| 研究課題/領域番号 |
14655140
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
山岡 克式 東京工業大学, 学術国際情報センター, 助教授 (90262279)
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| 研究分担者 |
小林 亜樹 東京工業大学, 大学院・理工学研究科・集積システム専攻, 助手 (30323801)
酒井 善則 東京工業大学, 大学院・理工学研究科・集積システム専攻, 教授 (70196054)
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| キーワード | コンテンツ指向ネットワーク / メタ情報 / 探索 / 漂流コンテンツ / TTL / トラヒック量 / フラッディング / anycast |
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| 研究概要 |
本研究では、ネットワーク上を漂流するコンテンツが自分の存在したノードおよび周辺ノードに一定期間メタ情報パケットを残し、探索側は無作為なノード探索の過程でそのメタ情報パケットを発見すると、タイムスタンプ等のメタ情報を元に、移動するコンテンツ本体の効率的な追跡を行い、最終的に捕捉する「きつねがり」アルゴリズムの開発を目的とする。
今年度は、まず、アルゴリズム開発、およびパラメータ決定のための理論解析、およびシミュレーションによる特性把握を行った。
ネットワーク上のコンテンツは、自分の存在するノードの周辺ノードにメタ情報パケットを残しながら漂流する。探索者は当初はネットワークに少数の探索パケットを無作為に送出するが、メタ情報パケットを発見すると、タイムスタンプなどコンテンツのメタ情報からコンテンツ本体の位置を推定し、そのノードからコンテンツの存在確率が高いと推定される複数のノードに対して探索パケットを送出する。標的に接近するにつれて、コンテンツ本体およびその周辺ノードに対してコンテンツを包囲するように多くの探索パケットを送出し、最終的にコンテンツを捕捉する。
このように本方式では、メタ情報パケットが多く長くネットワーク上に存在するほどコンテンツの位置推定精度は向上し、また探索パケットを多く送信するほど短時間でコンテンツを捕捉可能であることは容易に想像できるが、その一方でネットワークのリソース(メモリなど)を多く消費することになる。そこで本研究では、コンテンツのメタ情報配置範囲およびその生存期間(TTL)、探索パケット送信数(トラヒック量)の最適値を、検索効率および消費リソースの観点から理論解析により導出し、計算機シミュレーションにより提案アルゴリズムの有効性を確認した。
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