卒業論文要旨

CCNにおけるデータ収集のゴシッピングによる効率化

山本 雅也 (2019年2月)

近年、通信機器だけでなく、従来インターネットに接続されていなかった様々なモノをインターネットに接続する技術であるInternet of Things(IoT)が注目されている。IoTデバイスから大量のデータを収集し、サーバやクラウドがそのデータを分析・活用することで、新たな情報やサービスを生み出す。しかし、データ分析を行うサーバやクラウドの計算負荷や、移動性(モビリティ)を持つセンサで構成されるIoTネットワークの経路制御の効率化、セキュリティ等が課題である。そこで本研究室では、特に、サーバやクラウドが抱えるデータ分析の計算負荷やモビリティのあるIoTネットワークの経路制御の効率化について着目している。その背景には、IoTデバイスから大量のデータを収集すると、サーバやクラウドがそのデータを抽出・分析にかかるサーバやクラウドの計算負荷の増加がある。そこで、従来サーバやクラウド側が行っていたデータ抽出作業を、ネットワーク側で負担するために、経路制御を行う際に、各ルータがサーバやクラウドが必要としているデータのみを選別するネットワークを目指している。

そのため、本研究室の鈴木による先行研究(以下、先行研究)では、必要なデータのみを選別し、サーバやクラウドに届けるContent Centric Networking(CCN)を利用した新たなネットワークを提案している。しかし、従来のCCNをそのまま想定環境に適応するにあたり2つの問題があった。1つは、複数のコンテンツ配信元からストリームデータを受信する場合、ネットワーク帯域が圧迫されるという問題である。もう一方は、モビリティのあるネットワークにおいて、経路情報の更新に利用されるパケット数が爆発的に増加するという問題である。先行研究では、前者の問題に対し、各ルータがデータの返送経路を一定時間保持する手法を用いた。後者の問題に対し、各ルータがフラッディングによる通信を行うことを用いた。これらの手法により、コンテンツ取得までの遅延の発生、及び、コンテンツ収集に要するパケット数が抑制された。

しかし、先行研究では、フラッディングを行う度に隣接したルータや車両(隣接ノード)全てにコンテンツ要求に利用されるパケットを転送するため、ルータが経路情報を更新する余分なパケットが増加し、パケットの輻輳が発生してしまう問題が残されている。そこで、本研究では、コンテンツ取得効率を落とさずに、先行研究に比べパケットの輻輳発生を軽減し、パケット転送の遅延を抑制する経路制御手法の実現を目的とする。そのため本研究では、コンテンツ配信元へ至る表を利用したパケット転送に加えて、各ルータがゴシッピングにより通信を行うことを提案した。ゴシッピングとは、隣接するノードの中から確率的にノードを選択し、そのノードにデータを転送する情報伝播手法である。そして、1 台の計算機上に仮想的なネットワークを構築するシミュレータを実装し、従来のCCN や先行研究の手法と比較することで提案手法の有用性の確認を行った。実験の結果、先行研究に比べほぼ同じコンテンツ数をサーバが取得し、コンテンツ要求に利用されるパケット数が減少したことを確認した。提案手法により、パケット転送の遅延を抑制したデータ選別機能を持つネットワークが構築できることを確認した。