딥 강화 학습 기반의 혁신적인 분할 라우팅 방법: 소프트웨어 정의 네트워크의 미래

Ye Miao 등 연구진은 딥 강화 학습(DRL) 기반의 새로운 분할 라우팅(SR) 알고리즘 DRL-SR을 제시하여, 기존 SR 방식의 한계를 극복하고 네트워크 성능을 향상시켰습니다. DRL-SR은 라우팅과 경로 분할을 동시에 최적화하고, 교통 행렬을 상태 공간으로 활용하여 흐름 테이블 발행 시간을 최소화하는 데 성공했습니다. 실험 결과, DRL-SR은 처리량, 지연 시간, 패킷 손실률을 개선하여 SDN 기반 네트워크의 효율성을 높였습니다.

소프트웨어 정의 네트워크(SDN) 의 발전과 함께 효율적인 라우팅 전략은 네트워크 성능 향상에 필수적입니다. 기존의 분할 라우팅(SR) 방식은 라우팅 결정 후 경로 분할을 통해 스왑 노드를 선택하는 방식으로, 라우팅 변경 시 경로 재분할이 필요하고 흐름 테이블 발행 시간을 고려하지 못하는 한계가 있었습니다.

하지만, Ye Miao 등 연구진이 발표한 논문, "A New Segment Routing method with Swap Node Selection Strategy Based on Deep Reinforcement Learning for Software Defined Network"는 이러한 문제점을 해결하기 위한 획기적인 해결책을 제시합니다. 연구진은 딥 강화 학습(DRL) 을 활용하여 라우팅 전략과 경로 분할 전략을 동시에 최적화하는 새로운 SR 알고리즘, DRL-SR을 개발했습니다.

DRL-SR의 핵심은 다음과 같습니다.

• 통합 최적화 모델: 라우팅 전략과 경로 분할 전략을 동시에 고려하여 흐름 테이블 발행 시간을 최소화합니다. 이는 기존 방식과 달리 경로 재분할의 필요성을 줄이고, 네트워크의 효율성을 크게 향상시킵니다.
• 교통 행렬 기반 상태 공간: 다양한 QoS 지표(throughput, delay, packet loss), 흐름 테이블 발행 시간 오버헤드, SR 레이블 스택 깊이 등을 포함하는 교통 행렬을 DRL 에이전트의 상태 공간으로 사용하여 보다 정교한 의사결정을 가능하게 합니다. 이는 네트워크의 실시간 상태를 정확하게 반영하여 최적의 경로를 선택하는 데 도움이 됩니다.
• 스마트한 액션 선택 전략: 다음 노드 선택 시 라우팅을 고려하고, 새로 추가된 노드가 스왑 노드로 선택될지 여부를 결정하는 전략과, 흐름 테이블 발행 시간을 고려한 보상 함수를 설계하여 에이전트의 학습 효율을 높였습니다.

실험 결과, DRL-SR은 기존 방식에 비해 분할 경로 구축 시간을 단축하는 동시에 처리량, 지연 시간, 패킷 손실률을 개선하는 것으로 나타났습니다. 이는 SDN 기반 네트워크의 성능 향상에 크게 기여할 것으로 예상됩니다. 본 연구는 단순히 라우팅 경로를 최적화하는 것을 넘어, 네트워크 제어기의 부하까지 고려하여 실질적인 네트워크 성능 개선에 초점을 맞춘 혁신적인 접근 방식을 제시했다는 점에서 높이 평가할 만합니다. 이는 AI 기반 네트워크 관리의 새로운 가능성을 제시하는 중요한 결과입니다. 앞으로 DRL-SR과 같은 AI 기반 알고리즘의 발전을 통해 더욱 효율적이고 안정적인 SDN 환경 구축이 가능할 것으로 기대됩니다. 🤔