Congestion algorithms

혼잡 제어 알고리즘은 혼잡을 판단하는 증거가 다르다

Reno, CUBIC, BBR을 같은 카드 문구로 외우면 차이가 사라집니다. 무엇을 혼잡 신호로 삼는지부터 나눠 읽어야 합니다.

알고리즘

혼잡 증거

증가 방식

감소 방식

잘 맞는 환경

Reno / NewReno

손실

ACK마다 천천히 증가하는 AIMD 기준

손실 시 cwnd를 크게 낮추고 회복

기본 개념 학습, 단순 경로

CUBIC

손실

손실 직전 Wmax 주변을 3차 함수로 탐색

손실 뒤 줄이되 고BDP 경로에서 더 빠르게 회복

Linux 기본, 대역폭-지연 곱이 큰 경로

BBR

대역폭과 RTT 모델

병목 대역폭과 최소 RTT를 추정해 pacing

손실만으로 급격히 줄이지 않고 모델을 갱신

손실이 혼잡을 잘 설명하지 않는 경로

Vegas

지연 증가

예상 처리량과 실제 처리량 차이를 관찰

큐가 쌓이기 전 전송량을 낮춤

학습·연구 예시, 지연 기반 직관

DCTCP

ECN 마킹 비율

데이터센터 큐를 낮게 유지하며 전송

ECN 비율에 따라 cwnd를 비례 조절

ECN이 잘 구성된 데이터센터

운영 기준: 알고리즘 선택은 이름이 아니라 RTT, 손실률, 큐잉, 공정성, 커널 버전을 같은 트래픽 조건에서 비교해 결정합니다.