2019 Fiscal Year Annual Research Report

フラクタル特性を有する仮想ネットワーク構成に基づくIoT情報流通基盤構築手法

Research Project

Project/Area Number	17H01734
Research Institution	Osaka University
Principal Investigator	荒川伸一大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (20324741)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	滝根哲哉大阪大学, 工学研究科, 教授 (00216821) 小南大智大阪大学, 経済学研究科, 助教 (00709678) 村田正幸大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (80200301)
Project Period (FY)	2017-04-01 – 2020-03-31
Keywords	情報ネットワーク / 仮想ネットワーク / IoT / フラクタル / ネットワークトポロジー
Outline of Annual Research Achievements	仮想IoT-NW環境において、実世界変動に対応しリソース制約も考慮したリソース配置を、ポテンシャル場を用いた自己組織的な動作によって実現する動的リソース制御手法を考案し、計算機シミュレーションを用いて有効性を評価した。提案手法では、各エッジルータに発生する潜在的なリソース需要をポテンシャルとして表現する。エッジルータ間でポテンシャル値の情報交換による自己組織化と外部のコントローラを介したリソース競合の調停管理による管理型自己組織化を行うことでスケーラビリティを確保する。なお、エッジルータ上では複数のサービスが展開されるため、外部のコントローラは各サービスのリソース需要や時空間的特性に基づいて競合するリソースの調停を図っている。評価では、交通実データを用いてポテンシャル場を形成および更新し、複数のサービス展開によるリソース競合に対する空間的リソース増強が行われることを明らかにした。また、管理型自己組織化による調停により、リソース不足となるエッジルータの割合が32%低減されることを示した。また、脳機能ネットワークの情報処理の振る舞いに基づく Physical-Virtual NoN (PV-NoN) モデルを提案した。本モデルは、トラフィック変動と PN、VN 間の依存性を考慮して、NoN の可用性を表現するモデルである。シミュレーション評価を通じて、脳機能ネットワークに基づく相補的な依存性を応用した設計が、VN 間の干渉を防ぎつつ、最も優れた可用性と通信性能を実現することを明らかにした。
Research Progress Status	令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
Strategy for Future Research Activity	令和元年度が最終年度であるため、記入しない。