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講演抄録/キーワード
講演名 2020-05-15 11:35
Progressive Slicingによる実運用を想定したアプリケーション判定システムの提案
岩井貴充中尾彰宏東大NS2020-17
抄録 (和) 暗号化トラフィックの増加およびアプリケーションスペシフィックなQo の重要性の高まりにともない、アプリケーション判定の必要性が高まっている。しかし、既存のアプリケーション判定は誤判定によるスライス割当のミスがアプリに与える影響や判定の遅延にともなうQoEの低下について議論が不十分である。そこで我々は、フローを判定の状態・結果に応じて適応的に帯域の大きいスライスへと分離させるProgressive Slicin というアーキテクチャを提案する。新規フローに割り当てる帯域を小さく設定し判定結果に応じて適応的に帯域の大きいスライスに遷移させることで、QoEを維持することが可能になる。さらに複数回の判定を行うことによって、各判定で得られる結果に応じてスライスに割り当てることで、誤判定に許容的でアプリケーションのQoEを保つようなスライシングが可能になる。本研究では提案したシステムにおいて、複数のユーザシナリオにおけるQoEの変化および判定時に消費されるデータ量をAndroid VM上で測定し、本手法が段階的に行わなかった場合と比較して、Twitterの検索において検索時間を18%削減させることができることを示す。 
(英) With the proliferation of encrypted traffic and the increasing importance of application-specific QoE management, the need for application identification is increasing. However, existing research on application identification do not discuss the impact of slice allocation errors due to misclassification and the decrease in QoE due to delays of classification. In this paper, we propose a new architecture called Progressive Slicing, which adaptively allocates the flow into slices with high bandwidth according to the state and result of the classification. The QoE can be maintained by allocating a small bandwidth to the new flow and adaptively transitioning it to a slice with a larger bandwidth according to the classification results. In addition, by performing multiple classifications, we can assign the flows to the slices according to each result, making slicing more tolerant of misclassification and maintaining the QoE of the application. In the proposed system, we evaluate the influence in QoE for multiple user scenarios and the amount of data consumed during the decision making on the Android VM and show that this method can reduce the search time in Twitter by 18% compared to the case where this method was not implemented.
キーワード (和) 機械学習 / アプリケーション同定 / ネットワークスライシング / / / / /  
(英) Machine Learning / Application Identification / Network Slicing / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 19, NS2020-17, pp. 57-62, 2020年5月.
資料番号 NS2020-17 
発行日 2020-05-07 (NS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NS2020-17

研究会情報
研究会 NS  
開催期間 2020-05-14 - 2020-05-15 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 高度プロトコル・ネットワーキング技術(IP及び高位レイヤルーチング・フィルタリング,マルチキャスト,品質・経路制御),IPNWの利用技術(P2P,P4P,オーバレイ,SIP,NGN),ネットワークシステム関連技術(システム構成法,インタフェース,アーキテクチャ,ハードウェア・ソフトウェア・ミドルウェア),セキュリティ,ブロックチェーン,一般 
テーマ(英) High level protocol, Networking technologies (IP and high-layer routing/filtering, Multicast, Quality/Routing control), IP network application technologies (P2P, P4P, Overlay, SIP, NGN), Network system related technologies (System configuration, Interface, Architecture, Hardware/Software/Middleware), Security, Blockchain etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NS 
会議コード 2020-05-NS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Progressive Slicingによる実運用を想定したアプリケーション判定システムの提案 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Progressive Slicing : Practical Application Classification System for Application Slicing 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(2)(和/英) アプリケーション同定 / Application Identification  
キーワード(3)(和/英) ネットワークスライシング / Network Slicing  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩井 貴充 / Takamitsu Iwai / イワイ タカミツ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
University of Tokyo (略称: UTokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中尾 彰宏 / Akihiro Nakao / ナカオ アキヒロ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
University of Tokyo (略称: UTokyo)
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講演者
発表日時 2020-05-15 11:35:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NS 
資料番号 IEICE-NS2020-17 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.19 
ページ範囲 pp.57-62 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NS-2020-05-07 


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