JP2015169965A - ＩＳＰ（ＩｎｔｅｒｎｅｔＳｅｒｖｉｃｅｓＰｒｏｖｉｄｅｒ）の収益予測装置及び方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 AS間のトポロジモデルを用いてISP間のトラヒックノ交流パターンを算出し、それに伴うISP間のトランジット費の変化等のネットワーク事業者の収益に与える影響を推定する。【解決手段】 本発明は、階層的なAS間トポロジモデルを用いて、該AS間の接続構造をモデル化するAS接続構造モデル化手段と、コンテンツのモデル化し、トランジットリンク上を流れたデータ転送レートに応じたトランジット費を算出し、該トランジット費を所与の配信コストに適用することによりネットワークコストを求め、容量に応じたキャッシュメモリのコストを算出するコストモデル生成手段と、AS接続構造モデル化手段でモデル化されたAS間の接続構造に基づいて、コストモデル生成手段で算出された各種コストを用いて各ASの収益を算出し、該各ASの収益から前記ISPの収益を求めるISP収益算出手段と、を有する。【選択図】 図１

Description

本発明は、ISP(Internet Services Provider)の収益予測装置及び方法及びプログラムに係り、特に、ルータにおいてコンテンツをキャッシュし、コンテンツ名を宛名にコンテンツを発見し受信するCCN(Content Centric Networking)の導入に伴い、ISP間のトラヒックの交流パタンが変化するが、階層的なAS(Autonomous System)間トポロジモデルを用いて、CCN導入がISPの収益に与える影響を予測するためのCCNを導入したISPの収益予測装置及び方法及びプログラムに関する。

インターネットでは、Webコンテンツ、YouTube（登録商標）に代表されるUGC(User Generated Content)、コンテンツ事業者(CP)が作成する映画やドラマ等の大容量のリッチコンテンツといった各種コンテンツの配信の占める割合が大きい。従来のインターネットではIPアドレスを用いてパケットがルーティングされるため、配信に先立ち、配信元となるサーバのIPアドレスをコンテンツの名称から解決するオーバヘッドが発生する。

そこでコンテンツをネットワーク(NW)内のルータでキャッシュし、コンテンツの名称を用いて配信要求を配信サーバにルーティングするCCNが、効率的なコンテンツ配信NWとして注目されている。CCNではコンテンツを取得したいユーザはInterestをオリジナル保有サーバに向けて送出し、ルータはコンテンツの名称を用いてInterestを転送する。ルータにはコンテンツ（実際にはコンテンツを複数の部位に分割したchunkを単位にキャッシュされるが、本明細書ではコンテンツと表記する）をキャッシュするためのメモリが実装されており、コンテンツ配信経路上のルータは転送されてきたコンテンツをキャッシュする。Interestの経路上のルータは、自身が要求コンテンツをキャッシュしている場合にはInterestを次ホップルータに転送しないで要求コンテンツを要求元に配信する。CCNを用いることで名前解決処理のオーバヘッドを回避でき、またオリジナルサーバやキャッシュサーバから配信する場合と比較して、ユーザにより近い位置からコンテンツが配信でき、遅延時間やNW負荷の低減が期待できる。

インターネットは各々が自律的に異なる組織によって運用される多数のASを相互に接続することで構成されているが、各NWはトランジットISPと接続しトランジット費を支払うことで、全NWへの接続性を確保している（他にも、二つ以上のISP間でトラヒックを互いに無償で交換しあうピアリング接続やIXP(Internet Exchange Point)接続の形態もある）。トランジット費は5分ごとの平均データ転送レートの95％値に応じた従量制が一般的である。現在のインターネットではコンテンツを効率的に配信するためにCDN(Content Delivery Network)が広く用いられているが、CCNの導入によって、ISP間の交流トラヒックパタンが変わるため、ISP間のトランジット費や各ISPの収益が影響を受ける。CCNの導入は各ISPの判断に基づくため、CCNの普及可能性を明らかにするためには、CCN導入が各ISPの収益に与える影響を分析する必要がある。

以上の技術については、下記非特許文献1を参照されたい。

B. Ahlgren, et al., "A Survey of Information-Centric Networking," IEEE Commun. Mag., vol.50, no.7, pp.26-36, July 2012. H. Chang, S. Jamin, and W. Willinger, "To Peer or not to Peer: Modeling the Evolution of the Internet's AS-level Topology," IEEE INFOCOM 2006. DePeering International, http://depeering.net

CCNにおいて各ASが自律的にとる行動を分析した研究としては、CCNにおいて各ASが自身のNW内でコンテンツをキャッシュするモチベーションが働かない可能性を示し、インセンティブを付与することの必要性を提言しているものや、CCNの導入によってAS間のルーティングポリシが受ける影響を分析しているものがあるが、しかしこれまでに、CCNの導入がISPの収益に与える影響を定量的に分析した研究は見られない。

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、ネットワーク機器（ルータ）でコンテンツをキャッシュし、コンテンツ名を宛名としてデータ転送を行うコンテンツオリエンテッドネットワークにおいて、AS間のトポロジモデルを用いてISP間のトラヒックの交流パターンを算出し、それに伴うISP間のトランジット費の変化等のネットワーク事業者の収益に与える影響を推定することが可能なISPの収益予測装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。

一態様によれば、ルータにおいてコンテンツをキャッシュし、コンテンツ名を宛名にコンテンツを発見し受信するCCN(Content Centric Networking)において、該CCN導入がISP(Internet Services Provider)の収益に与える影響を予測するためのISPの収益予測装置であって、
階層的なAS(Autonomous System)間トポロジモデルを用いて、該AS間の接続構造をモデル化するAS接続構造モデル化手段と、
コンテンツをモデル化し、トランジットリンク上を流れたデータ転送レートに応じたトランジット費を算出し、該トランジット費を与えられた配信コストに適用することによりネットワークコストを求め、容量に応じたキャッシュメモリのコストを算出するコストモデル生成手段と、
前記AS接続構造モデル化手段でモデル化された前記AS間の接続構造に基づいて、前記コストモデル生成手段で算出された各種コストを用いて各ASの収益を算出し、該各ASの収益から前記ISPの収益を求めるISP収益算出手段と、を有するISPの収益予測装置が提供される。

一態様によれば、ルータにおいてコンテンツをキャッシュし、コンテンツ名を宛名にコンテンツを発見し受信するCCNの導入に伴い、ISP間のトラヒックの交流パタンが変化するが、階層的なAS間トポロジモデルを用いて、CCN導入がISPの収益に与える影響を予測することができる。

本発明の一実施の形態におけるISP収益予測装置の構成例。 本発明の一実施の形態におけるAS(Autonomous System)間の接続構成モデル。 本発明の一実施の形態におけるコンテンツ配信フローの経路の例。 本発明の一実施の形態におけるCCNに適用した場合のinterestとコンテンツの配信経路の例。 本発明の一実施の形態における各ASの月間収益の例。

以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。

本発明は、ASをモデル化し、モデル化したNWの交流トラヒックを推定し、推定されたトラヒック量からISP間でやり取りされるトランジット費を算出し、さらにネットワークコスト、キャッシュメモリのコストを算出し、これらのコストから各ASの収益を求めるものである。

図１は、本発明の一実施の形態における収益予測装置の構成例を示す。

同図に示す収益予測装置は、AS接続構造モデル化部１０１、コストモデル生成部１０２、ISPの収益算出部１０３、ISPの収益出力部１０４を有する。

AS接続構造モデル化部１０１は、AS間の接続構造をモデル化する。またコストモデル生成部１０２は、各種コストモデルを生成する。ISPの収益算出部１０３は、モデル化されたAS間の接続構造及び、コストモデルを用いてISPの収益を算出する。ISPの収益出力部１０４は、ISPの収益算出部１０３で導出されたISP収益を出力する。

次に、本発明の実施の形態に係るCCNを導入したISPの収益予測法について、詳細を説明する。

[1]想定条件:
本節では、配信要求の発生パタンやAS間トポロジ構成といった、AS間の交流トラヒックを導出するのに際して必要となる各種前提条件について述べる。

以下のコンテンツのモデル化、トランジット費、ネットワーク（NW）コスト、キャッシュコストの設定は、図１のコストモデル生成部１０２で行われ、メモリ（図示せず）に格納されるものとする。

＜コンテンツのモデル化＞
映画やドラマといった大容量のM個のリッチコンテンツが全ASのNW上で提供されている環境を想定する。簡単のため、各コンテンツのサイズは均一でL(Mbyte)を想定する。また各ユーザの月間平均視聴回数をdとし、各配信要求において、各コンテンツmが一定の確率q_mで選択されるとする。コンテンツのIDはq_mの降順に割当られているものとし、q₁が人気度最大のコンテンツの、q_Mが人気度最小のコンテンツの要求比率となる。またQ(m)をq_mの累積分布とする

。また全てのASが収容するユーザ数の総計をU₁、CP数の総計をU₂とする。

＜トランジット費＞
現在、多くのISPはトランジット契約をしたcustomer ISPに対して、月間にトランジットリンク上に流れたデータ転送レートに応じた料金を課金する。2004年の米国における20の地域ISPが用いたトランジット費の分析によると、月間のトランジット費Tはデータ転送レートV(Mbps）の0.75乗に比例し(非特許文献2参照)、T=100V^0.75で近似できる。

多くのISPではVとして5分ごとのデータ転送レートの95%値を用いているが、95%値を平均転送レートの３倍と仮定する。またトランジットリンク上にはproviderからcustomerに向かうdownhill方向と、customerからproviderに向かうuphill方向の各々にトラヒックが流れるが、Vが大きな方向の値に基づく場合(max model)と、両方向の合計値に基づきトランジット費を算出する場合(sum model)がある。そのためトランジットリンクをdownhillとuphillの各々の方向に月間に流れるコンテンツの配信回数がD_d，D_uであるとき、一ヶ月の日数を３０日とするとトランジット費算出に用いられるVの値は
V=(3×8LD)/(30×24×3600)=1.08×10^-5LD
となる。但し、Dは、

で与えられ、月間のトランジット費Tは次式で得られる。

＜ネットワーク(NW)コスト＞
各ISPはNWの構築・運用コストを負担する必要があるが、自NW上でコンテンツを1回配信するごとにκの配信コストが発生すると仮定し、月間のISP間のトランジット費を配信コストに適用する。2013年の米国における1Mbpsあたりの平均トランジット価格は1.57 USDであり（非特許文献３参照）、商用VoD（Video on Demand）サービスにおけるピーク時の需要量は平均量に対して約1.8倍である例が報告されていることから、
κ=(1.57×1.8×8L)/(30×24×3600)=8.72×10^-6L
で与える。

＜キャッシュコスト＞
ISPがCCNを用いる場合には、各ルータにおいてキャッシュメモリを導入する必要があるため、キャッシュメモリのコストを負担する必要がある。本明細書ではDRAM(Dynamic Random Access Memory)を用いること、またキャッシュメモリを3年で置き換えることを想定し、1Mbytesあたりのメモリコストを0.016 USDとすると、容量がB(単位はコンテンツ数)のキャッシュメモリのコストは、
0.016LB/36=4.44×10^-4LB (USD)
となる。

[2]ASのモデル化:
当該ASのモデル化は、図１のAS接続構造モデル化部１０１で行われる。

本節では、本明細書で想定するAS間トポロジ、CP・ユーザ収容パタン、キャッシュの設計に関して述べる。

＜AS間トポロジ＞
二つのASが接続するときの形態は、一方が他方から転送データ量に応じたトランジット費を徴収するトランジット接続と、両者が互いに料金を相手に支払わないピアリング接続とに分類できる。二つのASの規模が大きく異なるような場合には、大きな方がproviderとなり相手ASにトランジットサービスを提供する。もう一方のASはcustomerとなり、providerに対してトランジット費を支払う。一方、トランジット費の受け渡しが発生しないピアリング接続は、同程度の規模のASが接続する際に用いられることが多い。

二つのAS、xとyが、xがproviderとして、yがcustomerとしてトランジット接続をする場合、xから見たときの両者を接続するリンクをprovider-to-customer (p2c)リンクと、yから見たときにはcustomer-to-provider (c2p)リンクと呼ぶものとする。このため同一のトランジット接続リンクが、一方にとってはp2cリンクに、他方にとってはc2pリンクとなる。一方、ピアリング接続で二つのASを繋ぐリンクをpeer-to-peer (p2p)リンクと呼ぶことにする。レイヤkのAS(以後、L_kASLと表記)xがL_k+1ASyに対してp2cリンクを有する場合、yはxに対してc2pリンクを有することになり、両端のASの一方にとってはp2cリンクであり、他方のASにとっては同一のリンクがc2pリンクとなる。

本明細書ではCAIDAのWebサイト(http://www.caida.org/data)で公開されているAS間のトポロジに関する以下の二つのデータを用いてASトポロジをモデル化する。

・as_rel file：
「as_rel file」は、BGP(Border Gateway Protocol)テーブル情報(RouteView)と、AS間のルーティングポリシ情報(IRR: Internet Routing Registries)から2005年に推定したAS間トポロジデータを用いて、18,967個のAS間に存在する85,136のリンクをp2p，p2c，c2pの三つに分類したデータである。

・as2attr file:
「as2attr file 」は、上記AS間トポロジデータを用いて、19,537個の各ASの属性を、Large ISPs，Small ISPs，Universities，IXPs，NICs，Customersに分類したデータである。

AS接続構造モデル化部１０１は、上記二つのデータを用いて、以下に述べる手順でAS間のトポロジをツリー型の階層トポロジでモデル化する。

(1) 両方のデータファイルに共通して含まれるASのうち、as2attr fileにおいて、Large ISPs，Small ISPs，Universities，Customersのいずれかに分類された17,828のASの中から、p2cリンクとc2pリンクを全く有していない3つのASと、p2cリンクを有して、他のASに対してトランジットサービスを提供している481のASと、これら481のASに対してc2pリンクを有する201のASを除いた、17,143のASを抽出する。

(2) 抽出した17,143のASの中から、c2pリンクを全く有しない(どのISPからもトランジットを購入していない)ASを抽出してレイヤ1に割り当てる。

(3) レイヤに未分類のASの中から、レイヤ1に分類されたASに対して一本以上のc2pリンクを有するASを抽出してレイヤ2に割り当てる。

(4) 以後、同様に、レイヤkに分類されたASに対して一本以上のc2pリンクを有するASを抽出してレイヤk+1を割当てる処理を、k=2以上の整数に対して昇順に、17,143の全てのASにレイヤが割当られるまで反復する。

上記処理の結果、17,143のASは7つのレイヤに分類された例として、表１に各レイヤに分類されたASの数をas2attr fileの各AS属性に対してまとめる。

Universities ASとCustomers ASはユーザやCPを収容するNWとみなせる。本明細書の目的はトランジット費の分析であるため、ASトポロジの構成ASとしてLarge ISPsとSmall ISPsのみを考える。そのためASとISPを同じ意味で用いる。17,143のASのうちLarge ISPsもしくはSmall ISPsに分類された5,473のASに対して、同様に上記(2)〜(4)の処理を反復し、各々にレイヤを割り当てたときの分類AS数を表２に示す。

大部分のLarge ISPsとSmall ISPsは、レイヤ1〜3のいずれかに割当られることから、これら3つのレイヤに分類された4,737のASを用いてAS間トポロジをモデル化する。すなわちレイヤ数はK=3で、各レイヤkのAS数はN₁=49，N₂=2,123，N₃=2,565となる。そして

を各々、各L_kASのL_k+1ASに対する平均p2cリンク数、L_k-1ASに対する平均 c２pリンク数、L_kASに対する平均p2pリンク数と定義する。表３に4,737のASの接続構造から算出した

の値をまとめる。

図２に本明細書で想定するAS間の接続構成モデルを示す。

各L_kAS（１≦k≦K-1）は、各L_k+1ASと各々均一な確率

でp2cリンクを有すること、同様に各L_kAS （２≦k≦K）は、各L_k-1ASと各々、均一な確率

でc2pリンクを有することを想定する(レイヤ1のASにはc2pリンクが、レイヤK=3のASにはp2cリンクが存在しない)。そのため1≦k≦K-1の各kに対して、

となる(表３に示した数値は小数点第二位で丸め込んでいるため、本数値から算出される値は若干の誤差を有する)。また各k(1≦k≦K)の各L_kASは、同一のレイヤkに属する他の各ASと、均一な確率

でp2pリンクを有することを想定する。

＜CP・ユーザの収容パタン＞
次にコンテンツを提供するCPとコンテンツを要求するユーザについて考える。本明細書では簡単のため、UniversitiesもしくはCustomersに分類されたASに対して均一に、CPとユーザは収容されていると仮定する。表１において、レイヤkに割当られたUniversities ASもしくはCustomers ASは、L_k-1ASに対してc2pリンクを有することから、L_kASに収容されたCPとユーザの比率W_kは、W₁=0.460，W₂=0.426，W₃=0.114となる。

また各レイヤkにおいて、N_kの各ASは均一にCPとユーザを収容しているものとし、また各CPの提供コンテンツに対する要求比率と、各ユーザの配信要求発生レートと各コンテンツの選択確率も均一であることを想定する。

このとき、コンテンツの配信要求が発生したときに、その要求元ユーザと、要求コンテンツのオリジナルを保有するCPが各L_kASに収容されている確率ω_kは、

となる。

＜キャッシュ設計＞
CCNでは各ルータにキャッシュが設置されるため、AS間の交流トラヒックは、AS内のトポロジ・各ルータのキャッシュ容量・キャッシュ運用ポリシ等の影響を受ける。しかし本明細書では簡単のため、CCNを導入している各ASは自NW内の全てのルータ間でキャッシュ情報を交換することで、各ルータでのキャッシュコンテンツの重複を回避しつつ、到着したInterestに対するコンテンツを任意のルータが保有する場合には、そのルータにInterestが転送され、要求元にコンテンツが送信されるものとする。そのため、各ルータのキャッシュ容量やAS内のトポロジについては考慮せず、各ASの全ルータのキャッシュ総容量Bのみを考える(単位はコンテンツ数)。同一のレイヤに割当られたASは全て同一のBを有するものとし、各L_kASのキャッシュ容量をB_kとする。上位のレイヤに属するASほど規模が大きなことが予想されることから、B_k＞B_k+1(1≦k≦K-1)を想定する。

[3]ASのポリシに関する仮定
AS間のルーティングにはBGPが用いられるが、経路情報の隣接ASに対する広告の判断や、経路の選択は、自律的に行動するASのポリシに依存する。またCCNの導入判断、どのコンテンツのキャッシュを行うか、キャッシュしたどのコンテンツを隣接するASに広告するかは、各ASの自律的な判断で決まる。そのためAS間のトラヒック交流はASの各種ポリシに強く依存することから、CCNの導入がトランジット費に与える影響を分析するためには、想定するASのポリシを整理しておく必要がある。本明細書では、以下に列挙するポリシを想定する。

＜AS間の経路広告＞
provider ASは、customer ASに対してインターネット全体に対する到達性(トランジット)を提供する義務があることから、隣接する全てのASから受信した全ての経路情報を広告する。またピアリング接続をしている二つのAS間には、通常、互いのトラヒックを自由に無償で送受信できるため、各ASはp2p接続先のASに対しても受信した全ての経路を広告する。一方でcustomer ASはprovider ASに対して経路を広告すると、c2pリンク上のdownhill方向のトラヒック量が増加することから、provider ASには経路を広告しない。しかし、自身からp2cリンクのみを経由して到達できる全てのAS(customer coneと定義)が収容するユーザやCPのオリジナルサーバのインターネットへの到達性を保障する義務があることから、これらのアドレスに対してはprovider ASに広告する。最上位のL₁ASは自身のcustomerに対してインターネットへの到達性を保障する必要があることから、全L₁AS間で完全に経路情報が交換される。

＜AS間ルーティング＞
各ASは、p2p接続先のpeer AS、p2c接続先のcustomer AS、そしてc2p接続先のprovider ASの複数から経路広告を受けているアドレスに対するInterestを受信した場合には、p2c接続先(トランジット費が得られる)、p2p接続先(トランジット費の受払が生じない)、c2p接続先(トランジット費を支払う)の優先順位でInterestを転送する。本ポリシの結果、AS間経路は経由最上位レイヤがkであるとき、配信サーバからL_kASに到達するまではc2pリンクのみを経由し、レイヤkでは単一のASか、もしくはp2pリンクを用いて複数のASを経由した後、p2cリンクのみを経由して要求元のユーザにコンテンツが配信される。このようなAS間経路の特徴はValley-freeルーティングとして知られている。

＜ASのキャッシュ判断＞
CCNを用いているASは、自NW内を流れたコンテンツをルータにおいてキャッシュするか否かを自由に判断することができる。 provider ASからc2pリンクをdownhill方向に転送されてきたコンテンツをキャッシュすることで、次回以降、自身のcustomer coneから同一のコンテンツに対するInterestを受信した場合には、provider ASにInterestを転送することなく、自身のキャッシュから該当コンテンツを配信することができ、その結果、c2pリンクをdownhill方向に流れるトラヒック量を削減することが可能となる。そのためprovider ASから受信したコンテンツは自NW内でキャッシュする。一方、customer ASからp2cリンクをuphill方向に転送されてきたコンテンツをキャッシュすると、同一コンテンツに対するInterestがproviderやpeer ASから到達した場合に、自身のp2cリンクをuphill方向にコンテンツが流れず、customer ASからのトランジット収入が減少するためキャッシュしない。またpeer ASから受信したコンテンツについても、p2pリンク上を流れるトラヒックについてはトランジット費が発生しないことから、キャッシュ資源を節約するためにキャッシュしない。

[4] AS間の交流トラヒック量
本節では、ISPの収益算出部１０３において、前述した想定条件に基づき、AS間の接続リンク上に発生するトラヒック量を導出する処理について説明する。

＜キャッシュを用いない場合＞
まず、全てのNWにキャッシュが存在せず、全ての配信要求に対してコンテンツがオリジナルサーバから配信される場合(WOC: without cache)について考える。

L_sASに収容されたユーザからの配信要求に対して、要求コンテンツのオリジナルサーバがL_sASに収容されている場合、オリジナルサーバを出発したデータパケットはc2pリンクのみを用いて、1≦K≦sの各レイヤkに属するASの中で唯一つのAS_ukを経由してu₁に到達する。そしてL₁ASd₁にp2pリンクを用いてデータパケットが転送され(レイヤ1において同一のASで折り返す場合はd₁=u₁)、p2cリンクのみを用いて、1≦k≦rの各レイヤｋに属するASの中で唯一つのASd_kを経由して要求元に到達する。

ただし1≦t≦min(r,s)の任意のtにおいて、ASu_tとAsd_tとがピアリング接続をしている場合には、配信フローの経由最上位レイヤはtとなる。図３（a）に、r=2,s=3においてt=1となる場合の、図３（b）にt=2となる場合の例を示す。そのため配信フローの経由最上位レイヤがtとなる確率をG_r,s,tとすると、1≦t≦min(r,s)の各tに対しては、

となり、min(r,s)＜t≦Kの各tに対してはG_r,s,t=0となる。よって与えられたrとsに対して、各L_kASの各c2pリンクを配信フローがuphill方向に通る確率をφ_r,s,kとすると、k≦ｓのとき、

となり、k＞sのときφ_r,s,k=0となる。同様に各L_kASの各c2pリンクを配信フローがdownhill方向に通る確率も、CPとユーザは均一に配置していることを想定しているためφ_r,s,kとなる。また、配信要求ユーザ、もしくはオリジナルサーバがあるL_kASのcustomer coneに含まれる確率は各々1/N_kであることから、レイヤkの各ASの各p2pリンク、および自身が収容するCPの各々から、自NWに配信フローが流入する確率μ_r,s,kは次式で得られる。

各L_kASの各c2pリンクを配信フローがuphill方向に通る確率をF_u,k、p2cリンクをdownhill方向に通る確率をF_d,k、peer ASもしくは自身の収容CPから配信フローが流入する確率をF_p,kとすると、

となり、各L_kASのNWに配信フローが流入する確率H_kは、

で与えられる。ただしF_u,K+1=0とする。

＜CDNを用いる場合＞
次に全てのASがCDNを導入している場合について考える。

各L_kASは容量B_kのキャッシュを有しており、各々が収容する比率ω_kのユーザから配信要求を受けたとき、自身のキャッシュに該当コンテンツが存在する場合にはキャッシュから配信し、存在しない場合にはオリジナルサーバから配信する。そのため各ASのキャッシュは、その収容ユーザのみに対して用いられる。各L_kASは、自身が収容するCPのコンテンツはキャッシュしないため、各コンテンツがキャッシュ対象となる確率は1−ω_kとなる。LRU(Least Recently Used)を用いたキャッシュ置換制御を想定すると高人気のコンテンツがキャッシュされることから、人気が上位B_k/(1-ω_k)個のコンテンツがキャッシュに存在すると仮定する。

このとき、仮想的なキャッシュ上限ρ_rをρ_r=min{B_r/(1−ω_r),M}と定義すると、LrASに収容されたユーザに対しては、コンテンツm(1≦m≦ρ_r)がキャッシュから配信される。そのためオリジナルサーバから配信される確率は1−Q(ρ_r)となり、次式が得られる。

H_kは、やはり式(8)で得られる。

＜CCNを用いる場合＞
次に全てのASがCCNを導入している場合を考える。前述したように、各L_kASはピアリング先の

のASとの間で、各々のcustomer coneや自身のNW内に存在するコンテンツへの経路情報を交換するため、自身を含む

のAS間で、同一コンテンツの重複したキャッシュを回避できる。そのため各L_kASにおいて、各コンテンツがキャッシュ対象となる確率は

となり、その仮想的なキャッシュ上限σ_kを、

と定義すると、1≦m≦σ_kの範囲のコンテンツmが各L_kASにキャッシュされているとみなせる。

L_rASに収容されたユーザから送出された、オリジナルサーバがL_sASに収容されているコンテンツに対するInterestが経由する最上位レイヤがtであるときに、あるL_kASのc2pリンク上を配信フローがuphill方向に流れるのは、xのcustomer coneに属さないユーザから送出されたInterestがレイヤr，r-1，…，t，t+1，…，k-1の各ASを経由して、xに届く場合である。

図４（a）に、r=3，s=3，t=1のときに、xのc2pリンクを配信フローがuphill方向に経由する場合のInterestとコンテンツの配信経路を例示する。Interestが経由する、ASa,b,c,dの全てにおいてコンテンツがキャッシュされていない場合にのみInterestがxに到達する。前述したようにi＜jに対してB_i＜B_jを想定しているため、Interestの経路上のσ_kの最大値はσ_tとなり、1≦m≦σ_tの範囲のコンテンツはxにInterestが届かない。

一方、L_kASxのc2pリンク上を配信フローがdownhill方向に流れるのは、xのcustomer coneに属するユーザから送出されたInterestが、レイヤr，r−1，…，k+1の各ASとxを経由して、xのproviderであるL_k-1ASに届く場合であり、1≦m≦σ_kの範囲のコンテンツはL_k-1ASにInterestが届かない。図４（ｂ）に例を示すが、ASeとxにコンテンツがキャッシュされていない場合にのみInterestがdに到達する。またxのピアリングASから配信フローが流入するのは、経由するレイヤr，r−1，…，k+1のASにおいてキャッシュされていない場合なので、m＞σ_k+1のコンテンツに限られる。よって次式が得られる。

H_kは、やはり式（8）で得られる。

[5]各ASの月間収益の導出
以下に、ISPの収益算出部１０３の処理として、月間収益を算出する処理を示す。なお、以下では、収益算出の単位を月間として説明するが、算出単位の期間は月間に限定されるものではない。以下のトランジット費、NWコスト、キャッシュコストは、コストモデル生成部１０２で算出され、メモリ（図示せず）に格納されている値であり、ISPの収益算出部１０３はその値を読み込んで、以下の処理を行う。

各L_kASが月間に得る収益R_k(USD)は、

で得られる。ただし

は各L_kASがレイヤk+1のcustomer ASから月間に受け取るトランジット費で、

は各L_kASがレイヤk−1のprovider ASから月間に支払うトランジット費で、式(2)より、

となる。ただしF_kを次式で定義する。

またA_r,kは各L_kASLが自身の収容ユーザから月間に得るアクセス費で、各ユーザから定額P_r（USD）の料金を月間に徴収することを想定するとA_r,k=P_rω_kU₁となる。

またA_c,kは各L_kASが自身の収容CPから月間に得るアクセス費で、ISP間のトランジット費と同様の従量型課金を想定すると、
A_ck=100{1.08×10^-5L_dU₁/U₂}^0.75U₂ω_k
となる。

また、C_n,kは各L_kASが月間に負担するNWコストで、配信コストκを用いて、
C_n,k=κdU₁H_k
となり、C_m,kは各L_kASが月間に負担するキャッシュメモリのコスト（キャッシュコスト）で、
C_m,k=4.44×10^-4LB_k
となる。

上記のようにして算出されたコストから収益値を求めISPの収益出力部１０４に出力される。

[6] 数値評価
＜評価条件＞
ISPが各ユーザから徴収する月間アクセス費をPr=50USDに、ユーザとCPの総数を各々U₁=10⁹、U₂=10⁴に設定する。また各ユーザの月間平均コンテンツ視聴回数をd=10に、コンテンツの平均サイズをL=3×10⁴Mbytesに設定する。総コンテンツ数をM=10⁶とし、各コンテンツmの要求比率q_mを、パラメタθのZipf分布に従うことを想定し、

に設定する。またCDNやCCNにおける最下位レイヤL_KASのキャッシュ容量をB_K=B_minに設定し、ε＞1の実数値をとるパラメタεを用いて、1≦k＜Kの各kに対してB_k=εB_k+1に設定する。以降の数値評価では特に断らない限り、θ=1，B_min=10，ε=5に設定する。

＜ISPの月間収益＞
図５に、WOC，CDN，CCNの三つの各方式と、max modelとsum modelの二つのトランジット費モデルの各々について、θもしくはB_minを変化させたときの、各L_kASが月間に得る収益R_kをプロットする。sumを用いた場合、maxと比較してトランジット費が高くなるため、各L₁ASの収益は大きく、各L₂ASとL₃ASの収益は小さい。CCNはCDNと比較して、L₁ASにとってもNWコストの低減効果があるが、sumの場合、それよりもL₂ASから受取るトランジット費の減少幅が大きく収益はCCNの方が小さくなる。一方maxの場合、トランジット費はトラヒック量の大きなdownhill方向(F_d,k)で決まるため、L₂ASから得るトランジット費のCCNによる減少度合いは小さく、NWコストの低減効果と打ち消しあいCCNとCDNの差異は小さい。θやB_minが増加し、キャッシュの効果が増大するほど、L₁ASにとってはトランジット費収入の減少がNWコストの減少を上回り収益は減少するが、L₂ASとL₃ASにとってはトランジットコストとNWコストが共に減少するため収益は増加する。

なお、上記のISP収益予測装置１００の構成要素の動作をプログラムとして構築し、ISP収益予測装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。

本発明は上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。

１００ ISP収益予測装置
１０１ AS接続構造モデル化部
１０２ コストモデル生成部
１０３ ISPの収益算出部
１０４ ISPの収益出力部

Claims (8)

1. ルータにおいてコンテンツをキャッシュし、コンテンツ名を宛名にコンテンツを発見し受信するCCN(Content Centric Networking)において、該CCN導入がISP(Internet Services Provider)の収益に与える影響を予測するためのISPの収益予測装置であって、
   階層的なAS(Autonomous System)間トポロジモデルを用いて、該AS間の接続構造をモデル化するAS接続構造モデル化手段と、
   コンテンツをモデル化し、トランジットリンク上を流れたデータ転送レートに応じたトランジット費を算出し、該トランジット費を与えられた配信コストに適用することによりネットワークコストを求め、容量に応じたキャッシュメモリのコストを算出するコストモデル生成手段と、
   前記AS接続構造モデル化手段でモデル化された前記AS間の接続構造に基づいて、前記コストモデル生成手段で算出された各種コストを用いて各ASの収益を算出し、該各ASの収益から前記ISPの収益を求めるISP収益算出手段と、
   を有することを特徴とするISPの収益予測装置。
2. 前記ISP収益算出手段は、
   をレイヤkのAS(L_kAS)がレイヤk+1のcustomer ASから受け取るトランジット費、
   を各L_kASがレイヤk-1のprovider ASが支払うトランジット費、A_r,kを各L_kASが自身の収容ユーザから得るアクセス費、A_c,kを各L_kASが自身が収容するコンテンツ事業者(CP)から得るアクセス費、C_n,kを各L_kASが負担するネットワークコスト、C_m,kを各L_kASが負担するキャッシュメモリのコストとし、
   により前記各ASの収益を算出する手段を含む
   請求項１記載のISPの収益予測装置。
3. 前記AS接続構造モデル化手段は、
   AS間トポロジデータと、各ASの属性を分類したデータを用いて、p2cリンク(provider-to-customer)とc2pリンク(customer-to-provider)を全く有していないASと、該p2cリンクを有して、他のASに対してトランジットサービスを提供しているASと、これらASに対して該c2pリンクを有するASを除いたASを抽出し、抽出したASの中から、該c2pリンクを全く有しない(どのISPからもトランジットを購入していない)ASを抽出してレイヤ1に割当て、次にレイヤに未分類のASの中から、該レイヤ１に分類されたASに対して一本以上のc2pリンクを有するASを抽出してレイヤ２に割当て、以後、同様に、レイヤkに分類されたASに対して一本以上の該c2pリンクを有するASを抽出してレイヤk+1を割当てる処理を、k=2以上の整数に対して昇順に、全てのASにレイヤが割当られるまで反復する手段を含む
   請求項１記載のISPの収益予測装置。
4. 前記ISP収益算出手段は、
   前記トランジット費
   を算出する際に、
   前記AS間の接続リンク上に発生するトラヒック量を、全てのネットワークにキャッシュが存在せず、全ての配信要求に対してコンテンツがオリジナルサーバから発信される場合、全てのASがCDN(Content Delivery Network)を導入している場合、全てのASがCCNを導入している場合毎に算出する手段を含む
   請求項２記載のISPの収益予測装置。
5. ルータにおいてコンテンツをキャッシュし、コンテンツ名を宛名にコンテンツを発見し受信するCCN(Content Centric Networking)において、該CCN導入がISP(Internet Services Provider)の収益に与える影響を予測する装置におけるためのISPの収益予測方法であって、
   階層的なAS(Autonomous System)間トポロジモデルを用いて、該AS間の接続構造をモデル化するAS接続構造モデル化ステップと、
   コンテンツをモデル化し、トランジットリンク上を流れたデータ転送レートに応じたトランジット費を算出し、該トランジット費を与えられた配信コストに適用することによりネットワークコストを求め、容量に応じたキャッシュメモリのコストを算出するコストモデル生成ステップと、
   前記AS接続構造モデル化ステップでモデル化された前記AS間の接続構造に基づいて、前記コストモデル生成ステップで算出された各種コストを用いて各ASの収益を算出し、該各ASの収益から前記ISPの収益を求めるISP収益算出ステップと、
   を行うことを特徴とするISPの収益予測方法。
6. 前記ISP収益算出ステップにおいて、
   をレイヤkのAS(L_kAS)がレイヤk+1のcustomer ASから受け取るトランジット費、
   を各L_kASがレイヤk-1のprovider ASが支払うトランジット費、A_r,kを各L_kASが自身の収容ユーザから得るアクセス費、A_c,kを各L_kASが自身が収容するコンテンツ事業者(CP)から得るアクセス費、C_n,kを各L_kASが負担するネットワークコスト、C_m,kを各L_kASが負担するキャッシュメモリのコストとし、
   により前記各ASの収益を算出する
   請求項５記載のISPの収益予測方法。
7. 前記AS接続構造モデル化ステップにおいて、
   AS間トポロジデータと、各ASの属性を分類したデータを用いて、p2cリンク(provider-to-customer)とc2pリンク(customer-to-provider)を全く有していないASと、該p2cリンクを有して、他のASに対してトランジットサービスを提供しているASと、これらASに対して該c2pリンクを有するASを除いたASを抽出し、抽出したASの中から、該c2pリンクを全く有しない(どのISPからもトランジットを購入していない)ASを抽出してレイヤ1に割当て、次にレイヤに未分類のASの中から、該レイヤ1に分類されたASに対して一本以上のc2pリンクを有するASを抽出してレイヤ2に割当て、以後、同様に、レイヤkに分類されたASに対して一本以上の該c2pリンクを有するASを抽出してレイヤk+1を割当てる処理を、k=2以上の整数に対して昇順に、全てのASにレイヤが割当られるまで反復する
   請求項５記載のISPの収益予測方法。
8. コンピュータを、
   請求項１乃至４のいずれか1項に記載のISPの収益予測装置の各手段として機能させるためのISPの収益予測プログラム。