[論文レビュー] Multipath forwarding strategies in Information Centric Networks with AIMD congestion control

Andrea Detti, Claudio Pisa+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 6, 2014

Caching and Content Delivery参考文献 16被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、受信者駆動型の損失ベースAIMD混雑制御を用いた情報中心ネットワーク（ICNs）におけるパケット単位のマルチパス転送戦略を評価する一般化された分析的モデルを提案する。Fast Pipeline Filling（FPF）戦略を導入し、パイプライン容量を均衡させることでパイプラインを効率的に満たし、スループットを最大化する。シミュレーションおよびPlanetLab実験において、既存の戦略を上回り、理論的最大受信レートに近い性能を達成した。

ABSTRACT

A content can be replicated in more than one node, in Information Centric Networks (ICNs). Thus, more than one path can be followed to reach the same content, and it is necessary to decide the interface(s) to be selected in every network node to forward content requests towards such multiple content containers. A multipath forwarding strategy defines how to perform this choice. In this paper we propose a general analytical model to evaluate the effect of multipath forwarding strategies on the performance of an ICN content delivery, whose congestion control follows a receiver driven, loss-based AIMD scheme. We use the model to understand the behavior of ICN multipath forwarding strategies proposed in the literature so far, and to devise and evaluate a novel strategy. The considered multipath forwarding strategies are also evaluated in a realistic network setting, by using the PlanetLab testbed.

研究の動機と目的

• AIMD混雑制御下におけるICNにおけるパケット単位のマルチパス転送戦略の性能を分析すること。
• パス遅延、帯域幅、キューイング容量などの要因がマルチパスICNコンテンツ配信のスループットに与える影響を特定すること。
• 利用可能なパスにわたる保留中のInterestsをバランスさせることで受信レートを最大化する新しいマルチパス転送戦略の設計および評価。
• シミュレーションおよびPlanetLabテストベッドを用いた実世界のテストにより、分析的モデルの妥当性を検証すること。
• 再現可能性およびさらなる研究を可能にするために、オープンソース実装を提供すること。

提案手法

• 帯域幅、RTT、バッファサイズなどのパス特性に基づいて受信レートを予測する一般化された分析的モデルを構築する。
• 受信者が駆動する損失ベースAIMD混雑制御メカニズムを採用し、正常な送信でコネクションウィンドウを加法的に増加させ、損失時に乗法的に減少させる。
• 各パスにおける保留中のInterestsの数を、パス容量とRTTの関数としてモデル化し、最適な負荷分散を特定する。
• パイプラインの満たし具合に基づいて動的にInterestsをパスに割り当てるFast Pipeline Filling（FPF）戦略を提案する。
• 制御されたネットワーク環境下で、FPFを既存の戦略（PE、UG、CF、RE）と比較するためのシミュレーションを実施する。
• 実インターネットリンクと50 MBファイル転送を用いたPlanetLabテストベッド上で、CCNxベースの実装を用いて結果を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なるマルチパス転送戦略は、AIMD混雑制御を用いたICNにおける受信レートにどのように影響を与えるか？
• RQ2 パスの非均一性（例：異なるRTTや帯域幅）は、マルチパス転送性能にどのような影響を与えるか？
• RQ3 分析的モデルは、ICNにおけるマルチパス転送戦略の性能を正確に予測できるか？
• RQ4 提案されたFPF戦略は、既存の戦略と比較してスループットと公平性の面でどのように異なるか？
• RQ5 シミュレーション結果と、PlanetLabのような公開テストベッドにおける実世界の性能は、どの程度一致するか？

主な発見

• FPF戦略は、シミュレーションおよびPlanetLab実験の両方で最高の受信レートを達成し、理論的合計単一パスレートに近づいた。
• 均一な状況（シナリオ1）では、FPFとPEがほぼ同等の性能を示し、両者とも個々のパスレートの合計に近かったが、CFとREは顕著な性能劣化を示した。
• 非均一な状況（シナリオ2）では、FPFが他のすべての戦略を上回り、約28 Mbpsのネット受信レートを達成した。これは、PE（18 Mbps）、RE（16 Mbps）、CF（14 Mbps）を大きく上回った。
• 分析的モデルは、すべての戦略の性能トレンドを正確に予測でき、新しい転送方式の設計および性能評価に有効であることが検証された。
• PlanetLabの結果は、パスの非均一性が適切に管理されない限り、性能を著しく制限することを確認した。特に、FPFのような知的転送戦略が不可欠であることを示した。
• モデルおよびFPF戦略は、混雑による損失を伴う有線ネットワークにおいて有効であるが、ランダム損失を伴う無線環境への拡張には、今後の研究が必要である。