AIMD
এআইএমডি
Additive Increase, Multiplicative Decrease — সফলতায় rate সামান্য বাড়া, congestion-এ অর্ধেক কমা; TCP-র congestion control-এর core নীতি।
Congestion window-র দুই নিয়ম:
AI: cwnd += MSS প্রতি RTT-তে এক MSS করে বাড়ে
MD: cwnd /= 2 loss-এ অর্ধেকে নেমে আসেফলাফল বিখ্যাত sawtooth — ধীরে উঠে হঠাৎ অর্ধেকে পড়া:
cwnd
▲ /\ /\
│ / \ / \
│ / \ / \
│ / \/ \
└────────────────────> timeভাবনাটা সরল: probe চলবেই (available bandwidth জানার উপায় নেই), তবে ভুলের শাস্তি additive নয় — multiplicative, যাতে network দ্রুত নিঃশ্বাস ফেরে।
Chiu-Jain-এর classic analysis দেখায়: competing flow-গুলো AIMD চালালে convergence হয় fair share-এর দিকে; linear decrease-এ convergence হয় না। এজন্যই MD।
সীমা — bufferbloat-এ loss দেরিতে আসে, sawtooth latency-তে jitter ছড়ায়; BBR-এর মতো model-based design এই loss-as-signal ধারণাই ছেড়ে দিয়েছে।