maui project 2009 インターネットにおける近接性kuro/maui/kuro-maui-20090521.pdf ·...
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MAUI Project 2009
インターネットにおける近接性
政策・メディア研究科修士課程1年黒宮佑介（kuro）親: 斉藤（ks91）さん
サブ親: 重近（nazo）さん
インターネットにおける近接性
• インターネット
– 複数の自律分散システム（AS）が相互接続
– 物理的・論理的に複雑なトポロジを持っている
• インターネットにおける近接性
– Point-to-Pointの論理的ネットワークにおいて近い
– 近接性を考慮することによるメリット
• ネットワーク資源の有効活用– インターネットバックボーンへの負荷を低減
• 優れたエクスペリエンス– 応答・転送速度などのパフォーマンスの向上
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インターネットにおける近接性
• 問題点（デメリット）– “近い”とは…
• 何を以て近いとするか（RTT・Hop-Count）– オーバーヘッド
• 近さを考慮することは重要だが…– 検出指標
• 下位層トポロジ情報– 大量の時間・コスト
• End Pointから取得できる指標– 妥当性
– End Point» ユーザ・コンテンツプロバイダ
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卒業制作・卒業論文
• “近い”
– DNSの管理ドメインの階層構造において近い
• 評価指標
– 下位層トポロジ情報としてHop-Countと比較
• Hop-Countが小さいネットワーク的に近い
• 優先的に接続することで– ネットワーク資源の有効活用
– 優れたエクスペリエンス
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root.
A-a A-b B-a B-b C-a C-b
Distance
ne ad
jp
3rd Level Domain
Sub Domain
2nd Level Domain
Top Level Domain
Distance
Network Distance
Network Distance
A B C
• 管理ドメイン階層構造
– 管理ドメインにおける近さ
– 下位層トポロジの近さ
DNSを利用したネットワーク距離
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近似可能であると仮定
a b c d
アプローチ
• DNSの管理ドメインの表現方法
– Fully Qualified Domain Name（FQDN）に着目
– 仮定
• 「FQDN において、同一のドメイン名を持つノードは単一の組織に属しているためネットワーク的に近い」
• FQDNの例
– 例）p1234-ipbf5678marunouchi.tokyo.ocn.ne.jp– 組織名・地理情報・ネットワークIDなどが含まれる
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FQDNの解析
• IntelliSense1. ドメインレベルの判定一致しなかったところで終了
2. レーベンシュタイン距離を計算自分のFQDNとの差を求める
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ドメインレベル判定レーベンシュタイン距離計算
p1234-ipbf5678marunouchi.tokyo.ocn.ne.jpp1234-ipbf2222marunouchi.tokyo.ocn.ne.jp
レーベンシュタイン距離
• 2つの文字列の類似度を示す数値
– 編集距離ともいわれる
• 文字列操作
– 置換
– 挿入
– 削除
必要な手順の最小回数を求める
• 類似度が低いほど
– 大きな数値が出る
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例）レーベンシュタイン距離: 31. kitten2. sitten （“k”を“s”に置換）3. sittin （“e”を“i”に置換）4. sitting （“g”を挿入して終了）
出典: Wikipedia
IntelliSense実装
• LinkPoint計算– ドメインレベル判定
• 範囲: Top Level Domain ～ Sub Domain(s)– 一致した場合: LinkPoint +64 points– 一致しなかった場合: 評価終了 LinkPointを決定
– レーベンシュタイン距離計算• ドメインレベルの判定がすべて一致した場合に計算
• 範囲: Host Name– LinkPoint+（64―LD）
– 64: DNSの仕様• FQDNにおける各レベルの最大長: 63文字
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実測データを用いた検証
• 実P2Pネットワーク上のノードに対して検証
– 対象: Winny・Share
• 取得した実測データ
– FQDN– Hop Count
• 観測期間とノード数
– OCN：12/11～12/17（168時間） 35,000ノード
• 全ノード数: 110,000, 推定AS数: 300（500）
– BBTEC：1/16～1/17（48時間） 13,750ノード
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p****-ipbf****hodogaya.kanagawa.ocn.ne.jp
p****-adsao01yokonib1-acca.kanagawa.ocn.ne.jp
ノード数
Levenshtein DistanceDomain Level
ノード数
. jp ne ocn
OCNから取得した実測データ
• Hop CountとFQDNによる優先度の比較
2009/5/20 卒業制作最終発表 11
p****-ipbf****hodogaya.kanagawa.ocn.ne.jp
p****-adsao01yokonib1-acca.kanagawa.ocn.ne.jp
優先度が高くなるにつれてHop Countが小さくなる
10
20
30
12
10
8
5
0 64 128 192 256 320 384
アルゴリズムの境界
295 300 305 310 315 320
Levenshtein DistanceDomain Level
. net
ノード数
BBTECから取得した実測データ
• Hop CountとFQDNによる優先度の比較
2009/5/20 卒業制作最終発表 12
ノード数
softbank************.bbtec.net
10
20
30 30
20
10
0 64 128 192
アルゴリズムの境界
178 180 182 184 186 188 190
優先度が高くなるにつれてHop Countが小さくなる
Hop CountとFQDN優先度の一致率
• 一致率
– 実測データから任意の2つのノードを抜き出す
– 優先度の高いノードHop Countが小さい
• OCN
• BBTEC
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正解81%
不正解19%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
正解76%
不正解24%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
（考察）FQDNについて
• 地域名・IDのみが入るもの– p123a45.tokynt01.ap.so-net.ne.jp– nttkyo123456.tkyo.nt.ngn.ppp.infoweb.ne.jp– pl123.nas955.p-tokyo.nttpc.ne.jp– OFSfb-123p123-123.ppp11.odn.ad.jp
• IPアドレスのみが入るもの– 123-45-67-89.eonet.ne.jp– 89.67.45.123.dy.bbexcite.jp
• IPアドレスの一部が入るもの– q6789.dynamic.ppp.asahi-net.or.jp
• 地域名・ID とIPアドレスが入るもの– FL1-123-45-67-89.tky.mesh.ad.jp– i123-45-67-89.s05.a015.ap.plala.or.jp– 123x45x67x89.ap123.gyao.ne.jp
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修士研究テーマ短期的目標
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修士研究テーマ
• インターネットにおける近接性
– まだ考え中…• 誰にとって最適か
– ユーザー・コンテンツプロバイダー・運ぶ人
• 「P2Pのトラフィックが問題だ」– 工学的な証明・裏付けとなるデータは？
– 性能の最適化でトラフィックは減らせる（工学的に）？
• エンドノードの限界– ブラックボックスホワイトボックス
• 本質的なトラフィックの要素– アルゴリズムはトラフィック・実勢ベースだが…
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短期的目標
• 修士研究テーマの決定– Intra-AS VS Inter-AS– コンテンツ配置
• 学会への論文投稿– CoNext2009を目標に執筆中
• 12ページ、6/12（6/19）締め切り
• Interop 2009 Cloud Computing Competition– 6/2までにIntelliSenseを実装する予定
• 計測データの収集– FQDNの収集（定点観測を実施）
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