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研究業績


OpenFlowネットワークにおけるOrigin-Destinationトラヒック行列の推定
著者
  山下翔太
 
雑誌名/会議名
  九州工業大学 情報工学部 電子情報工学科 卒業論文 2013 年 3 月
 
アブストラクト
   近年,クラウドサービスや仮想化技術の進展に伴い,データセンタ内や複数データセンタ間でのネットワークに対する動的で柔軟なトラヒック制御の要求が高まっている.そのようなネットワークにおける細粒度の経路最適化,機器の管理・運用の自動化,あるいは耐障害性の向上などを実現する手段の1 つとして,OpenFlow が注目を集めている.  OpenFlow ネットワークの運用管理において,フローエントリで管理され,ユーザやアプリに対応する仮想的な「ユーザフロー」の流量把握だけでなく,物理的なノードやリンク資源と直接関係するネットワーク間のトラヒック流量把握も重要である.以降では後者を単に「フロー」と呼び,その流量統計のオンライン把握を目的とする.OpenFlowでは指定したフローエントリの統計情報を取得する仕組みはあるが,ユーザフローは動的に生成・消去され,また多数のユーザフローが大域的な資源とマッピングされるため,物理トポロジ・資源 の設計や異常検知には,個々のユーザフロー情報だけでは困難である.  そこで本研究では,OpenFlowにおけるフローの流量把握を低コストに行うために,中継機器のインターフェース・カウンタ(通過する複数のフロー流量の和:集約流量)から,各フロー毎の流量特性を推定するOrigin-Destination トラヒック行列推定手法を適用する.先行研究で有効性が示された手法に基づく計測システムをOpenFlow の枠組みの中で実装し,計測・推定を行なった。3フロー2観測点の基本トポロジおよび6フロー6観測点のトポロジにおいて、1000 秒区間の流量平均と流量分散を推定し、相対誤差が流量平均では0.09〜9.21,流量分散では0.18〜0.44 であり、実験を通し推定手法の有効性を示すと同時に,誤差低減への課題を抽出した.
 
キーワード
  Measurement
 
記述言語
  Japanese
 
 

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