2007 Fiscal Year Annual Research Report
分散モニタリングによる大規模オーバレイネットワークの自立制御に関する研究
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19024062
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
中村 豊 Kyushu Institute of Technology, 情報科学センター, 准教授 (40346317)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
飯田 勝吉 東京工業大学, 学術国際情報センター, 准教授 (00332768)
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| Keywords | 分散モニタリング / セルフヒーリングアルゴリズム / ネットワーク制御技術 |
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| Research Abstract |
データ交換および計算等の様々なアプリケーションに有用なP2Pやグリッドコンピューティング等のオーバレイネットワークは発展し、今後百万オーダ規模になると想像される。そのような規模のオーバレイネットワークの通信性能を向上し、また管理可能とするためには新たな自律制御が必要となる。本研究課題ではこれらを包括的に取り扱い、大規模オーバレイネットワーク制御技術の確立を目指している。
平成19年度は、モデルを拡張しセルフヒーリング手法の基礎技術として利用可能とする。
(中村)多地点・長期間トラフィック計測
平成19年度は、セルフヒーリングのためのパケット特性のモデル化を可能とするために、多地点・長期間でのトラフィック計測を行った。ここで、パケット特性とは、1)パケット長、2)パケット到着間隔、3)フローの情報(5tupple)である。これらの特性は、計測地点や計測時刻によって、大きく変化することが考えられる。様々な特性に対応可能なモデル化を行うため、計画班のテストベッド、九州工業大学および東京工業大学のキャンパスネットワークにおいてパケット特性の計測を実施した。
(飯田)大容量ネットワークのパケット特性モデル化の拡張
平成19年度は、平成18年度に構築した大容量ネットワークのパケット特性基本モデルの拡張を行った。基本モデルでは、大規模ネットワークを安定運用するための基本モデルを確立した。しかし、このモデルの前提はパケット長およびパケット到着間隔の統計的性質が変化しないこととしていたため、時間変動のあるトラフィックに対応できなかった。また、バックボーンリンクにおいて全パケットを区別せずモデル化していたため、何が異常トラフィックかを検出することができなかった。そこで、時間変動およびフロー単位でのモデルに拡張した。モデル化においては、中村の計測結果を利用した。
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Research Products
(6 results)
