KR20060020338A

KR20060020338A - 생태계 기반 최적화에 의한 오버레이 네트웍에서의 적응적파일 분배 방법

Info

Publication number: KR20060020338A
Application number: KR1020040069160A
Authority: KR
Inventors: 강성호; 김영용; 서정준; 박승훈; 조상현
Original assignee: 연세대학교 산학협력단
Priority date: 2004-08-31
Filing date: 2004-08-31
Publication date: 2006-03-06
Also published as: KR100629303B1

Abstract

IP 멀티캐스트 구현이 비용과 확장성의 한계에 따라 어려움에 처해있기 때문에 인터넷의 말단 시스템 간의 어플리케이션 레이어 멀티캐스트 방식이 제안되고 있다. 본 발명에서는 멀티캐스트 멤버에게 파일을 전송하는 효율적이고 적응적인 분배방법을 제안한다. 본 방법은 각 멤버 노드에게 파일을 복사하여 따로 전송하지 않고 생태계의 stigmergy 현상에서 착안한 최적화 알고리즘을 통해 얻은 정보를 통해 경로에 대해 확률적으로 전송하는 파일의 양을 조절한다. NS-2와 유사한 시뮬레이터를 사용한 실험으로 파일 복사시간을 상황에 맞게 줄일 수 있음을 보인다.

AntNet, Adaptive Routing, 파일분배, ACO

Description

생태계 기반 최적화에 의한 오버레이 네트웍에서의 적응적 파일 분배 방법 {Adaptive file distribution method in overlay network with bio-inspired optimization}

도1은 Ant에 의한 페로몬 테이블의 확률 갱신을 행하는 동작을 나타내는 개요도.

도2는 경로선택 확률에 따른 최대 복사시간 분포도.

도3은 멤버가 세 개인 경우의 선택확률 분포에 따른 최적 복사시간 그래프.

도4는 알고리즘간의 성능 비교표

도5는 본 발명에 따른 전송량 조절의 효과를 검증하는 그래프.

본 발명은 최근 연구되고 있는 Ant 기반 발견적 최적화 기법인 ACO 이론을 이용하여 다양한 네트웍 경로를 갖는 멤버 노드들이 데이터를 전송받기 위한 최적의 복사시간을 찾는 새로운 알고리즘에 관한 것이다.

IP 멀티캐스트를 사용하여 비디오 회의, 컨텐츠 분배, 브로드캐스팅과 같은 그룹통신 어플리케이션을 지원하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 IP 멀티캐스트는 설비비용상 확장성에 문제가 있고, 신뢰전송, 혼잡제어와 같은 상위계층 기능 지원이 부족하다. 최근에는 멀티캐스트 기능이 말단시스템에 포함된 어플리케이션 레이어 멀티캐스트가 연구되고 있다.

P2P 네트웍과 같은 오버레이 네트웍에서 동영상 데이터나 소프트웨어 다운로드를 위해서는 데이터파일을 미리 그룹노드에 복사하여 분배하는 과정이 필요하다. 파일을 받고자 하는 노드가 적은 경우에는 일대일 연결로 전송하여도 무방하지만, 지리적으로 분산되어 있는 많은 노드가 있는 경우에는 그 확장이 어렵다. 따라서 어플리케이션 레이어 멀티캐스트에서는 멤버노드가 자기 조직적으로 메시나 트리와 같은 토폴로지를 구성하고 네트웍 상황과 어플리케이션의 요구에 따라 적응하여 오버레이의 효율성을 최적화한다.

그러나 이런 방법은 송신지로부터의 병목 경로의 대역폭으로 전체 전송률이 제한되는 등의 약점이 있다["A case for end system multicast", Yang-hua Chu Rao, S.G.; Seshan, S; Hui Zhang; Selected Areas in Communications, IEEE Journal on, Volume: 20 Issue: 8, Oct. 2002].

한편, 군집을 형성하는 곤충 중에서 지구상에서 가장 많은 개체수를 갖고 있으며 군집의 역사 또한 오래된, 개미의 행동 패턴을 분석하여 현존하는 여러 상황에 적용함으로써 최적화된 방법을 찾는 "개미군집 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 이론"이 있다. ACO는 여러가지 최적화 기법 중에서 발견적(heuristic) 해결 방법에 속한다. 이는 복잡한 문제를 푸는데 있어 시행착오를 반 복 평가하여 자기 발견적으로 문제를 해결하는 것을 말한다. Grasse는 환경에 변화를 주어 개체들간의 간접적인 통신을 하는 개미의 길 찾기와 같은 현상을 "stigmergy"라는 용어로 지칭했고["La reconstruction du nid et les coordinations interindividuelleschez Bellicositermes Natalensis et Cubitermes sp. La theorie de la stigmergie: es-sai d'interpretation du comportement des termites constructeurs" Grasse, p.p. (1959); Insectes Sociaux, 6, 41-83], M. Dorigo에 의해 원리가 발견되고 여러가지 최적화 문제 해결에 적용되어 좋은 성과를 얻고 있다["Toward the formal foundation of ant programming", In M. Dorigo, G. Di Caro, and M. Smpels, editors, M. Birattari, G. Di Caro, and M. Dorigo; Proceedings of ANTS 2002 - Thired International Workshop on Ant Algorithms, volume 2463 of Lecture Notes in Computer Science, pages 188-201. Springer Verlag, Berlin, Germany, 2002]. ACO의 손쉬운 이해를 위해서는 M. Dorigo가 제안한 AntNet이라는 Ant 패킷 기반 라우팅(경로선정) 기법에 대해 이해하는 것이 우선이다.

실제 개미들이 먹이를 찾는 과정을 살펴보면, 처음에는 먹이가 있는 곳을 찾으러 임의의 방향으로 탐색을 하지만, 일정 시간이 지나면 좋은 경로(짧은 경로)에서의 페로몬 농도가 증가하여 나중에 탐색하는 개미는 페로몬 농도가 높은 쪽으로 이동하게 된다. AntNet["Mobile agents for adaptive routing", Di Caro, G; Dorigo, M; System Sciences, 1998, Proceedings of the Thirty-First Hawaii International Conference on, Volume; 7, 6-9 Jan. 1998]은 네트웍 환경에서 이 원리를 적용하여 얻어진 라우팅(경로선정) 알고리즘이다. Ant는 각 노드를 거쳐 목적지까지 가고, 왔던 길로 되돌아오면서 지나온 노드들의 페로몬 테이블 정보를 갱신한다. 페로몬 테이블은 다음 경로에 대한 선택확률로 구성되어 있고, 다음 노드까지의 지연시간값이 확률의 증가량을 결정한다. 즉, Ant가 탐색했던 경로에 대한 선택확률이 증가하고 다음 경로들에 대한 전체 선택확률의 합이 1이 되도록, 다른 경로들에 대한 선택확률이 감소한다. 라우팅에서는 적합도 함수가 탐색한 경로의 지연시간의 최소화이므로 지연시간에 대한 역의 꼴이 될 것이다. 따라서 짧은 경로를 지나온 Ant에 의한 증가량이 먼 경로를 지나온 Ant에 의한 증가량보다 크다. 일단 탐색을 시도한 경로에 대해서 갱신을 하므로, Ant의 복귀율도 확률 증가의 조건이 된다. 초기에는 경로의 지연시간 차에 의한 경로 사이의 확률 증가차가 생겨나고 시간이 흐를수록 단위 시간에 좋은 경로를 지나온 Ant의 수가 늘어나 급격하게 짧은 경로에 대한 선택확률이 증가하게 된다. AntNet은 대표적인 기존 라우팅 알고리즘인 link state와 비교할 때 프로토콜 오버헤드가 적으며, 수렴시간도 짧은 장점이 있다["Mobile agents for adaptive routing", Di Caro, G; Dorigo, M; System Sciences, 1998, Proceedings of the Thirty-First Hawaii International Conference on, Volume; 7, 6-9 Jan. 1998].

본 발명에서는 FastReplica["Fast Replica: Efficeient Large File Distribution within Content Delivery Network" Ludmila Cherkasova, Jangwon Lee, Proceedings of the 4th USENIX Symposium on Internet Technologies and Systems(USITS), Mar. 2003]의 결과를 참고하여, 각 멤버 노드가 원래 파일의 서로 다른 일부분을 받도록 하고, 받지 못한 부분은 멤버 노드끼리 서로 교환하고 전체 파일을 재구성하는 방식을 사용하여, 중복데이터를 보냄으로써 얻는 대역폭 손실을 줄였다. 또한 전체적인 복사시간을 최소로 유지하기 위한 새로운 적응적 파일 전송 방법을 제안한다(본 출원인은 본 방법에 따른 알고리즘을 AntReplica라고 명명함).

본 발명은, 네트웍의 전달지연 분포에 따라 경로로 전송하는 파일의 양(chip의 개수)을 조절함으로써 최소의 복사시간을 얻을 수 있음을 보인다. 전송하고자 하는 파일을 일정크기의 칩(1kBytes)으로 쪼개어 멤버노드로 전송하고, 받은 멤버노드는 바로 다른 멤버노드로 중계한다.

본 발명의 알고리즘(AntReplica)은 한 경로로 원래 파일의 일부를 보내되 전송경로의 지연 시간과 동적인 환경에서의 변화를 고려, 개미 군집에 대한 관찰에서 연유한 stigmergy["La reconstruction du nid et les coordinations interindividuelleschez Bellicositermes Natalensis et Cubitermes sp. La theorie de la stigmergie: es-sai d'interpretation du comportement des termites constructeurs" Grasse, P.P.(1959); Insectes Sociaux, 6, 41-83] 개념을 도입하여 각 경로에 대한 파일의 전송량을 조절하는 알고리즘이다.

개요

본 방법은 각 멤버 노드에게 파일을 복사하여 따로 전송하지 않고 생태계의 stigmergy 현상에서 착안한 최적화 알고리즘을 통해 얻은 정보를 통해 경로에 대해 확률적으로 전송하는 파일의 양을 조절한다. 오버레이 네트웍에서 대용량 파일 전송을 위해 엔드 시스템간에 토폴로지를 구성하는 기존의 방법과 달리, 본 발명에서는 FastReplica에서 사용한 접근법을 응용하였다.

FastReplica는 파일을 가지고 있는 노드와 파일을 받고자 하는 n개의 멤버 노드로 구성된 네트웍을 전제로 한다. 노드간 경로의 전달지연(propagation delay)은 고려되지 않으며, 모든 경로의 대역폭이 일정하다고 가정할 경우 송신노드는 각 멤버노드에게 원래 파일의 서로 다른 일부를 동시에 전송하고 멤버노드끼리 부족한 파일을 교환하되, 마찬가지로 한 멤버노드는 다른 멤버노드들에게 동시에 전송하여 전송시간을 줄인다.

본 발명에서는 FastReplica의 변형으로, 네트웍의 전달지연 분포에 따라 경로로 전송하는 파일의 양(chip의 개수)을 조절함으로써 최소의 복사시간을 얻을 수 있음을 보인다. 전송하고자 하는 파일을 일정크기의 칩(1kBytes)으로 쪼개어 멤버노드로 전송하고, 받은 멤버노드는 바로 다른 멤버노드로 중계한다.

AntReplica 알고리즘

AntReplica는 AntNet 라우팅 알고리즘에서 페로몬을 사용하여 다음 경로를 선택하는 알고리즘을 참고하였지만, n개의 멤버노드와 한 개의 송신노드로 구성되어 동시에 여러 멤버노드로 파일을 전송하는 상황에서 동작하므로, AntNet의 알고리즘을 그대로 사용할 수는 없다. 본 발명에서는 복사시간이 최적이 되는 조건에 따라 멤버 노드에 대한 선택확률을 조정하고, 이 확률로 칩의 전송량을 결정하였다.

도1을 참조하여 이를 설명하면 다음과 같다. 파일을 받고자 하는 멤버 노드는 원래 파일을 갖고 있는 송신노드 S에 요청을 한다. 송신노드의 위치를 알아내기 위해서는 Narada와 같은 일반적인 P2P 시스템의 탐색알고리즘을 사용한다["A case for end system multicast", Yang-hua Chu Rao, S.G.; Seshan, S; Hui Zhang; Selected Areas in Communications, IEEE Journal on, Volume: 20 Issue: 8, Oct. 2002]. 송신노드 S는 요청받은 멤버 노드의 명단을 구성하고, 각 노드에 대한 선택확률 P_i로 구성된 페로몬 테이블을 만든다.

S는 멤버 노드 명단을 모든 멤버에게 전달해 멤버 노드 사이에 경로 설정을 하도록 한다. S는 페로몬 값을 적응시키기 위한 Ant를 P_i에 따라 임의의 경로로 일정하게(0.5/msec) 보낸다. 초기에 n개의 경로에 대한 선택확률은 1/n로 같다. S에서 i∈M인 i 멤버 노드로 보내진 Ant는 i를 제외한 다른 n-1개의 멤버 노드 중의 하나로 전달된다. 이 과정은 라운드로빈(round-robin) 방식을 사용하여 같은 확률로 나머지 멤버에게 전달된다. j∈M, j≠1인 노드 j로 전달된 Ant는 S와 i, i와 j를 지나면서 겪은 지연시간을 저장하고, 다시 S로 돌아간다. j에서 S로 돌아갈 때는 지연시간을 저장하지 않고 j에서 S까지의 최단경로로 돌아간다.

S는 돌아오는 Ant로부터 얻은 정보를 바탕으로, n개의 경로 중 i 경로에 대해 관찰된 지연시간 T_i와 그 평균 μ_i 에 대한 정보를 기록한다. 지연시간 T_i는 단순히 경로상의 전달지연 뿐 아니라 전송지연(transmission delay)을 고려하여 경로로 보내야 하는 데이터의 예측된 총 전송시간을 포함한다. 이어 페로몬에 대한 증가량을 정하기 위해 다음과 같이 τ를 구한다.

이 식에 의하면, 각 경로에 대해 얻어진 지연시간의 시평균 μ_i 의 경로 전체에 대한 이동평균(moving average)과 돌아오는 Ant로부터 얻은 지연 시간과의 차의 평균이 τ를 결정한다. T_best는 대체로 τ를 1보다 작은 값으로 만들기 위한 기준값으로, 얻어진 지연시간 중 가장 작은 값으로 정한다. AntNet에서는 τ=T_best/T_i로 결정되어 Ant가 경험한 지연시간이 작으면 페로몬의 증가량이 커지게 되어 있다.

하지만 AntReplica의 환경에서는 모든 멤버 노드가 원래의 파일을 다시 구성할 때까지의 시간을 최소로 하는 것이 목적인데, 알고리즘이 동작하는 동안에는 아직 일어나지 않은 사건이므로 직접적으로 τ를 결정하는 함수로 작용함이 불가능하다. 하지만 이러한 최적화 문제에서 각 경로의 지연 시간이 서로 같도록 지향함이 전체적인 지연시간의 최소화를 가져올 수 있다고 본다[가정 1]. 다음 절에서 이에 대한 실험적인 증거를 볼 수 있다. 식에 의해, 다른 경로에 비해 작은 지연시간이 얻어진 경로에 대해 페로몬값이 증가하고, 반면 다른 경로에 비해 큰 지연시간이 얻어진 경로에 대해 감소하게 된다. 네트웍이 정적인 상태를 가정하면 결국 어느 시점 이후로 페로몬의 증가량과 감소량이 비슷해져 수렴된다.

τ값으로 송신노드 S에서 멤버 노드 i로 가는 경로에 대한 선택확률에의 강화값 τ₊와 i를 제외한 다른 경로에 대한 선택확률에의 강화값 τ_-를 구한다.

τ₊+(n-1)ㆍτ_-=0 이라는 사실에 의해 페로몬 테이블의 선택확률의 합이 항상 1로 유지되도록 다음과 같은 식으로 갱신한다.

도1a와 같이 Ant에 의한 페로몬 테이블의 확률 갱신을 행하면서 도1b와 같이 파일의 복사를 행한다. 최적 복사시간을 위한 조건에 따라 갱신되는 페로몬 테이블의 확률에 비례하여 전송하는 칩의 개수가 결정되고, 네트웍의 복잡성과 확장에 따라 약간의 오차가 있기는 하지만, 결과적으로 최적 복사시간에 가깝게 수행된다.

멤버가 적을 경우의 예제와 실험

가장 간단한 경우에 대한 실험으로 멤버 노드가 둘인 경우를 살펴본다. 두 노드를 향하는 경로에 따른 지연시간이 같은 경우, 네트웍 구조가 대칭이므로 두 노드로 보내는 파일의 양이 같을 때가 최적이 된다. 두 노드까지의 전달지연은 40ms, 두 노드 사이의 전달지연은 40ms이다. 데이터 전송률은 8Mbps이고 보내려는 파일의 크기는 200kBytes일 경우 노드의 복사시간 중 최대 복사시간을 측정하였다. 네트웍 경로의 지연시간이 비대칭이 되면 최적이 되는 전송확률이 변하게 된다. 한 노드에 대한 전달지연이 60ms, 다른 노드에 대한 전달지연이 20ms가 되도록 변경하였다.

도2에서 보듯이, 비대칭인 경우 최적 복사기간에 대해 20ms의 전달지연을 갖는 경로에 대한 선택확률은 0.6이고 최적 복사시간은 182ms이다. AntReplica를 적용하여 100번 실험하여 얻은 평균 결과 선택확률이 0.597146이고 최적 복사시간과 같은 182ms이다. 또한 최적 복사시간에 두 노드의 복사시간은 서로 같아 상기 [가정1]이 옳음을 알 수 있다.

멤버가 세 개일 경우에도 역시 도3의 최적복사 시간 그래프에 네트웍의 특성이 반영된다. 세 경로에 대한 선택확률이 변화하므로 도3의 왼쪽과 같이 3차원 그래프로 표현된다. 오른쪽은 같은 그래프를 등고선으로 나타낸 것이다. 삼각형의 꼭지점에 가까워질수록 한 멤버 노드에 대해 선택확률이 높아짐을 의미한다. 최적 복사시간인 지점이 삼각형의 가운데가 아님을 알 수 있다. AntReplica를 시행하면 최적 복사기간 129ms에 가까운 133.58ms를 얻는다. 비교를 위해 세 노드로 같은 양의 칩을 보낼 경우 140ms가 걸린다. 하지만 노드가 늘어 날수록 최적 복사시간에 모든 노드의 복사시간이 비슷하긴 해도 똑같지 않는 경우가 많아진다. 즉 정확한 해를 찾기가 더 어려워진다.

성능 평가

성능 평가를 위하여, 모든 멤버 노드에게 같은 전송파일을 복사하여 보내는 MU(multiple unicast)와 FastReplica, AntReplica를 송신노드에서 1MBytes의 파일을 보내고 멤버 노드 수를 변화시키며, 경로의 지연은 임의로 결정된 네트웍에서 수행하였다. AntReplica는 1kBytes의 칩으로 쪼개어 보내므로 일단 1/n 크기의 데이터를 전송받은 다음, 다른 멤버 노드에게 보내는 FastReplica에 비해 중계시간이 짧게 된다. 칩으로 만드는 과정에서 각 칩마다 32바이트의 오버헤드를 고려해도 전체적 성능감소는 적다. 도4를 보면 멤버 노드의 수가 늘어날수록 FastReplica 대비 성능 향상이 적기는 하지만, 전반적으로 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.

한편, 분할에 의한 이득을 무시하고 단지 최적 복사시간을 찾는 본 발명에 따른 알고리즘에 의한 효과를 살펴보았다(도5 참조). 모든 멤버 노드에게 동일한 양의 칩을 보내는 공평한 경우와 비교해 보면 전송량을 조절하는 경우가 멤버 노드 중 최대 복사시간과 평균 복사시간에 대해 성능이 우수하다. 하지만 멤버 노드가 5에서 10으로 늘어난 경우에 조절효과는 줄어든다. 이는 멤버 노드로 보내는 칩의 개수 사이의 차이가 작아져 AntReplica 알고리즘의 효과가 줄어들기 때문이다.

이상에서와 같이, 본 발명은 최근 연구되고 있는 Ant 기반 발견적 최적화 기법인 ACO를 이용하여 다양한 네트웍 경로를 갖는 멤버 노드들이 데이터를 전송받기 위한 최적의 복사시간을 찾는 새로운 알고리즘 AntReplica에 관한 것이다. 네트웍 환경에 따라 적응적으로 최적의 복사시간을 찾음으로써 FastReplica보다 파일 복사시간이 상황에 맞게 감소된다.

Claims

오버레이 네트웍상에서, n개의 멤버노드와 한 개의 송신노드로 구성되어 동시에 여러 멤버노드로 파일을 전송하는 파일 분배 방법으로서, 네트웍의 전달지연 분포에 따라 전송하고자 하는 파일을 일정크기의 칩으로 쪼개어 멤버노드로 전송하고, 받은 멤버노드는 바로 다른 멤버노드로 중계하는 것을 특징으로 하는, 오버레이 네트웍에서의 적응적 파일 분배 방법.
오버레이 네트웍상에서, n개의 멤버노드와 한 개의 송신노드로 구성되어 동시에 여러 멤버노드로 파일을 전송하는 파일 분배 방법에 있어서,

(1) 파일을 받고자 하는 멤버 노드가, 원래 파일을 갖고 있는 송신노드 S에 요청을 하는 단계,

(2) 송신노드 S가, 요청받은 멤버 노드의 명단을 구성하고 각 노드에 대한 선택확률 P_i로 구성된 페로몬 테이블을 만드는 단계,

(3) S가, 멤버 노드 명단을 모든 멤버에게 전달해 멤버 노드 사이에 경로 설정을 하는 단계,

(4) S가, 페로몬 값을 적응시키기 위한 Ant를 P_i에 따라 임의의 경로로 일정한 속도로 보내는 단계,

(5) S에서 i∈M인 i 멤버 노드로 보내진 Ant는 i를 제외한 다른 n-1개의 멤 버 노드 중의 하나로 전달되는 단계,

(6) j∈M, j≠1인 노드 j로 전달된 Ant는 S와 i, i와 j를 지나면서 겪은 지연시간을 저장하고, 다시 S로 돌아가는 단계,

(7) S는 돌아오는 Ant로부터 얻은 정보를 바탕으로, n개의 경로 중 i 경로에 대해 관찰된 지연시간 T_i와 그 평균 μ_i 에 대한 정보를 기록하는 단계,

(8) 페로몬에 대한 증가량을 정하기 위해 다음과 같이 τ를 구하는 단계,

단, T_best는 대체로 τ를 1보다 작은 값으로 만들기 위한 기준값으로, 얻어진 지연시간 중 가장 작은 값으로 정한다.

(9) τ값으로 송신노드 S에서 멤버 노드 i로 가는 경로에 대한 선택확률에의 강화값 τ₊와 i를 제외한 다른 경로에 대한 선택확률에의 강화값 τ_-를 아래의 식으로 구하는 단계,

,

(10) τ₊+(n-1)ㆍτ_-=0 이라는 사실에 의해 페로몬 테이블의 선택확률의 합이 항상 1로 유지되도록 다음과 같은 식으로 갱신하는 단계,

를 포함하는 것을 특징으로 하는, 오버레이 네트웍에서의 적응적 파일 분배 방법.
제1항에 있어서, 상기 (1) 단계에서 송신노드의 위치를 알아내기 위해서 P2P 시스템의 탐색알고리즘이 이용되는 것을 특징으로 하는, 오버레이 네트웍에서의 적응적 파일 분배 방법.
제1항에 있어서, 상기 (2) 단계에서의 P_i는
로 결정되는 것을 특징으로 하는, 오버레이 네트웍에서의 적응적 파일 분배 방법.
제1항에 있어서, (5) 단계의 과정은 라운드로빈(round-robin) 방식을 사용하여 같은 확률로 나머지 멤버에게 전달되는 것을 특징으로 하는, 오버레이 네트웍에서의 적응적 파일 분배 방법.
제1항에 있어서, (6) 단계에서, j에서 S로 돌아갈 때는 지연시간을 저장하지 않고 j에서 S까지의 최단경로로 돌아가는 것을 특징으로 하는, 오버레이 네트웍에서의 적응적 파일 분배 방법.
제7항에 있어서, 단계 (7)의 지연시간 T_i는 전송지연(transmission delay)을 고려하여 경로로 보내야 하는 데이터의 예측된 총 전송시간을 포함하는 것을 특징으로 하는, 오버레이 네트웍에서의 적응적 파일 분배 방법.