大規模情報指向ネットワークのためのトランスポート層プロトコル

2019 年度は、これまでに構築した大規模情報指向ネットワークのトランスポート層プロトコルの流体近似モデルを基礎としたフローレベルシミュレータを開発した。フローレベルシミュレータでは、各ステップにおいて、流体近似モデルにおけるネットワークの構成要素の値 (例: エンティティのウィンドウサイズ) を繰り返し更新する。ここで、更新する値は流体近似モデルにおけるネットワークの構成要素に対する常微分方程式を数値的に解くことにより求めている。フローレベルシミュレータにより、情報指向ネットワークのトランスポート層プロトコルのダイナミクスの分析を可能とする。さらに、フローレベルシミュレータを用いて、情報指向ネットワークにおいて、コンテンツキャッシングがトランスポート層プロトコルのダイナミクスに与える影響を調査した。具体的には、輻輳制御機構に AIMD 型ウィンドウフロー制御を有する IATP (Interest ACK-based Transport Protocol) が動作しているエンティティがコンテンツ取得要求を繰り返し送出した時の、エンティティのウィンドウサイズの時間的変動や、リポジトリにおけるキュー長 (ボトルネックとなるリンクのキュー長) の時間的変動を調査した。その結果、(1) ルータにおけるキャッシュヒット率が増加するにつれ、経路中のルータからコンテンツが返送されることで、エンティティのウィンドウサイズがより増加し、リポジトリにおけるキュー長が抑えられること、(2) ルータにおけるキャッシュヒット率が増加するにつれ、エンティティのウィンドウサイズやリポジトリにおけるキュー長の変動が収束するまでに要する時間が増大することなどを示した。

2019 年度は、これまでに構築した大規模情報指向ネットワークのトランスポート層プロトコルの流体近似モデルを基礎としたフローレベルシミュレータを開発した。フローレベルシミュレータでは、各ステップにおいて、流体近似モデルにおけるネットワークの構成要素の値 (例: エンティティのウィンドウサイズ) を繰り返し更新する。ここで、更新する値は流体近似モデルにおけるネットワークの構成要素に対する常微分方程式を数値的に解くことにより求めている。フローレベルシミュレータにより、情報指向ネットワークのトランスポート層プロトコルのダイナミクスの分析を可能とする。さらに、フローレベルシミュレータを用いて、情報指向ネットワークにおいて、コンテンツキャッシングがトランスポート層プロトコルのダイナミクスに与える影響を調査した。具体的には、輻輳制御機構に AIMD 型ウィンドウフロー制御を有する IATP (Interest ACK-based Transport Protocol) が動作しているエンティティがコンテンツ取得要求を繰り返し送出した時の、エンティティのウィンドウサイズの時間的変動や、リポジトリにおけるキュー長 (ボトルネックとなるリンクのキュー長) の時間的変動を調査した。その結果、(1) ルータにおけるキャッシュヒット率が増加するにつれ、経路中のルータからコンテンツが返送されることで、エンティティのウィンドウサイズがより増加し、リポジトリにおけるキュー長が抑えられること、(2) ルータにおけるキャッシュヒット率が増加するにつれ、エンティティのウィンドウサイズやリポジトリにおけるキュー長の変動が収束するまでに要する時間が増大することなどを示した。