인터넷 트래픽 관리의 혁신: Google의 TCP 개선과 BBR 알고리즘
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
DevOps
대상자
소프트웨어 엔지니어, 네트워크 프로토콜 개발자, DevOps 전문가
난이도: 중상 (네트워크 프로토콜, 혼잡 제어 알고리즘 이해 필요)
핵심 요약
- 전통적인 TCP의 문제점:
패킷 손실 = 혼잡
이라는 고정관념으로 인해 버퍼플로트(bufferbloat)와 지연(latency) 증가 발생 - BBR 알고리즘의 혁신:
Bottleneck Bandwidth (BtlBw)
와Round-trip Propagation Time (RTprop)
기반의 모델 기반 혼잡 제어로 최적 전송률 계산 - BBRv2의 개선점: ECN(Echo Congestion Notification) 지원, 공정성 개선, CPU 사용률 최적화
섹션별 세부 요약
1. 문제점: 전통적인 TCP의 한계
- 패킷 손실 기반 혼잡 제어:
패킷 손실 → 혼잡
이라는 가정으로 인해 불필요한 속도 조절 발생 - 버퍼플로트 현상: 라우터의 대용량 버퍼로 인해 데이터 대기열 증가 → 지연 증가
- 모바일 네트워크의 문제: 다수의 패킷 손실 원인(예: 신호 불안정)에도 혼잡으로 오해
2. BBR 알고리즘의 원리
- BtlBw 계산: 네트워크의 실제 최대 대역폭 측정
- RTprop 계산: 단순한 RTT(라운드트립 시간) 측정
- 최적 전송량 계산:
```javascript
function calculateOptimalDataInFlight(bottleneckBandwidth, roundTripTime) {
const optimalData = bottleneckBandwidth * roundTripTime;
return optimalData;
}
```
- Pacing 기법: 고르게 데이터 전송으로 버퍼플로트 방지
3. BBRv1의 한계
- 재전송 증가: Shallow buffer 네트워크에서 패킷 재전송률 증가
- 공정성 문제: CUBIC 알고리즘과의 경쟁에서 대역폭 불공정 분배
- CPU 사용량 증가: 지속적인 측정 및 탐색으로 서버 CPU 부하 증가
4. BBRv2의 개선
- ECN 지원: 네트워크 혼잡 신호를 즉시 반응
- 공정성 향상: 기존 TCP 흐름과의 공정한 대역폭 분배
- 안정성 강화: Wi-Fi 등 불안정 네트워크에서의 성능 향상
결론
- BBR의 핵심 원칙: 고정관념 도전 → 실시간 측정 기반 혼잡 제어
- 실무 적용 팁:
- BBRv2 도입으로 지연 감소 53%, 대역폭 증가 25x 달성
- QUIC 프로토콜과의 연계로 실시간 스트리밍 성능 개선
- 모바일/위성 통신 환경에서의 확장성 고려 필수