JP4158803B2 - データ転送ネットワークおよびデータ転送ネットワークの運用方法 - Google Patents

Description

本発明は、複数のノードをリンクによって接続したデータ転送ネットワークに関する。 本発明のデータ転送ネットワークは、例えば、一般のインターネットネットワーク、公衆通信網、企業内通信網、ＬＡＮ、コンピュータ網、分散コンピュータ網、分散ルータ網、交換機網、ルータや各種装置内部等で使用される各種スイッチ網、ＣＰＵやメモリをつなぐデータ通信網、ＣＰＵなどのＬＳＩ内部でのデータ通信網など、ネットワーク全般に適用し得るものである。

複数のノードを結合し、ノード処理を分散させる従来のデータ転送ネットワークの構成方式としては、（ア）バスネットワーク、（イ）リングネットワーク、（ウ）ハブネットワーク（スター状ネットワーク）、（エ）完全メッシュネットワーク、やこれらのハイパー拡張（ハイパーキューブ）ネットワークなどがあった（非特許文献１参照）。
平成１６年度NICT委託研究開発成果報告書「フォトニックネットワークに関する光アクセス網高速広帯域通信技術の研究開発」、独立行政法人 情報通信研究機構、平成１7年5月刊、p280-308、p513-522

ところで、今後、コンピュータＩＴネットワークなどで見られるように、端末数が巨大になり、端末速度も一段と高速になると考えられる。このような巨大、高速ネットワークに対し、ネットワーク全体でトラフィック収容能力を上げることが重要であり、トラフィック収容能力に対する、ネットワーク構成に必要な資源量の総和の最適化・効率化が、検討課題となる。

トラフィック収容能力Ｔに対する、ネットワーク全体の資源量の総和を決める変数として種々の変数が考えられるが、トラフィック当たりのノード総数とトラフィック当たりのリンク総数の２つの変数が独立な重要な変数となる。上記の（ア）〜（エ）のネットワークとそれらのハイパー構造のネットワークにおける、トラフィック当たりのノード総数を図１２に、トラフィック当たりのリンク総数を図１３に示す。図１２と図１３に示されるようにトラフィック当たりのノード総数が小さいからといって、トラフィック当たりのリンク総数が小さいとは限らず、二つの変数は互いにトレードオフの関係が生じる場合が多い。

トラフィック収容能力Ｔに対する最適のネットワーク構造とは、トラフィック当たりのノード総数とトラフィック当たりのリンク総数の２つを変数としてネットワーク総コストＴＮＣを最低にする構造を意味する。

ネットワーク総コストＴＮＣをトラフィック当たりのノード総数とトラフィック当たりのリンク総数の２つを変数として導きだすモデルとして、実勢価格によく合致するＳＬコストモデルなどを用いることにより、図１４にトラフィック収容能力Ｔに対する各ネットワーク構造のネットワーク総コストＴＮＣを示す。

また、ここで見出したトラフィック収容能力Ｔに対しネットワーク総コストＴＮＣを小さくするネットワーク構造は、トラフィック収容能力Ｔの大きさに依存して変化する可能性があり、ネットワークが規模的に成長するに従い、構造を変化させることにより、常にトラフィック収容能力Ｔに対しネットワーク総コストＴＮＣを小さくするネットワーク構造を保つ方法を見出し、ネットワークを運用する方法を見出すことが課題である。

上記課題を解決するために、本発明のデータ転送ネットワークは、ｍ（：ｍは３以上の自然数）次元ハイパーハブ構造を構成するコアノード間を直接接続するｍ次元インターチェンジ構造を備える。
また、 本発明のデータ転送ネットワークの運用方法は、ネットワークを構成するノードの数を変更する際にトラフィック収容能力に対するネットワーク総コストを算出し、ネットワーク総コストを最適に保ちながらネットワーク構造の切り替えを行う。

本発明のネットワーク構造を用いたとき、トラフィック当たりのノード総数と、トラフィック当たりのリンク総数をバランスよく小さくすることが可能である。本発明によるトラフィック収容能力Ｔに対するネットワーク総コストＴＮＣ/Ｔ比を図１５に示す。 他のネットワークと比較するために図１４に示した他のネットワーク構造の値も同時に示してあり、本発明のネットワーク構造でネットワーク総コストＴＮＣが低いデータ転送ネットワークを実現することがわかる。

また、図１５からわかるように、トラフィック収容能力が増えるに従い、１次元ハイパーフルメッシュ構造、２次元ハイパーフルメッシュ構造、３次元インターチェンジ構造ないしは３次元ハイパーフルメッシュ構造、４次元インターチェンジ構造、５次元インターチェンジ構造へと最適構造が変化してゆくことがわかる。ここで示されているように、一般的には、本発明に含まれる種々のネットワーク構造が、ある限られたトラフィック収容能力の範囲で最適構造になり、収容能力の変化につれ最適構造が変化するという傾向が示されている。

このような収容能力の変化につれ変化する最適構造を、それぞれの必要な収容能力で実現する手法としてＯＸＣなどの機能を用いて実現するネットワーク運用方法が考えられ、これにより幅広いトラフィック収容能力の範囲でネットワークを効率的に運用することが可能となる。

本発明は、巨大化、高速化するネットワークに対し、ネットワーク全体でトラフィック収容能力を上げ、ネットワーク構成を最適化・効率化するためには、トラフィック収容能力Ｔに対し図１４に示すネットワーク総コストＴＮＣを小さくするネットワークを構成する手段として以下のｍ次元インターチェンジネットワーク構成方法を用いるものである。

まずｍ次元インターチェンジネットワーク構成方法を説明する前に、各ノードがｍ（：ｍは３以上の自然数）次元ハイパーハブ構造となるネットワークを説明する。

ｍ次元ハイパーハブ構造とは、各辺がn_i個のノードからなるｍ次元の長方形に整列されたノード数Ｎ^*＝Πn_i（ただしΠはi=1〜mまでの積）個のエッジノードからなるネットワークである。このＮ^*個のエッジノードにそれぞれの位置を示すノード座標を対応させ、（a₁,a₂・・・a_m）と記し、各次元方向で何番目のノードであるかを示す。（ただしそれぞれのi番目の次元方向で、a_iは１≦a_i≦n_iとなっている。）

ｍ次元ハイパーハブ構造では、これらＮ^*個のエッジノード以外に次のＮ（＝Ｎ^*Σ(1/n_i);ただしΣはi=1〜mまでの和）個のコアノードを考え、それぞれの座標をエッジノードの座標を示す方法を用いて（b₁,b₂・・・b_m）とする。ただしｍ個の次元方向のうちひとつ以外は、エッジノードと同じく１≦b_i≦n_iとなっているが、残るひとつの座標値だけが０となっている。i番目の座標値が0となるコアノードは全部でＮ^*/n_i個あり、コアノードは全部でＮ^*Σ(1/n_i)個存在する。これらのエッジノードとコアノードの間に次に示すリンクが必ず張られ、それ以外にリンクが張られていないとき、このネットワーク構造をｍ次元ハイパーハブ構造という。

ｍ次元ハイパーハブ構造でのリンクの張り方は、座標（a₁,a₂・・・a_m）のエッジノードと座標（b₁,b₂・・・b_m）のコアノードの間で、すべての座標においてbi=0またはbi=aiが成り立つときリンクが必ず張られ、それ以外は張られていないことである。ｍ次元ハイパーハブ構造ではエッジノード同士やコアノード同士は直接リンクで結ばれておらず、リンクは特定のエッジノードとコアノード間だけで張られている。

このｍ次元ハイパーハブ構造をもとに、ｍ次元インターチェンジネットワーク構造を説明する。ｍ次元インターチェンジネットワーク構造のノードはｍ次元ハイパーハブ構造で考えたＮ＝Ｎ^*Σ(1/n_i)個のコアノードだけで成り立つ。ｍ次元インターチェンジネットワーク構造のノード座標をｍ次元ハイパーハブ構造のコアノード座標を用いて（b₁,b₂・・・b_m）と示す。つまり、ただしｍ個の次元方向のうちひとつ以外は１≦b_i≦n_iとなっているが、残るひとつの座標値だけが０となっている。このときｍ次元インターチェンジネットワーク構造のノード間のリンクは次のように張られる。２つのｍ次元インターチェンジネットワーク構造のノードの座標を（b₁,b₂・・・b_m）と（c₁,c₂・・・c_m）とすると、ｍ次元ハイパーハブ構造において２つのコアノード（b₁,b₂・・・b_m）と（c₁,c₂・・・c_m）があるエッジノード（a₁,a₂・・・a_m）が存在して、それぞれエッジノード（a₁,a₂・・・a_m）とリンクしているとき、２つのｍ次元インターチェンジネットワーク構造のノード（b₁,b₂・・・b_m）と（c₁,c₂・・・c_m）がリンクしており、それ以外はリンクしていない。このようなネットワークを、ｍ次元ハイパーハブ構造に付随するハイパーハブ補構造と呼び、あるいは簡単にｍ次元インターチェンジ構造と呼ぶこととする。

（Ａ）第１の実施形態
以下、本発明によるデータ転送ネットワークの第１の実施形態を、図面を参照しながら説明する。

図６は、第１の実施形態のデータ転送ネットワークのノード配置及びノード間接続構成を示す説明図である。第１の実施形態のデータ転送ネットワークＮＥＴ1は、図２に示す完全２部グラフと言われるＮ（＝Ｎ１＋Ｎ２）個のノードを有するネットワークを、ｍ次元に次元拡張（ハイパー拡張）したと考えることができるものである。図２では、ノードはＧ１、とＧ２の２つのグループに分かれており、グループＧ１のすべてのノードはグループＧ２のどのノードともリンクが張られている。図１はこの完全2部グラフを３次に拡張したもので、ノードだけを示したものである。すべてのノードはＧ１，Ｇ２，Ｇ３の三つのグループに別れ、それぞれのグループはそれぞれ２０個（＝４個ｘ５個）、１５個（＝５個ｘ３個）、１２個＝３個ｘ４個）のノードから構成されている場合を示している。グループＧ１の２０個のノードは３つの座標値ｘ１、ｘ２、ｘ３を使い（x1,x2,x3）とあらわすことができる。ただしｘ１はすべてゼロで、ｘ２は１から４までの整数、ｘ３は１から５までの整数である。この座標を用いてグループＧ１のノードは４ｘ５の矩形に並べてある。

グループＧ２やグループＧ３も同様に（x1,x2,x3）の形の座標を用いて各ノードをあらわし矩形に並べることが可能である。ただしグループ２ではｘ２がすべてゼロでｘ１は１から３までの整数、ｘ３は１から５までの整数となる。またはグループ３ではｘ３がすべてゼロで、ｘ１は1から３までの整数、ｘ２は１から４までの整数となる。
グループＧ１、グループＧ２、グループＧ３のノードをこのように座標で表したとき、このネットワークでは異なるグループのノードで３つの座標値のうち２つの座標値が違う２つのノードの間でリンクが張られている。

例としてグループＧ１の中の座標が(0,1,1)のノードを考える。このノードとリンクを張っているノードは、グループＧ２のノードには、(1,0,1)，(2,0,1)，(3,0,1)の３つのノードがあり、グループＧ３のノードには、(1,1,0)，(2,1,0)，(3,1,0)の３つのノードで、全部で6個のノードとリンクを張っている。

同様に、グループＧ２のそれぞれのノードは他のグループのそれぞれ４個のノードと、全部で８個のノードとリンクを張っている。またグループＧ３のそれぞれのノードは他のグループのそれぞれ５個のノードと、全部で１０個のノードとリンクを張っている。これらの様子を図３、図４、図５に示す。

図１、図３、図４、図５、図６は本発明によるデータ転送ネットワークの３次元でのハイパー拡張例で、座標値の最大値がそれぞれ３，４，５の場合を例示したものであり、一般にどのような整数値の組み合わせでも良い。

図７は、各ノードの内部構成例を示すブロック図である。各ノードは光スイッチ部とルータ部、複数の光送信部、複数の光受信部よりなり、ＯＸＣ（：光クロスコネクト）ノードとして構成されている。図７において、第１の実施形態のノードのうちのひとつのノードN0は、自己がリンク接続されているm個のノードN1,N2,・・・Nmからの光信号を、自ノードのルータ部R0からのアッド光信号とともに、光スイッチS0に入力し、光スイッチで所望の交換をした後、自己がリンク接続されているm個のノードN1,N2,・・・Nmへの光信号とともに、自ノードのルータ部R0へのドロップ光信号を出力する。ドロップ光信号は光受信部Rx0でルータ入力電気信号へ、ルータ出力信号は光送信部Tx0でアッド光信号へそれぞれ変換される。ルータ部R0では、このノードに入力されるアッド電気信号とともにルータ入力電気信号が入力され、所望のフォワーディング処理の後、このノードから出力されるドロップ電気信号とともにルータ出力電気信号として出力される。

（Ｂ）第２の実施形態
次に、本発明によるデータ転送ネットワークの第２の実施形態を、図面を参照しながら説明する。ここで、図８が、第２の実施形態のデータ転送ネットワークのノード配置及びノードグループを示す説明図である。

図６に示した第１の実施形態のデータ転送ネットワークＮＥＴ１においては、図２に示した完全2部グラフを３次に拡張したものであった。 第２の実施形態のデータ転送ネットワークＮＥＴ２は、図２に示した完全2部グラフを４次に拡張したものである。第２の実施形態でも、第１の実施形態と同様に、ネットワークのすべてのノードは４つのグループＧ１〜Ｇ４に分けられ、それぞれのノードは４つの座標値（x1,x2,x3,x4）で表される。ただしグループＧｉのノードのi番目の座標値はゼロで、他の座標値xjは１からnjまでの整数値を持つ。ノード間を結ぶリンクの張り方は第１の実施例とまったく同じで、異なるグループのノードで２つの座標値が異なるノード同士をつなげたものである。

図８に示す第２の実施形態のデータ転送ネットワークＮＥＴ２は、n1,n2,n3,n4がそれぞれが4のときのノード配置を示したもので、グループＧ１〜Ｇ４のノードはそれぞれ一辺４ノードの立方体を形成し、64個のノードでひとつのグループを作り、ネットワーク全体で２５６個のノードが存在する。それぞれの立方体に含まれる点（ノード）は別の立方体のある特定の点(ノード)へリンクが張られている。ノードを格子点としてあらわしたとき、グループＧ１のひとつのノードより他のグループへリンクが張られている様子を図９に示す。図１０は例としてグループＧ３とグループＧ４の間のすべてのリンクを示したもので、図１１は、ネットワークの中のすべてのリンクを書き入れたものであり、各グループのノードを格子状に配列した様子を白抜きの図で表している。

第２の実施形態の各ノードの内部構成例は、第１の実施形態の内部構成例と同様に構成することができる。

第１の実施形態および第２の実施形態や、これを５次元以上のハイパー次元拡張することにより、ノード数に対する有効ノード数の比率が高く、全リンク数（必要リンク数）や必要最大ノード容量を抑え、ネットワーク総コストを押さえたネットワークにすることができる。

図１５は３次元、４次元および５次元でのネットワーク総コストートラフィック流量比を表しており、これら図面から、上記効果が裏付けられている。

上記各実施形態の説明では、本発明のデータ転送ネットワークの用途に言及しなかったが、例えば、一般のインターネットネットワーク、公衆通信網、企業内通信網、ＬＡＮ、コンピュータ網、分散コンピュータ網、分散ルータ網、交換機網、ルータや各種装置内部等で使用される各種スイッチ網、ＣＰＵやメモリをつなぐデータ通信網、ＣＰＵなどのＬＳＩ内部でのデータ通信網など、ネットワーク全般に本発明を適用し得るものである。

（Ｃ）第３の実施形態
トラフィック収容能力に対するネットワーク総コストを計算することで、トラフィック当たりのノード総数と、トラフィック当たりのリンク総数をバランスよく小さくしたネットワーク構造が選択可能となる。

このネットワーク総コストは、例えば以下のようなS-Lコストモデル(Superlinear-Linear Cost Model)を考えることで、求めることができる。
ネットワークの総コスト（TNC：Total Network Cost）は、ノードに起因するコストとしてノード処理量に依存する成分とノード処理量に依存せずにノード敷設数だけで決まる成分に分けられる。リンクも同様に考える。これは次の式（１）で表される。
TNC=Σ^αN {Cost^N(^αT)+C_N}+Σ^βN {Cost^L (^βT)+C_L} （１）
Cost^N,Cost^Lはノード処理量、リンク伝送量によるコスト関数、C_N, C_Lはノード、リンクの敷設コストである。Cost^N(x),Cost^L(x)はそれぞれx ^k (k=1.5〜2.0), xに比例するとする。これはノード処理量を増やすためには、ノード内のスイッチ要素の数がノード処理量の２乗で増えるため、ノード処理量の２乗に近いコストの増え方になるためである。これに対して、リンクの容量を増やすためには、リンクを束ね多重化すればよく、束ねる装置数は多重化数に比例して必要となるためほとんど線形の関係が成り立つと考える。このS-Lコストモデルは実際のコスト曲線と概ね合致するものである。

このモデルを使用するときには、一般的にCost^N(x)=C₀(x/T₀)^k、Cost^L(x)=C₀(x/T₀) とおくことができる。C₀とT₀はノード処理量とリンク伝送量が等しく、且つノード装置価格とリンク装置価格が等しくなる場合の価格と容量である。Tと主ノード容量Y一定の条件で、
TNC/C₀X_eff={A(Y/T₀) ^k+(1-ρ)(Y/T₀) +(C'_N+C'_LL^N/2)B}/ρ （２）
となる。ただし、A=(^α'γ/^α'δ) ^k-1Σ^αδ^k/^αγ^k-1、B=(^α'δ/^α'γ)、C'_N=C_N/C₀、C'_L=C_L/C₀である。

このS-Lコストモデルを利用してコスト計算を行うと、例えば現状(２００５年)の市場の実勢価格では、C₀=10⁸(円)、T₀=10¹²(bps)、k=1.7、C'_N=5x10^-2、C'_L=2.5x10^-1と見積もられる。この根拠は、1TBps、100Gbps電気ルータの実勢価格1億、200万で、10Gbps伝送装置100万、ノード敷設費(C_N)を500万、リンク敷設費(C_L)を2500万を元にしている。それに対して２０１５年の想定としてC₀=10⁹(円)、T₀=2.5x10¹³(bps)、k=1.7、C'_N=5x10^-3、C'_L=2.5x10^-2と見積もられる。根拠は、10TBps、100Gbps光ルータの価格２億で、kとノード敷設費(C_N)、リンク敷設費(C_L)は２００５年と変わらないとした。
このように想定することで、さまざまなネットワーク構造におけるネットワーク総コストを算出することができる。

図７で示したＯＸＣ機能を備えたノードなどを使用することにより、トラフィックが増大するにつれて、必要なネットワーク資源を加えながら、ネットワーク全体の構造を常に、図１５に示される最適ネットワークの構造に組み替えていくことが可能である。
この組み換えは、巨大ネットワークに適したｍ次元インターチェンジ構造を持ったネットワーク構造に限らず、より小さなトラフィックに適している１次のフルメッシュネットワークから始まり、２次のハイパーフルメッシュネットワークを経て、３次のインターチェンジネットワークやさらに高次のインターチェンジネットワークへ順に組み換え変えていくときも有効である。

図１６は一般に複数個のＯＸＣノードからなるネットワークにおいて、図７に示されているＯＸＣノードの光スイッチ部を切り替えることにより、ネットワークの構造を切り替える様子を表したものである。図１６（１）は８個のノードと、ノード間をつなぐ９本の光ファイバ配線を示している。図１６（２）は８個の各ノードのＯＸＣ機能を用いて８ノードリング構造（Ｒ¹）を実現している様子を示している。図１６（３）は図１６（２）で示された８ノードリング構造をＯＸＣの切り替え機能を用いて、８ノード３次元ハイパーフルメッシュ構造に切り替えた時の様子を示している。この切り替えにより、処理可能なトラフィック量をおよそ１．２１倍増やすことが可能となる。

図１６ではリング構造から３次ハイパーフルメッシュ構造へのＯＸＣ機能を用いて切り替える例を示したが、同様に１次元ハイパーフルメッシュ構造、２次元ハイパーフルメッシュ構造、３次元インターチェンジ構造ないしは３次元ハイパーフルメッシュ構造、４次元インターチェンジ構造、５次元インターチェンジ構造へ、などとネットワーク全体の構造を切り替えることにより、常にネットワーク総コストを最適に保ちながら網を拡張していくことを特徴とするネットワーク運用が可能となる。

第１の実施形態におけるノードとノード座標の説明図である。 完全２部グラフの説明図である。 第１の実施形態における、グループＧ１のひとつのノードから張られるリンクを示す図である。 第１の実施形態における、グループＧ２のひとつのノードから張られるリンクを示す図である。 第1の実施形態における、グループＧ３のひとつのノードから張られるリンクを示す図である。 第１の実施形態におけるノードとリンクを示した図である。 ＯＸＣノード構成例を示した図である。 第２の実施形態におけるノードグループとノード配置を示した図である。 第２の実施形態におけるノードを格子点としてあらわしたときの(0,1,1,1)から他のノードへのリンクの張り方を示した図である。 第２の実施形態におけるノードを格子点としてあらわしたときのグループＧ３とグループＧ４の間のリンク状態を示した図である。 第２の実施形態において、ノードを格子点としてあらわしたときの全リンクの張り方を示した図である。 種々のネットワークにおける、トラフィック当たりのノード総数を示した図である。 種々のネットワークにおける、トラフィック当たりのリンク総数を示した図である。 トラフィック収容能力Ｔに対する各ネットワーク構造のネットワーク総コスト-トラフィック比（ＴＮＣ/Ｔ）を示した図である。 トラフィック収容能力Ｔに対する各ネットワーク構造のネットワーク総コスト-トラフィック比（ＴＮＣ/Ｔ）を示した図である。 ＯＸＣ機能を用いたネットワークの構造切り替えの例を示した図である。

符号の説明

ＮＥＴｓ（ｓは変数）…データ転送ネットワーク
Ｎｔ（ｔは変数）…エッジノード
Ｃｕ（ｕは変数）…コアノード

Claims (1)

1. ｍ（：ｍは３以上の自然数）次元ハイパーハブ構造を構成するコアノード間を直接接続するｍ次元インターチェンジ構造を持つことを特徴とするデータ転送ネットワーク。

Images