KR20120024781A - 네트워크 노드 내의 트래픽의 혼잡의 제어를 위한 방법, 혼잡 제어 디바이스, 네트워크 노드 및 네트워크 혼잡 제어 디바이스 - Google Patents

Abstract

네트워크 노드에서 레이어(L)의 수에 따라 분류되는 트래픽의 혼잡의 제어를 위한 방법은 이 노드로의 착신 흐름의 양(n(t))을 모니터링하여, 착신 흐름의 양(n(t)) 및 수락된 레이어의 현재의 수(l(t))에 기초하여, 상기 노드 내로의 엔트리를 위한 수락된 레이어의 다음의 수(l(t+1)가 동작 테이블(T)의 참조에 의해 결정되게 되는 단계를 포함한다. 향상된 실시예에서, 동작 테이블은 관찰 기간 중에 관찰된 트래픽에 기초하여 조정된다.

Description

네트워크 노드 내의 트래픽의 혼잡의 제어를 위한 방법, 혼잡 제어 디바이스, 네트워크 노드 및 네트워크 혼잡 제어 디바이스{METHOD AND APPARATUS FOR CONGESTION CONTROL}

본 발명은 혼잡 제어를 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

주문형 스트리밍 서비스에 대해, 혼잡 제어가 일반적으로 리소스 허가 제어(Resource Admission Control)를 경유하여 수행된다. 이러한 시스템은 그 특성이 인지된 것으로 추정되는 진행중인 흐름의 수를 모니터링함으로써 또는 흐름의 집합의 (순간적인) 비트 전송율을 직접 모니터링함으로써 그 특성이 인지되는 것으로 추정되는 전체 흐름이, 흐름이 전달될 수 있는 모든 링크 상에 여전히 적합되는지 여부를 검사한다. 이 검사가 긍정적인 대답을 제공하면, 흐름은 수락되고, 그렇지 않으면 흐름은 거절된다. 이 결정은 세션을 설정하지 않음으로써 또는 세션이 설정되어 있을지라도 거절된 흐름으로부터 트래픽 스테밍(stemming)을 차단하는 네트워크의 에지에서 정책 실시자에 의해 애플리케이션 레벨에서 실시된다. 이러한 아키텍처에서, 사용자는 완전한 품질의 비디오를 획득하거나 서비스를 부정한다.

혼잡 제어의 대안적인 방법은 스케일러블(scalable) 코덱을 경유하는 것이다. 여기서 각각의 멀티미디어 흐름이 중요성을 감소하는 레이어 내에 인코딩된다.

리소스 허가 제어에 의존하는 것에 대조적으로, 스케일러블 코덱에 기초하는 방법은 서비스로의 사용자 액세스를 전혀 부정하지 않지만, 품질은 종종 그/그녀가 목표로 하는 것보다 낮다.

모든 이들 공지의 방법의 결점은 더 높은 중요성의 패킷이 손실되거나 저하되지 않는 것의 절대 보장이 존재하지 않는다는 것이다.

이 결점을 극복하기 위해, 본 발명에 따른 방법은 이 노드로의 착신 흐름의 양을 모니터링하여 이 착신 흐름의 양 및 수락된 레이어의 현재 수에 기초하여, 상기 노드 내로의 엔트리를 위한 수락된 레이어의 다음의 수가 동작 테이블의 참조에 의해 결정되게 하는 단계를 포함한다.

이 방식으로, 수락된 레이어의 수가 이전의 수에, 착신 흐름의 수에 그리고 동작 테이블의 수에 의존하게 함으로써, 더 정확한 혼잡 제어 방법이 획득되는 동시에 더 중요한 패킷이 보존되는 것을 보장한다.

향상된 실시예에서, 이 동작 테이블은 상기 노드를 향해 관찰된 트래픽에 기초하여 동적으로 조정된다.

이는 결정이 트래픽 상태를 반영할 수 있어, 허용된 레이어의 더 정확한 결정을 허용하여, 품질을 더욱 더 향상시킬 수 있다.

관찰된 기간 중에 관찰된 트래픽에 기초하여 규칙적인 간격에 동작 테이블을 동적으로 조정함으로써, 마르코프 결정 프로세스(Markov Decision Process)가 최적의 동작 테이블을 결정하기 위해 사용되고, 심지어 더 양호한 품질이 획득된다.

동작 테이블은 네트워크 혼잡 제어기에 의해 중앙에서 계산되고 상기 노드에 더 통신될 수 있고, 또는 노드 자체 내에 국부적으로 저장될 수 있다.

동작 테이블은 노드 내에 국부적으로 업데이트될 수 있고 또는 네트워크 혼잡 제어기에 의해 중앙에서 업데이트될 수 있다.

동작 테이블이 노드 내에서 업데이트되는 경우에, 상기 동작 테이블의 참조에 의해 결정된 바와 같은 최종 동작의 상기 방법을 구현하는 상이한 노드 사이의 통신이 수행될 수 있어, 상충하는 동작이 발생하는 경우에 노드마다 수락된 레이어의 다음의 수를 구성하기 위한 추가의 발견적인 제어가 상기 노드 내에서 실행되게 된다. 이 방식으로, 잠재적으로 이웃하는 노드 사이에 발생하는 상충하는 상황이 해결될 수 있다.

본 발명은 또한 본 발명의 방법을 구현하기 위한 혼잡 제어 디바이스와, 동작 테이블 및 혼잡 제어 디바이스의 특정 실시예로의 이들의 업데이트를 통신하기 위한 네트워크 혼잡 제어기에 관한 것이다.

청구범위에 사용된 용어 "연결된"은 단지 직접적인 접속에 한정되는 것으로서 해석되어서는 안된다. 따라서, 표현 '디바이스 B에 연결된 디바이스 A'는 디바이스 A의 출력이 디바이스 B의 입력에 직접 접속되어 있는 디바이스 또는 시스템에 한정되어서는 안된다. 이는 A의 출력과 B의 입력 사이에 다른 디바이스 또는 수단을 포함하는 경로일 수 있는 경로가 존재한다는 것을 의미한다.

청구범위에 사용된 용어 "포함하는"은 그 후에 열거된 수단에 한정되는 것으로서 해석되어서는 안된다. 따라서, 표현 '수단 A 및 B를 포함하는 디바이스'의 범주는 단지 구성 요소 A 및 B로 이루어지는 디바이스에 한정되는 것은 아니다. 이는 본 발명에 있어서, 디바이스의 단지 관련된 구성 요소가 A 및 B라는 것을 의미한다.

본 발명의 상기 및 다른 목적 및 특징은 더 명백해질 것이고 본 발명 자체는 첨부 도면과 함께 취한 이하의 실시예의 설명을 참조하여 가장 양호하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 방법의 실시예를 실현하기 위한 고레벨 아키텍처를 도시하는 도면이다.
도 2는 방법의 다른 실시예를 실현하기 위한 다른 고레벨 아키텍처를 도시하는 도면이다.
도 3은 스케일러블 레이어의 원리를 도시하는 도면이다.
도 4는 노드 구현의 실시예에서 혼잡 제어 디바이스의 개략 실시예를 도시하는 도면이다.
도 5a 및 도 5b는 혼잡 제어 디바이스의 몇몇 실시예에 사용될 결정 테이블의 예를 도시하는 도면이다.
도 6은 방법의 실시예를 구현하기 위한 제 1 흐름도이다.
도 7은 향상된 방법의 단계를 구현하기 위한 흐름도이다.
도 8은 방법의 이러한 향상된 실시예의 효과를 도시하는 타이밍 다이어그램이다.
도 9는 혼잡 제어 디바이스의 향상된 버전의 개략 실시예를 도시하는 도면이다.
도 10은 방법의 변형 실시예를 실현하기 위한 다른 고레벨 아키텍처를 도시하는 도면이다.
도 11은 방법의 다른 실시예를 실현하기 위한 다른 고레벨 아키텍처를 도시하는 도면이다.

상세한 설명 및 도면은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 따라서, 당업자들은 본 명세서에 명시적으로 설명되거나 도시되지 않지만, 본 발명의 원리를 구체화하고 그 사상 및 범주 내에 포함되는 다양한 배열을 고안할 수 있다는 것이 이해될 것이다. 더욱이, 본 명세서에 언급된 모든 예는 원리적으로 독자가 당 기술 분야를 진보시키기 위해 본 발명자(들)에 의해 기여된 개념 및 본 발명의 원리를 이해하는 것을 돕기 위한 교육적인 목적으로만 표현적으로 의도된 것이고, 이러한 구체적으로 언급된 예 및 조건에 한정되지 않는 것으로서 해석되어야 한다. 더욱이, 본 발명의 원리, 양태 및 실시예, 뿐만 아니라 그 예를 인용하는 본 명세서의 모든 언급은 그 등가물을 포함하는 것으로 의도된다.

본 명세서의 임의의 블록도는 본 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 회로의 개념도를 나타낸다는 것이 당업자들에 의해 이해되어야 한다. 유사하게, 임의의 순서도, 흐름도, 상태 전이 다이어그램, 의사 코드 등은 컴퓨터 판독 가능 매체에 실질적으로 표현될 수 있고 따라서 이러한 컴퓨터 또는 프로세서가 명시적으로 도시되는지 여부에 무관하게 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 실행될 수 있다는 것이 이해될 수 있을 것이다.

방법의 실시예는 초킹 기반(choking-based) 혼잡 제어라 칭하는 스케일러블 코덱을 경유하는 새로운 유형의 혼잡 제어를 제안한다. 이 방법은 도 1에 개략적으로 도시된 것과 같은 다수의 네트워크에 사용될 수 있다. 이하에는, 본 발명의 실시예가 예를 들어 DSL 액세스 네트워크에 사용에 대해 설명될 것이지만, 본 발명의 다른 실시예는 고정형 또는 이동형이건간에 모든 다른 유형의 네트워크에 가능하다.

도 1에서, 멀티미디어 서버(MM)는 서비스 통합자(service aggregator)와 같은 중간 노드(IM)를 경유하여 적어도 하나의 액세스 노드에 연결된다. 도 1에는, 단지 이들 중 3개(AN1 내지 AN3)만이 도시되어 있다. 실제 네트워크에서, 액세스 노드의 수는 용이하게는 10 내지 100개의 범위일 수 있다. 일반적으로, 이들 액세스 노드는 각각 U1 내지 Un으로 나타낸 개별 사용자에 연결될 수 있고, 하나의 액세스 노드는 통상적으로 100 내지 1000명의 사용자를 서빙한다.

본 발명의 실시예에 따르면, 노드들 중 적어도 하나는 혼잡 제어 디바이스를 포함한다. 도 1에서, 모든 노드가 각각의 액세스 노드(AN1 내지 AN3) 내의 각각의 혼잡 제어 디바이스에 대해 CCAN1 내지 CCAN3로 나타낸 이러한 혼잡 제어 디바이스와, 중간 노드(IM)에 포함된 혼잡 제어 디바이스를 위한 CCIM을 구비하는 실시예가 도시되어 있다. 액세스 노드인지 또는 중간 노드인지에 무관하게, 단지 하나의 노드가 이러한 혼잡 제어 디바이스를 포함하는 다른 실시예가 가능하다. 단지 중간 노드가 본 발명에 따른 혼잡 제어 디바이스를 포함하는 이러한 실시예가 도 2에 도시되어 있고, 이하의 단락에서 더 상세히 설명될 것이다.

본 발명에 따른 혼잡 제어 디바이스의 대부분의 실시예는 멀티미디어 흐름이 스케일러블 방식으로 인코딩되는 것으로 가정한다. 스케일러블 비디오 코딩은 예를 들어 ITU-T Rec. H.264의 부록 G "일반적인 시청각 서비스를 위한 진보형 비디오 코딩(Advanced video coding for generic audiovisual services)"에 표준화되어 있고, 인코딩된 비디오 흐름이 기본 레이어 및 적어도 하나의 향상 레이어로 구성되는 것을 암시하고 있다. 다수의 표준 코덱, 예를 들어 MPEG2, 4는 스케일러블 확장(scalable extension)을 가지만, 다른 전용 체계가 마찬가지로 사용될 수 있다. 패킷 기반 전송에서, 각각의 레이어와 관련된 비트 스트림은 각각의 패킷의 헤더 내의 식별자에 기초하여, 어느 레이어에 이것이 속하는지가 인지되는 이러한 방식으로 패킷화된다. 예는 어느 레이어에 패킷이 속하는지를 식별하기 위해, 이 목적으로 사용될 수 있는 IP 헤더 내의 DiffServ CodePoint(DSCP) 또는 Type of Service(ToS) 바이트일 수 있다. 그러나, 다른 유형의 헤더 내의 다른 식별자가 마찬가지로 사용될 수 있다.

사용자의 구내에서 디코더가 기본 레이어만을 수신할 때, 비디오는 기본 품질로 디코딩될 수 있다. 디코더가 수신하는 레이어가 많을수록, 디코딩된 비디오의 품질이 양호하다. 도 3에 도시된 바와 같이, 특정 레이어의 중요성을 결정하는 레이어 내의 순서화가 존재하는데, 레이어 0은 가장 중요한 레이어인 기본 레이어이고, 반면에 최고 번호, 이 경우에 L을 갖는 레이어는 가장 덜 중요한 것이다. 임의의 레이어(l)에 대해, 이 레이어(l)는 모든 레이어 0 내지 l-1이 수신되지 않으면 무용하다는 규칙이 있다.

본 발명에 따른 혼잡 제어 디바이스의 대부분의 실시예는 이것이 부분인 개별 노드 내의 스케쥴러에 의해 수행된 스케쥴링 기술에 또한 의존한다. 도 4에서, S로 나타낸 스케쥴러를 포함하는 노드(IM)가 도시되어 있다. 이 스케쥴러는 상이한 흐름의 패킷 사이의 구별을 행하지 않지만, 이 레이어를 식별하기 위한 식별자에 기초하여 상이한 레이어와 관련된 패킷들 사이를 구별한다. 이러한 스케쥴링 기술은 노드가 도 4에 B로 나타낸 입력 버퍼를 포함하는 것을 암시할 수 있지만, 이는 필수적인 것은 아니다. 노드는 L+1 레이어의 어느 레이어(l)에 예를 들어 스케쥴러가 착신 패킷이 버퍼(B)를 경유하여 노드에 진입할 수 있게 하도록 구성되는지를 사전 결정된 시간 슬롯, 예를 들어 매초마다 결정하고 그리고/또는 조정하도록 구성된 제어기(C)를 자체로 포함하는 혼잡 제어 디바이스(CCIM)의 실시예를 추가로 포함한다. 최대 및 레이어 l을 포함하는 것이 허용되면, 이는 범위 [0, l]에서 레이어를 나타내는 식별자를 갖는 다음의 시간 슬롯의 모든 패킷이 수락되고 착신 패킷의 나머지가 거절되는 것을 의미한다. 표준 SVC 인코딩이 사용될 때, 다수의 노드는 이미 스케쥴링 메커니즘을 포함하지만, 패킷을 수락되거나 거절하기 위한 결정은 예를 들어 흐름의 목적지에 기초하여 취해진다. 그러나, 이 메커니즘은 혼잡 문제를 해결하지 않는다. 다른 현존하는 메커니즘에서, 다른 결점은 적은 중요성의 레이어, 따라서 더 높은 레이어 수를 갖는 레이어가 또한 더 하위의 레이어를 위한 버퍼 공간을 희생하여 소정의 버퍼 공간을 점유할 수 있는 사실에 관련된다. 게다가, 이들 다른 메커니즘에서, 허용된 레이어의 수는 시간 경과에 따라 급속하게 변동할 수 있어, 열악한 사용자 경험을 유도한다. 다른 결점은 이러한 종래 기술의 시스템은 진동할 수 있다는 것이다.

본 발명에 따르면, 혼잡 제어 디바이스의 실시예는 따라서 l(t)의 전류값에 기초하여, 노드로의 착신 흐름의 전류 수 n(t)에 기초하여, 그리고 결정 테이블(T)에 기초하여, 시간 t의 사전 결정된 인스턴스에 다음의 특정 시간 인스턴스(t+1)에 대한 l(t+1)의 값을 결정하도록 구성될 수 있는 제어기를 포함할 수 있다. 이 제어기는 따라서 어느 레이어(l)까지 다음의 슬롯 t+1에 지원하는지를 결정하는 것이 가능할 수 있다. 도 4에서, 제어기(C)는 모니터링 디바이스(M)로부터 시간 인스턴스(t)에 노드로의 입력 흐름(F1 내지 Fn)의 수[n(t)]를 수신하고, 예를 들어 l(t+1)을 결정하는 것이 가능하도록 T로 나타낸 결정 테이블을 더 참조하도록 구성된다. 이 값은 스케쥴러(S)에 제공되고, 이는 따라서 이들의 레이어 식별자에 기초하여 착신 패킷을 필터링할 수 있어, 단지 레이어 l(t+1)까지의 패킷만이 통과하여 시간 인스턴스(t+1)에 버퍼링될 수 있게 할 것이다.

이 결정 테이블은 도 4에 T로 나타내고 있다. 이러한 결정 테이블의 예는 도 5a 및 도 5b에 도시된다. 도 5a의 결정 테이블은 최고 레이어 수 l(t) 및 이 노드로의 착신 흐름의 총 수[n(t)]를 입력 변수로서 갖는다. 그 최종 열은 관련 동작을 나타내고, 이들 입력의 함수로서 이 동작은 "0", "-" 또는 "+"에 의해 나타낸다. "0"에 의해 나타낸 동작은 다음의 슬롯 t+1에서 동일한 수의 레이어(0으로부터 최대 및 l을 포함함)가 버퍼에 진입하도록 허용될 수 있다는 것을 의미한다. "-"로 나타낸 동작은 다음의 슬롯 t+1에서, 하나의 레이어가 버퍼에 진입하도록 허용되어 0과 l-1 사이의 레이어 식별자를 갖는 모든 패킷이 허용될 수 있게 한다. "+"로 나타낸 동작은 다음의 슬롯 t+1에서, 예를 들어 하나의 레이어 이상이 버퍼에 진입하도록 허용되어 레이어 0과 레이어 l+1 사이의 레이어 식별자를 갖는 모든 패킷이 허용되게 한다. 따라서, 테이블 5a 상의 제 1 행을 판독할 때, 이는 현재 슬롯에서 6개의 레이어가 버퍼에 진입하도록 허용되고 170개의 입력 흐름이 이 슬롯 내의 노드에 진입하면, 다음의 슬롯 내에 버퍼에 진입하도록 허용된 레이어의 수가 관련되는 한 아무것도 변경되지 않고, 따라서 이 수는 6개로 남아 있게 되는 것을 의미한다. 이 테이블 상의 제 2 행은 현재 슬롯 내에서 6개의 레이어가 버퍼에 진입하도록 허용되고 180개의 입력 흐름이 이 슬롯 내의 노드에 진입하면, 다음의 슬롯 내에 저장을 위해 버퍼에 진입할 수 있는 레이어의 수는 예를 들어 다음의 슬롯 내에 허용되는 5개의 레이어에 대응하는 현재의 값에 대해 1만큼 낮아져야 한다는 것을 나타낸다. 이 테이블 상의 제 3 행은 현재 7개의 레이어가 버퍼에 진입하도록 허용되고 노드가 현재 130개의 입력 흐름을 수신하면, 다음의 시간 순간 동안 8개의 레이어가 버퍼에 진입하도록 허용될 수 있는 것을 나타낸다.

1만큼 증가하거나 감소하는 대신에, 이들 동작 "+" 또는 "-"는 또한 다른 실시예에서 예를 들어 2개 또는 3개의 레이어 이상 또는 이하가 허용된다는 것을 의미할 수 있다.

테이블의 다른 예가 도 5b에 도시된다. 착신 흐름의 절대 수 대신에, 흐름의 수[n(t)]는 빈(bin)에 그룹화된다. 이 테이블 내의 첫 번째 3개의 행은 현재 슬롯에서 l(t)=6개의 레이어가 버퍼에 진입하도록 허용되면,

1) 어떠한 동작도 취해지지 않아, 흐름의 수가 포함된 140개 내지 170개 경계이면 예를 들어 l(t+1)=6인 6으로 다음의 슬롯 내의 허용된 레이어의 수를 유지하고(테이블의 제 2 표시된 행에 따라),

2) 동작은 170개 초과의 흐름이 존재하면 다음의 슬롯 내에서 예를 들어 6개로부터 5개로 수락된 레이어의 수를 감소시키기 위한 것이고(테이블 상의 제 3 표시된 행에 따라),

3) 동작은 140개 미만의 흐름이 존재하면 6개로부터 7개로 수락된 레이어의 수를 증가시키기 위한 것(테이블 상의 제 1 표시된 행에 따라)을 지시한다.

이전의 테이블 5a에 대해 유사한 고려 사항이 이루어질 수 있어, 따라서 "+" 동작은 1 이상일 수 있는 사전 결정된 수를 갖는 증가를 표현할 수 있고, 반면에 "-" 동작은 증가를 위해 사전 결정된 수와 동일할 수 있지만 그와 또한 상이할 수 있는 1 이상의 다른 사전 결정된 수를 갖는 감소를 표현한다.

모든 가능한 상태가 열거되어 있는 도 5a의 유형의 테이블은 따라서 더 많은 수의 행을 포함하여, 레이어 수와 흐름 수의 모든 가능한 조합을 표현할 수 있다. 더 구체적으로, 노드가 현재 지원하는 흐름의 수[n(t)]가 비닝(binned)되지 않으면, 행의 수는 예를 들어 10 X 1000 = 10000과 같은 흐름의 최대수 곱하기 레이어의 최대수와 동일하다. 비닝은 테이블이 훨씬 더 짧아질 수 있도록 하는데, 예를 들어 레이어마다 3개의 엔트리가 테이블 5b에 도시된 예에 대해 요구된다.

간단한 실시예에서, 이러한 결정 테이블은 노드 내에 또는 혼잡 제어 디바이스 자체 내에 국부적으로 저장될 수 있다. 도 4는 이 테이블이 혼잡 제어 디바이스(CCIM) 내에 저장되는 실시예를 도시한다. 이 도면은 레이어 l까지 식별자를 갖는 모든 흐름으로부터의 패킷이 따라서 버퍼 내로 통과하도록 허용되는 원리를 더 개략적으로 도시한다. 버퍼 자체는 이 도면에 의해 제안되는 바와 같이 상이한 레이어에 속하는 다수의 서브-버퍼로 분할될 필요가 없는데, 이는 단지 모든 흐름으로부터의 패킷이 통과할 수 있지만 이들의 레이어 수에 기초하여 필터링되는 원리를 더 양호하게 도시하기 위해 도시된다.

설명된 방법의 상이한 단계를 구현하기 위한 상세한 실시예를 예시하는 흐름도가 도 6에 도시된다. 방법은 현재 시간 슬롯에 착신 흐름(F1 내지 Fn)의 수를 모니터링하는 것으로 개시한다. 이는 도 4에 도시된 바와 같이 모니터링 디바이스(M)에 의해 수행될 수 있다. 다음 단계에서, 이 착신 흐름의 수, 뿐만 아니라 현재 최고 허용된 레이어 l(t)는 이 단계에서 최종 동작이 테이블로부터 역시 판독될 수 있는 테이블 내의 적절한 엔트리를 결정하는데 사용된다. 이들 단계는 제어기(C) 내에서 수행될 수 있다. 최종 "동작" 값에 따라, l(t+1)의 값이 구성되고, 이 값은 스케쥴러(S)로 재차 공급되고, 이는 어느 레이어에 이들이 속하는지를 모든 착신 패킷으로부터 결정하고 이에 따라 레이어 수가 l(t+1) 이하인 경우에 버퍼를 통해 이들을 통과시키고 레이어 수가 l(t+1)보다 큰 경우에 이들을 폐기하도록 구성된다. 패킷의 레이어 식별은 예를 들어 이 프로토콜이 전송을 위해 사용되는 경우에 예를 들어 IP 헤더 내에서 발견될 수 있다. 이들의 헤더 내의 식별자에 기초하여 패킷을 분류하는 방법은 당업자에게 공지되어 있고, 더 상세히 설명되지 않을 것이다.

더 복잡한 실시예에서, 혼잡 제어 디바이스는 예를 들어 l(t) 및 l(t+1)을 결정하기 위한 시간 인스턴스가 초의 크기의 정도인 이전의 예에 대해 매 20분마다와 같이 이 테이블을 규칙적으로 업데이트하도록 구성된다. 이 업데이트는 관찰 기간 중에 네트워크 노드를 향해 관찰된 트래픽에 기초할 수 있지만, 이는 필수적인 것은 아니다. 이 테이블을 업데이트하기 위해, 혼잡 제어 디바이스(CCIM)는 관찰 기간이라 칭하는 특정 시간 기간에 걸쳐 트래픽을 모델링하도록 구성되고, 이는 따라서 레이어 수락 수를 업데이트하기 위한 시간 슬롯보다 훨씬 길다. 더 구체적으로, 이는 우선 순위 선택된 트래픽 모델의 몇몇 파라미터를 결정한다. 이러한 모델은 마르코프 모델일 수 있지만, 또한 다음의 단락에서 설명될 수 있는 바와 같은 다른 유형일 수 있다.

l(t+1)을 결정하기 위해 사용된 결정 테이블을 업데이트하기 위해, 방법은 예를 들어 이하의 절차로 이루어질 수 있는데, 본 발명의 능동 결정 동작 테이블 이외에 다수의 사전 선택된 또는 사전 결정된 대안적인 결정 테이블이 유지된다. 이들은 예를 들어 도 5b의 유형의 비닝된 테이블 내의 임계치를 값의 대표적인 세트로 설정함으로써 획득될 수 있고, 이는 자체로 단지 2개의 임계치만이 테이블을 완전히 지정하기 위해 레벨 l마다 요구되고 레이어 l+1과 관련된 임계치가 레이어 l과 관련된 것들보다 높은 테이블이 논리적이지 않은 원리에 기초하여 선택될 수 있다. 따라서 이들 규칙을 명심하고, 대표적인 테이블의 세트가 용이하게 선택될 수 있고, 이들은 초기에 IM 또는 혼잡 제어기 내에 저장될 것이다. 이들 대안적인 결정 테이블의 각각에 대해, 이는 이어서 이 대안적인 동작 테이블이 사용될 수 있으면 어느 값 함수가 산출되는지를 관찰 기간에 걸쳐 계산한다. 이러한 값 함수는 예를 들어, 이하의 식 (1)에 의해 제공된다.

V[l(t),n(t)](및 V[l(t+1),n(t+1)])는 시간 t에 수락된 l개의 레이어 및 n개의 입력 흐름이 존재할 때 값 함수(각각 시간 t+1에서의 미래 값 함수)를 표현하고,

R[l(t),n(t),a(l(t),n(t))]는 순간적인 보상 함수를 나타내고,

a(l(t),n(t))는 결정 테이블에 제공된 바와 같이 시간 t에 허용된 l개의 레이어 및 n개의 입력 흐름이 존재할 때 취해진 동작을 나타낸다.

순간적인 보상 함수의 예가 이하의 식 (2)에 의해 제공된다.

여기서,

α, β 및 γ는 이하의 해석을 갖는 포지티브 상수인데, α는 조작자가 지원된 흐름마다 얻는 시간 유닛당 보상이고, β는 조작자가 손실된 패킷마다 지불해야 하는 페널티이고, γ는 조작자가 품질 변경마다 지불해야 하는 페널티이다.

α?G(l(t))는 슬롯(t) 내의 레이어 l까지의 흐름을 전송하는 것과 관련된 보상이고, 예를 들어 가격 지불 단일 사용자는 레이어 l에 대응하는 비디오 및 품질을 수신하기 위해 기꺼이 지불한다.

F는 슬롯(t) 내의 트래픽 체적이다. n(t)에 대해 흐름(F)은 n(t)?l(t)에 대응하고,

C는 링크 용량, 즉 슬롯(t)마다 전송될 정보의 양이다. 대안적으로, C는 오버플로우를 더 양호하게 회피하기 위해 링크 용량보다 약간 작게 선택될 수 있다.

관찰 기간 후에, 최고값이 축적되어 있는 대안적인 결정 테이블은 이것이 능동 결정 테이블과 관련된 값을 초과하면 능동 결정 테이블로 승격된다. 이 경우에, 능동 결정 테이블은 대안 결정 테이블 중 하나인 것으로 강등된다. 이 방법이 효율적이게 하기 위해, 다수의 대안적인 동작 테이블이 평가될 필요가 있다. 이를 회피하는 대안적인 방법이 다음에 설명된다.

이 대안적인 방법에서, 먼저 트래픽의 관찰에 기초하는 전이 매트릭스가 생성된다. 이러한 전이 매트릭스는, 흐름의 수가 이 엔트리에 대해 매트릭스의 행에 의해 인덱싱된 특정값으로부터 이 엔트리에 대해 매트릭스의 열에 의해 인덱싱된 다른 값으로 증가되고/감소되는 가능성을 표현하는 엔트리를 포함할 수 있다. 이 경우에, 전이 매트릭스(TRM) [n(t), n(t+1)]는 따라서 현재 시간 슬롯(t) 및 다음의 시간 슬롯(t+1) 내의 흐름의 절대수 사이의 관찰된 차이에 기초하여 구성된다. 입력으로서 이 전이 매트릭스에서, l(t)를 결정하기 위해 사용될 결정 테이블은 예를 들어 이하에 MDP 이론으로 약어로 표기되는 마르코프 결정 프로세스 이론에 기초하여 업데이트될 수 있어, 이전의 단락에서 언급된 것들과 같이 단지 3개의 가능한 동작이 취해질 수 있는 가정 하에서 값 함수의 평균을 최적화한다.

1) 동작 "+"에 의해 표현된 바와 같이 다음의 슬롯 내의 하나 이상의 레이어 여분을 허용하고,

2) 동작 "0"에 의해 표현된 바와 같이, 다음의 슬롯 내의 동일한 레이어의 양을 허용하고,

3) 전술된 결정 테이블에 관련된 바와 같은 동작에 대응하는 바와 같이, 동작 "-"에 의해 표현된 바와 같이 다음의 슬롯에서 하나 이상의 레이어 미만을 허용함.

MDP 이론은 이러한 전이 매트릭스(TRM) [n(t),n(t+1)] 및 소정의 값 함수에 의해 설명되는 마르코프 프로세스에 대한 최적의 동작 테이블을 선택하는 것을 허용한다. 값 함수 V(l(t),n(t))는 순간적인 보상 및 예측된 미래값의 합으로 이루어질 수 있고, 이는 자체로 이하의 식 (3)에 의해 표현되는 바와 같이 취해진 전이 매트릭스 및 동작에 의존한다.

V[l(t),n(t)]는 시간 t에 수락된 l개의 레이어 및 n개의 입력 흐름이 존재할 때 값 함수를 나타내고,

R[l(t),n(t),a(l(t),n(t))]는 순간적인 보상 함수를 나타내고,

a(l(t),n(t))는 결정 테이블에 제공된 바와 같이 시간 t에 허용된 l개의 레이어 및 n개의 입력 흐름이 존재할 때 취해진 동작을 나타내고,

는 상태 (l(t),n(t))로부터 (l(t+1),n(t+1))로 이동하는 것과 관련된 평균 미래값을 나타내고, 여기서 l(t+1)은 동작 a(l(t),n(t)) 및 허용된 레이어의 현재 수[l(t)]에 의해 결정된 다음의 시간 슬롯 내의 허용된 레이어의 수이다.

사실상,

이고, 여기서 1_A는 1이 스테이트먼트 A가 참이고 0은 그 이외를 나타내는 값을 취하는 지시기 함수이다.

순간적인 보상 함수 R[l(t),n(t),a(l(t),n(t))]의 예가 이미 제공된 식 (2)에 의해 제공된다. 이러한 보상 함수의 다른 예는 이하의 식 (4)에 의해 제공될 수 있다.

여기서,

α, β 및 γ는 포지티브 상수이고,

α?G(l(t))는 슬롯(t) 내의 레이어 l까지의 흐름을 전송하는 것과 관련된 보상이고, 예를 들어 가격 지불 사용자는 레이어 l에 대응하는 비디오 및 품질을 수신하기 위해 기꺼이 지불한다.

F는 슬롯(t) 내의 트래픽 체적이다. n에 대해 흐름(F)은 n?l에 대응하고,

C는 링크 용량이다.

양 식 (2) 및 (4)에서, max{(F-C)/F,0}는 슬롯(t) 중에 패킷 손실에 대략 동일하여, 이 제 2 항이 손실 패킷에 대한 디스카운트와 동일하게 된다. 마지막 항은 변동과 관련된 디스카운트이고[여기서, 1_{a(l,n)≠0}은 a(l,n)="0"이면 값 1을, 그렇지 않으면 0을 취하는 지시기 함수임], 이는 종종 슬롯으로부터 슬롯으로 최대 지원된 레이어 l을 역시 변경하는 것을 조장한다.

이 프로세스는 도 7에 개략적으로 도시된다. 이 실시예에서, 제 1 블록은 어떠한 방식으로 전이 매트릭스(TRM)가 다음의 시간 슬롯 내의 흐름의 수[n(t+1)]를 측정함으로써 흐름의 이전에 측정된 수[n(t)]와 이를 비교함으로써 점진적으로 구성되는지를 도시한다. 더 구체적으로, 시작시에 TRM의 모든 엔트리는 0이 된다. 각각의 시간 슬롯(t)에 대해, 수 n(t)를 갖는 행 및 수 n(t+1)을 갖는 열 상의 TRM 매트릭스의 엔트리는, 흐름의 측정된 수가 실제로 n(t)로부터 n(t+1)으로 변화되는 것으로 판명되는 경우에 1만큼 증가된다. 따라서, 총 관찰 기간 후에, TRM 매트릭스 내의 각각의 엔트리는 일반적으로 얼마나 많이 현재 슬롯(t) 내의 n(t) 입력 흐름이 n(t+1)로 변경되는지를 포함하고, n(t)는 행을 인덱싱하는 변수이고, n(t+1)은 다음의 슬롯 내의 열을 인덱싱하는 다른 변수를 나타낸다.

마지막으로, 전이 매트릭스는 행의 모든 엔트리가 동일한 숫자로 곱해져서 각각의 행의 엔트리의 합이 1과 동일하게 하도록 정규화된다. 이는 최적 결정 테이블(T)이 예를 들어 MDP 이론의 알고리즘을 사용하여 값 함수의 반복을 통해 얻어질 수 있게 한다.

이 최적의 결정 테이블은 도 7에 설명된 바와 같이 식 (2)가 제공된 식 (1)을 최대화하는 결정 테이블이다. 일단 이 최적 테이블이 이 MDP 이론에 기초하여 발견되면, 이 최적 테이블은 이어서 도 7에 또한 도시된 바와 같이 다음 사이클 중에 사용되도록 설치될 수 있다.

전이 매트릭스를 구성하고 최적의 결정 테이블을 결정하는 이 프로세스는 바람직한 실시예에서 T >> 시간 슬롯(t)인 모든 관찰 기간(T)마다 행해질 수 있다. 트래픽이 관찰되는 기간은 T와 동일할 필요는 없지만, 예를 들어 2T로 더 길 수 있고, 프로세스의 도중에 구성될 수 있다는 것을 주목하라. 이 관점에서, 관찰 기간 및 테이블 구성 기간은 상이할 수 있고, 각각 프로세스의 도중에 조정 가능하다.

이 학습된 모델에 기초하여, 이러한 향상된 제어기의 실시예는 예를 들어 각각의 노드에 대해 개별적으로 마르코프 결정 프로세스(MDP) 이론을 사용하여 최적의 결정 테이블을 결정하도록 구성된다. 최적의 결정 테이블은 단지 입력 흐름의 현재량[n(t)]에만 의존하지만, 취해진 동작은 가능하게는 트래픽의 미래 전개를 고려한다는 것을 주목하라. 예를 들어, MDP 이론은 관찰 기간이 모든 가능한 이벤트가 발생하기에 충분히 길고 공지의 주간의 전개에 대해 충분히 짧게 선택되면 가장 가능한 미래 전개를 예측하는 것을 허용한다.

이 학습 프로세스의 효과는 도 8에 도시된다. 이 도면은 시간(t)의 함수로서 착신 흐름(n)의 양의 전개를 도시한다. 이 전개는 두꺼운 흑색 라인에 의해 도시된다. 시간 인스턴스 0에서, 이 번호는 오히려 낮고, 다음의 인스턴스 (1)에서 이 번호는 증가되는 것 등이다. 이 도면은 또한 l의 하나의 특정값에 대해 도 5b에 도시된 유형의 (비닝된) 결정 테이블의 임계치를 또한 도시한다. 따라서 현재 슬롯(t)에서 버퍼에 진입하도록 허용되는 최고 레이어였던 l의 이 특정값에 대해, 테이블 5b에 따라 2개의 관련 임계치가 존재한다. n(t)가 하한 임계치 미만이면, 동작은 이 테이블에 따라 "+"이고, n(t)가 2개의 임계치 사이에 있으면 동작은 "0"이고, n(t)가 최고 임계치를 초과하면 동작은 "-"이다. 단지 하나의 특정 l에 대해 최고 임계치가 도면에 도시되어 있다. 이 도면은 "델타 조정"으로 나타낸 테이블 조정 기간에 걸쳐 트래픽을 관찰한 후에, 새로운 결정 테이블이 계산되고 로딩되는 것을 도시한다. 도 5b의 유형의 결정 테이블을 참조하면, 이는 요컨대 임계치의 값을 조정하는 것이고, 이는 높은 임계치의 값의 증가에 의해 도 8에 도시되어 있다. 트래픽의 총량이 이 임계치를 초과하는 것은 거의 발생하지 않기 때문에, MDP 알고리즘의 결과는 따라서 이 관찰에 기초하여 이 임계치를 증가시키는 것이 안전한 것이다.

하나의 노드에 포함된 이러한 더 복잡한 혼잡 제어 디바이스(CCIM')에 대한 더 상세한 구현예가 도 9에 도시된다. 도 4와 관련하여, 이 중간 노드는 이 실시예에서 여분의 프로세싱 또는 다른 디바이스를 포함하고, 하나는 전이 매트릭스를 구성하기 위한 TRM으로 나타낸 것이고, 다른 디바이스는 식 (1) 및 (2)에 의해 제공된 보상 함수에 따라 가장 양호한 보상을 산출하여 결정 테이블(T)의 업데이트를 유도하는 결정 테이블을 결정하기 위한 MDP로 나타낸 것이다. 물론, 모든 방법 단계는 또한 제어기(C') 내에서 또는 하나의 프로세싱 디바이스 상에서 실행될 수 있다.

이 관점에서, "제어기"로서 표기된 임의의 기능 블록을 포함하는 도면에 도시된 다양한 요소의 기능은 적절한 소프트웨어와 관련하여 소프트웨어를 실행하는 것이 가능한 하드웨어 뿐만 아니라 전용 하드웨어의 사용을 통해 제공될 수 있다는 것이 언급되어야 한다. 프로세서에 의해 제공될 때, 기능은 단일의 전용 프로세서에 의해, 단일의 공유된 프로세서에 의해, 또는 이들의 일부가 공유될 수 있는 복수의 개별 프로세서에 의해 제공될 수 있다. 더욱이, 용어 "프로세서" 또는 "제어기"의 명시적인 사용은 소프트웨어를 실행하는 것이 가능한 하드웨어만을 칭하는 것으로 해석되어서는 안되고, 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 네트워크 프로세서, 응용 특정 집적 회로(ASIC), 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA), 소프트웨어를 저장하기 위한 판독 전용 메모리(ROM), 임의 접근 메모리(RAM) 및 비휘발성 저장 장치를 비한정적으로 암시적으로 포함할 수 있다. 통상의 그리고/또는 맞춤형의 다른 하드웨어가 또한 포함될 수 있다.

전술된 실시예와는 별개로, 설명된 방법을 각각 구현할 수 있는 이웃하는 노드 사이의 잠재적인 모순 결정을 회피하기 위해 조정 전략이 사용되는 다른 실시예가 가능하다. 로컬 결정 테이블을 갖는 트리 기반 네트워크 아키텍처에서, 이러한 조정 전략을 위한 가장 간단한 예는 공격적인 감소 및 주의 깊은 증가에 기초할 수 있다. 더 구체적으로, 도 1의 네트워크를 재차 참조하면, 이는 이하의 정책을 실시하는 것을 수반할 수 있다.

1) 적어도 하나의 AN이 동작 "-"를 가지면, AN으로부터 모든 "-" 동작을 실시하고, 예를 들어 IM 내의 "0"으로 "+" 동작을 전환하는 것과 같은 IM으로부터 "+" 동작을 무시하는 것,

2) 단지 IM이 "-" 동작을 갖고 모든 AN이 "+" 또는 "0" 동작을 가지면, 가장 많은 수의 흐름을 지원하는 AN 상에서 "-" 동작을 실시하는 것,

3) AN이 "-" 동작을 요구하지 않고 단지 하나의 AN이 "+" 동작을 요구하면, IM이 "-" 동작을 요구하지 않는 경우에만 이를 허용하는 것,

4) AN이 "-" 동작을 요구하지 않고 하나 초과의 AN이 "+" 동작을 요구하면, IM이 "-" 동작을 요구하지 않으면 예를 들어 최소 l 및 최대 n을 갖는 단지 하나의 AN이 "+" 동작을 허용하는 것.

다수의 노드로의 확장은 따라서 노드마다 로컬 결정 테이블을 포함할 수 있어, 노드마다의 인덱스를 표현하는 k를 갖는 각각의 로컬 상태 l_k(t),n_k(t), 노드 k 내의 적절한 동작, 및 조정 또는 타이 브레이커(tie-breaker) 전략과 관련시킨다. 이는 도 10의 개별 혼잡 제어 디바이스 사이의 점선 화살표에 의해 도시된 노드 사이의 상이한 혼잡 제어 디바이스 사이의 몇몇 통신을 수반한다. 대안적으로, 또한 전체 조정 전력이 구현될 수 있다. 이 경우에, 노드마다의 결정 테이블이 로컬 정보 뿐만 아니라, 전체 정보에 의존하고, 전체적인 중앙에서 구현된 동작 테이블이 (l₁(t),n₁(t),...l_k(t),n_k(t),...l_K(t),n_K(t))의 각각의 가능한 조합과 관련된 동작을 포함할 수 있다. 이 경우에, 정보는 이 전체 동작 테이블이 저장될 수 있는 중앙 또는 전체 네트워크 제어기와 개별 노드 사이에 교환될 필요가 있어, 이들이 각각의 노드마다 그 자신의 상이한 동작 테이블을 가질 수 있게 된다. 비로컬인 (l₁(t),n₁(t),...l_k(t),n_k(t),...l_K(t),n_K(t))의 모든 정보는 이어서 전체 네트워크 제어기로부터 개별 노드로 통신되어야 한다.

이 정보의 교환 이외에, 이 전체 네트워크 혼잡 제어기의 다른 기능은 테이블 업데이트를 결정하는 것일 수 있다. 이 목적을 위해, 이는 어떠한 방식으로 흐름의 수 n_k(t)가 각각의 노드 k(=1...K)에 대해 시간 경과에 따라 전개되는지를 관찰한다. 이는 애플리케이션 공급자와의 정보의 교환 및 네트워크 토폴로지의 그 지식을 경유하여 행해질 수 있다. 이는 이어서 관찰 기간(T)에 걸쳐 관찰로부터 발생하는 개별적으로 각각의 노드에 대한 전이 매트릭스(어떠한 방식으로 n_k가 노드 k에서 전개하는지를 포착하기 위해) 또는 네트워크에 대한 전체 전이 매트릭스[어떠한 방식으로 (n₁(t),...,n_k(t),...,n_K(t)가 전개되는지를 포착하기 위해]를 구성하기 위해 구성된다. 이는 이어서 개별적으로(동일한 국부화된 보상 기능 및 가능한 동작의 동일한 세트를 갖고) 또는 총 보상이 로컬 보상의 가중된 합인 경우에 전체적으로 각각의 노드에 대해 이 전이 매트릭스를 위한 MDP를 해결하도록 또한 구성된다. 노드 당 결정 테이블이 발생하고, 이는 이어서 로컬 노드에 더 통신된다.

이전의 경우에서도, 노드가 이들의 동작 테이블을 개별적으로 결정하여 구성하고 타이 브레이커 절차가 요구되는 경우에, 네트워크 혼잡 제어기는 가능하게 타이 브레이크된 동작 자체를 계산하여 이들을 개별 노드에 통신할 수 있고, 또는 네트워크 혼잡 제어기는, 로컬 노드들이 이들 자신의 혼잡 상태로의 액세스를 가지면 그리고 이들이 조절 동작이 요구될 때를 인지하면, 로컬 노드들이 따라서 그 자신이 추가의 결정을 취할 수 있도록 서로에 대해 로컬 노드의 결정을 릴레이할 수 있다.

중앙 또는 전체 네트워크 혼잡 제어기(NC)를 갖는 이러한 실시예가 도 11에 도시되어 있다. 따라서, 상이한 노드 내의 모든 개별 혼잡 제어 디바이스와 통신하도록 구성된다.

다른 실시예에서, 트래픽은 흐름의 수를 측정하는 대신에 링크 상의 비트 전송율을 경유하여 관찰될 수 있다.

본 발명의 원리가 특정 장치와 관련하여 전술되었지만, 이 설명은 첨부된 청구범위에 규정된 바와 같은 본 발명의 범주에 대한 한정으로서가 아니라 단지 예로서 이루어진 것이라는 것이 명백하게 이해될 것이다.

Claims (14)

1. 네트워크 노드 내의 트래픽의 혼잡의 제어를 위한 방법에 있어서,
   상기 트래픽은 레이어(L)의 수에 따라 분류되고, 상기 방법은 상기 네트워크 노드로의 착신 흐름의 양(n(t))을 모니터링하여, 상기 착신 흐름의 양(n(t)) 및 수락된 레이어의 현재의 수(l(t))에 기초하여, 상기 노드 내로의 엔트리를 위한 수락된 레이어의 다음의 수(l(t+1)가 동작 테이블(T)의 참조에 의해 결정되게 되는 단계를 포함하는
   방법.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 동작 테이블은 상기 네트워크 노드로 향하는 관찰된 트래픽에 기초하여 동적으로 조정되는
   방법.
   
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 동작 테이블은 관찰 기간 동안 관찰된 트래픽에 기초하여 규칙적인 간격으로 동적으로 조정되고, 최적의 동작 테이블을 결정하기 위해 마르코프 결정 프로세스(Markov Decision Process)가 사용되는
   방법.
   
4. 제 1 항 또는 제 3 항에 있어서,
   상기 동작 테이블은 상기 네트워크 노드 내에 국부적으로 저장되는
   방법.
   
5. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 동작 테이블은 네트워크 혼잡 제어기에 의해 중앙에서 계산되고 상기 네트워크 노드로 또한 전달되는
   방법.
   
6. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 방법을 구현하기 위한 상이한 노드들 사이에서 상기 동작 테이블의 참조에 의해 결정된 바와 같은 최종 동작을 통신하는 단계를 더 포함하고, 상충하는 동작이 발생하는 경우에, 노드마다 수락된 레이어의 다음의 수를 구성하기 위한 추가의 발견적 제어(further heuristic control)가 상기 네트워크 노드 내에서 실행되는
   방법.
   
7. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 동작 테이블은 네트워크 혼잡 제어기에 의해 중앙에서 업데이트되는
   방법.
   
8. 네트워크 노드(IM; AN1; AN2; AN3)에 진입하는 레이어(L)의 수에 따라 분류된 트래픽의 혼잡의 제어를 위한 혼잡 제어 디바이스(CCIM; CCIM'; CCAN1; CCAN2; CCAN3)에 있어서,
   상기 혼잡 제어 디바이스(CCIM; CCIM')는 상기 네트워크 노드로의 착신 흐름의 양(n(t))을 모니터링하고, 상기 착신 흐름의 양(n(t)), 동작 테이블(T) 및 수락된 레이어의 현재 수(l(t))에 기초하여, 수락된 레이어의 다음의 수(l(t+1))를 결정하도록 구성되어, 상기 수락된 레이어의 수에 관련된 레이어 수에 의해 식별된 패킷만이 상기 노드에 진입하게 하는
   혼잡 제어 디바이스.
   
   
9. 제 8 항에 있어서,
   관찰 기간 중에 상기 네트워크 노드로 향하는 관찰된 트래픽에 기초하여 상기 동작 테이블을 동적으로 조정하도록 더 구성되는
   혼잡 제어 디바이스(CCIM').
   
10. 제 9 항에 있어서,
    최적의 동작 테이블을 결정하기 위해 마르코프 결정을 사용하여 상기 관찰 기간 중에 관찰된 트래픽에 기초하여 규칙적인 간격으로 상기 동작 테이블을 동적으로 조정하도록 구성되는
    혼잡 제어 디바이스(CCIM').
    
11. 제 9 항 또는 제 10 항에 있어서,
    상기 동작 테이블의 참조에 의해 결정된 바와 같은 최종 동작을 다른 노드 내의 다른 혼잡 제어 디바이스와 통신하도록 더 구성되고, 상충하는 동작이 발생하는 경우에 수락된 레이어의 다음의 수를 구성하기 위해 다른 발견적인 제어를 구현하도록 더 구성되는
    혼잡 제어 디바이스(CCIM).
12. 네트워크 노드(AN1; AN2; AN3; IM)에 있어서,
    상기 네트워크 노드는 제 8 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 따른 혼잡 제어 디바이스(CCIM; CCIM'; CCAN2; CCAN3; CCIM)를 포함하는
    네트워크 노드.
    
13. 제 8 항에 따른 혼잡 제어 디바이스(CCIM)와 통신하기 위한 네트워크 혼잡 제어 디바이스(NC)에 있어서,
    상기 네트워크 혼잡 제어 디바이스(NC)는 상기 동작 테이블(T)을 결정하고 상기 혼잡 제어 디바이스(CCIM)에 상기 동작 테이블을 통신하도록 구성되는
    네트워크 혼잡 제어 디바이스.
    
14. 제 13 항에 있어서,
    관찰된 트래픽에 기초하여 상기 동작 테이블을 업데이트하고, 상기 혼잡 제어 디바이스(CCIM)에 상기 업데이트된 동작 테이블을 제공하도록 더 구성되는
    네트워크 혼잡 제어 디바이스.

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