ネットワーク仮想化環境における予測型トラヒックエンジニアリングの研究開発

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本研究は、仮想ネットワーク(VN)環境でサービスプロバイダー(SP)やインフラストラクチャープロバイダー(InP)それぞれが自身の制御対象を制御しつつも、他のSPやInPの状態を考慮することにより、各SPが適切にサービスを提供でき、かつ、ネットワークの高い利用効率が維持できるような、ネットワーク全体として適切な制御を実現する。具体的には、本研究者が提案しているMP-TEを用いた系全体としての安定な制御に加えて、他のSPやInPの状態も考慮して、協調した制御を行うことで、ネットワーク全体としての適切な状態維持を達成する。上記の目的を達成するため、本年度は、MP-TEの基での誤差影響の解析と適切な動作領域の解明、及び、観測される情報が不確実な場合における制御決定の仕組みについて検討を行った。複数の主体が制御を行う環境では、今のネットワークの状態が別の主体の制御によって変化し得る不確実な状況での制御を行う必要がある。このように、現在把握している状態と、実際に生じる状態に誤差が生じるため、その誤差の影響によって適切な制御が困難となり得る。そこで、誤差による制御への影響を解析的に求め、適切な制御領域の解明を試みた。解析の結果、特定のトポロジーを仮定した上で誤差と制御性能の関係を数学的にモデル化することに成功し、また、数値例から制御への影響が小さいと考えられるトラヒック量の小さなフローにおける誤差が制御に大きく影響し得る場合があることを示した。次に、誤差の存在を前提として、より誤差を許容可能な制御方式の検討を行った。このような誤差を許容したシステムとして脳の意思決定の仕組みに注目し、これを予測型ネットワーク制御に応用することで、不確実な状況下でも適切な制御を行う仕組み提案し、シミュレーション評価によりその有効性を確認している。