Transcript IPルータにおける高速検索 アルゴリズムの性能評価手法

Advanced
Network
Architecture
Research Group
高速フロー検索アルゴリズム評価
のためのアドレス生成手法
川辺 亮
大阪大学 大学院基礎工学研究科
情報数理系専攻 博士前期課程
E-mail: [email protected]
2001/6/7
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発表の内容
Advanced
Network
Architecture
Research Group
研究の背景
研究の目的
宛先アドレスのモデル化
提案するパケット生成手法
評価結果
まとめと今後の課題
2001/6/7
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研究の背景
Advanced
Network
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高速かつ広帯域なネットワークの要求
回線容量の増加とルータの性能向上
ルータのアドレス検索処理
宛先アドレスから次の行き先アドレスの決定
フロー識別
ルータ性能のボトルネック
さまざまなアルゴリズムの提案があるが、実
際のトラヒックに基づく性能評価がされていな
い
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研究の目的
Advanced
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実際のトラヒックを考慮した高速アドレス検
索アルゴリズムの性能評価手法の提案
構築したトラヒックモデルを利用し、トレース
データからトラヒックを予測
宛先アドレス
フロー特性
トラヒックモデルを利用することにより、アドレ
ス検索アルゴリズムの実用時の性能を正しく
評価
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モデル化対象トラヒック
Advanced
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モデル化対象
Osaka
Univ.
Campus
Network
Internet
Router
Host
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宛先アドレスのモデル化
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パケット宛先アドレス生成アルゴリズム[1]
を使うことで、到着パケットの宛先アドレス
をモデル化
ISGFに時間推進不変性を仮定
LRUスタックモデルを利用することにより宛先
アドレスを生成
[1] 会田 雅樹, 安部 哲哉, “パケット宛先アドレス生成アルゴリズム,”
IEICE Tech. Rep. (IN99-91), pp. 19-24, July 2000
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# of Distinct Address f(T)
パケットが持つ宛先アドレス
の特性
Advanced
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1e+06
trace data
100000
f (T ) = T
0 . 64
10000
1000
100
10
1
1
10
100 1000 10000100000 1e+06 1e+07
# of Packets T
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これまでに提案したアドレス
生成手順
トレース
データ
LRU
スタック
A
B
B
C
発生
B
C
C
B
C
A
C
A
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トレースデータのアドレスを参照回
数の多い順にソート
トレースデータをスタックのトップ
から順にLRUスタックに格納
参照される確率 a に基づきアドレ
i
スを順次生成
a i = { f ( g ( i - 1) + 1) - ( i - 1)}
- { f ( g ( i ) + 1) - i}
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考慮すべき点
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フロー生成
フロー識別を行うルータでは、フロー特性につ
いても考慮する必要
フローごとのパケット数
同一フロー内のパケットの到着間隔
ある時刻におけるアクティブなフロー数
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# of Distinct Address f(T)
フローが持つ宛先アドレス
の特性
Advanced
Network
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trace data
0.77
f(T)=T
1e+05
10000
100
10
1
1
10
100
10000 1e+05
1e+07
# of Flows T
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Probability Distribution
フローごとのパケット数分布
Advanced
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1
0.8
0.6
0.4
0.2
01
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Actual
LogNormal
Pareto
10
100
1000
Packets/Flow
10000
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Probability Distribution
フローごとのパケット数分布
（すその部分）
Advanced
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1
0.98
0.96
0.94
0.92
0.91
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Actual
LogNormal
Pareto
10
100
1000
Packets/Flow
10000
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提案するパケット生成手順
フロー：
ポアソン到着
LRU
スタック
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宛先アドレス フロー生成
A
B
C
パケット数：分布に従い決定
パケット：ポアソン到着
X
時刻 t
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シミュレーションモデル
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アドレス検索アルゴリズム[2]を評価
入力キューがあふれない最小の平均到着
間隔を最大処理能力とする
パラメータ設定
フローの平均到着間隔 I_F
同一フロー内の平均パケット到着間隔 I_P(F)
フローごとのパケット数は対数正規分布＋パ
レート分布
[2] M. Uga, K. Shiomoto, “A fast and compact longest prefix look-up
method using pointer cache for very long network address,” in Proceedings
of IEEE ICCCN ’99, pp. 1240-1247, Apr. 1999
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シミュレーション結果
最大スループット
誤差
実トラヒック
37.0 mpps
ーー
ランダム
58.8 mpps
+64%
提案手法1
35.7 mpps
-3%
提案手法2
34.4 mpps
-7%
従来広く行われているランダムな宛先アドレス
を与える手法と比べ、提案手法1、提案手法2
では大幅な改善が見られる
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Input Queue Length (packet)
入力キュー長の変動
5000
4500
4000
3500
3000
Actual
Model 1
Model 2
急激に変動
急激な変動
2500
2000
1500
1000
500
0
0 1e+06 2e+06 3e+06 4e+06 5e+06 6e+06 7e+06
Seq. # of Input Packets
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Probability Distribution
フローごとのパケット数比較
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1
0.8
0.6
0.4
0.2
01
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Actual
Model 1
Model 2
10
100
1000
Packets/Flow
10000
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まとめと今後の課題
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フロー特性を考慮したトラヒックの生成手
法の提案
宛先アドレス、フロー特性
アドレス検索アルゴリズムの性能を比較的正
しく評価
フロー識別アルゴリズムへの応用と宛先アド
レスの決定手法の改良が今後の課題
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