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.