코끼리 흐름

Elephant flow
T-1 노선은 2001년 12월부터 2007년 5월까지 매일 상위 10개 노선에 대한 전체 교통량의 비율을 차지한다.중위수 일별 흐름 총계 약 350,000

컴퓨터 네트워킹에서 코끼리 흐름은 네트워크 링크를 통해 측정된 TCP(또는 다른 프로토콜) 흐름에 의해 설정되는 엄청나게 큰 연속 흐름이다.코끼리 흐름은 많지는 않지만 일정 기간 동안 전체 대역폭에서 불균형한 몫을 차지할 수 있다.누가 "코끼리 흐름"을 만들었는지는 분명치 않지만, 이 용어는 2001년 출판된 인터넷 네트워크 연구에서 소수의 흐름이 인터넷 트래픽의 대부분을 차지하고, 나머지는 매우 적은 수의 인터넷 트래픽(mice flow)[1][2]을 전달하는 다수의 흐름으로 구성된다는 관찰이 이루어지면서 발생하기 시작했다.예를 들어, 연구자 모리 외는 몇몇 일본 대학과 연구 네트워크의 트래픽 흐름을 연구했다.[3]WAID 네트워크에서 코끼리 흐름은 전체 흐름의 4.7%에 불과하지만 기간 동안 전송된 모든 데이터의 41.3%를 차지했다.

코끼리 흐름이 인터넷 트래픽에 미치는 실제 영향은 여전히 연구와 논쟁의 영역이다.일부 연구는 코끼리 흐름이 교통 급상승과 다른 코끼리 흐름과 높은 상관관계를 가질 수 있다는 것을 보여준다(Lan & Heidemann and Mori et al.[4]코끼리 흐름은 일정 기간 동안 총 교통량의 1% 이상을 차지하는 흐름,[5] 흐름의 지속시간을 측정하고,[6] 해당 시간 동안 교통량의 평균 + 3 표준 편차를 초과하는 흐름을 보는 등 연구자들이 제안한 다양한 정의를 가지고 있다.[4]코끼리 흐름에 대한 연구의 주요 목표 중 하나는 인터넷을 위한 보다 효율적인 대역폭 관리 도구와 예측 모델을 개발하는 것이다.예를 들어, 연구원들은 코끼리 흐름을 생략함으로써 작은 크기의 흐름(마이스 흐름)에 더 나은 서비스 품질을 제공하는 데 초점을 맞추었다.[7]

코끼리 흐름도 침입 방지 시스템(IPS)과 같은 네트워크 어플라이언스의 관점에서 볼 수 있다.이러한 맥락에서, 처리 로드는 IPS 구성(수행해야 할 작업량)과 바이트 속도(흐름 처리량)에 따라 달라지는 흐름의 서비스 수행에 필요한 순간 처리 부하보다 흐름의 바이트 수가 덜 중요하다.따라서 코끼리 흐름은 특정 시간 간격 내에 주어진 총 서비스 시간을 초과하는 흐름으로 정의될 수 있다.

예를 들어, 흐름을 처리하는 데 단 하나의 CPU 코어가 사용된다면, 코끼리 흐름은 처리 부하가 CPU 코어의 용량을 초과하는 흐름으로 간주될 수 있다.이는 삭제된 패킷 또는 장치를 전송하기 위한 패킷의 초과 지연으로 정의될 수 있다.분명한 것은 낮은 임계값을 적용할 수 있고 더 많은 코어를 사용할 수 있지만 처리 용량과 관련된 필수 처리 로드의 기본 개념은 유지된다.

흐름의 총 바이트를 단순히 보는 것과 어떻게 다른지 보려면 각각 N1과 N2 총 바이트를 가진 두 흐름 F1과 F2와 N2의 경우 N2 = 1000*N1을 고려하십시오.예를 들어 F1의 필수 검사가 F2의 검사보다 복잡하거나 F1의 속도가 F2의 속도보다 훨씬 더 크면 N1은 코끼리 흐름인 반면 N2는 아니다.

참고 항목

참조

  1. ^ Fang, W.; Peterson, L. "Inter-AS traffic patterns and their implications". Global Telecommunications Conference, GLOBECOM '99 (3): 1859–1868. Archived from the original on 2015-05-05.
  2. ^ Guo, Liang; Matta, I. (11–14 November 2001). The War Between Mice and Elephants (PDF). Dept. of Comput. Sci., Boston Univ., MA, USA. pp. 180–188. CiteSeerX 10.1.1.28.7225. doi:10.1109/ICNP.2001.992898. ISBN 978-0-7695-1429-1.
  3. ^ Mori, T.; Kawahara, R.; Naito, S.; Goto, S. (2004). On the characteristics of Internet traffic variability: spikes and elephants. Applications and the Internet Proceedings. 2004 International Symposium on Applications and the Internet. pp. 99–106. doi:10.1109/SAINT.2004.1266104. ISBN 978-0-7695-2068-1.
  4. ^ a b Lan, K.; Heidemann, J. (2003). "On the correlation of internet flow characteristics" (PDF). Technical Report ISI-TR-574. Archived from the original (PDF) on 2010-05-28. Retrieved 2011-01-21.
  5. ^ Estan, C.; Varghese, G. (November 2001). "New directions in traffic measurement and accounting" (PDF). Proceeding of ACM SIGCOMM Internet Measurement Workshop 2001, San Francisco Bay Area. Archived from the original (PDF) on 2016-03-06.
  6. ^ Papagiannaki, K.; Taft, N.; Bhattacharyya, S.; Thiran, P.; Salamatian, K.; Diot, C. (November 2002). A Pragmatic Definition of Elephants in Internet Backbone Traffic. Proceedings of the 2nd ACM SIGCOMM Workshop on Internet Measurement. pp. 175–176. doi:10.1145/637201.637227. ISBN 978-1581136036.
  7. ^ Divakaran, Dinil Mon; Altman, Eitan; Primet, Pascale Vicat-Blanc (June 2011). Size-Based Flow-Scheduling Using Spike-Detection. Proceedings of 18th International Conference on Analytical and Stochastic Modeling Techniques and Applications - ASMTA 2011, Venice, Italy. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 6751. pp. 331–345. doi:10.1007/978-3-642-21713-5_24. ISBN 978-3-642-21712-8.