フローサイズ予測に基づくトラフィック分割の精度向上に関する研究
| Project/Area Number |
21K17730
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
|
|---|
| Research Institution | The University of Electro-Communications |
|---|
Principal Investigator |
八巻 隼人 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (20782197)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
|
| Budget Amount *help |
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
|
|---|
| Keywords | トラフィック分割 / フローサイズ予測 / リンクアグリゲーション / 負荷分散 / インターネットトラフィック |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究では，インターネット上において分散処理を行う各処理装置に対して，出来る限り正確に指定レートでトラフィックを分割する手法の実現を目指す．提案手法の実現のために，一連の通信（フロー）の先頭パケットからフロー全体のサイズを予測する手法を開発し，予測されたサイズに基づいてトラフィックを分割することを検討する．
|
| Outline of Annual Research Achievements |
令和4年度の研究実績として，研究計画に記載した２種の分散処理アプリケーション（i.e., リンクアグリゲーション，ネットワーク侵入検知システム）を対象に，トラフィック分割の精度がこれらのアプリケーションの実行性能に与える影響を明らかにした．これらの内容は研究計画で挙げたテーマ(1)とテーマ(3)に該当する．
今年度の貢献としては，前年度に評価をしていないネットワーク侵入検知システムを用いて評価した点と，リンクアグリゲーションにおいてフローサイズ予測ができた場合のトラフィック分割の方法について検討した点が挙げられる．本研究では，フローサイズが予測できたとしても，サイズに偏りがあるフローをフローレベルで均等に分割しなければならず，その方法論については議論がなされていなかった．そのため，本年度の研究によって，フローサイズ予測が出来た場合にアプリケーションの実行性能も向上できるシステムが構築できた．なお，本年度の研究においては，フローサイズの予測（テーマ(2)）は実験に組み込んでおらず，フローサイズ予測ができたと仮定した場合のトラフィック分割アルゴリズムやその実装方法，アプリケーションの実行性能に与える影響について評価している．
いずれのアプリケーションにおいても，従来の既知の方法に対してトラフィック分割の精度が上がった場合に，アプリケーションの実行性能を1.5倍以上に向上できることを示した．
これらの研究成果を国内の研究会において３件発表した．そのうち１件の研究会発表において，電子情報通信学会CPSY研究会優秀若手発表賞を受賞した．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度の研究成果で前述したように，当初の研究計画であるテーマ(1)～テーマ(4)について，本年度までにテーマ(1)とテーマ(3)の実施を終えている．なお，これらテーマの実施成果として研究会優秀若手発表賞を受賞していることからも，これらテーマについては十分に研究が進められており，客観的にもインパクトの高い研究成果を得ていると言える．
一方で，本研究の核心的部分であるフローサイズ予測（テーマ(2)）に関してはまだ研究成果が得られていない．しかしながら，当該テーマについては，関連研究のサーベイや機械学習に関する知識の習得，実験環境の構築が順調に進んでいることから，令和5年度の研究において一定以上の成果が得られると思われる．
以上のことから，現在までの進捗状況としては“おおむね順調に進展している”と判断する．
|
| Strategy for Future Research Activity |
当初の研究計画に記載したテーマ(1)～テーマ(4)のうち，テーマ(1)およびテーマ(3)については既に十分な研究成果が挙げられていることは述べた．従って，今後は特に本研究の中核に位置するテーマ(2)について重点的に研究を進めていく予定である．
なお，テーマ(2)について現状で研究成果は得られていないが，関連研究のサーベイや研究実施に必要な基礎的知識の習得，実験環境の構築などは既に進められており，令和5年度の早い段階からテーマ(2)に関する研究を進めることが可能となっている．
なお，テーマ(4)については，今年度や前年度においてテーマ(1)やテーマ(3)を進める際に同時に手法の改良まで行っているため，随時着手している．
以上のことから，今後はテーマ(2)にのみ絞り重点的に研究を進めていく予定である．
|
Report
(2 results)
Research Products
(4 results)
