社団法人電子情報通信学会 THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS 信学技報 TECHNICAL REPORT OF IEICE. コンテンツセントリックネットワークにおけるユーザ位置を生存時間に反映したキャッシュ手法の提案宮崎貴博† 竹下秀俊† 岡本聡† 山中直明† † 慶應義塾大学理工学研究科開放環境科学専攻〒 223–8522 横浜市港北区日吉 3–14–1 E-mail: †[email protected] あらましインターネットにおけるトラフィックの大部分をユーザのコンテンツ要求が占めるという問題に対し，ネットワーク層でコンテンツ探索・配送をサポートする Content Centric Network(CCN) が提唱されている．CCN ではコンテンツ要求をコンテンツ名で行ない，中継ノードにてコンテンツをキャッシュするという特徴をもつ．この際その CCN の特性上，ユーザの要求が早く中継ノードでキャッシュヒットするかどうかで，コンテンツ探索時間が大きく変動してしまう．そのためになるべく早くコンテンツ探索するために様々なキャッシュ方式が必要であり，様々な方式が提案されている．その中で本論文では LRU(Least-Recently-Used)・Prob-Cache(Probablistic In-Network Caching) を取り上げ，その利点・問題点を紹介した．従来の LRU の問題点である，ユーザの位置によって，キャッシュ配置が適切になされない，という問題点と Prob-Cache の問題点である，適切なキャッシュ構造を作成するのに時間が必要という 2 点の問題点を解消するために，ユーザの位置を生存時間に反映させたキャッシュ方式を提案した．提案方式は計算機シミュレーションにおいて従来方式に比べ，コンテンツ取得までのホップ数の短縮・ノードにおけるキャッシュヒット率の向上を示し，提案方式の有効性を確認した．キーワード新世代ネットワーク，コンテンツセントリックネットワーク (CCN)，キャッシュ手法 A Cash Policy Taking into account User’s Location into cache lifetimes in Content Centric Network Takahiro MIYAZAKI† , Hidetoshi TAKESHITA† , Satoru OKAMOTO† , and Naoaki YAMANAKA† † School of Science for Open and Environmental Systems, Graduate School of Science and Technology, Keio University 3-14-1 Hiyoshi, Kohoku, Yokohama, 223-8522 Japan E-mail: †[email protected] Abstract Against the problem that contents request occupies the majority of today’s Internet traﬃc, content centric network(CCN) is proposed. In CCN, user request contents by content’s name and relay node cache contents. Because of it’s characteristic, content search time fluctuates greatly on whether the user’s request content are cached at the relay node as soon as possible. So, cache methods that search the content as soon as possible is needed. In this paper, we introduced some cache methods and revealed its advantages and problems. Then, we proposed cache method that reflect the user location into survival time in order to solve the problems of the conventional method. Compared to the conventional method , simulation shows the proposed method improved cache hit ratio and the number of hops the content can be acquired. Key words Future Network, Content-Centric Network, Cache Policy 1. まえがき今日，インフォメーションセントリックネットワーク (Infor- mation Centric Network) の研究が注目されている．インフォメーションセントリックネットワークとは今日のネットワークの使用用途の大部分がコンテンツ取得を占めている問題があるとい —1— ることによって，データを要求する．Interest に含まれる主な情報はコンテンツ ID である．図 1 においては，ユーザは CCN ルータ A へと Interest を送信する． Interest パケットを受け取ったノードは，そのノードが要求されているデータを保持しているか CS(Content Store) を使用して確認する．CS はその CCN がどのコンテンツを保持しているか記載したテーブルである．図 1 においては CCN ルータ A がユーザから要求されたコ図 1 CCN でのコンテンツ入手の動作ンテンツを保持していればユーザに Data パケットを送信する． Data パケットはコンテンツが付与されたパケットである．う背景から，コンテンツ配送・転送をネットワーク層のレベルでルータ A にユーザが要求したコンテンツがキャッシュされサポートするという新しいネットワークアーキテクチャである．ていなかった場合には CCN ルータ A は FIB(Fowarding In- インフォメーションネットワークを取り組む研究プロジェクト terest Base) というルーティングテーブルを使用して次にどのも数多く存在し，CCN(Content-Centric-Network) [1]， PUR- ポートから Interest を送信するか決定する．図 1 においては SUIT [2]，DONA(Data-Oriented-Network Architecture) [3]， CCN ルータ B へと送信する．送信する際に CCN ルータ A 4WARD [4]，PSIRP [5] などが挙げられる．の PIT(Pending Interest Table) に Interest がたどってきた情また，Energy Eﬃcient and Enhanced-type Data-centric 報を付与する．PIT に Interest の経路を保持しておくことで， Network (E3 -DCN) [7] においては，DCON と呼ばれるオーキャッシュがヒットしたところから同じ経路をたどってコンテバーレイネットワークにて Information Centric Network と同ンツがユーザへ返される．様にコンテンツ指向のネットワークが採用されている．そして CCN ルータ B へ同様に Interest が到着する．CCN いずれのアーキテクチャも少しづつ違いがあり，どのようにルータ A で行った動作をもう一度行う．CCN ルータ B にユーアーキテクチャを実現するかといった所で様々な研究がなされザに要求されたコンテンツがキャッシュされているか CS で確認ているが，これらのアーキテクチャに共通することは，ネットする．キャッシュが存在すれば，CCN ルータ B は CCN ルータワーク内にコンテンツをキャッシュすることによってコンテン A にデータを送信し，CCN ルータ A は PIT で Interest の経ツの配送・転送をネットワークレベルでサポートしようという路を保存しているため，それを使用してユーザまでデータを送試みが中核にあるというである．つまり，Information Centric り届ける．キャッシュが無い場合には FIB を確認して Interest Network においてはどのようにキャッシュの効率を上げるかがを次のノードに送信する．最終的にどの CCN ルータでもキャッ一番重要になってくる．そこで本論文では，現在研究されていシュしなかった場合はオリジナルサーバまで Interest が送信さる様々な Information Centric Network の中でも最も研究されれ，オリジナルサーバから PIT を使用して要求されたユーザている Content-Centric Network のキャッシュ手法を取り上げ，へとコンテンツを送り届けることとなる．それらの問題点を挙げて，キャッシュ効率を上昇させる方式を検討する．このように CCN ではユーザがコンテンツを要求する際に，ホップバイホップで Interest が送信されることによって，中継本論文の構成を以下に示す．2 章では Content Centric Net- ノードにキャッシュが存在すれば，より短いホップ数でユーザ work のアーキテクチャの概要を示す．3 章では現在研究されてまでコンテンツを届け，中継ノードにキャッシュが存在しなけいるキャッシュ手法を説明する．4 章では提案するキャッシュ方ればオリジナルサーバまで Interest を送信するという特徴ある．法を説明し，5 章で，従来のキャッシュ手法と提案方式のキャッこの特徴から，CCN での中継ノードは出来るだけ短いホップシュ手法のシミュレーションを行なった結果を比較し，提案方数でユーザの要求したコンテンツが中継ノードに存在すること式の有用性を述べて，6 章にてむすびを述べる．が望ましいと言える．以上の理由から本稿では CCN のキャッシュ方式についての 2. Content Centric Network(CCN) 本章では Content Centric Network におけるコンテンツ取得方法を説明する．CCN の特徴は 2 つ挙げられる． • 要求したいコンテンツを指定したコンテンツ ID を送信す提案をする．次章では CCN において研究されているキャッシュ方式について紹介し，その問題点等を紹介し，提案方式を紹介する． 3. CCN におけるキャッシュ手法ることによって通信するという点． • 中継するノードがキャッシュ機能を持っているという点． CCN では，キャッシュを利用することでネットワークの性 CCN 上でユーザがコンテンツを入手する動作を図 1 で示す．能を向上させることが試みられている．中でも，LRU(Least- 図 1 にてユーザがコンテンツを要求することを想定する． Recently-Used) 手法が多くの CCN アーキテクチャで採用さ CCN には Interest と Data の 2 種類のパケットが存在する．ユーザは Interest を接続しているノードにブロードキャストすれている．また，LRU を拡張した Prob-Cache(Probablistic In-Networking Caching) も利用されている． —2— ユーザ A のコンテンツ要求に即したコンテンツ配置となる. しかし，それに対して CCN ルータ D はユーザ A∼D の要求を全て受け入れるため，A∼D の要求を LRU でキャッシュすることになり，CCN ルータ A に比べてキャッシュ更新頻度が膨大に図 2 LRU の課題点なるため，CCN ルータ D においては満足なキャッシュヒットをもたらすことが出来ないという課題があった. ユーザとオリジナルサーバの距離でなるべくオリジナルサーバから遠いルータにはキャッシュする確率を高め，逆にオリジナルサーバから近いルータには低い確率でキャッシュするのが Prob-Cache である.Prob-Cache の動作アルゴリズムを以下に示す. c：Time Since Inception (TSI) ユーザからオリジナルサー図 3 Prob キャッシュの動作バまでのホップ数 x：Time Since Birth (TSB) キャッシュするノードからオリ 3. 1 LRU(Least-Recently-Used) ジナルサーバまでのホップ数キャッシュの重み CacheWeight(α) を， LRU とはキャッシュ手法の一つで，参照されていない時間が最も長いデータを置換対象にする方式である．単純なアルゴリ CacheW eight(α) = ズムであるが，様々な CCN でのアーキテクチャにおいて LRU が想定されている． x c (1) と定義する. ただし，ユーザから直近ルータまでのホップ数は 3. 2 LRU の利点及び課題点 0，オリジナルサーバから直近のルータまでのホップ数は 1 と LRU の利点は，リクエストが多いコンテンツほどキャッシュする. に残りやすくなるために，ユーザから要求される頻度の高い人図 3 においては，例えばユーザ A がコンテンツ要求した場気なコンテンツほどキャッシュされる. 人気の高いコンテンツほ合の CCN ルータ A での CacheWeight(A) は，c=4，x=4 とどキャッシュされやすいために，人気の高いコンテンツのユーなるので，CacheWeight(A)=1 となる. それに対し，ユーザ A ザの要求を短いホップ数で送り届けることが可能である. LRU がコンテンツ要求したときのルータ D は，c=4，x=1 となるのの課題点を以下に 2 つ示す. で，CacheWeight(D)=0.25 となり，オリジナルサーバから遠 • ければ遠いほど CacheWeight が大きくなる. • サーバからから離れたユーザの影響が大きい. サーバに近いルータに人気の無いコンテンツが集中する次に，TimesIn(α) を以下のように定義する. 図 2 を用いて、上記課題を説明する • Ni・・・ノード i のキャッシュ容量課題点の一点目に挙げた、サーバから離れたユーザの影響が • Ttw ・・・タイムウインドゥ [8] 大きいというのは、図 2 において、ユーザ赤がコンテンツ要求した際には CCN ルータ A、B にキャッシュされることになるが、ユーザ B がコンテンツ要求した場合には CCN ルータ B にしかキャッシュされない。よってユーザ B は、リクエストを十分に自分の直近のルータのキャッシュに反映させることが出来ない。課題点の二点目のサーバに近いルータにあまり人気のないコンテンツが集まってしまうというのは、図 2 において、ユーザ A がコンテンツ要求を行なう際には有名なコンテンツリクエストは CCN ルータ A がコンテンツを返信するために、 CCN ルータ B には、他の CCN ルータに無いあまり人気の無いコンテンツがキャッシュされてしまう。このように、LRU はトポロジでのルータ・サーバの位置によってキャッシュ機能の ∑c−(x−1) T imesIn(α) = ∑c−(x−1) i=1 Ni Nx i=1 Ni Ttw Nx (2) ではユーザとオリジナルサーバの距離が長ければ長いほどキャッシュする重みを増やしている．タイムウインドゥ [8] とは文献 [8] から，ある一定確率でキャッシュしたほうがよいキャッシュヒット率を得られるという見解から設定された値である．そして，そのノード α にてキャッシュされる確率 Prob- Cache(α) は次式で表される. P robCache(α) = T imesIn(α) × CacheW eight(α)(3) 違いが顕著になってしまう。 3. 3 Prob-Cache (Probablistic In-Networking Caching) Prob-Cache [6] とは，無駄なキャッシュをなるべく減らすことによってキャッシュヒット率を上昇させようという方式である．図 3 を使って Prob キャッシュ方式の動作を説明する．この式は，オリジナルサーバから遠ければ遠いほど確率的にキャッシュされやすくなり，無駄なキャッシュが減ることによってキャッシュヒット率を上昇させていることを意味している. 3. 4 Prob-Cache の利点と課題 Prob-Cache の利点は，ユーザの位置によって確率的に LRU 図 3 において，LRU を実行するとキャッシュの効率問題が発を実行することによって，LRU の課題であるユーザの位置に生する. 例えばユーザ A∼D がコンテンツ要求を行うとする. すよるキャッシュ機能の差を軽減することが出来ることである. さると CCN ルータ A はユーザ A の要求しか通過しないために，らに，確率的にキャッシュすることによって，十分な時間が経 —3— 図 4 提案方式の動作図 5 提案方式のコンテンツキャッシュ位置過することで CCN ルータに理想的なキャッシュ配置が実現される. 一方課題としては，以下の二点があげられる. • キャッシュが埋まるのに時間が必要 • トポロジが大きくなったときに，サーバから近いルータに人気の無いコンテンツが集中する一点目のキャッシュが埋まるのに時間が必要と言うのは，図6 Prob-Cache は確率的に LRU を行なう・行なわないという動作提案方式の動作パターン (1) から，一回のデータ送信における，キャッシュ実行回数が少なくなるために，その分だけ各キャッシュを無駄にしているとい寿命が短いという構造である.CCN ルータ A は重みが 100 ％なうことである. 二点目は，Prob-Cache はいくら確率的にキャッので，一番新しい場所に挿入し，一番古いキャッシュコンテンシュの実行を制限しているとはいえ，トポロジが大きくなるとツを廃棄する.CCN ルータ C は 75 ％の重みなので，結局 LRU のサーバに近いルータに不人気なリクエストが集中ｘ (1 − 0.75) = 0.25x してしまうことが見えてくる問題である. (4) となり，0.25x 新しいコンテンツとして挿入する.CCN ルータ 4. ユーザの位置をキャッシュ生存時間に反映させるキャッシュ制御手法の提案 C，CCN ルータ D も同様に処理を行う. この挿入位置は，LRU における理想状態でのコンテンツがキャッシュされる位置であり，提案方式では 1 回のコンテンツ要求で理想の重みに基づい Prob-Cache の課題点の影響を低減する手法を提案する. 提案たキャッシュ配置が可能となっていることが特長である. 方式はユーザの位置を生存時間へ反映させたキャッシュ方式である. 具体的に説明すると，ユーザの位置に応じてコンテンツ次にフェイズ 2 の動作を説明する. CCN ルータに到達したのキャッシュの新しさを変化させることで，生存時間を調整す Data メッセージのコンテンツが CCN ルータにキャッシュされている状況というのは 2 パターン存在する. る. 提案方式におけるコンテンツの新しさの計算は Prob-Cache で用いた数式 (1) を利用する．（ 1 ） Data メッセージをユーザに返す途中で，別の経路によっ提案方式の動作は以下に示す二つのフェイズからなる. て同じデータがそのルータにキャッシュされた場合・フェイズ 1 CCN ルータに到達した Data メッセージのコ（ 2 ）ユーザの Interest が中継ノードでヒットした場合ンテンツが CCN ルータにキャッシュされていない場合 (1)，(2) どちらに関しても重みを適応したキャッシュ配置を・フェイズ 2 CCN ルータに到達した Data メッセージのコすることによって，よりユーザの要求を満足したキャッシュ配ンテンツが CCN ルータにキャッシュされている場合置が可能である. まずは 2 パターンのうちの (1) の動作を紹介フェイズ 1 の動作を説明する．図 4 は，ユーザがコンテンツを要求した際に CCN ルータ A，B，C，D いずれにも要求コンする. 図 6 はユーザがオリジナルサーバまでコンテンツ要求を行い，テンツがキャッシュされておらず，Interest がオリジナルサーその返却時に CCN ルータ C にて別の経路にて CCN ルータ C バまでホップバイホップで転送されることを表している. オリジに同じコンテンツがキャッシュされていた状況である. このとナルサーバからユーザへコンテンツを送信するときに Interest きに，LRU や Prob-Cache ではそのコンテンツを一番新しいがたどってきた経路をホップバイホップで転送する. その際に，ものとしていたが，提案方式では，求められる重み×α (CCN 各 CCN ルータはそのコンテンツをキャッシュするかどうか判断ルータのキャッシュ容量) 分だけキャッシュの新しさを繰り上げする. その重みを CacheWeight() で計算する. 計算した結果のる. また，(2) の場合は，図 7 に示すように，ヒットしたノード例が図中の各 CCN ルータの上に表示されているパーセンテーの直近にオリジナルサーバがいるものとして重みを設定し，上ジである. この重みにしたがって，従来の LRU，ProbCache は記と同じようにキャッシュの繰上げを行なう. 一番新しいコンテンツとして各 CCN ルータにキャッシュして 4. 1 提案方式の利点いた. 一方，提案方式では重みに準じた新しさのキャッシュとし提案方式の利点を 2 つ紹介するて保存する. 図 5 は，各 CCN のキャッシュ構造を示したものである. ｘチャンク分の容量があるキャッシュで，一番上ほど新しいコンテンツで寿命が長く，一番下にあるほど一番古いキャッシュで， 1.CCN ルータに直接接続されるユーザ専用のキャッシュ領域を作成 2. 生存時間を考慮して 100 ％キャッシュする事により、ProbCache より短い時間でキャッシュ構造を作成可能一点目の CCN ルータに直接接続されるユーザ専用のキャッ —4— 図7 提案方式の動作パターン (2) 図 10 キャッシュの入れ替わり時間提案方式の評価を行なった．特性評価は 4 × 4 のグリッドネットワークトポロジを使用し，グリッドの交点に CCN ルータを図 8 CCN ルータに直接接続されるユーザ専用のキャッシュ領域確保配備した．ユーザは，各 CCN ルータに一人接続され，オリジナルサーバー一台が，ランダムに選択された CCN ルータに接続されるとし，10 回の試行の平均値として以下の特性を評価した． 1. キャッシュの入れ替わり時間 2. キャッシュヒット率 3. コンテンツヒットまでのホップ数その他のシミュレーションで用いたパラメータを表 1 に示す．表1 シミュレーションパラメータ使用シミュレータ Omnet++ トポロジ 4 × 4 グリッドネットワークユーザ数 16 シュ領域について図 8 を用いて説明する。提案方式において、フォワーディング方式ブロードキャストユーザの位置に応じてコンテンツのキャッシュの新しさを変化オリジナルサーバ数 1 コンテンツ数 10,000 チャンク数 10 チャンク/1 コンテンツコンテンツ要求 Zipf の法則 (α=1) 図 9 提案方式と Prob-Cache のキャッシュ構造生成比較させた結果、ユーザ A の要求したコンテンツは CCN ルータ A においては一番新しいコンテンツとしてキャッシュされ、CCN ルータ B においてはキャッシュ容量の 50 ％目に新しいコンテンツとキャッシュされる。これによって CCN ルータ B の新しい 50 ％の容量は CCN ルータ B に直接接続されているユーザ 5. 1 キャッシュの入れ替わり時間 B のみが使用することが可能となり、ユーザ B は自分の要求を初期状態として，ダミーコンテンツをキャッシュさせておき， CCN ルータ B に反映させることが可能となる 2 点目の生存時間を考慮して 100 ％キャッシュする事により、全てのダミーキャッシュが消去されるまでの時間を測定した． Prob-Cache は，その特性上確率的にキャッシュするかしないか Prob-Cache より短い時間でキャッシュ構造を作成可能というを決定する方式であったために，ユーザ要求を満たしてキャッ点を図 9 を用いて説明する。Prob-Cache では 100 ％ LRU 実シュ構造が確立するために時間を要する事が想定される．一方，行・33 ％ LRU 実行を行なうといった場合で、33 ％ LRU が一提案方式では，常に最良の重みに従ったキャッシュを実行でき回目に LRU を行い、2、3 回目に LRU を行なわない、と仮定るためにユーザの要求を満たしたキャッシュ構造を作成するまする。この際に、1 回目の試行では 100 ％ LRU・33 ％ LRU での時間を大幅に短縮することが期待できる．共に違いが出ない。33 ％ LRU が妥当な生存時間のキャッシュシミュレーションで測定した結果を図 10 に示す．になるには 3 回の試行を行う必要がある。それに対し、提案図の横軸は CCN ルータで共通の値を持たせている．縦軸は方式では一回の試行でどちらの場合も妥当な生存時間のキャッ 10 回の試行の平均時間をプロットした．キャッシュの入れ替わシュ配置が可能となる。り時間は各 CCN ノードのキャッシュ容量に比例するのは当然だが，提案方式は Prob-Cache と比較してキャッシュ構造の理 5. 提案方式の特性評価想化に要する時間を訳 30 ％に低減可能と言える．コンピュータシミュレーションにより，LRU，Prob-Cache， —5— 図 12 図 11 6. むすび 5. 2 キャッシュヒット率評価キャッシュヒット率とはユーザが Interest を送信した場合に，ホップした CCN ルータにて要求したコンテンツがキャッシュに存在すればキャッシュヒットとし，要求したコンテンツがキャッシュに存在しなければキャッシュヒットしていない，と定義するし，キャッシュヒット率を以下の式で定義した．キャッシュヒット率= コンテンツ取得までのホップ数キャッシュヒット率キャッシュヒットした回数キャッシュヒットした回数＋キャッシュヒットしなかった回数本稿では CCN におけるキャッシュ手法に着目した．従来のキャッシュ手法である LRU，Prob-Cache の利点・問題点を明らかにし，ユーザの位置をキャッシュの生存時間に反映したキャッシュ手法を提案した．提案方式は計算機シミュレーションにおいて従来方式に比べ，コンテンツ取得までのホップ数の短縮・ (5) ノードにおけるキャッシュヒット率の向上を示し，提案方式の有効性を確認した．シミュレーションはすべての CCN ルータのノードのキャッシュが満杯になった状況から開始している．キャッシュヒット率を測定した結果を図 11 に示す．横軸は各 CCN ルータのキャッシュ容量，縦軸にキャッシュヒット率 (％) である．各 CCN ノードのキャッシュ容量を増大させるとキャッシュヒット率が大きくなるのは当然だが，提案方式は Prob-Cache，LRU に比べて，全ての状況でキャッシュヒット率が上昇している．これは同一容量のキャッシュを効率的に利用できていることを示している．また，例えばキャッシュヒット率 15 ％を実現するような CCN を作成したいときには，従来方式の Prob-Cache では 6,000 チャンクのキャッシュ容量が必要だが，提案方式では 3000 チャンクの容量を実現可能であることを示している．そのため，提案方式は，ある条件化では約半分のキャッシュ容量で同等のキャッシュヒット率が達成できると言える． 5. 3 コンテンツ取得までのホップ数評価コンテンツ取得までのホップ数とは，ユーザが Interest を送信した際に，要求したコンテンツをキャッシュとして保持している CCN ルータ又は，オリジナルサーバまでのホップ数と定義する．評価結果を図 11 に示す．横軸は，各 CCN ルータのキャッシュ容量，縦軸はホップ数である．図 11 より，各 CCN ルータのキャッシュ容量が大きくなれば，それに伴ってキャッシュヒット率も上昇するために全ての方式においてホップ数が減少するが，提案方式では LRU，Prob-Cache 方式に比べて，全ての状態で低いホップ数でコンテンツを取得することが可能となるという結果が得られた．謝辞本研究の一部は，NICT 委託研究「新世代ネットワークを支えるネットワーク仮想化基盤技術の研究開発」のサポートを受けて行なわれた．文献 [1] V.Jacobson, D.KSmetters, J.D.Thornton, M.F.Plass, N.H.Briggs, and R.L.Braynard,“ Networking Named Content ” in Proceeding of ACM CoNEXT 2009, pp.1-12,Dec [2] N. 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