ビッグデータ指向型ネットワーク：複雑ネットワーク理論に基づく物理と仮想の融合

2014 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 26540032
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 加藤 寧 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (00236168)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2017-03-31
• キーワード: ビッグデータ / ネットワーク仮想化 / 複雑ネットワーク理論 / 分散処理 / 広域ネットワーク

研究実績の概要

ネットワーク上で生成される膨大なデータを利用・解析し、革新的なサービスやビジネスモデルを創出するビッグデータ解析が注目を集めている。ビッグデータ解析では、アクセス網やコア網、データセンタ網などネットワーク全体の資源の効率的な利用が必要とされており、ネットワーク全体を最適化する広域ネットワーク仮想化技術の実用化が望まれている。しかしながら、広域ネットワーク仮想化に関する議論は始まったばかりであり、未だ確固たる技術は開発されていないのが現状である。そこで本研究では、複雑ネットワーク理論に基づく広域ネットワーク仮想化技術を開発することにより、ビッグデータ解析の要求品質を保証可能なビッグデータ指向型ネットワークの創出を目指す。
本年度は、ビッグデータサービスの多様な品質要求に対応可能なネットワーク仮想化技術の創出を目的とし、ビッグデータサービスの要求品質を制御する上で重要となる物理・仮想ネットワークの関係性を示す数理モデルを構築した。まず、ネットワーク仮想化の基礎技術はもとより、物理・仮想ネットワークの特徴量とそれらの関係性について検討している関連研究について調査した。調査の結果、物理ネットワークと仮想ネットワークの次数分布の関係性が未だ明らかにされていないことが判明したため、想定するサービスと物理ネットワークの次数分布を任意に設定した際に構築される仮想ネットワークの次数分布を導出する数理モデルを構築した。また、要求する通信品質によって適切な仮想ネットワークの構造が異なるため、ビッグデータサービスを要求項目によって分類し、要求項目ごとに物理・仮想ネットワークの適切な関係性を明らかにした。

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

本年度は、当初の計画通り、物理・仮想ネットワークの関係性を示す数理モデルを構築した。現在、研究の成果を論文としてまとめている最中である。次年度の研究計画も順調に検討が進んでおり、本研究はおおむね順調に進展しているといえる。

今後の研究の推進方策

平成27年度は、まず前年度に構築した数理モデルの高度化を図る。物理ネットワークの特徴を考慮し数理モデルに取り込むことで、より正確に通信性能を評価することを可能にする。
次に、構築した数理モデルを用いて、物理・論理ネットワークの関係性を最大限利用したネットワーク仮想化技術の検討に取り組む。具体的には、仮想ネットワーク構築技術、データ分散配置技術、通信経路制御技術の3つのコア技術を個々に開発する予定である。各技術の開発においては、次の研究段階において3つのコア技術の連携協調を図ることを考慮する。つまり、各技術において他の技術と相互作用する機能などについてはモジュール化して作成するなどの工夫により、次の段階でのスムーズな技術開発につなげる。
さらに、ネットワークシミュレータを用いて考案した技術の基本性能の評価を行う。このため、考案したアルゴリズムやプロトコルをネットワークシミュレータに実装する作業、並びに実験データの整理・管理作業などが生じるが、これには申請者の研究室所属の大学院生を動員する予定である。
本年度は、研究成果を段階的に国際会議、学術論文誌へ投稿することで、研究成果を積極的に外部へ配信していく。投稿先としては、世界における影響力の強さを考慮し、IEEEが主催する国際会議及び刊行する学術論文誌を候補として検討する。