스위치로부터 스위치의 가용 대역폭 정보를 수신하여 저장하는 단계(S310), 저장된 가용 대역폭 정보를 기초로 패킷 경로를 생성하는 단계(S320), 생성된 패킷 경로를 소정의 스위치로 송신하는 단계(S330)를 포함한다.
S310단계는 네트워크상의 각 스위치로부터 스위치의 가용 대역폭 정보를 수신하여 저장한다. 여기서, 스위치와 컨트롤러는 오픈 플로우 프로토콜을 통하여 가용 대역폭 정보를 수신하여 저장할 수 있다.
구체적으로, 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 수를 n, 각각의 링크의 최대 대역폭을 B, 각각의 링크의 트래픽 부하를 C 라고 할 때, 가용 대역폭 정보는 하기 [수학식 1]을 통해 계산될 수 있다.
Figure 112015018689934-pat00001
즉, 제 1 링크의 최대 대역폭과 트래픽 부하의 차, 제 2 링크의 최대 대역폭과 트래픽 부하의 차 및 제 n 링크의 최대 대역폭과 트래픽 부하의 차 중 최소값에 해당하는 정보가 가용 대역폭 정보일 수 있다.
S320단계는 소정의 스위치로부터 패킷 처리요청을 수신하는 경우, 저장된 가용 대역폭 정보를 기초로 패킷 처리요청에 대응하는 패킷 경로를 생성한다.
예를 들면, 컨트롤러(100)의 패턴 분석은 최단 경로 알고리즘인 OSPF(Open Shortest Path First) 알고리즘 또는 데이크스트라(Dijkstra) 알고리즘을 통해 이루어질 수 있으며, 이를 통해 최적의 경로가 생성될 수 있다.
한편, S330 단계는 기설정된 시간 동안 소정의 스위치의 패킷, 바이트 및 플로우의 개수를 기초로 기계 학습을 수행하여 소정의 스위치에 대한 패턴 정보를 분석하는 단계를 더 포함할 수도 있다. 이때, 저장된 가용 대역폭 정보 및 분석된 패턴 정보를 기초로 패킷 경로를 생성할 수 있다.
예를 들면, 데이터 패턴을 분석하는 기계학습으로는 K-NN (최근접 이웃분류 알고리즘)을 통한 경로 예측 방법이 있다. K-NN은 오브젝트(패킷)가 과거 데이터에 포함되었던 카테고리(패킷 경로)와 동일한 카테고리(패킷 경로)에 있을 가능성이 높다는 직관적 아이디어에 따라 패킷 경로를 분류하여 최적 패킷 경로를 예측한다.
K-NN 예측 경로 예측 방법은 패킷의 경로일 것이라 판단되는 최근접 경로k개를 추출하고, k 개의 경로에 대한 다수결(majority vote)을 통해 최적의 패킷 경로를 결정하게 된다.
S340단계는 소정의 스위치가 생성된 패킷 경로에 따라 해당 패킷을 처리하도록 생성된 패킷 경로를 소정의 스위치로 송신한다. 이때, 가용 대역폭 정보는 상기 각 스위치에서 계산되되, 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 최대 대역폭과 상기 링크에서 사용 중인 트래픽 부하에 기초하여 계산된다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 컨트롤러의 경로 제어방법은, 네트워크 상의 각 스위치로부터 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 최대 대역폭과, 링크에서 사용 중인 트래픽 부하를 포함하는 정보를 수신하여 저장하는 단계; 소정의 스위치로부터 패킷 처리요청을 수신하는 경우, 최대 대역폭과 상기 트래픽 부하를 기초로 각 스위치의 가용 대역폭 정보를 계산하는 단계; 계산된 가용 대역폭 정보를 기초로 패킷 처리요청에 대응하는 패킷 경로를 생성하는 단계; 및 소정의 스위치가 상기 생성된 패킷 경로에 따라 해당 패킷을 처리하도록 생성된 패킷 경로를 소정의 스위치로 송신하는 단계를 포함한다.
즉, 본 발명의 다른 실시예에 따른 컨트롤러는 스위치로부터 가용 대역폭 정보를 계산하기 위한 실시간 정보 또는 주기적 정보(일정시간 동안 수집된 정보)를 수신하여, 가용 대역폭 정보를 계산할 수 있다.
수신하여 저장하는 단계에서 컨트롤러는 스위치로부터 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 최대 대역폭 정보, 링크에서 사용 중인 트래픽 부하 정보를 수신하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 가용 대역폭 정보를 위해 필요한 정보는 포트, 링크, 패킷수, 플로우수, 바이트수 등일 수 있다. 컨트롤러의 가용 대역폭 정보 계산을 위해 스위치들은 해당 정보를 주기적으로 컨트롤러로 전송할 수 있다.
또한, 컨트롤러는 스위치로부터 수신된 정보를 일정 시간 동안 수집한 이후에 기계 학습 방식을 접목하여 가용 대역폭 정보를 계산함으로써, 가용 대역폭 정보의 정확도를 보다 향상시킬 수 있다.
예를 들면, 수신된 정보(예를 들어, 포트, 링크, 패킷수, 플로우수, 바이트수 등)의 데이터 패턴을 분석하는 기계학습으로는K-NN (최근접 이웃분류 알고리즘)을 통한 경로 예측 방법이 있다. K-NN은 오브젝트(패킷)가 과거 데이터에 포함되었던 카테고리(패킷 경로)와 동일한 카테고리(패킷 경로)에 있을 가능성이 높다는 직관적 아이디어에 따라 패킷 경로를 분류하여 최적 패킷 경로를 예측할 수 있다.
구체적으로, K-NN의 일예인 Regression방법을 적용할 수 있다. Regression방법을 적용하면 과거의 정보를 기반으로 미래의 트래픽 사용량을 예측이 가능할 수 있다. 네트워크상에서 트래픽 사용량은 실시간으로 변동하기 때문에 컨트롤러가 스위치로부터 정보를 수신하는 시점에 수신된 정보들은 과거의 정보가 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 발명에서는 K-NN을 통해 트래픽 사용량의 예측을 수행하고, 해당 예측 정보를 가용 대역폭 정보의 계산시 반영함으로써, 좀 더 정확한 라우팅 경로를 생성할 수 있다. .
다시 말하면, 컨트롤러가 기계학습을 접목하면 좀 더 정확한 가용 대역폭 계산이 가능해지며, 이를 통해 실시간으로 변동하는 트래픽에 대응하여 보다 정확한 패킷 경로를 생성하는 것이 가능할 수 있다.
즉, 컨트롤러는 컨트롤러에서 계산된 가용 대역폭 정보를 기초로 패킷 경로를 생성하고, 생성된 패킷 경로를 소정의 스위치로 송신 및 지시하여 패킷 전송이 이루어지도록 할 수 있다. 참고로, 패킷 경로를 생성하는 단계 및 생성된 패킷 경로를 송신하는 단계는 본 발명의 일 실시예를 통해 설명한 내용과 동일하게 진행될 수 있다.
도 4는 본 발명의 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 스위치의 패킷 처리방법에 대한 순서도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 스위치의 패킷 처리방법은, 스위치의 가용 대역폭 정보를 계산하는 단계(S410), 계산된 가용 대역폭 정보를 컨트롤러로 송신하는 단계(S420), 소정의 패킷에 대한 처리요청을 컨트롤러로 송신하는 단계(S430), 처리요청에 대응하는 패킷 경로를 수신하는 단계(S440), 패킷 경로에 따라 소정의 패킷을 처리하는 단계(S440)를 포함한다.
S410단계는 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 최대 대역폭과 링크에서 사용 중인 트래픽 부하에 기초하여 스위치의 가용 대역폭 정보를 계산한다.
이때, 가용 대역폭 정보는 주기적으로 또는 랜덤하게 계산될 수 있다.
S420단계는 계산된 가용 대역폭 정보를 컨트롤러로 송신한다.
S430단계는 소정의 패킷에 대한 처리요청을 컨트롤러로 송신하고 처리요청에 대응하는 패킷 경로를 수신한다.
S440단계는 플로우 테이블에 수신된 패킷 경로를 설정하여 설정된 패킷 경로에 따라 소정의 패킷을 처리한다.
여기서, 패킷 경로는 네트워크 상의 각 스위치의 가용 대역폭 정보를 기초로 컨트롤러에서 생성된다.
지금까지 설명한 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 컨트롤러의 경로 제어방법, 스위치의 패킷 처리방법 및 컨트롤러는 가용 대역폭 정보를 기반으로 하여 최적의 패킷 경로를 생성하고, 해당 경로를 통해 패킷이 제어되도록 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 오픈 프로토콜을 통해 각 스위치는 가용 대역폭을 계산하여 컨트롤러에 제공하고, 컨트롤러는 제공된 가용 대역폭 정보를 기초로 하여 최적의 패킷 라우팅 경로를 생성하여 스위치에 제공하도록 하는 알고리즘에 따라 자동적인 네트워크 관리가 이루어짐으로써, 데이터 패킷을 최적의 경로로 전송하는 것이 가능해져, 사용자에게 빠르게 서비스를 제공할 수 있다
또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 가용 대역폭 정보를 기초로 하여 최적의 패킷 라우팅 경로를 생성하는 알고리즘에 따라 자동적인 네트워크 관리가 이루어짐으로써, 트래픽의 동적인 변화로 인한 관리의 복잡성이 감소되어, 네트워크 관리자의 네트워크 관리 부담을 줄일 수 있다.
도 5는 본 발명에서 제안되는 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 컨트롤러와 스위치 간의 정보 교환 흐름의 일 예를 도시한 도면이다. 도 5를 통해서, 소프트웨어 정의 네트워크 환경 시스템의 스위치와 컨트롤러의 경로 제어방법을 자세히 살펴보도록 한다.
1.스위치가 컨트롤러에 패킷 처리를 위한 경로의 생성을 요청할 시, 2.컨트롤러는 라우팅 컴포넌트(Routing Component)내에 데이터 베이스로부터 가용 대역폭 정보를 요청하고, 3.가용 대역폭 정보를 수신하여 패턴을 구한다. 이때, 가용 대역폭 정보는 스위치로부터 주기적으로 전송되어 저장되는 정보일 수 있다.
4.컨트롤러의 라우팅 컴포넌트(Routing Component)는 패턴을 자체적으로 분석하여 패킷을 위한 최적의 경로를 구한다.
예를 들면, 패턴을 분석하기 위해 사용되는 알고리즘으로는 OSPF알고리즘 또는 데이크스트라 알고리즘이 있다. 컨트롤러는 해당 알고리즘 또는 그 외 공지된 최적 경로 산출 알고리즘을 통해 해당 패킷에 대한 최적의 패킷 경로를 생성한다.
다른 예를 들면, 패턴을 분석하기 위해서 기계 학습을 수행할 수 있다. 기계 학습은 기설정된 시간 동안 소정의 스위치의 패킷, 바이트 및 플로우의 개수를 기초로 하여 소정의 스위치에 대한 패턴 정보를 분석하고, 분석된 패턴 정보 및 저장된 가용 대역폭 정보를 활용하여 최적의 패킷 경로를 생성한다.
5. 컨트롤러는 생성한 최적의 패킷 경로 정보를 오픈 플로우 프로토콜을 통하여 오픈 플로우 채널(OpenFlow Channel)을 거쳐 각 스위치에 전송하고최단 경로 정보를 수신한 스위치는 스위치 내의 플로우 테이블(Flow Table)에 Action Set 을 설정하여 패킷을 제어한다.
본 발명에서 제안되는 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 컨트롤러의 경로제어방법, 스위치의 패킷 처리방법 및 컨트롤러는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능 한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. 본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 컨트롤러
200a 내지 200e: 스위치
200g 내지 200i: 호스트

Claims (11)

  1. 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 컨트롤러의 경로 제어방법에 있어서,
    상기 네트워크 상의 각 스위치로부터 상기 스위치의 가용 대역폭 정보를 수신하여 저장하는 단계;
    기설정된 시간 동안 소정의 스위치의 패킷, 바이트 및 플로우의 개수를 기초로 기계 학습을 수행하여 상기 소정의 스위치에 대한 패턴 정보를 분석하는 단계;
    소정의 스위치로부터 패킷 처리요청을 수신하는 경우, 상기 저장된 가용 대역폭 정보 및 상기 분석된 패턴 정보를 기초로 상기 패킷 처리요청에 대응하는 패킷 경로를 생성하는 단계; 및
    상기 소정의 스위치가 상기 생성된 패킷 경로에 따라 해당 패킷을 처리하도록 상기 생성된 패킷 경로를 상기 소정의 스위치로 송신하는 단계를 포함하고,
    상기 가용 대역폭 정보는 상기 각 스위치에서 계산되되, 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 최대 대역폭과 상기 링크에서 사용 중인 트래픽 부하에 기초하여 계산되는 것을 특징으로 하는 컨트롤러의 경로 제어방법.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 패킷 경로를 생성하는 단계는,
    OSPF(Open Shortest Path First) 알고리즘 또는 데이크스트라(Dijkstra)알고리즘에 따라 상기 패킷 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 컨트롤러의 경로 제어방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 수를 n, 각각의 링크의 최대 대역폭을 B, 각각의 링크의 트래픽 부하를 C 라고 할 때, 상기 가용 대역폭 정보는 하기 수학식을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 컨트롤러의 경로 제어방법.
    [수학식]
    min(B1-C1, B2-C2,......., Bn-Cn)
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 저장하는 단계는 오픈 플로우 프로토콜에 따라 상기 가용 대역폭 정보를 수신하여 저장하는 것을 특징으로 하는 컨트롤러의 경로 제어방법.
  6. 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 스위치의 패킷 처리방법에 있어서,
    상기 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 최대 대역폭과 상기 링크에서 사용 중인 트래픽 부하에 기초하여 상기 스위치의 가용 대역폭 정보를 계산하는 단계;
    상기 계산된 가용 대역폭 정보를 컨트롤러로 송신하는 단계;
    소정의 패킷에 대한 처리요청을 상기 컨트롤러로 송신하고 상기 처리요청에 대응하는 패킷 경로를 수신하는 단계;
    플로우 테이블에 상기 수신된 패킷 경로를 설정하여 상기 설정된 패킷 경로에 따라 상기 소정의 패킷을 처리하는 단계를 포함하고,
    상기 패킷 경로는 상기 컨트롤러에서 생성된 것으로서, 상기 네트워크 상의 각 스위치의 가용 대역폭 정보 및 기설정된 시간 동안 소정의 스위치의 패킷, 바이트 및 플로우의 개수를 기초로 기계 학습을 수행하여 분석된 상기 소정의 스위치에 대한 패턴 정보를 기초로 상기 컨트롤러에서 생성되는 것을 특징으로 하는 스위치의 패킷 처리방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 계산하는 단계는 주기적으로 또는 랜덤하게 상기 가용 대역폭 정보를 계산하는 것을 특징으로 하는 스위치의 패킷 처리방법.
  8. 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서의 컨트롤러에 있어서,
    상기 네트워크상에서 패킷의 경로를 제어하는 프로그램을 저장하는 메모리; 및
    상기 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 따라,
    상기 네트워크상의 각 스위치로부터 상기 스위치의 가용 대역폭 정보를 수신하여 저장하는 단계;
    소정의 스위치로부터 패킷 처리요청을 수신하는 경우, 상기 저장된 가용 대역폭 정보를 기초로 상기 패킷 처리요청에 대응하는 패킷 경로를 생성하는 단계; 및
    상기 소정의 스위치가 상기 생성된 패킷 경로에 따라 해당 패킷을 처리하도록 상기 생성된 패킷 경로를 상기 소정의 스위치로 송신하는 단계를 수행하고,
    상기 가용 대역폭 정보는 상기 각 스위치에서 계산되되, 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 최대 대역폭과 상기 링크에서 사용 중인 트래픽 부하에 기초하여 계산되는 것을 특징으로 하는, 컨트롤러.
  9. 제 8항에 있어서,
    기설정된 시간 동안 상기 소정의 스위치의 패킷, 바이트 및 플로우의 개수를 기초로 기계 학습을 수행하여 상기 소정의 스위치에 대한 패턴 정보를 분석하는 단계를 더 수행하고,
    상기 생성하는 단계는 상기 저장된 가용 대역폭 정보 및 상기 분석된 패턴 정보를 기초로 상기 패킷 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 컨트롤러.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 기계 학습의 수행 결과를 저장하는 데이터베이스를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컨트롤러.
  11. 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 컨트롤러의 경로 제어방법에 있어서,
    상기 네트워크상의 각 스위치로부터 상기 스위치의 포트에 연결되어 있는 링크의 최대 대역폭과 상기 링크에서 사용 중인 트래픽 부하를 포함하는 정보를 수신하여 저장하는 단계;
    기설정된 시간 동안 소정의 스위치의 패킷, 바이트 및 플로우의 개수를 기초로 기계 학습을 수행하여 상기 소정의 스위치에 대한 패턴 정보를 분석하는 단계;
    소정의 스위치로부터 패킷 처리요청을 수신하는 경우, 상기 최대 대역폭과 상기 트래픽 부하를 기초로 각 스위치의 가용 대역폭 정보를 계산하는 단계;
    상기 계산된 가용 대역폭 정보 및 상기 분석된 패턴 정보를 기초로 상기 패킷 처리요청에 대응하는 패킷 경로를 생성하는 단계; 및
    상기 소정의 스위치가 상기 생성된 패킷 경로에 따라 해당 패킷을 처리하도록 상기 생성된 패킷 경로를 상기 소정의 스위치로 송신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨트롤러의 경로 제어방법.
KR1020150026487A 2015-02-25 2015-02-25 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 사용 가능한 대역폭 패턴 기반 라우팅 기법 KR101541531B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150026487A KR101541531B1 (ko) 2015-02-25 2015-02-25 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 사용 가능한 대역폭 패턴 기반 라우팅 기법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150026487A KR101541531B1 (ko) 2015-02-25 2015-02-25 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 사용 가능한 대역폭 패턴 기반 라우팅 기법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101541531B1 true KR101541531B1 (ko) 2015-08-03

Family

ID=53873237

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150026487A KR101541531B1 (ko) 2015-02-25 2015-02-25 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 사용 가능한 대역폭 패턴 기반 라우팅 기법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101541531B1 (ko)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9699673B1 (en) 2016-02-23 2017-07-04 At&T Intellectual Property I, L.P. Maintaining active sessions during subscriber management system maintenance activities
US10360514B2 (en) 2016-03-03 2019-07-23 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and system to dynamically enable SDN network learning capability in a user-defined cloud network
KR20190118098A (ko) * 2018-03-27 2019-10-17 주식회사 민데이타 Sdn 제어 방법
KR20200000090A (ko) * 2018-06-22 2020-01-02 (주)아틀라스네트웍스 머신러닝을 이용하여 최적의 망품질에 따른 지능형 순방향 오류 정정 송수신 구현 방법
KR20200002439A (ko) * 2018-06-29 2020-01-08 주식회사 케이티 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 기계 학습 기반의 경로 선택 장치 및 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101380090B1 (ko) * 2012-10-17 2014-04-01 한국과학기술원 멀티 라디오 무선 애드혹 네트워크 환경에서 링크 품질 측정 및 링크 선택 시스템 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101380090B1 (ko) * 2012-10-17 2014-04-01 한국과학기술원 멀티 라디오 무선 애드혹 네트워크 환경에서 링크 품질 측정 및 링크 선택 시스템 및 방법

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9699673B1 (en) 2016-02-23 2017-07-04 At&T Intellectual Property I, L.P. Maintaining active sessions during subscriber management system maintenance activities
US10360514B2 (en) 2016-03-03 2019-07-23 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and system to dynamically enable SDN network learning capability in a user-defined cloud network
US11012875B2 (en) 2016-03-03 2021-05-18 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and system to dynamically enable SDN network learning capability in a user-defined cloud network
KR20190118098A (ko) * 2018-03-27 2019-10-17 주식회사 민데이타 Sdn 제어 방법
KR102089425B1 (ko) * 2018-03-27 2020-03-16 주식회사 민데이타 Sdn 제어 방법
KR20200000090A (ko) * 2018-06-22 2020-01-02 (주)아틀라스네트웍스 머신러닝을 이용하여 최적의 망품질에 따른 지능형 순방향 오류 정정 송수신 구현 방법
KR102066210B1 (ko) * 2018-06-22 2020-01-14 (주)아틀라스네트웍스 머신러닝을 이용하여 최적의 망품질에 따른 지능형 순방향 오류 정정 송수신 구현 방법
KR20200002439A (ko) * 2018-06-29 2020-01-08 주식회사 케이티 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 기계 학습 기반의 경로 선택 장치 및 방법
KR102544682B1 (ko) * 2018-06-29 2023-06-15 주식회사 케이티 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 기계 학습 기반의 경로 선택 장치 및 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11700196B2 (en) High performance software-defined core network
US11606286B2 (en) High performance software-defined core network
US20220006726A1 (en) High performance software-defined core network
US11252079B2 (en) High performance software-defined core network
US11121962B2 (en) High performance software-defined core network
US20190280962A1 (en) High performance software-defined core network
US20190372889A1 (en) High performance software-defined core network
US20190238450A1 (en) High performance software-defined core network
US20200106696A1 (en) High performance software-defined core network
US20190280963A1 (en) High performance software-defined core network
US20190280964A1 (en) High performance software-defined core network
US20190238449A1 (en) High performance software-defined core network
US20200296026A1 (en) High performance software-defined core network
US20200021514A1 (en) High performance software-defined core network
US20200021515A1 (en) High performance software-defined core network
US11121967B2 (en) Data routing across multiple autonomous network systems
US9871730B2 (en) Network element configured to operate in an information centric network
WO2020018704A1 (en) High performance software-defined core network
EP3039817B1 (en) Determination and use of link performance measures
TWI643477B (zh) 軟體定義網路控制器、服務功能鏈系統及路徑追蹤方法
US7903573B2 (en) Method and system for network traffic matrix analysis
KR101541531B1 (ko) 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 사용 가능한 대역폭 패턴 기반 라우팅 기법
US10298491B2 (en) Efficient path detection and validation between endpoints in large datacenters
Xu et al. Quality of Service Guaranteed Resource Management Dynamically in Software Defined Network.
Tilmans et al. Mille-Feuille: Putting ISP traffic under the scalpel

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180820

Year of fee payment: 4