レート増加アルゴリズムに着目したデータセンタ輻輳制御方式QcN の公平性改善手法

摘要

In recent large-scale Data Center, two types of network, LAN and SAN are implemented. In order for simple network management, integration of these two networks by Ethernet technology is now hotly discussed. SAN requires significantly low frame loss rate. For integration of LAN and SAN, multi-hop Ethernet configuration is generally used and congestion may occur in traffic hot spot. So, layer 2 congestion control which prevents frame loss in multi-hop Ethernet, QCN (Quantized Congestion Notification), is now discussed in IEEE 802.1Qau. In this paper, we evaluate throughput performance of QCN and reveal QCN has technical problem of fairness among active flows. We also reveal that a cause of unfairness is that flow with high transmission rate can increase its transmission rate faster than low transmission rate flow. We propose Adaptive BCJLIMIT for QCN where BC-LIMIT is adaptivefy decided according to current transmission rate of flows. Simulation results show that our proposed method significantly improves fairness among QCN flows.%近年の大規模なデータセンタではLANとSAN の二種類のネットワークが存在する．ネットワーク管理を容易にするため，LAN/SAN 統合の実現が期待されている．パケットロスなどに対する要求条件の厳しいSANをイーサネット上で統合すること，イーサネットを多段に構成したネットワークがデータセンタ内で用いられることから，LAN／SAN統合に向けた2層輻輳制御方式QCN（Quantized Congestion Notifoation）が提案されている．しかし，QCN は各フロー間の送信レート公平性を保証するアルゴリズムとなっていないため，各フローの送信レートが不公平になるという問題が存在する．本研究ではQCNのレート増加アルゴリズムに着目し，各フローの送信レートに不公平な状況が発生する要因を明らかにする．また，その解決法としてAdaptiveBC_LIMITを提案し，その評価を行う．