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アドホックネットワークにおける ネットワークトラフィックに適用した コンテンツフラッディングモデルの提案

アドホックネットワークにおける ネットワークトラフィックに適用した コンテンツフラッディングモデルの提案. 大薮 勇輝 yaboo@sfc.wide.ad.jp 慶應義塾大学環境情報学部. 本研究の背景. アドホックネットワークの現状 不安定なネットワーク環境 無線通信の特徴 アドホックネットワークの特徴 アプリケーションの欠如 現在提案されているアプリケーション例 軍事目的 災害時のレスキューなど. 日常的には利用されない. Application. Ad-hoc Network Issues. Wireless Issues. 本研究の目的.

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アドホックネットワークにおける ネットワークトラフィックに適用した コンテンツフラッディングモデルの提案

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Presentation Transcript

  1. アドホックネットワークにおけるネットワークトラフィックに適用したコンテンツフラッディングモデルの提案アドホックネットワークにおけるネットワークトラフィックに適用したコンテンツフラッディングモデルの提案 大薮 勇輝 yaboo@sfc.wide.ad.jp 慶應義塾大学環境情報学部

  2. 本研究の背景 • アドホックネットワークの現状 • 不安定なネットワーク環境 • 無線通信の特徴 • アドホックネットワークの特徴 • アプリケーションの欠如 • 現在提案されているアプリケーション例 • 軍事目的 • 災害時のレスキューなど 日常的には利用されない Application Ad-hoc Network Issues Wireless Issues

  3. 本研究の目的 • 不安定なネットワーク環境を考慮したアプリケーション基盤の実現 • アドホックネットワークの以下の特徴を考慮 • 各ノードの移動性  移動しながら情報取得 • ネットワークの局所性  地域的な情報流通 • フラットなネットワーク構造  距離≒ホップ数 • 通信方式としてフラッディングに注目

  4. コンテンツ伝播範囲 送信ノード • 配信されるコンテンツ • お勧めの曲 • 本日のランチ • お買い得情報 • データタイプ • 映像・音声 • テキスト、画像 提案サービスモデル アドホックネットワークを利用したロケーションベース広告配信サービス

  5. 提案サービスモデル

  6. フラッディングによるネットワークトラフィック発生要因フラッディングによるネットワークトラフィック発生要因 隣接する中継ノード数（Nb） データフロー数（n） データフローサイズ（XkPk） 本研究のアプローチ 複数データフローに起因するネットワークトラフィックの抑制 対象となるアプリケーション End-Endのデータ到達性、データ品質を保障しない コンテンツフラッディングの問題点 ノード密度の高いネットワークにおいて複数のデータフロー が送信される場合、ネットワークが破綻する ノード密度 複数データフロー Network Congestion Distribution Range

  7. ノード密度に起因するネットワークトラフィックを解決する既存技術ノード密度に起因するネットワークトラフィックを解決する既存技術 • 既存技術の利用 • Simplified Multicast Forwarding (SMF) • Multipoint Relay (MPR) set selection algorithm Classical Flooding MPR Flooding N = 6 N = 16

  8. 複数データフローに起因するネットワークトラフィックの特徴複数データフローに起因するネットワークトラフィックの特徴 • データフローの伝播範囲の重複地点において発生 • 送信ノードによる重複地点の予測・検知の困難性 • ネットワークトポロジの利用 • 重複地点に配置されるノードからの通知を利用 • 各送信ノードの伝播範囲（TTL）及び位置情報を利用 • 送信ノードが検知・予測の上で可能な対策 • 伝播範囲の縮小(n) • データフローの送信停止(n) • パケットの送信間隔の変更(p) • パケット送信回数/秒の削減(p) • パケットサイズの削減(x) • 中継ノードによる過剰なネットワークトラフィック検知後の対策が必要 予測・検知 の困難性 伝播範囲全体に影響

  9. 複数データフローに起因するネットワークトラフィック抑制に関連する既存技術複数データフローに起因するネットワークトラフィック抑制に関連する既存技術 • データフロー数（ ）の削減 • Differentiated Service（DiffServ） • 優先度を利用したデータフローの分類 • 複数の優先クラス間に対して相対的な転送性能差を設定 • データフローサイズ（ ）の削減 • フレーム内圧縮、階層符号化圧縮を利用する既存技術 • DV Stream Control Proxy • フレーム内圧縮されたパケットを予め設定したレートに応じてサンプリングした後、ユニキャストまたはマルチキャストを利用して再送する手法 • 階層符号化マルチキャスト • 複数のマルチキャストアドレス宛に対して、階層符号化圧縮により生成されたレイヤ群を割り当る手法

  10. 複数データフローに起因するネットワークトラフィックに対する本研究のアプローチ複数データフローに起因するネットワークトラフィックに対する本研究のアプローチ • 過剰なネットワークトラフィックの回避 • ネットワークトラフィックの常時監視 • 各データフローに優先度を設定 • 効率的なフローコントロール • ネットワークトラフィック・優先度に応じた再送制御 • ネットワークトラフィック・優先度に応じたサンプリング処理 • 階層符号化圧縮、フレーム内圧縮技術を利用 送信ノード 受信ノード c a 中継ノード a b 本研究のアプローチ概要図

  11. Receiver’s application A Receiver’s application B Originator’s application C Receiver’s application C Originator’s application A Originator’s application B • Autonomous Flow Management • AFMヘッダの利用 • ネットワークトラフィックの常時監視 • ネットワーク状態に応じた優先制御 • 　ポリシの動的設定 • ポリシに対応した再送制御 • ポリシに対応したサンプリング処理 • ユーザアプリケーションに対する機能 • 複数アプリケーションからの同時利用 • 受信アプリケーションへデータフローの転送 • Delivery moduleの受信するデータフロー情報表示 Simplified Multicast Forwarding (SMF) - SMFヘッダの利用 - 中継ノードの選択処理 コンテンツフラッディングモデルの提案Adaptive Application Flooding Adaptive Application Flooding Flow Control module sampled data Forwarding Request data Network Monitoring Delivery module Delivery module Delivery module network network Originator Relay Receiver wireless link Data DM FC Data DM FC

  12. Autonomous Flow Managementの設計 Adaptive Application Flooding AFM を構成する モジュール群 Data sampling module Network monitoring module ネットワーク状態通知 AFM core module ネットワークトラ フィックの監視 処理された パケット データパケット Network delivery module HELLOメッセージ

  13. Autonomous Flow ManagementAFMヘッダフォーマット 32 0 8 16 24 Sample flag サンプリングの可否 Reserved TTL 優先度 Sample level 適応されているサンプリングレベル Sample mode 適応するパケットサイズサンプリング手法（サンプリングレート 　　　　　　　　　　　　　　　を利用する手法またはセグメントの先頭バイトを利用する手法 　　　　　　　　　　　　　　　の2種類が設定可能） Flow option 各サンプリングレベルにおけるサンプリングレートまたは棄却 　　　　　　　　　　　　　　　するデータセグメントの先頭バイトを指定

  14. AFMヘッダ内の情報と 優先制御ポリシの比較 及び処理決定 level 2 level 1 level 4 level 3 DROP level 2 level 1 AFM core moduleによる優先制御ポリシの動的設定 3種類のネットワーク状態通知 CONGESTED  サンプリングレベルを上げる WARNING  サンプリングレベルを保持 STALE  サンプリングレベルを下げる sampling module ネットワーク状態通知 Network monitoring module AFM core module 優先グループ Reserved TTL = 1 優先グループ Reserved TTL = 0 CONGESTED STALE 優先制御ポリシ Delivery module

  15. Network monitoring moduleによるネットワーク状態遷移の検知 CONGESTED 受信するネットワークトラフィックが1秒 以内にTraffic Thresholdを超えた場合 AFM Core moduleへの ネットワーク状態通知. ネットワーク状態遷移 WARNING ネットワーク 状態遷移 AFM Core moduleが 通知を反映させた場合 AFM Core moduleへの ネットワーク状態通知. ネットワーク状態遷移 STALE polling timeが経過するまでに ネットワーク状態がCONGESTED にならなかった場合 AFM Core moduleへの ネットワーク状態通知. Network monitoring module detects network congestion by promiscuous mode.

  16. Sampling moduleによるサンプリング処理 • AFMヘッダ内 “Sample mode” の参照 • サンプリング処理の決定 • “Sampling level” 及び “Flow option” の参照 • サンプリング処理におけるパラメータの決定 • サンプリングレート or セグメントの先頭バイト 32 0 8 16 24

  17. Adaptive Application Flooding実装 • 実装言語：C言語 • 使用ライブラリ：zebra-0.95pre, libpthread, libpcap • 実装内容 • Delivery module • smf6d • Flow Control module • Autonomous Flow Management for SMF extension • APIs for user’s application • Forwarding Request • Information Request • 動作環境 • UNIX系OS全般

  18. Autonomous Flow Managementの評価評価実験環境の構築 • Topology Emulator • Cent OS kernel 2.6.11 • Xeon 1.8GHz • Memory 1024MB • 10 ether port • Nodes • fec0::1 mac darwin kernel 8.2.0 • fec0::2 mac darwin kernel 8.2.0 • fec0::3 mac darwin kernel 8.2.0 • fec0::4 mac darwin kernel 8.2.0 • fec0::5 Debian Linux kernel-2.6.9 • fec0::6 Cent OS kernel-2.6.11 • fec0::7 FreeBSD-5.4 • fec0::8 Debian Linux kernel-2.6.9 • fec0::9 FreeBSD-5.4 • fec0::10 Cent OS kernel-2.6.11 fec0::2 fec0::1 fec0::3 Target Network Congested Spot R fec0::10 fec0::6 fec0::8 fec0::9 fec0::4 fec0::5 fec0::7

  19. Autonomous Flow Managementの評価評価実験環境の構築 パケット送信アルゴリズム while(1) { usleep(20000); send_packet(1000byte); } 想定するパケット構成 single video or audio frame only in a packet 1 frame 1/2 rate sampling

  20. 評価実験 Traffic Thresholdに応じて消費帯域が削減されるか (A) AFM利用しない (B)AFMを利用する Traffic threshold 625Kbyte polling time 10sec Sampling level and rate level 1: 1/2 level 2: 1/3 level 3: 1/4 level 4: 1/5 Reserved TTL（優先度） fec0::1  1, fec0::2  2, fec0::4  1, fec0::5  2, fec0::7  2, fec0::9  1

  21. 評価実験優先グループ毎にサンプリング処理が適用されるか評価実験優先グループ毎にサンプリング処理が適用されるか fec0::1 Mac 優先度  1 fec0::2 Mac 優先度  2 fec0::4 Mac 優先度  1 fec0::5 Debian Linux 優先度  2 fec0::7 FreeBSD 優先度  2 fec0::9 FreeBSD 優先度  1

  22. 評価実験優先度のばらつきによる送受信バイトに対する標準偏差の変化評価実験優先度のばらつきによる送受信バイトに対する標準偏差の変化

  23. 本研究の結論 • 本研究の成果 • アドホックネットワークにおけるネットワークトラフィックに適応するコンテンツフラッディングモデルを実現した • 本技術を利用することでアドホックネットワークの特徴を活かしたアプリケーションが容易に構築可能となった • 本技術を利用した複数のアプリケーションが展開されることによりアドホックネットワークの普及可能性を向上することが出来る

  24. 本研究の結論 • 今後の課題 • ネットワーク状態遷移検知に利用される閾値の動的設定 • シミュレーション及び実環境における評価実験 • 本技術を利用するアプリケーションの提案・構築

  25. フラッディングを利用したアプリケーションFlooding Messenger (implemented by yaboo and sora)

  26. フラッディングを利用したアプリケーション距離を利用した広告配信サービスフラッディングを利用したアプリケーション距離を利用した広告配信サービス volume “HOP数≒どれだけ離れているか”を利用してコンテンツ再生時に表現を変化させる（音量を変えるなど） 例）音楽配信 Tower Recordに近い方がお勧めの曲が大きく聞こえる 効果：曲を気に入った人は情報元に引き寄せられる この曲いいな！ Tower Record行こう！ なんか聞こえる… 結構いい曲かも？ 3hop 2hop 1hop Distance

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