JP2010245640A - シミュレーション方法 - Google Patents

シミュレーション方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2010245640A
JP2010245640A JP2009089484A JP2009089484A JP2010245640A JP 2010245640 A JP2010245640 A JP 2010245640A JP 2009089484 A JP2009089484 A JP 2009089484A JP 2009089484 A JP2009089484 A JP 2009089484A JP 2010245640 A JP2010245640 A JP 2010245640A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
node
microflow
flow
network
wide area
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2009089484A
Other languages
English (en)
Inventor
Biran Okazaki
美蘭 岡崎
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Priority to JP2009089484A priority Critical patent/JP2010245640A/ja
Publication of JP2010245640A publication Critical patent/JP2010245640A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

【課題】大規模ネットワークの性能評価を高速かつ詳細に分析可能なシミュレーション方法を得ること。
【解決手段】 Ingress Node11が、アクセスネットワーク1または2のノードから受信したパケットをマイクロフローとして収集し、マイクロフローの送信元ノードのアドレスおよび送信先ノードのアドレスに基づいて経路探索を行い、Egress Node12宛のマイクロフローを、プロトコル識別子に基づきアプリケーションタイプごとに分類してアプリケーション識別子を付与したうえで融合フローを生成して送信し、Egress Node12が、融合フローをアプリケーション識別子に基づいて分離してマイクロフローを得て、マイクロフローのプロトコル識別子に応じたパラメータ情報に基づいてパケットを生成し、宛先となるアクセスネットワークのノードに向けて送信する。
【選択図】図3

Description

本発明は、大規模ネットワークを想定したシミュレーション方法に関する。
近年、ネットワークの高速化や大規模化が進み、広域高速ネットワーク(WAN)に渡るエンド・ツー・エンドノード間の通信プロトコルの性能評価手法が求められている。現在、ネットワーク性能を評価するにあたり、主に用いられるシミュレーション方法としては、NS2のようなパケットベースシミュレーション手法(下記、非特許文献1参照)と、FFM(Fluid Flow Models)に基づくフローベースシミュレーション手法(下記、非特許文献2参照)とがある。パケットベースシミュレーション手法は、ネットワークに流れる個々のパケットの挙動をシミュレートするので、シミュレートしたすべてのパケットについての正確な情報を提供できる。しかしながら、ネットワークの規模が大きくなるとシミュレーションに必要な計算量やメモリ量が増大しシミュレーションの性能が落ちる、という問題があった。他方、フローベースシミュレーション手法は、ネットワークの挙動をIPレベルフロー(セッション)単位で分析するので、大規模ネットワークの振る舞いを効率的に分析することができる。しかしながら、ネットワークに流れる個々のパケットについての詳細な解析ができない、という問題があった。
このような問題を解決するために、シミュレーションの対象となる大規模ネットワークを、ユーザネットワーク端末を収容するアクセスネットワーク部分と、端末間の情報伝送部分を担当する広域ネットワーク部分に分け、高速化が要求される広域ネットワーク部分についてはフローレベルシミュレーション手法を適用し、精度が要求されるアクセスネットワーク部分についてはパケットレベルシミュレーション手法を適用したハイブリッドシミュレーション手法が検討されている(下記、非特許文献3参照)。
しかしながら、上記非特許文献3の技術によれば、ハイブリッドモデルを構成するにあたりTCP(Transmission Control Protocol)特性のみを近似するので、一般的なフロートラフィックの特性に対しては適用できない、という問題があった。
また、従来のハイブリッドシミュレーション手法では、フローレベルシミュレーション手法を適用する広域ネットワークの入口(Ingress Node)でパケットレベルシミュレーションを行った結果のパケットトラフィックを融合したフローを出力し、また、フローレベルシミュレーションの出口(Egress Node)でフロートラフィックをパケットトラフィックに変換し、入力トラフィックと同じアプリケーションのパケットトラフィックとして切り分けて出す必要がある、という問題があった。また、広域ネットワークでは複数のパケットトラフィックがフロートラフィックとして融合されて流れるため、出力のパケットトラフィックの同期が取りにくい、という問題があった。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、大規模ネットワークの性能評価を高速かつ詳細に分析可能なシミュレーション方法を得ることを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、アクセスネットワークおよび広域ネットワークを備えるネットワークにおけるシミュレーション方法であって、前記アクセスネットワークと前記広域ネットワークの接続点ノードとなるハイブリッドノードが、前記アクセスネットワークからの入力トラフィックを収集するIngress Nodeまたは、前記広域ネットワークから前記アクセスネットワークへの出力トラフィックを送信するEgress Nodeとして振舞う場合、前記アクセスネットワークのノードが、送信元ノードのアドレスおよび送信先ノードのアドレスと、プロトコル識別子とが同一であるパケットを生成し、前記Ingress Nodeに送信するフロー生成ステップと、前記Ingress Nodeが、前記アクセスネットワークのノードから受信したパケットをマイクロフローとして収集するマイクロフロー収集ステップと、前記Ingress Nodeが、収集したマイクロフローの送信元ノードのアドレスおよび送信先ノードのアドレスに基づいて経路探索を行う経路探索ステップと、前記Ingress Nodeが、収集したマイクロフローを、宛先となるEgress Node毎に分類し、当該分類後のマイクロフローを、当該マイクロフローそれぞれのプロトコル識別子に基づいてアプリケーションタイプごとにさらに分類し、当該分類後のマイクロフローに対して当該アプリケーションタイプに応じたアプリケーション識別子を付与したうえで新たな融合フローを生成し、当該融合フローを前記Egress Nodeに向けて送信する融合フロー送信ステップと、前記Egress Nodeが、受信した融合フローを前記アプリケーション識別子に基づいて分離し、マイクロフローを得るマイクロフロー取得ステップと、前記Egress Nodeが、前記マイクロフロー取得ステップで得られたマイクロフローに含まれるプロトコル識別子に応じた所定のパラメータ情報に基づいてパケットを生成し、宛先となるアクセスネットワークのノードに向けて送信するマイクロフロー送信ステップと、を含むことを特徴とする。
本発明によれば、シミュレーションの高速化が実現でき、大規模ネットワークの性能評価を高速かつ詳細に分析可能となる、という効果を奏する。
図1は、従来のハイブリッドシミュレーション方法を説明する図である。 図2は、実施の形態1のシミュレーション方法を実行するにあたり想定するネットワークの構成例を示す図である。 図3は、広域ネットワークを経由するフローについて性能評価を行う場合を説明する図である。 図4は、実施の形態2のシミュレーション方法を実行するにあたり想定するネットワークの構成例を示す図である。 図5は、実施の形態3のシミュレーション方法を実行するにあたり想定するネットワークの構成例を示す図である。 図6は、融合フローを分割する場合を説明する図である。 図7は、ノードが警告を発する場合を説明する図である。 図8は、実施の形態5のシミュレーション方法を実行するにあたり想定するネットワークの構成例を示す図である。
以下に、本発明にかかるシミュレーション方法の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
実施の形態1.
まず、本実施の形態のシミュレーション方法を説明する前に、従来のハイブリッドシミュレーション方法について説明する。図1は、従来のハイブリッドシミュレーション方法を説明する図である。図1では、広域ネットワーク90と、アクセスネットワーク91および92とを備えるネットワークを想定する。従来、広域ネットワーク90を流れるトラフィックについてはフロートラフィック(Flow Traffic)として捉え、シミュレーション方法としてFFMを適用し、アクセスネットワーク91および92を流れるトラフィックについてはパケットトラフィック(Packet Traffic)として捉え、シミュレーション方法としてNS2を適用した。たとえば、図1に示すように、パケットであるP71,P72,P73,P74を含むフロー101と、P81,P82,P83を含むフロー102と、P91,P92,P93,P94を含むフロー103が、アクセスネットワーク91から流れる場合を考える。この場合、広域ネットワーク90では、パケットの種類(アプリケーションの種類)を考慮せずにパケットが融合されたトラフィックが流れる。また、当該トラフィックを受信したアクセスネットワーク92も、パケットの種類を考慮せずにフローを生成し出力する。
図2は、本実施の形態のシミュレーション方法を実行するにあたり想定するネットワークの構成例を示す図である。図2のネットワークは、LAN(Local Area Network)、または無線LANで構成されるアクセスネットワーク1,2,3,4と、複数のアクセスネットワークを接続する広域ネットワーク10とを備える大規模ネットワークである。本実施の形態において、図2のネットワークは、シミュレーションソフトなどによって生成される仮想のネットワークである。したがって、ネットワークを構成するノード,リンクなどは、各種設定により実際のノードやリンクなどの挙動を模擬する。
ここでは、エンド・ツー・エンドの端末間の通信トラフィック性能評価を効率的に行うために、ハイブリッドネットワークシミュレーションのプラットフォームを以下のように考える。まず、シミュレーションの対象とするネットワークを、帯域が細い部分と、帯域が太い部分とに切り分ける。ここでは、アクセスネットワーク1〜4は帯域が細い部分であるとし、広域ネットワーク10は帯域が太い部分であるとする。帯域が細い部分(アクセスネットワーク1〜4)については、トラフィック量もあまり多くないため、パケットベースシミュレーション手法を適用する。一方、帯域が太い部分(広域ネットワーク10)については、トラフィック量が多いため、フローベースシミュレーション手法を適用する。また、各ネットワークは、ノード間を結ぶリンクで接続される。
さらに、パケットベースシミュレーション手法を適用するアクセスネットワーク1〜4と、フローベースシミュレーション手法を適用する広域ネットワーク10との接続点をハイブリッドノード(以下、「HN」ともいう)とする。ハイブリッドノードは、アクセスネットワークからの入力トラフィックを収集するIngress Node、または、広域ネットワークからアクセスネットワークへの出力トラフィックを分配するEgress Nodeとしての機能を模擬する。図2では、ハイブリッドノード11および12が示される。
つづいて、本実施の形態の大規模ネットワークにおけるハイブリッドシミュレーションの動作について説明する。図3は、広域ネットワークを経由するアクセスネットワーク間の3つのエンド・ツー・エンド端末間のフローについて、性能評価を行う場合を説明する図である。以下では、ハイブリッドノード11がIngress Nodeとして機能し(以下、Ingress Node11とも記す)、ハイブリッドノード12がEgress Nodeとして機能する(以下、Egress Node12とも記す)。
送信側の端末を収容するアクセスネットワーク1および2におけるノード(図示せず)は、ネットワーク内で生成されるパケットトラフィックについて、同一の、送信元アドレス情報,送信先アドレス情報およびプロトコル番号(または、ポート番号)を保有するパケットを集め、マイクロフローとしてIngress Node11へ送信する。広域ネットワークとの接続点となるIngress Node11は、各アクセスネットワーク内のノードから入ってくるマイクロフローのトラフィックを収集する。図3では、マイクロフロー#1,#2および#3が収集される。マイクロフロー#1は、パケットとしてP11およびP12を含み、マイクロフロー#2は、P21およびP22を含み、マイクロフロー#3は、P31およびP32を含む。
Ingress Node11は、自身に流入するマイクロフローについて、送信元アドレス情報および送信先アドレス情報に基づき、広域ネットワーク10上の経路検索を行う。
Ingress Node11は、経路探索の結果にしたがって、宛先となる出力ノードごとにマイクロフローを分類する。そして、同一の出力ノード(Egress Node12)向けとなるマイクロフローについて、プロトコル番号を検証する。ここでは、全てのマイクロフローをEgress Node12向けとする。Ingress Node11は、当該プロトコル番号に基づいてアプリケーションタイプを判断し、アプリケーションタイプごとにマイクロフローを分類し、当該アプリケーションタイプに応じたアプリケーション識別子(AP_ID)を付与する。図3では、P11およびP12にAP3が付与され、P21およびP22にAP2が付与され、P31およびP32にAP1が付与される。そして、トラフィックを融合して融合フローとし(“Aggregated Flow”,以下、AFとも記す)、広域ネットワーク10のEgress Node12に向けて送信する。
Egress Node12は、自身に流入する融合フローのトラフィックを、アプリケーション識別子(AP_ID)に基づいて分離する。さらに、マイクロフロー毎に分類する。図3では、マイクロフロー#1,#2,#3が再度生成される。
Egress Node12は、マイクロフローに含まれるプロトコル番号を参照する。Egress Node12は、当該プロトコル番号に基づいて乱数を生成してパケットの中身とし、また、当該プロトコル番号に対応して決定されるパラメータに基づき、統計的な手法を用いて確率的にパケットを生成する。そして、送信先アドレス情報にしたがって、アクセスネットワーク3および4の宛先となるノードにパケットトラフィックを送信する動作を模擬する。ここで、パラメータとは、たとえば、パケットレート,パケットサイズ,平均バースト時間、などであって、使用する値は予め決定されていることとする。
以上説明したように、本実施の形態では、シミュレーション手法を融合させ、広域ネットワークを経由するエンド・ツー・エンドノード間のネットワーク性能評価のために、入口ノードでは、アプリケーション識別子を付与して融合フローを流し、出口ノードでは、アプリケーション識別子に応じたトラフィック特性にしたがい、融合フローの分割を行うこととした。これにより、両トラフィック間の同期をとることができる。また、パケットベースフロー(マイクロフロー)をそのまま融合フローに移行できるため、パケットベースフローのシミュレーション結果を待たずに融合フローのシミュレーションが可能となり、シミュレーションに用いるトラフィック量を削減でき、シミュレーションの高速化が図られる。また、アクセスネットワークについては、パケットベースシミュレーションを適用することとなるので、ユーザの要望に応じた詳細な分析が可能になる。以上により、大規模ネットワークの性能評価を高速かつ詳細に分析可能となる。
実施の形態2.
実施の形態1では、アクセスネットワークと広域ネットワークとを接続するノードにおいて、アプリケーションタイプに基づくトラフィック特性に応じたフローの融合・分割を行うこととした。本実施の形態では、この構成に加えてトラフィック制御を行う場合を説明する。
図4は、実施の形態2のシミュレーション方法を実行するにあたり想定するネットワークの構成例を示す図である。図4のネットワークは、図2のネットワークと比較すると、ハイブリッドノード11および12の代わりに、ハイブリッドノード11Bおよび12Bを備えることとする。ハイブリッドノード11Bおよび12Bは、プロトコル番号がTCPを示すマイクロフローについては、通常のTCPの挙動を模擬する。すなわち、Egress Node12Bは、取得したマイクロフローのプロトコル番号がTCPを示す場合には、Ingress Node11Bに対してTCP ACKを返す制御を行う。一方、Ingress Node11Bは、自身に流入するマイクロフローに含まれるプロトコル番号をチェックし、当該プロトコル番号がTCPを示す場合には、当該TCP ACKに基づいて、たとえば、以下に示すダイナミックウインドウ制御を行う。
Ingress Node11Bは、Egress Node12Bに向けて、TCPを示すマイクロフローを融合フローにより送信した場合には、これに対する返信パケットであるTCP ACKを、所定のラウンドトリップタイム内に受信するかどうか監視する。そして、ラウンドトリップタイム内にTCP ACKを受信した場合には、ウインドウサイズを1つ大きくし、一方、TCP ACKを受信しない場合には、ネットワークが輻輳していると仮定して、ウインドウサイズを半分に減らすダイナミックウインドウ制御を行う(AIMD(additive increase and multiplicative decrease)方式)。
この場合、ウインドウサイズをWとし、ラウンドトリップタイムをRとし、micro flow(i)のパケット損失をλとすると、このマイクロフローがネットワークを流れている間のウインドウサイズは、以下の式(1)のように変化する。
Figure 2010245640
以上説明したように、本実施の形態では、融合フローを送受信するハイブリッドノード間で、融合フローに含まれるマイクロフローのTCPアプリケーションを考慮したトラフィック制御を模擬する構成とした。これにより、一般的に使用されるTCPアプリケーションについて、実際の挙動を想定したシミュレーションが実行可能となり、実施の形態1の効果に加えて、さらに性能評価を詳細に実行することが可能となる。
なお、本実施の形態では、ウインドウ制御にあたり上記の制御方法を示したが、他の制御方法を模擬してもよい。
実施の形態3.
実施の形態2では、アクセスネットワークと広域ネットワークとを接続するノードにおいて、広域ネットワーク上においてトラフィック制御を行う場合を説明した。本実施の形態では、広域ネットワーク上においてキュー制御を行う場合について説明する。
図5は、本実施の形態のシミュレーション方法を実行するにあたり想定するネットワークの構成例を示す図である。図5のネットワークは、LANまたは無線LANで構成されるアクセスネットワーク1および3と、複数のアクセスネットワークを接続する広域ネットワーク10とを備える大規模ネットワークである。また、広域ネットワーク10上に、ハイブリッドノード11C,12C,13,14,15,16を備える。また、広域ネットワーク10上では、複数の、ハイブリッドノード間の経路(リンク)が存在することとし、これらの複数の経路が通過するノードとしてノード17を示す。
ノード17は、複数の経路が通過するので、Ingress Node11Cが融合フローを送信する際にボトルネックとなる。したがって、ノード17はキュー制御として、たとえば、RED(Random Early Detection)などを行う。キュー長は、以下に示す式を用いて求める。
ノード17に繋がる各リンクを“l”で表し、リンクのそれぞれは容量c(bps)を有し、キュー長がq(t)を有する場合を想定する。さらに、リンクにおける融合フローであるAggregated flow iの到着レートをAとして、リンクを通るAggregated flow iの集合をNとする。この場合、時刻tにおけるリンクlのキュー長は、以下の式(2)で表せる。
Figure 2010245640
以上説明したように、本実施の形態では、ハイブリッドノード間において複数の経路が通過するノードが、自身に繋がるリンクの容量およびキュー長に基づいて、キュー制御を模擬する構成とした。これにより、実施の形態1の効果と比較して、キュー制御を想定したシミュレーションが実行可能となり、さらに性能評価を詳細に実行することが可能となる。
なお、本実施の形態では、キュー制御を行うにあたり上記の制御方法を示したが、他の制御方法であってもよい。
実施の形態4.
実施の形態3では、アクセスネットワークと広域ネットワークとを接続するノードが、広域ネットワーク上でトラフィック制御を行う場合を説明した。本実施の形態では、広域ネットワーク上においてリンク間のトラフィックの流れをフェアに調整する場合について説明する。
まず、リンク間のトラフィックの流れをフェアに調整する方法として、融合フローを複数の経路を用いて送信する場合を説明する。図6は、融合フローを分割する場合を説明する図である。図6のネットワークは、LANまたは無線LANで構成されるアクセスネットワーク1,2,3および4と、複数のアクセスネットワークを接続する広域ネットワーク10とを備える大規模ネットワークである。また、広域ネットワーク10上に、ハイブリッドノード11Dおよび12Dを備える。ハイブリッドノード11Dおよび12Dは、Ingress NodeとEgress Nodeとの組み合わせにおいて、対向のノードと接続するリンクの容量を管理する。また、ハイブリッドノード11Dおよび12Dを接続するリンクは複数あるとする。
つづいて、以上の構成におけるシミュレーション動作について説明する。Ingress Node11Dは、融合フローを送信するにあたり、自身とEgress Node12Dとの間のリンクを対象に経路探索を行い、送信経路とするリンクを決定する。その後、Ingress Node11Dは、送信する融合フローのトラフィック量を算出し、送信経路となるリンクの容量と比較して、トラフィック量がリンク容量を超過するかどうかを判断する。トラフィック量が超過すると判断した場合には、Ingress Node11Dは、融合フローを、送信に適する複数のトラフィックに分割する。そして、上記で決定したリンクおよび経路探索された他の送信経路を含むリンクのなかから複数のリンクを選択する。そして、分割したトラフィックを複数のリンクに対し送信する。
図6では、マイクロフロー#11,#12および#13について、複数に分割された融合フローが、広域ネットワーク10上の複数の経路を通過して送信される場合を示す。図6に示すように、マイクロフロー#11は、パケットとしてP41,P42,P43,P44を含み、マイクロフロー#12は、P51,P52,P53,P54を含み、マイクロフロー#13は、P61,P62,P63,P64を含む。
Ingress Node11Dは、これらのマイクロフローを収集するとトラフィック量を算出する。たとえば、マイクロフロー#11のトラフィック量がl1(bps),マイクロフロー#12のトラフィック量がl2(bps),マイクロフロー#13のトラフィック量がl3(bps)であったとする。また、送信経路として決定したリンクの容量がCl(bps)であったとする。この場合、Ingress Node11Dは、(l1+l2+l3)とClとを比較し、(l1+l2+l3)>Clであった場合には、トラフィック量が超過すると判断する。ここでは、経路探索の結果として得られたリンクのなかから、2つのリンクでトラフィック量がまかなえると判断したとする。したがって、Ingress Node11Dは、融合フローを2つの融合フローに適宜分割して送信する。Egress Node12Dは、2つの融合フローを収集すると、元のマイクロフロー#11,#12および#13を生成する。
つぎに、リンク間のトラフィックの流れをフェアに調整する方法として、トラフィック処理量が多くなり、ノードのキュー長が許容最大値を超過したときに、警告を発する場合を説明する。図7は、ノードが警告を発する場合を説明する図である。
図7では、想定するネットワークとして、アクセスネットワーク1および3と、広域ネットワーク10とを備えるネットワークを示す。ハイブリッドノードとしては、Ingress Node11EおよびEgress Node12Eを示す。また、両ハイブリッドノード間のリンクとしてリンク20,21および22がある。その1つであるリンク20上のノードとしてノード18を示す。ノード18は、自身に流入する融合フローのトラフィック量を監視する。
つづいて、以上の構成におけるシミュレーション動作について、アクセスネットワーク1からアクセスネットワーク3へのフローを例に説明する。図7では、アクセスネットワーク1内のノード(図示せず)から、マイクロフロー#21および#22が生じ、Ingress Node11Eは、これらの融合フローを、たとえば、リンク20を用いて送信する。ノード18には、融合フローのトラフィックが流入する。ノード18は、自ノードのキュー長を監視し、当該トラフィックにより自ノードのキュー長が許容最大値に達したと判断した場合には、広域ネットワーク10上の全てのハイブリッドノードに対し、警告(Alarm)メッセージを送信する。
Ingress Node11Eは、ノード18が送信した警告メッセージを受信すると、ノード18を回避した送信経路を選択するよう制御し、ノード18を通過しないように融合フローを送信する。すなわち、Ingress Node11Eは、送信経路の選択にあたり、Ingress Node11EからEgress Node12Eまでの最短経路ではなく、リソースの利用可能性が高い最適経路を選択する。たとえば、図7でいえば、リンク20を介さず、リンク21または22を通過するように経路を選択する。
ノード18は、継続して自ノードのキュー長を監視し、自ノードのキュー長が許容最大値を超過しない状態に復帰したと判断した場合には、広域ネットワーク10上の全てのハイブリッドノードに対し、その旨を通知する警告解除メッセージを送信する。これを受けたIngress Node11Eは、ノード18を回避した送信経路を選択する制御を解除し、元の状態に復帰する。
以上説明したように、本実施の形態では、広域ネットワーク上のリンクの容量、または広域ネットワーク上のノードのキュー長を考慮したトラフィック制御(QoS制御)を行う構成とした。これにより、実施の形態1の効果に加え、QoS制御を想定したシミュレーションが実行可能となり、大規模ネットワークの性能評価をさらに詳細に実行することが可能となる。
実施の形態5.
実施の形態1では、アクセスネットワークと広域ネットワークとを接続するノードにおいて、アプリケーションタイプに基づくトラフィック特性に応じたフローの融合・分割を行うこととした。本実施の形態では、この構成に加えて、アプリケーションタイプがマルチメディアである場合を考慮し、フローを制御する場合を説明する。
図8は、本実施の形態のシミュレーション方法を実行するにあたり想定するネットワークの構成例を示す図である。図8のネットワークは、図2のネットワークと比較すると、ハイブリッドノード11および12の代わりにハイブリッドノード11Fおよび12Fを備える。ここでは、Ingress Node11Fに流入するマイクロフローが、マルチメディアアプリケーションによるフローである場合について説明する。
Ingress Node11Fは、マイクロフローを収集し、当該マイクロフローに含まれるプロトコル番号がマルチメディアアプリケーションを示す場合には、当該プロトコル番号を保持するパケットに、自身が上記マイクロフローを受信したときの時刻としてシステム時刻などの時刻情報を含める。また、一定時間にわたって待機してマルチメディアアプリケーションによるマイクロフローを収集し、その後、収集したマイクロフローを融合フローとして送信する。
Egress Node12Fは、融合フローを受信し、当該融合フローからマイクロフローを得ると、つづけて、各マイクロフローについて、アプリケーション識別子がマルチメディアを示すかどうかチェックする。そして、マルチメディアを示すマイクロフローを得た場合には、当該マイクロフローの送信を一定時間にわたって保留し、マルチメディアを示す他のマイクロフローの取得を待つ。その後、Egress Node12Fは、これらのマイクロフローに含まれる時刻情報に基づいて、マイクロフローを時刻が早い順に送信する。以後、Ingress Node11FおよびEgress Node12Fは、自身にマルチメディアを示すマイクロフローが到着している間は、以上の処理を一定時間間隔で繰り返す。
以上説明したように、本実施の形態では、ハイブリッドノードは、マルチメディアを示すプロトコル番号を持つパケットについては、一定時間間隔ごとに、マイクロフローの収集およびマイクロフローの送信を行うこととした。これにより、実施の形態1の効果に加え、マルチメディアデータのバースト性を考慮したQoS制御を模擬するシミュレーションが実行可能となり、大規模ネットワークの性能評価をさらに詳細に実行することが可能となる。
また、上記実施の形態1〜5では、アクセスネットワーク部分はユーザの要求に応じてより詳細にQoSなどを分析することができ、広域ネットワーク部分ではアプリケーション識別子によってフロートラフィックを融合して流すので、シミュレーションに必要とするトラフィック量を減らすことができる。これにより、シミュレーションの高速化が実現でき、大規模ネットワークの性能評価を効率よく、高速かつ詳細に分析することが可能となる。
以上のように、本発明にかかるシミュレーション方法は、大規模ネットワークを想定したシミュレーション方法として有用であり、特に、大規模ネットワークの性能評価を実行する場合に適している。
1,2,3,4,5,6,91,92 アクセスネットワーク
10,90 広域ネットワーク
11,11B,11C,11D,11E,11F,12,12B,12C,12D,12E,12F,13,14,15,16 ハイブリッドノード
17,18 ノード
20,21,22 リンク
101,102,103 フロー

Claims (6)

  1. アクセスネットワークおよび広域ネットワークを備えるネットワークにおけるシミュレーション方法であって、
    前記アクセスネットワークと前記広域ネットワークの接続点ノードとなるハイブリッドノードが、前記アクセスネットワークからの入力トラフィックを収集するIngress Nodeまたは、前記広域ネットワークから前記アクセスネットワークへの出力トラフィックを送信するEgress Nodeとして振舞う場合、
    前記アクセスネットワークのノードが、送信元ノードのアドレスおよび送信先ノードのアドレスと、プロトコル識別子とが同一であるパケットを生成し、前記Ingress Nodeに送信するフロー生成ステップと、
    前記Ingress Nodeが、前記アクセスネットワークのノードから受信したパケットをマイクロフローとして収集するマイクロフロー収集ステップと、
    前記Ingress Nodeが、収集したマイクロフローの送信元ノードのアドレスおよび送信先ノードのアドレスに基づいて経路探索を行う経路探索ステップと、
    前記Ingress Nodeが、収集したマイクロフローを、宛先となるEgress Node毎に分類し、当該分類後のマイクロフローを、当該マイクロフローそれぞれのプロトコル識別子に基づいてアプリケーションタイプごとにさらに分類し、当該分類後のマイクロフローに対して当該アプリケーションタイプに応じたアプリケーション識別子を付与したうえで新たな融合フローを生成し、当該融合フローを前記Egress Nodeに向けて送信する融合フロー送信ステップと、
    前記Egress Nodeが、受信した融合フローを前記アプリケーション識別子に基づいて分離し、マイクロフローを得るマイクロフロー取得ステップと、
    前記Egress Nodeが、前記マイクロフロー取得ステップで得られたマイクロフローに含まれるプロトコル識別子に応じた所定のパラメータ情報に基づいてパケットを生成し、宛先となるアクセスネットワークのノードに向けて送信するマイクロフロー送信ステップと、
    を含むことを特徴とするシミュレーション方法。
  2. 前記マイクロフロー収集ステップでは、収集したマイクロフローに含まれるプロトコル識別子がTCPであると判断した場合には、当該マイクロフローの宛先となるEgress Nodeから所定のラウンドトリップタイム内にTCP ACKを受信するかどうかを判断し、当該判断の結果に基づいてダイナミックウインドウ制御を行うウインドウ制御ステップ、
    をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載のシミュレーション方法。
  3. 前記広域ネットワークにおいて前記ハイブリッドノード間を接続するリンクが複数通過するノードが、前記融合フローを受信した場合にキュー制御を実行するキュー制御実行ステップ、
    をさらに含むことを特徴とする請求項1または2に記載のシミュレーション方法。
  4. 前記融合フロー送信ステップでは、前記マイクロフロー収集ステップで収集されたトラフィックの量の合計が、前記融合フローを送信しようとする前記広域ネットワークにおけるリンクの容量を超える場合に、前記融合フローを複数のトラフィックに分割して複数のリンクに対して送信する、
    ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載のシミュレーション方法。
  5. 前記広域ネットワークを構成するノードが、自身に流入する融合フローのトラフィック処理により、自身のキュー長の許容最大値を超えると判断した場合に、当該広域ネットワーク内のハイブリッドノードへその旨を通知するための警告メッセージを送信する警告送信ステップと、
    前記Ingress Nodeが、前記警告メッセージを受信した場合に、自身が送信する融合フローの経路を、当該警告メッセージを送信したノードを回避するように調整する経路調整ステップと、
    前記警告メッセージを送信したノードが、自身のキュー長の許容最大値を超えない状態に復帰したと判断した場合に、その旨を通知するための警告解除メッセージを送信する警告解除送信ステップと、
    前記Ingress Nodeが、前記警告解除メッセージを受信した場合に、前記経路調整ステップの実行前の状態に復帰する経路調整解除ステップと、
    をさらに含むことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1つに記載のシミュレーション方法。
  6. 前記Ingress Nodeが、前記マイクロフロー収集ステップで収集したマイクロフローに時刻情報を含める時刻情報付加ステップ、
    をさらに含み、
    前記融合フロー送信ステップでは、前記プロトコル識別子がマルチメディアアプリケーションを示すマイクロフローについては、所定の時間にわたって待機した後に前記融合フローを送信し、
    前記マイクロフロー送信ステップでは、前記プロトコル識別子がマルチメディアアプリケーションを示すマイクロフローについては、所定の時間にわたって待機した後にマイクロフローを送信する、
    ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか1つに記載のシミュレーション方法。
JP2009089484A 2009-04-01 2009-04-01 シミュレーション方法 Pending JP2010245640A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009089484A JP2010245640A (ja) 2009-04-01 2009-04-01 シミュレーション方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009089484A JP2010245640A (ja) 2009-04-01 2009-04-01 シミュレーション方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2010245640A true JP2010245640A (ja) 2010-10-28

Family

ID=43098213

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2009089484A Pending JP2010245640A (ja) 2009-04-01 2009-04-01 シミュレーション方法

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2010245640A (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012209928A (ja) * 2011-03-28 2012-10-25 Nec (China) Co Ltd 動的フローレットスケジューリングシステムおよび方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012209928A (ja) * 2011-03-28 2012-10-25 Nec (China) Co Ltd 動的フローレットスケジューリングシステムおよび方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Azodolmolky et al. An analytical model for software defined networking: A network calculus-based approach
Bauer et al. Applying and optimizing trajectory approach for performance evaluation of AFDX avionics network
Kiddle et al. Hybrid packet/fluid flow network simulation
CN110351160A (zh) 监测业务质量的方法和装置
CN105245399B (zh) 一种端到端网络通信路径中瓶颈链路的度量方法
KR101346162B1 (ko) 데이터 버스트를 처리하는 데이터 버스트 어셈블리 장치 및그 방법
CN104065398A (zh) 一种电力信息通信网络融合测试平台的设计方法与系统
CN107689919A (zh) Sdn网络的动态调整权重模糊选路方法
Zaw et al. Traffic management with elephant flow detection in software defined networks (SDN)
CN107947988A (zh) 一种实时通信网络仿真系统
CN107528791A (zh) 一种拥塞控制方法及设备
Chin et al. End-to-end delay minimization approaches using software-defined networking
JP2010245640A (ja) シミュレーション方法
Gospodinov The affects of different queuing disciplines over FTP, video and VoIP performance.
Ushakova et al. Research of productivity of software configurable infrastructure in vanet networks on the basis of models of hybrid data transmission devices
EP3085021B1 (en) Probing a network
Jia et al. Qos improvement of voip over sdn
Wang et al. SD-WAN: Edge Cloud Network Acceleration at Australia Hybrid Data Center
Xu et al. A framework of efficient hybrid model and optimal control for multihop wireless networks
Constantinescu et al. Modeling of one-way transit time in IP routers
Chahlaoui et al. Towards QoS-enabled SDN networks
Nasri New Approach of QoS Metric Modeling on Network on Chip.
Undheim et al. Network calculus approach to router modeling with external measurements
Geyer et al. Towards stochastic flow-level network modeling: Performance evaluation of short TCP flows
Haxhibeqiri et al. Age-of-Information Aware In-band Network Telemetry for Better Network Predictability