2019 Fiscal Year Annual Research Report
インポータンスサンプリングの拡張による実ネットワークの高精度品質計測技術の開発
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18K18035
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
渡部 康平 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (10734733)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ネットワーク / シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ネットワークの通信品質を正確に計測する技術は，多くのネットワーク管理・運用技術の基礎となっているが，高信頼ネットワークのパケット廃棄など発生確率が非常に小さい事象 (稀事象) に関する統計量の計測は，未だ技術課題となっていた．本研究では，シミュレーショ ンの高速化・高精度化技術として発展してきたインポータンスサンプリング (Importance Sampling; IS) を，実ネットワーク計測の領域に拡張し，稀事象に関する統計量を高い精度で計測する技術を開発した．開発した技術では，ISの技術を活用して，計測対象とは異なる条件のネットワークのシミュレーションを行いつつ，得られた結果を計測対象のネットワークのものに変換する．
第一に，本研究により，ISを任意の通信トラヒックに適用可能に拡張する方法を確立した．通信トラヒックを離散化し，離散化したトラヒックパターンの発生頻度を利用することにより，異なる条件のネットワーク間の推定値の変換を実現している．
第二に，離散化したトラヒックパターンを均一に含み，最も高精度なシミュレーションを実現するためのトラヒック生成手法を開発した．この生成手法を上記の変換の手法と組み合わせることにより，シミュレーションによる高精度推定が可能になった．実験により，ポアソントラヒックモデルにおいて14倍，実トラヒックデータにおいて145倍の精度向上が可能であることを確認した．
提案する技術により，従来技術のサンプリングでは見逃されてしまう稀なパケット廃棄や遅延を短い時間で計測することが可能になり，新たなネットワーク管理・運用技術開発の可能性が開かれた．
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