| 研究概要 |
実際のYouTubeやニコニコ動画等のUGC配信サービスを対象に各コンテツの人気度推移特性(スパイク型のリクエスト集中現象等)とトラヒック特性の測定を行い,測定データの分析を行った.さらに,要求コンテンツ(情報)内容の類似性やコンテンツ・リコメンドシステムの挙動によって様々なコンテンツ人気度変動特性を分析した.また,それらの分析結果を踏まえて,UGC配信サービスの特徴を表現するコンテンツ・トラヒックモデルの創出・提案を行った.
また,コンテンツ・トラヒックモデルとネットワーク性能との関係を明らかにするための評価を行った.いくつかのネットワーク条件を与え,コンテンツ・トラヒックモデルを用いてネットワーク性能を評価した.21年度では簡易モデルを構築し,21年度購入予定のシミュレーション評価用計算機を用いてシミュレーション評価を行った.なお,21年度に限り,テストベッド用実験装置Iをシミュレーション用のサブの計算機として用いた.さらに,これらシミュレーション評価結果に利用し,UGC配信のための新しい制御方式の基礎検討をおこなった.
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