Cost-aware data offloading with throughput-delay tradeoffs

Abstract

최근의 모바일 데이터 수요의 급격한 증가에 대처하기 위해, 무선 인터넷 서비스 제공자들(ISPs)은 새로운 요금제를 점차 도입하고 있으며, 모바일 트래픽을 오프로딩 하기 위해 WiFi 핫스팟을 설치하고 있다. 하지만, 이러한 인터넷 서비스 제공자 중심의 트래픽 관리를 위한 방안들은 모바일 사용자들의 이익과 항상 일치하는 것은 아니다. 사용자들은 그들의 오프로딩 결정을 위해 비용, 처리율, 지연시간 간의 복잡하고 다차원적인 트레이드오프(tradeoff)에 직면하게 된다. 즉, WiFi를 사용하기 위해 기다림으로써 비용을 절약하고 높은 처리율을 제공받을 수 있지만, 지연시간에 민감한 사용자의 경우 WiFi가 접근 가능할 때까지 기다리지 않을 수 있다. 이러한 트레이드오프를 처리하기 위해 우리는 사용자의 처리율, 지연시간 트레이드오프와 데이터 예산 상의 제약을 고려하는 실용적인 비용인지 WiFi 오프로딩 시스템의 기능적 프로토타입인 AMUSE(Adaptive bandwidth Management through USer-Empowerment, 사용자 중심의 적응적 대역폭 관리기법)를 제안한다. 예측된 미래의 데이터 사용량과 WiFi 이용가능 여부를 바탕으로, AMUSE는 어떠한 어플리케이션을 하루 중 어떤 시간으로 오프로딩 할지를 결정한다. 또한 모바일 장치의 대부분의 트래픽이 TCP 트래픽이기 때문에, 각 TCP 어플리케이션의 할당된 레이트(rate)를 적용하기 위한 새로운 수신자 기반 대역폭 할당 기법을 제시한다. 따라서, AMUSE는 다양한 어플리케이션 컨텐트 서버의 도움 없이 비용-처리율-지연시간 트레이드오프에 따라 대역폭 할당을 최적화할 수 있다. 20명의 스마트폰 사용자의 트래픽 사용량 데이터에 대한 측정 연구를 통해, 사용자들은 몇몇 종류의 어플리케이션에 대해 트래픽의 많은 부분을 이미 오프로딩 하고 있지만, 우리의 기법을 사용하여 이동통신 트래픽의 상당 부분을 추가적으로 오프로딩 할 수 있음을 발견하였다. 우리는 AMUSE를 Windows 7 테블릿 상에 구현하고, 37명의 모바일 사용자로부터 얻은 3G 및 WiFi 사용량 데이터를 통해 AMUSE의 성능을 평가하였다. 실험 결과는 AMUSE가 사용자의 만족도를 향상시킴을 보여준다. AMUSE와 비교해서 다른 오프로딩 알고리즘은 사용량이 적은 사용자와 많은 사용자에 대해 각각 14% 와 27% 낮은 사용자 만족도를 보여준다. 결론적으로, 비용, 처리율, 지연시간에 대한 사용자의 상충된 이해관계를 지능적으로 관리함으로써 오프로딩 결정을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.