초록
본 논문에서는 광 이더넷 시스템에 대하여 상용 광 트랜시버 모듈의 사용이 가능하면서도 에너지 절감기능을 제공할 수 있도록 트래픽 예측모듈을 사용하는 동적 레인제어방식을 제안한다. 40/100Gbps급 상용 광 트랜시버는 4개 또는 10개의 광 트랜시버를 사용하는데 이들 각각은 트래픽 부하와 상관없이 항상 켜져 있어 많은 에너지를 소모한다. 이러한 에너지 소모를 감소시키기 위하여 제안된 동적 레인제어방식은 부하에 따라 일부 레인의 트랜시버를 끄고 나머지 활성화된 레인으로만 프레임을 처리하도록 한다. 이때 레인의 갯수가 변동될 때 발생할 수 있는 바이트 전송순서 어긋남을 보완하기 위하여 새로운 전송율 제어모듈을 xGMII 인터페이스 상위에 위치한 정합부계층에 설치하는 것을 제안하였다. 이것은 비활성화된 레인상으로 가상적인 바이트열을 삽입하는 기능을 수행하는 것으로써 이 바이트열들은 비활성화된 PMD에서 무시된다. 실제 이 모듈의 구현은 PHY모듈과 별개로 동작하므로 상용 PHY모듈의 사용이 가능한 장점을 제공한다. 이러한 시스템에서 변동되는 부하에 적응하여 활성화된 레인의 갯수를 결정하는 것이 중요하므로 구현관점에서 용이한 트래픽 예측기를 제시하였다. 이것은 주기적으로 샘플링된 현재의 송신버퍼크기와 지금까지 사용되었던 버퍼크기 예측값에 서로 다른 가중치를 부여하여 변화하는 트래픽에 적응하도록 한다. 이러한 시스템에 대하여 OMNET++기반의 시뮬레이터를 구현하여 적응정도와 에너지 절감효과를 분석하였다.
In this paper, we propose a dynamic lane control scheme with a traffic predictor module and a rate controller for reconciling with commercial optical PHY modules in energy efficient optical Ethernet systems. The commercial high speed optical Ethernet system capable of 40/100Gbps employs 4 or 10 multiple optical transceivers over WDM or multiple optical links. Each of the transceivers is always turned on even if the link is idle. To save energy, we propose the dynamic lane control scheme. It allows that several links may be entirely turned off in a low traffic load and frames are handled on the remaining active links. To preserve the byte order even if the number of active links may be changed, we propose a rate controller to be sat on the reconciliation sublayer. The main role of the controller is to insert null byte streams into the xGMII of inactive lanes. For the PHY module, the null input streams corresponding to inactive lanes will be disregarded on inactive PMDs. It is very handy to implement the rate controller module with MAC in FPGA without any modification of commercial PHYs. It is very crucial to determine the number of active links based on the fluctuated traffic load, we provide a simple traffic predictor based on both the current transmission buffer size and the past one with different weighting factors for adapting to the traffic load fluctuation. Using the OMNET++ simulation framework, we provide several performance results in terms of the energy consumption.
