학내 망 자원 효율화를 위한 빅 데이터 트래픽 분석Big-Data Traffic Analysis for the Campus Network Resource Efficiency
- Other Titles
- Big-Data Traffic Analysis for the Campus Network Resource Efficiency
- Authors
- 안현민; 이수강; 심규석; 김익한; 진서훈; 김명섭
- Issue Date
- 2015
- Publisher
- 한국통신학회
- Keywords
- Enterprise network; Big data traffic; Statistical analysis; Long-term traffic; Network policy
- Citation
- 한국통신학회논문지, v.40, no.3, pp.541 - 550
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국통신학회논문지
- Volume
- 40
- Number
- 3
- Start Page
- 541
- End Page
- 550
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/95764
- ISSN
- 1226-4717
- Abstract
- 급하게 일어나는 인터넷의 활성화는 그 어느 때보다 효율적인 엔터프라이즈 망 운영 방안을 필요로 하고 있다.
효율적인 망 운영을 위해서는 장기간의 트래픽 분석을 통해 망의 특성을 정확히 반영한 운영 정책 적용이 필요하다. 하지만 기존에는 급격하게 증가하는 장기간 트래픽 데이터의 처리가 불가능했고, 다양한 분석 결과를 낼 수없는 단기간 분석만 이루어졌다. 최근 빅 데이터 분석 플랫폼과 도구의 개발로 인해 장기간 트래픽 분석이 가능하게 되었고, 이를 이용해 망의 특성을 정확히 반영할 수 있는 장기간 트래픽 분석을 통한 엔터프라이즈 망 자원효율화 방안이 요구되고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 망에서 발생한 장기간의 트래픽을 수집하고 저장 및관리하는 방안에 대해 제안한다. 또한 분류기준을 정의하였으며, 수집된 빅 데이터 트래픽을 각 분류 기준으로 분류한 뒤 다각적인 통계 분석을 통해 망 자원을 효율화 하는 방안을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망에 적용하여 실험하였으며, 통계 분석 결과 시간과 공간, 그리고 사용목적에 따라 Quality of Service(QoS)정책을 달리 적용해야 함을 확인하였다.
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