# 01. 백서
# SmartWAN 가속 암호 터널: RTT Whitepaper
**RTT 백서**
SKTelecom
**목차**
1. **SmartWAN****이 RTT 터널링을 개발한 이유**
1.1 우수한 네트워크 전송 효율성 확보
1.2 진정한 글로벌 네트워크 커버리지 달성
1.3 데이터 전송 보안 보장
1.4 애플리케이션 중단 없이 경로 원활하게 전환
1.5 고성능 및 저성능 장비 모두에 적응
2. **RTT 전송 최적화 2.1 프로토콜 최적화 2.2 멀티 전송 및 선택적 수신**
3. **RTT 전송 보안**
4. **RTT 원활한 경로 전환**
5. **RTT 이식성, 호환성**
---
Realtime TCP Tunnel(RTT)은 터널링 프로토콜 기술입니다. SKTelecom("SmartWAN")는 이 터널링 기술을 전 세계를 커버하는 자체 운영 SD-WAN 네트워크 서비스 플랫폼인 CloudWAN에 통합했습니다. 이 터널은 SD-WAN 오버레이 역할을 하며, 기업 고객의 오피스 애플리케이션 트래픽을 전달합니다.
**1. SmartWAN이 RTT 터널링을 개발한 이유**
업계의 대부분의 SD-WAN 제품은 일반적으로 IPSec, SSL, GRE 또는 VxLAN과 같은 기존 터널링 기술을 SD-WAN 오버레이 터널링으로 사용하는 반면, SmartWAN은 다음과 같은 이유로 RTT 터널링을 개발하기로 결정했습니다.
**1.1 우수한 네트워크 전송 효율성 확보**
일반적으로 네트워크 데이터 전송 효율이 높을수록 상위 계층 애플리케이션의 응답 효율성과 경험이 향상됩니다. 그러나 IPSec과 같은 기존 터널링 기술은 특히 원격 또는 국경 간 전송 시나리오에서 낮은 전송 효율성과 불안정성 문제를 가지고 있어 사용자 경험이 저하됩니다. 다양한 복잡한 네트워크 환경에서 기업 고객에게 최상의 전송 품질을 제공하기 위해 SmartWAN은 기존 터널링 기술을 포기하고 대신 ZetaTCP® WAN 최적화 특허 기술과 멀티 전송 및 선택적 수신 최적화 기술을 결합한 RTT 터널링 기술을 선택하여 최고의 전송 효율성을 제공합니다.
**1.2 진정한 글로벌 네트워크 커버리지 달성**
글로벌 SD-WAN 백본을 구축하기 위해서는 사용 가능한 링크 리소스, 링크 품질 및 대역폭 비용 간의 균형을 맞추는 것이 필요합니다. 일반적으로 선진 지역에는 선택할 수 있는 고품질 전용 링크 리소스가 더 많고 대역폭 비용이 낮습니다. 반면 저개발 지역에는 링크 리소스와 고품질 전용 링크 리소스가 더 적습니다. 이러한 지역에서 고품질 전용 링크를 추구하면 매우 높은 대역폭 비용이 발생하며, 이는 결국 SD-WAN 서비스를 사용하는 기업 고객에게 전가됩니다. 극도로 저개발된 일부 지역에서는 고품질 전용 라인 리소스를 전혀 사용할 수 없어 기업 고객에게 고품질 SD-WAN 백본 액세스 서비스를 제공하는 것이 어려울 수 있습니다.
최고의 전송 능력을 갖춘 RTT 터널은 이러한 문제에 대한 SmartWAN의 해결책의 핵심입니다. 고품질 전용 링크 리소스가 없거나 매우 비싼 링크가 있는 저개발 지역의 경우, RTT 터널의 탁월한 전송 기능을 통해 SmartWAN은 중간 품질 및 저비용 전용 또는 인터넷 링크를 사용하여 백본 네트워크를 구축하면서도 기업 애플리케이션의 품질 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 유선 링크 액세스를 사용할 수 없는 일부 사용 시나리오에서는 SmartWAN이 4G/5G 모바일 네트워크 및 위성 링크와 같은 리소스를 사용하여 기본 사용 요구 사항을 충족하는 백본 네트워크 액세스 서비스를 제공할 수도 있습니다.
RTT의 전송 기능을 통해 SmartWAN은 네트워크를 진정한 글로벌 도달 범위로 만듭니다.
**1.3 데이터 전송 보안 보장**
비용, 효율성, 유연성 등을 기반으로 한 전체 평가를 위해 기업 고객은 일반적으로 암호화된 터널링 기술을 사용하여 기존 인터넷 링크를 통해 SD-WAN 백본 네트워크 서비스에 액세스합니다. 기업 사무소 사이트가 기존 IPSec 터널링 기술을 사용하여 SD-WAN 백본 네트워크에 액세스하는 경우, IPSec 터널 내의 트래픽은 SD-WAN 백본 네트워크의 PoP 노드에 도달할 때 복호화되어야 합니다. 이는 터널 내에 캡슐화된 사용자 트래픽이 PoP 노드에서 라우팅되고 다음 홉 경로와 일치할 수 있도록 필요합니다. 다음 홉 경로가 결정되면 사용자 트래픽은 다음 터널에 다시 들어갑니다. 사용자 트래픽이 목적지에 도달하기 위해 여러 PoP 노드를 통과해야 할 때, 이 "복호화-암호화" 프로세스가 여러 번 발생합니다. (참고: 일부 서비스 제공자 방식에서는 경로 상의 두 백본 네트워크 PoP 노드 간 상호 연결에 전용 라인 리소스를 사용하는 경우 사용자 트래픽이 전용 라인을 통해 다음 PoP 노드로 직접 일반 텍스트로 이동합니다). 이 "복호화-암호화" 프로세스는 SD-WAN 백본 네트워크 서비스를 사용할 때 기업의 중요한 비즈니스 데이터가 유출되거나 변조될 위험을 크게 증가시킵니다.
이러한 위험을 제거하고 전송 중 기업 데이터의 보안을 보장하기 위해 SmartWAN은 자체 RTT 터널에 "엔드-투-엔드 암호화" 기술을 구현했습니다. RTT 터널의 기업 사용자 트래픽은 기업 사무실 네트워크에 배포된 CloudWAN CPE에 의해 암호화되며, 목적지 기업 사무실 네트워크에 배포된 CloudWAN CPE에 도달할 때까지 경로를 따라 CloudWAN PoP 노드에서 복호화가 필요하지 않습니다.
**1.4 애플리케이션 중단 없이 경로 원활하게 전환**
기업 고객 트래픽이 SD-WAN 백본 네트워크를 통해 흐르는 동안 경로 상의 PoP 노드가 높은 부하 또는 비정상적인 장애를 경험하여 사용자 트래픽이 중단될 수 있는 상황이 있을 수 있습니다. 기업 사무실 비즈니스의 정상적인 운영을 보장하기 위해 SD-WAN 스마트 경로 전환 기능은 일반적으로 기업 트래픽을 다른 사용 가능한 PoP 노드로 안내합니다. 그러나 경로 전환 과정에서 매우 짧은 시간 동안, 기존 IPSec 터널링 기술을 기반으로 한 SD-WAN 솔루션은 종종 현재 트래픽의 일시적인 중단을 발생시켜 사용자 비즈니스 중단(예: 화상 회의)과 사용자 경험에 영향을 미칩니다.
기존 터널링 기술의 이러한 문제점을 인식하여 SmartWAN은 RTT 터널링에 원활한 경로 전환을 구현하여 전송 경로 전환 과정에서 사용자 트래픽이 중단되지 않고 비즈니스에 영향을 미치지 않도록 하여 사용자에게 원활한 네트워크 경험을 제공합니다.
**1.5 고성능 및 저성능 장비 모두에 적응**
CloudWAN은 기업 사무실 시나리오에서 사용자에게 다양한 사용 옵션을 제공합니다. 사용자는 사무실 사이트에 CloudWAN CPE를 배포하여 CloudWAN 서비스에 액세스하거나, 모바일 사무실 시나리오를 위해 컴퓨터, 모바일 폰, 태블릿과 같은 스마트 단말기에 설치된 소프트웨어 클라이언트를 통해 서비스를 편리하게 활용할 수 있습니다. 또한 기업 클라우드 시나리오에서 CloudWAN은 사용자가 클라우드에 가상화된 CPE(vCPE)를 배포하여 서비스에 액세스할 수 있도록 합니다.
또한 기업 사무실 시나리오 외에도 CloudWAN의 시스템 설계는 산업 인터넷 및 산업용 IoT(IIoT) 시나리오에 대한 지원도 고려합니다. 그러나 산업 인터넷 및 IIoT 시나리오에서는 CPE, vCPE 및 소프트웨어 클라이언트가 종종 적용되지 않으며 CloudWAN 서비스는 임베디드 소프트웨어를 통해 배포해야 합니다.
이러한 다양한 유형의 시나리오에서는 CloudWAN이 터미널 측에서 고도로 적응 가능하고 유연한 배포 기능을 갖추어야 합니다. 이에 비해 IPSec과 같은 기존 기술을 사용하면 IPSec이 운영 체제(OS)에 대한 높은 요구 사항을 가지고 있어 다양한 실제 시나리오에 유연하게 적응하기 어려울 수 있습니다. RTT 터널링 기술은 설계 단계에서부터 다양한 터미널 환경, 특히 저자원 터미널 환경에 대한 적응성을 완전히 고려하여 다양한 실제 시나리오에 유연하게 배포될 수 있습니다.
**2. RTT 전송 최적화**
RTT는 주로 프로토콜 최적화와 멀티 전송 및 선택적 수신 기술을 통해 네트워크 전송 기능을 보장합니다.
**2.1 프로토콜 최적화**
RTT는 WAN 최적화를 위한 ZetaTCP® 특허 기술을 포함합니다. ZetaTCP®는 네트워크 경로 특성의 자체 학습을 기반으로 한 동적 알고리즘을 사용하는 학습 기반 TCP 가속 기술입니다. 각 TCP 연결에 대해 실시간으로 네트워크 기능을 지속적으로 관찰하고 분석하며, 학습된 네트워크 기능에 따라 알고리즘을 조정하여 혼잡 수준을 더 정확하게 결정하고, 패킷 손실을 더 시기적절하게 감지하며, 따라서 혼잡을 적절히 처리하고 패킷 손실을 더 빠르게 복구합니다. 학습 기반 알고리즘은 네트워크 경로 특성의 변화에 적응할 수 없는 정적 알고리즘의 문제를 극복하여 다양한 네트워크 환경에서 가속의 지속적인 효과를 보장하고 네트워크 지연 및 패킷 손실 특성의 다양한 빈번한 변화를 해결합니다. ZetaTCP® 최적화 기술에 대한 자세한 정보는 "ZetaTCP® 백서"를 참조하세요.
SmartWAN은 ZetaTCP® 최적화 기술을 RTT 터널링에 통합하여 RTT 터널이 전 세계의 다양한 복잡한 네트워크 환경에서 효율적인 전송이 가능하도록 하며, RTT 터널을 통한 기업 애플리케이션 데이터 전송의 적시성을 보장하고 글로벌 비즈니스 운영의 효율성과 경험을 보장합니다.
**2.2 멀티 전송 및 선택적 수신**
ZetaTCP® 최적화 기술을 기반으로 SmartWAN은 멀티 전송 및 선택적 수신 전송 최적화 기술을 더욱 발전시켜 기업 애플리케이션 트래픽에 대한 RTT의 전송 지원을 최고 수준으로 끌어올렸습니다.
멀티 전송 및 선택적 수신 기술은 전송 단에서 네트워크 패킷을 여러 개의 동일한 패킷으로 복제하고 RTT 터널의 여러 다른 경로를 통해 동시에 전송합니다. 수신 단은 여러 네트워크 패킷 중 하나라도 수신하면 전송이 성공한 것으로 간주하며, 나중에 도착하는 나머지 중복 패킷은 수신 단에서 폐기됩니다(수신 단은 네트워크 패킷의 시퀀스 번호를 사용하여 현재 수신된 네트워크 패킷이 이전에 수신된 패킷의 중복 패킷인지 확인합니다).
멀티 전송 및 선택적 수신 기술은 중요한 기업 애플리케이션에 추가적인 전송 보호를 제공하여 전송의 세그먼트 또는 전체 네트워크 경로에서 장애가 발생하더라도 중요한 애플리케이션이 중단되지 않도록 보장합니다. 멀티 전송 및 선택적 수신 기술은 동일한 네트워크 패킷을 복제하고 전송하므로 추가 네트워크 대역폭 리소스를 소비하므로 일반적으로 중요한 애플리케이션에만 활성화하여 전송 보호를 제공합니다.
**3. RTT 전송 보안**
RTT 터널은 엔드-투-엔드 암호화 기술을 통해 기업 애플리케이션 데이터 전송의 보안을 보장합니다.
일반적으로 전송 경로 최적화를 위해 SD-WAN 백본 네트워크를 사용할 때, 기존 IPSec 및 기타 터널링 기술을 기반으로 한 SD-WAN 솔루션은 전송 중 기업 애플리케이션 데이터를 암호화하기 위해 "세그먼트 암호화"만 사용할 수 있습니다. "세그먼트 암호화"는 경로를 따라 각 PoP 노드에서 기업 애플리케이션 데이터를 "복호화-암호화"해야 하며, 이는 기업 애플리케이션 데이터가 유출되거나 변조될 위험을 노출시킵니다.
"세그먼트 암호화"와 비교하여 SmartWAN RTT 터널링은 전송 중 기업 애플리케이션 데이터를 암호화하기 위해 "엔드-투-엔드 암호화"를 사용합니다. "엔드-투-엔드 암호화" 모드에서 기업 애플리케이션 데이터는 송신 측 사무실 사이트 네트워크에 위치한 CPE에서 암호화되며, 수신 측 사무실 사이트 네트워크에 위치한 CPE에 도달할 때까지 복호화되지 않습니다. 경로상의 어떤 PoP 노드에서도 복호화 작업이 없습니다.
"엔드-투-엔드 암호화"를 실현하기 위해 RTT 터널은 이중 레이어 캡슐화 터널 설계를 채택합니다. 외부 레이어 캡슐화는 Overlay 경로를 설정하는 데 사용되며, 레이블 스위칭(LS)은 경로상의 PoP 노드 간에 네트워크 패킷을 전달하는 데 사용됩니다. 내부 레이어 캡슐화는 "엔드-투-엔드" 데이터 암호화에 사용됩니다. 패킷이 PoP 노드를 통과할 때 외부 레이어 캡슐화의 패킷 헤더만 파싱됩니다. 다음 홉 PoP 노드가 식별되면 패킷을 전달하기 전에 외부 레이어 캡슐화의 패킷 헤더에 있는 목적지 IP 필드가 다음 홉의 IP 주소로 수정됩니다. RTT를 통한 기업 애플리케이션 데이터 전송의 보안을 보장하기 위해 PoP 노드는 내부 레이어 캡슐화를 간섭하지 않습니다. 이는 암호화 키가 양쪽 끝의 CPE에 의해 협상되고 생성되기 때문이며, PoP 노드 자체는 내부 레이어 캡슐화의 암호화를 파싱할 능력이 없기 때문입니다.
**4. RTT 원활한 경로 전환**
우리의 목표는 기업 고객에게 최고 품질의 SD-WAN 백본 네트워크 전송을 제공하는 것입니다. 경로상의 PoP 노드가 과부하 상태이거나 오류가 있는 경우, 또는 현재 경로가 더 이상 SLA 요구 사항을 충족하지 않는 경우 실시간 백본 네트워크 경로 전환이 필요할 수 있습니다. CloudWAN Orchestrator는 일반적으로 전체 네트워크의 실시간 모니터링 결과를 기반으로 운영 지침을 발행하여 실시간 경로 전환을 자동으로 처리한다는 점에 유의하세요.
RTT는 경로 전환 중 중단 없는 기업 애플리케이션 성능을 보장하기 위해 원활한 경로 전환을 구현했습니다. 이 기능은 기업 애플리케이션이 경로 전환에 민감하지 않도록 설계되어 원활하고 중단 없는 사용자 경험을 제공합니다.
RTT는 원활한 경로 전환을 가능하게 하기 위해 이중 레이어 터널 캡슐화를 활용합니다. 또한 외부 레이어는 홉바이홉 경로를 따라 세그먼트 터널로 구성되며, 내부 레이어는 외부 레이어를 기반으로 설정된 엔드-투-엔드 터널입니다. 기업 애플리케이션 트래픽은 두 CPE 사이의 이 내부 터널 내에서 흐릅니다. 경로 전환이 발생하면 외부 터널은 최신 경로 지침에 따라 새로운 세그먼트 터널을 접합하여 전환을 완료합니다. 한편, 내부 터널은 경로 전환에 민감하지 않습니다. 시작점과 끝점의 두 엔드포인트가 변경되지 않는 한 내부 터널은 변경되지 않은 것으로 간주할 수 있습니다. 내부 터널 내에서 흐르는 기업 애플리케이션의 트래픽이 외부 경로 전환의 영향을 전혀 받지 않을 때 원활한 경로 전환이 가능합니다. 따라서 내부 터널이 변경되지 않으면 경로 전환 프로세스는 그 안의 트래픽 흐름에 영향을 미치지 않습니다. 외부 및 내부 터널과 기업 애플리케이션의 트래픽을 각각 철도 트랙, 기차 및 승객에 비유하면 철도 트랙은 전환기를 통해 경로 전환을 완료하는 반면 기차는 전환기 작동을 인식하지 못합니다. 마찬가지로 출발 및 도착역이 변경되지 않는 한 기차 일정은 변경되지 않으며, 객차에 앉아 있는 승객은 철도 트랙의 변화를 인식하지 못합니다.
**5. RTT 이식성/호환성**
RTT는 다양한 하드웨어 플랫폼에서 실행되도록 설계된 높은 유연성과 경량성을 갖춘 솔루션입니다. 멀티 코어 고주파수 프로세서, 수백 GB의 메모리 공간을 갖추고 장치당 최대 40Gbps의 트래픽 처리량을 제공할 수 있는 고성능 산업용 제어 머신 하드웨어 플랫폼에서 작동할 수 있습니다. 또한 저주파수 프로세서와 몇 MB에 불과한 제한된 메모리 공간을 가진 IoT 터미널에서도 실행할 수 있습니다. RTT의 경량 및 유연한 설계로 x86 기반 산업용 제어 머신, 가상화된 클라우드 호스트, MIPS/ARM 기반 라우터 또는 카메라, 차량 탑재 장치, IoT 장치 및 휴대용 스마트 터미널을 포함한 다양한 시스템 플랫폼에 성공적으로 이식되었습니다. 이러한 적응성을 통해 RTT는 다양한 사용 시나리오의 다양한 요구를 충족할 수 있습니다.
# SmartWAN AI 가속: Zeta TCP 백서
**목차**
1. 개요
2. TCP 최적화
3. ZetaTCP 소개
4. 작동 원리
5. 결론
---
**1. 개요**
TCP(Transmission Control Protocol, 전송 제어 프로토콜)는 약 40년 동안 사용되어 왔습니다. 원래는 DARPA와 대학 연구 기관을 주요 대상으로 개발된 프로토콜이었으나, 오늘날에는 인터넷 트래픽의 90% 이상을 처리하는 핵심 기술이 되었습니다.
하지만 인터넷의 발전과 함께 TCP는 웹 성능을 최적화하는 데 있어 하나의 병목 현상으로 작용하게 되었습니다.
TCP의 가장 중요한 목표는 모든 패킷을 정확한 순서로 전송하고, 누락 없이 도착하게 하는 것입니다. 이를 위해 TCP는 한 번에 보낼 수 있는 패킷 수를 제한하고, 각 패킷에 대한 수신 확인(ACK)을 받은 후에야 추가 전송을 허용합니다. 이 방식은 신뢰성을 높이는 데에는 효과적이지만, 네트워크 혼잡 상황을 정확히 반영하지 못할 때가 많아 대역폭을 비효율적으로 사용하게 하고, 결과적으로 최종 사용자 경험을 저하시킬 수 있습니다.
특히 표준 TCP는 패킷 손실을 네트워크 혼잡의 신호로 인식하고, 전송 속도를 조절하는데, 이러한 접근법은 실제 네트워크 상태를 충분히 반영하지 못하여 느리고 비효율적인 데이터 전송을 초래할 수 있습니다.
---
**2. TCP 최적화**
현재까지 TCP 최적화 방식은 세 가지 세대로 구분할 수 있습니다.
- **손실 기반(loss-based)**: 패킷 손실을 통해 속도를 조절
- **지연 기반(delay-based)**: 손실 대신 대기 지연을 기준으로 속도를 조절
- **학습 기반(learning-based)**: 세션 데이터를 분석하고 학습하여 실시간으로 속도를 조절
**손실 기반 방식**은 오늘날 네트워크 용량이 과거보다 훨씬 커졌음에도, 기본적으로 여전히 손실 발생을 통해 속도를 제어합니다. 초기 혼잡 윈도우(CWND) 크기를 늘리고 손실 복구를 개선하는 등의 시도가 이루어졌지만, 결국 여전히 손실을 기준으로 전송 속도를 제한하기 때문에 불안정하고 비효율적인 결과를 낳습니다. 또한 이 방식은 기본적으로 고정적(static)입니다. 네트워크 상황에 따라 유연하게 조정되지 않습니다.
TCP Reno나 Cubic이 대표적인 손실 기반 최적화 예시입니다.
**지연 기반 방식**은 손실이 아니라 RTT(Round Trip Time, 왕복 시간)의 변화를 모니터링하여 전송 속도를 조절합니다. 이 방법은 불필요한 속도 저하를 방지하고 패킷 손실 자체를 줄이는 데 기여하여, 특히 비디오 스트리밍이나 웹 페이지 로딩처럼 고속 안정 흐름이 필요한 상황에 유리합니다. 그러나 모바일 네트워크처럼 지연이 자주 변하는 환경에서는 성능이 저하될 수 있으며, 이 역시 기본적으로 고정적인 성격을 가지고 있습니다.
FastTCP가 대표적인 지연 기반 최적화 사례입니다.
**학습 기반 방식**은 TCP 플로우의 특성을 실시간으로 관찰하고 분석하여, 세션별로 최적의 전송 결정을 내리는 접근법입니다. 기존의 고정형 방식의 한계를 극복하며, 보다 정확하게 혼잡을 감지하고 대응할 수 있습니다.
ZetaTCP는 바로 이 학습 기반 방식을 기반으로 개발되었습니다.
[](https://book.weetizen.com/uploads/images/gallery/2025-04/Lntimage.png)
**3. ZetaTCP 소개**
Appex Networks는 학습 기반 TCP 가속화 기술인 **ZetaTCP**를 개발하였습니다.
ZetaTCP는 다음과 같은 설계 목표를 바탕으로 만들어졌습니다.
**▪ 투명성**
ZetaTCP는 기존 TCP 스택을 대체하거나 변경하지 않고, **완전히 호환되면서 성능을 향상**시키도록 설계되었습니다. TCP 플로우를 받아 최적화한 뒤 다시 내보내는 방식이기 때문에, 수신 측에서는 ZetaTCP의 존재를 인식할 필요가 없습니다.
ZetaTCP는 스마트폰, 태블릿, 노트북과 같은 클라이언트 기기에 내장하거나, 서버, 로드 밸런서, 캐시 장비 등에 설치할 수 있습니다.
구성은 다음과 같습니다: 표준 TCP 스택과 네트워크 인터페이스 드라이버 사이에 ZetaTCP가 위치하여, 모든 애플리케이션은 기존 TCP 스택과 그대로 통신합니다.
배포 방식이 어떠하든, 애플리케이션이나 네트워크 장비 입장에서는 **ZetaTCP가 완전히 투명하게 동작**합니다.
**▪ 학습 기반**
ZetaTCP는 자체 특허를 보유한 알고리즘을 통해 TCP 플로우의 특성을 **실시간으로 학습하고 분석**합니다. 이를 통해 정확하고 빠른 의사결정을 내리고, 기존 TCP로는 도달할 수 없던 성능 수준을 실현합니다.
**▪ 확장성**
ZetaTCP는 **높은 확장성**을 갖추었습니다.
산업용 네트워크 장비(라우터, 게이트웨이, 애플리케이션 전송 컨트롤러 등)에 탑재하면 수백만 개의 TCP 플로우와 수십 기가비트급 트래픽을 처리할 수 있습니다.
반면, 스마트폰이나 가정용 무선 공유기 같은 소비자용 기기에도 소수의 메모리만으로 쉽게 적용할 수 있습니다.
이러한 설계 목표 덕분에 ZetaTCP는 다양한 환경에서 **뛰어난 네트워크 성능 향상을 제공**할 수 있습니다.
---
**4. 작동 원리**
ZetaTCP 엔진은 대부분의 최적화 로직과 제어 기능을 담당합니다.
TCP 입출력 모듈에서 패킷을 큐잉(임시 저장)하고, WAN(광역 네트워크) 측 중심으로 처리가 이루어집니다.
ZetaTCP는 다음과 같은 주요 컴포넌트로 구성되어 있습니다.
[](https://book.weetizen.com/uploads/images/gallery/2025-04/bOUimage.png)
**▪ 학습 상태 머신 (Learning State-Machine)**
ZetaTCP의 핵심 지능 허브입니다. 네트워크 경로에 대한 정보를 축적하며, 세션별 실시간 의사결정을 내립니다. (예: 데이터 전송 속도 조정, 재전송 타이밍 결정)
**▪ 플로우 프로파일러 (Flow Profiler)**
각 TCP 플로우의 특성을 추출하여 학습 상태 머신에 기록하고 유지합니다.
**▪ 손실 감지기 (Loss Detector)**
패킷 손실을 감시하고, 손실이 무작위적 요인인지 네트워크 혼잡 때문인지 구분합니다.
**▪ 혼잡 제어기 (Congestion Controller)**
학습된 정보를 바탕으로 핵심 혼잡 제어 로직을 실행합니다.
**▪ 예외 처리기 (Exception Handler)**
TCP 플로우를 직접 가속화하는 대신, 경로상의 오류를 감지하여 최적 가속을 지원합니다. (일부 장비나 스택은 TCP 구현이 잘못되어 있는 경우가 있어, 이를 지능적으로 탐지합니다.)
**▪ 윈도우 컨트롤러 (Window Controller)**
LAN 및 WAN 양쪽에서 수신 패킷 수를 제어하기 위해, 광고 윈도우 크기를 계산합니다. 가속 성능과 시스템 자원 사이의 균형을 유지합니다.
**▪ 리소스 관리자 (Resource Manager)**
메모리와 CPU 사용량을 추적하고 제어합니다.
모든 TCP 플로우 간에 자원을 공평하게 분배하며, 대규모 세션 수를 효율적으로 처리할 수 있도록 지원합니다.
**▪ 혼잡 감지 및 처리 개선**
표준 TCP의 혼잡 회피(congestion avoidance) 알고리즘은 수십 년 전 설계되었습니다. 이 알고리즘은 **모든 패킷 손실을 혼잡의 신호로 간주**하는 단순한 전제를 따릅니다.
하지만 오늘날 대부분의 네트워크에서는 손실이 반드시 혼잡 때문에 발생하는 것이 아닙니다. 특히 무선·모바일 네트워크에서는 신호 약화로 인한 자연스러운 손실이 자주 발생합니다. 이런 환경에서는 표준 TCP가 제대로 성능을 발휘하지 못합니다.
지연 기반 접근법은 지연 시간 증가를 혼잡의 신호로 인식해 손실보다 나은 성능을 보여주긴 합니다. 그러나 이 방식 역시 고정적이며, 상황 변화에 민감하게 대응하지 못합니다.
예를 들어, 네트워크 경로에 얕은 큐(버퍼)가 존재할 경우, 지연이 충분히 쌓이지 않아 혼잡을 감지하지 못하고 전송 속도를 줄이지 못하는 문제가 생깁니다. 이로 인해 대량의 패킷 손실이 발생하고, 복구에도 오랜 시간이 걸립니다. 또 다른 예로는, 경로 상의 네트워크 장비가 간헐적으로 처리 지연을 일으킬 때인데, 이 경우 지연 기반 TCP는 이를 잘못된 혼잡 신호로 오해하여 필요 이상으로 속도를 줄이게 됩니다.
ZetaTCP는 이러한 한계를 극복하기 위해 **지능적인 알고리즘을 학습 상태 머신에 내장**하였습니다.
TCP 연결마다 실시간 트래픽 통계를 기반으로 다음과 같은 요소를 고려하여 혼잡을 정확히 감지합니다.
- RTT(왕복 시간)
- ACK(응답 간격)
- SACK(선택적 응답) 및 패킷 순서 엉킴 정도
이러한 학습을 통해 ZetaTCP는 각 연결 경로의 특성을 파악하고, 혼잡을 더 빠르고 정확하게 감지하며, 효과적으로 대응합니다. 그 결과, 대규모 손실을 예방하고, 혼잡 이후에도 부드럽게 복구하여 가용 대역폭을 효율적으로 활용할 수 있습니다.
---
**▪ TCP 최적화 방식 비교**
아래 도표(문서 Figure 3 참조)는 네 가지 대표적 네트워크 상황에서 손실 기반, 지연 기반, 학습 기반 접근법의 혼잡 대응 성능을 비교한 것입니다.
- **비혼잡성 손실 상황**
- **대용량 버퍼 혼잡**
- **소형 버퍼 혼잡**
- **네트워크 장비의 처리 지연 발생**
[](https://book.weetizen.com/uploads/images/gallery/2025-04/GnTimage.png)
결과를 보면, 지연 기반 접근법이 손실 기반보다 두드러지게 나은 성능을 보였지만, 얕은 큐 혼잡 상황에서는 혼잡을 인지하지 못하여 성능이 급격히 떨어졌습니다. 또, 장비의 처리 지연을 혼잡으로 오인하여 불필요한 속도 저하도 발생했습니다.
반면 **ZetaTCP는 모든 상황에서 정확히 혼잡을 감지하고 빠르게 복구**하여, 평균 처리량(throughput)에서 압도적인 우위를 보였습니다.
---
**▪ 정확하고 예측 가능한 손실 감지 및 빠른 복구**
패킷 손실은 일반적으로 전송 기간 동안 고르게 분포하지 않고, 특정 구간에 몰려서 발생하는 경향이 있습니다.
표준 TCP(특히 RFC 2582나 SACK 지원 알고리즘인 RFC 3517 기반)는 이와 같은 클러스터 손실 상황을 제대로 처리하지 못하고, 누락된 패킷을 신속히 재전송하는 데 실패하는 경우가 많습니다. 이로 인해 복구에 더 많은 왕복 시간이 소요되고, 전송 지연이 커집니다.
또한, 재전송 타임아웃(RTO)이 발생할 경우 표준 TCP는 마지막으로 성공한 ACK 시점까지 완전히 되돌아가 재전송을 시도합니다. 이 방식은 효율이 극히 낮으며, 상황을 오히려 악화시키기도 합니다.
**ZetaTCP는 학습 기반 지능을 통해 손실 감지 및 복구 성능을 크게 개선했습니다.**
TCP 연결마다 트래픽 통계를 수집하고 손실 유형을 분류하여, 향후 손실을 더 빠르고 정확하게 감지할 수 있습니다.
또한, **RTO** **발생을 최소화**하려 노력하며, 불가피하게 RTO가 발생해도, 마지막 ACK 지점까지 무조건 되돌리는 대신, 실질적으로 손실된 것으로 판단되는 구간만 골라 재전송합니다.
이 덕분에 복구 속도는 훨씬 빨라지고, 불필요한 재전송 트래픽이 대폭 감소하여 대역폭 효율이 극대화됩니다.
---
**▪ 실제 데이터 기반 테스트 결과**
문서상의 Figure 4 실험은 다음 조건에서 진행되었습니다:
- RTT: 100ms
- 평균 손실률: 1%
- 최대 수신 윈도우: 65,535 바이트 (이론적 최대 대역폭 약 5.24Mbps)
테스트 결과,
- **표준 TCP**는 손실 복구가 느려 기대치보다 훨씬 낮은 속도를 기록했습니다.
- **ZetaTCP**는 손실을 신속히 감지하고 복구하여, 높은 RTT와 손실률에도 불구하고 최대 대역폭에 거의 근접하는 성능을 달성했습니다.
[](https://book.weetizen.com/uploads/images/gallery/2025-04/Slzimage.png)
특히 모바일 네트워크 환경(라스트마일 무선 채널 손실이 빈번한 경우)에서는 ZetaTCP의 성능 차이가 더욱 뚜렷하게 나타났습니다.
---
**▪ 제3자 성능 비교 테스트**
문서의 Figure 5는 제3자 기관이 수행한 비교 테스트 결과입니다.
최대 대역폭 16Mbps 환경에서 여러 네트워크 시나리오를 시뮬레이션하여,
- 손실 기반(New Cubic TCP)
- 지연 기반(Fast TCP 계열)
- 학습 기반(ZetaTCP)
세 가지 접근법의 평균 처리량을 비교했습니다.
결과는 명확합니다.
[](https://book.weetizen.com/uploads/images/gallery/2025-04/FXNimage.png)
- 손실 기반은 모든 시나리오에서 최악의 성능을 보였고,
- 지연 기반은 그보다 개선되었지만 한계가 있었으며,
- **ZetaTCP는 모든 상황에서 가장 높은 처리량을 기록**했습니다.
---
**5. 결론**
오늘날 인터넷 트래픽의 90% 이상이 TCP 위에서 전달되고 있지만, TCP는 현대 웹 서비스의 고속성과 민감한 지연 요구를 만족시키기에는 명백한 한계에 부딪히고 있습니다.
기존 손실 기반 최적화는 일부 개선을 제공하지만, 여전히 손실에 의해 속도가 지배되기 때문에 높은 전송 속도와 안정적 처리량은 기대하기 어렵습니다.
지연 기반 접근법은 좀 더 현대적인 해법이지만, 본질적으로 고정적이고 일괄적인 특성에서 벗어나지 못합니다.
이에 따라, **세션별로 실시간 최적화를 적용할 수 있는 '학습 기반' 접근법이 필수적**입니다.
ZetaTCP는 전 세계 수백 개 기업과 수백만 명의 사용자가 이미 신뢰하는,
**세계 최고 수준의 학습 기반 TCP 가속화 엔진**입니다.
완전한 투명성으로 기존 TCP 스택과 호환되며,
딜레이 민감한 애플리케이션의 성능을 대폭 향상시킵니다.