2019 Fiscal Year Research-status Report
A compact packet classification method that realizes large scale NFV
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19K11953
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| Research Institution | Kanagawa University |
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Principal Investigator |
田中 賢 神奈川大学, 理学部, 教授 (50272810)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
三河 賢治 新潟大学, 学術情報基盤機構, 准教授 (00344838)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | パケット分類 / C1P / Circ1P / 連 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、複雑なルールを対象とするパケット分類問題に対して、コンパクトなMDDを実現する際の理論的な限界に踏み込んで新たな手法を構築しようとしている。研究代表者と分担者は、ルールリストを２値行列として見たときのC1Pを詳細に分析し、その判定と入れ替えを行う効率的な手法を検討してきた。初年度は、関連する文献の調査と分析、分類を行い、これをもとに連を統一する操作の時間計算量について詳細な分析を行った。共同研究者と、これらの結果について議論を行い理論的な確認、および問題点への対策について詳細な検討を行った。高速なパケット分類実現のために必要なC1PおよびCirc1Pに対するアルゴリズムの検討を行った。実際のIP4パケットを想定し108ビットの連について統合操作の計算機実験を行う準備を行った。さらに、連から構築される決定木のサイズをコンパクトにするための基本的なアルゴリズムを検討した。計算機実験を行うための環境構築を行った。一方で、これらの手法を実環境に近い形で実験を行うため、仮想的なネットワーク環境シミュレータであるgns3の活用を検討している。様々なネットワーク機器とそれらのネットワーク環境を構築し実環境に近い設定の下で実験を行うことが可能となるため、多くの実験を安価かつ速やかに行うことができる。現在はこれらの試用と実際の利用を目指した様々な準備を行っている。これらの結果を整理し、次年度は構築されたアルゴリズムの実装を行っていく。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
文献調査により、従来異なる領域で考えられてきた手法の概略が明らかになり、本研究における検討を速やかに行うことが出来た。アルゴリズムの計算量の分析は容易であり、実装にあたっての大きな問題も現段階では見当たらないといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
新型コロナウィルス感染症への対策として、現在所属研究機関への立ち入りが全面的に禁止されている。これにより、研究遂行のための計算機環境を直接用いる目途がたっていない。この状況に対処するため、オンライン会議をベースとした研究環境の構築を行い、軌道にのせる必要がある。また、リモートで計算機環境にアクセスし、プログラミング、実験などをより効率的に行う方法を準備する必要がある。
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| Causes of Carryover |
実験環境となるコンピュータの導入にあたり、選定の基準となるアルゴリズムの十分な分析を待つため今年度の導入を見送った。また、新型コロナウィルス感染症対策として多くの出張が延期、またはキャンセルになり、一部を次年度以降に繰り越す必要が生じた。今後は、すみやかにアルゴリズムの分析に目途をつけるとともに、事態の収束に備えて新たな報告機会も含めた準備を進めていく。
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