인터넷을 통해 전송되는 트래픽의 양이 점점 더 많아지고 있고, 이에 따라 트래픽의 양을 알아내는 것이 중요해지고 있다. 트래픽을 측정하는 기법에 대한 많은 연구가 있었으며, 주로 적은 양의 메모리를 사용해서 측정의 정확도를 높이는 방향으로 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 기존 기법들에서는 제공하지 않는 플로우 라벨링 기법을 제안한다. 이 기법을 통해서 관리자는 특정 값 이상의 트래픽을 생성한 플로우의 라벨을 실시간으로 알아낼 수 있으며, 기존의 기법이 가지는 카운팅의 상한선을 확장시킬 수 있다. 가장 최근에 발표된 CSM (Counter Sharing Method)에 이 기법을 적용하고, CAIDA 데이터셋을 이용해서 성능을 분석해 본다.
As a greater amount of traffic have been generated on the Internet, it becomes more important to know the size of each flow. Many research studies have been conducted on the traffic measurement, and mostly they have focused on how to increase the measurement accuracy with a limited amount of memory. In this paper, we propose an explicit flow labeling technique that can be used to find out the names of the top flows and to increase the counting upper bound of the existing scheme. The labeling technique is applied to CSM (Counter Sharing Method), the most recent traffic measurement algorithm, and the performance is evaluated using the CAIDA dataset.
