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Enhancing TCP Performance Over Mixed Wired/Wireless Networks by Identifying Wireless Losses

Enhancing TCP Performance Over Mixed Wired/Wireless Networks by Identifying Wireless Losses. 電気通信大学　大学院電気通信学研究科 情報工学専攻 阿部研究室 ジョセフ　アマラージュ. 研究の背景. 無線 LAN 環境の高速化・大規模化が進んでいる 高速・高遅延ネットワーク向けの TCP が数多く提案 主に、有線ネットワークにおいて評価 無線 LAN 環境 無線リンクの帯域が狭い 無線リンクエラーによるパケットロスが発生 TCP フローの性能が低下.

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Enhancing TCP Performance Over Mixed Wired/Wireless Networks by Identifying Wireless Losses

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Presentation Transcript

  1. Enhancing TCP Performance Over Mixed Wired/Wireless Networksby Identifying Wireless Losses 電気通信大学　大学院電気通信学研究科 情報工学専攻 阿部研究室 ジョセフ　アマラージュ

  2. 研究の背景 • 無線LAN環境の高速化・大規模化が進んでいる • 高速・高遅延ネットワーク向けのTCPが数多く提案 • 主に、有線ネットワークにおいて評価 • 無線LAN環境 • 無線リンクの帯域が狭い • 無線リンクエラーによるパケットロスが発生 • TCPフローの性能が低下

  3. 無線･有線ネットワーク環境でパケットロスの原因無線･有線ネットワーク環境でパケットロスの原因 従来のTCPの問題点 （１） ネットワーク輻輳によるバッファが溢れ （２） 無線リンクエラー TCPの問題点 無線リンクエラーによるパケットロスの場合にも、輻輳が起きていると判断し、 輻輳ウィンドウサイズを減らしたままにし続けること

  4. 研究の目的 無線と有線が混在するネットワークにおけるTCPの性能改善

  5. SPIKE 手法 既存の改善手法[1] • Relative One-way Delay （相対的な片道の遅延） • を使用する • Spike-Start, Spike-Endという2つの閾値を利用 • 閾値の選択によってアルゴリズムの性能が大きく • 　 変わる • 限られたトポロジー以内にしか性能良く動かない

  6. TCP-HMM と　ML-TCP 手法 既存の改善手法[2,3] • TCP-HMM • Hidden Markov モデルを利用してロスの原因を識別 • ML-TCP • 決定木アルゴリズムを利用してロスの原因を識別 • データによる機械学習は良い手法だが、この提案手法では全てのネットワーク条件を考慮していないため、ネットワーク環境が変わるとロスの識別率は低下

  7. TCP-IATの提案 既存の改善手法[4] • 受信側でACKパケットのInter Arrival Time (受信間隔時間)を使用してパケットロスを識別 • 輻輳によるロスをリンクエラーによるロスだと • 　 判断してしまうため、輻輳が解消できなくなる • この手法はTCP-friendlyではないため、 • 　公平性の改善につながらない

  8. TCP-E2E 手法 既存の改善手法[５] • One-way Delay （片道の遅延）を使用し、 • 　 ロスの原因を識別する。 • パケットロスの原因の識別率が低い • End-to-End 遅延が大きい場合このアルゴリズムが • 　　適用できなくなる

  9. 提案手法 単純に考えると、　　　RTT キューイング遅延がない場合の　RTT RTTがこれより増加するとき、とこかでキューイングが始まったと言える

  10. sRTT(t), RTTminによってキューイング遅延を推定 提案手法 QueingDelay = sRTT(t)　－ RTTmin sRTT(t) 　 −　smoothed estimate of the current round-trip time RTTmin　 −　minimum observed packet round-trip time SRTT[i] = a * SRTT[i-1] + (1 - a) * RTT a - 制御変数 0 < a < 1 , 通常は a=1/8 に設定

  11. sRTT(t), RTTminよりキューイング遅延　を測定 if a packet loss detected then threshold = β * RTTVAR if キューイング遅延> thresh_hold then // 輻輳によるパケットロスだと判定 輻輳ウィンドウサイズを半減する else // リンクエラーによるパケットロスだと判定 輻輳ウィンドウサイズを変更しない end if end if 提案アルゴリズム

  12. 実験方法 ネットワークシミュレータNS-2を用いて シミュレーション実験を行う • スループットを測定する • 公平性を測定する

  13. 実験で使用するネットワークトポロジー

  14. 実験結果(1/3)

  15. 実験結果(2/3)

  16. 実験結果(3/3)

  17. 「TCP-friendliness」の測定

  18. 「TCP-friendliness」の実験結果

  19. 提案手法は、 実験結果のまとめ • スループットが非常に良い • 　　　　　　　（リンクエラーが１％以内の場合 • 　　　　　　　　スループットはほとんど下がらない） • 公平性の指標が非常に良い • 　　　　　　　（12個のフローまで増やしたとき • 　　　　　　　　常に0.96より高い値）

  20. 機械学習を使うことによって、固定されて • いる β の値を時間とともに変化する 今後の課題 • ロスの原因の識別率を上げる • TCPの性能を改善 • TFRC (TCP Friendly Rate Control - RFC3448) • DCCP (The Datagram Congestion Control Protocol - RFC5595) • と TCP-Amal の性能評価を行う

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