| 研究課題/領域番号 |
17H01733
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
長谷川 亨 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (70576264)
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| 研究分担者 |
津川 翔 筑波大学, システム情報系, 助教 (40632732)
小泉 佑揮 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (50552072)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 情報指向ネットワーキング / ルータ / パケット転送 |
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| 研究実績の概要 |
低消費電力と高性能を両立するソフトウェアICNルータのアーキテクチャを確立することを目的として、ICNルータの高速性を阻むキャッシュ処理の課題を明らかにし、課題を解決するプレフィッチアルゴリズムを設計した。人気度が変動するコンテンツに対しても高いキャッシュヒット率を提供するキャッシュアルゴリズムを検討した。具体的な成果は、以下の通りである。
第一に、ICNソフトゥエアをPCハードウェアプラットフォーム上で実行し、CPU命令レベルの動作を解析し、キャッシュの制御用データ構造が蓄積されたDRAMからのアクセス時間が性能向上のボトルネックになっていることを明らかにした。
第二に、ボトルネックとなるアクセス時間を隠蔽して、パケット転送速度を向上させるように、複数のパケットを同時処理することで、制御用のデータ構造をプリフェッチする手法を設計した。設計した手法を、ICNソフトウェアにプロトタイプ実装することで、68.3 Gビット/秒の転送速度を実現できることを実証した。既存手法と比較して、約1.31倍の転送速度を実現している。
第三に、人気度が変動するコンテンツのトラフィックをショットノイズモデルに基づいて生成し、既存のキャッシュアルゴリズムの性能を評価した。時刻ベースならび頻度ベースのキャッシュアルゴリズムは、人気度が低下したコンテンツをキャッシュに留まらさせることが課題であり、一定時間のウィンドウを導入して、受信履歴における受信時刻や頻度を減少させる手法が有用であることを明らかにした。
第四に、ユーザ間の関係を表現したソーシャルネットワークを用いて、効率的なコンテンツキャッシュを実現する手法に関するサーベイを行なった。その結果、テンポラルネットワーク解析や多層ネットワーク解析の手法の利用が従来手法の改良に有望であることがわかった。サーベイの結果は、サーベイ論文の一部として発表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
１年目の目標の，（１）負荷均一割当を設計すること、（２）メモリ参照最小化スケジューリングすること、（３）人気度が時間変化するコンテンツに対する既存キャッシュアルゴリズムの評価を、下記の通り達成している。
（１）ICNソフトウェアをPCハードウェアプラットフォームに実装するとともに、受信したパケットを宛先の名前に対するハッシュ値に応じて、パケット処理を割り当てるCPUコアを決定する機能をネットワークインタフェースカードに実装した。公開されたHTTPトレースデータを用いて、ハッシュ機能が複数CPUコアに均等に割り当てることを実験的に検証した。
（２）ICNのプロトコル処理に対して、CPU命令レベルの動作を解析し、DRAMへのアクセス時間が性能向上のボトルネックになっていることを明らかにした。さらに、DRAMに蓄積した制御用データ構造へのアクセスパタンを実験的に解析し、複数の制御用データ構造に並列にアクセスするスケジューリングを設計した。具体的には、複数のパケットを同時処理することで、制御用のデータ構造をプリフェッチする手法を設計した。また、設計した手法をプロトタイプ実装することで、68.3 Gビット/秒の転送速度を実現できることを実証した。
（３）人気度が変動するコンテンツのトラフィックをショットノイズモデルに基づいて生成し、既存のキャッシュアルゴリズムの性能を評価した。人気度が低下したコンテンツをキャッシュに留まらさせることが課題であること、ならびに人気度が時間経過するコンテンツに対して、一定時間のウィンドウを導入して、受信履歴における受信時刻や頻度を減少させる用いるキャッシュアルゴリズムが有用であることを明らかにした。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成２９年度研究成果に以下の拡張を実施する。
（１）ルータアーキテクチャの開発：平成２９年度には、受信パケットの負荷をハッシュルーティングにより均一に割当てる方式を評価し、複数のCPUコアに均等に割り当て可能であることを明らかにした。平成３０年度には、本割り当てをベースに複数PCを用いたルータのアーキテクチャを設計する。アーキテクチャの検証用に、既存のICNソフトウェアを複数CPUコアのPC上に移植するとともに、平成２９年度までに開発したキャッシュアルゴリズムを組み込む。
（２）メモリ参照最小化スケジューリングの開発：40Gビット/秒のパケット転送の実現に向けて、平成２９年度には、ICNルータの処理時間を解析し、キャッシュの制御データ構造のアクセス待ちがボトルネックであることを明らかにした。平成30年度には、一つのパケットを処理するための制御データ構造を並列にアクセスすることを可能にすることで、一つの制御データ構造へのアクセス待ちがボトルネックにならないキャッシュアルゴリズムを開発する。
（３）大容量コンテンツ向きキャッシュアルゴリズム開発：平成２９年度には、人気度が時間経過するコンテンツに対して、時間ウィンドウと過去の受信履歴を用いるキャッシュアルゴリズムが有用であることを明らかにした。平成３０年度は、大容量化するコンテンツに対するヒット率を向上させるアルゴリズムを開発する。大容量と小容量のコンテンツが混在するとヒット率が低下することが知られており、混在した場合のヒット率を解析するモデルを開発する
（４）コンテンツの人気度予測モデルの開発：将来のコンテンツの人気度の変化を予測することができれば、キャッシュヒット率を向上させ、効率的なキャッシュ割当を実現することができる。平成30年度には、ソーシャルメディア上の投稿から Web コンテンツの将来の人気度を予測するモデルを開発する。
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