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2研究背景• 光通信網にはトラヒック変動に対する柔軟性が必要

Attractor-based Virtual Network
Reconfiguration Under Dynamic Traffic:
Towards Cognitive Optical Networking• ネットワーク内のトラヒック変動幅が増大• 提供する帯域幅と利用される帯域幅の間のギャップが発生• VN 再構成アプローチ• 需要に応じて波長資源を割り当てることで仮想ネットワーク（VN）を構成• 光スイッチの設定を変更することで VN を動的に再構成

大場 斗士彦光パス（光通信チャネル）

仮想ネットワーク (VN)

クライアントノード（例：IP ルーター）

輻輳を解消

トラヒック増大大阪大学 大学院情報科学研究科
情報ネットワーク学専攻
先進ネットワークアーキテクチャ講座 村田研究室

ポート

VN 再構成輻輳トランスポンダー
光スイッチ
光ファイバー

光通信網（例：エラスティック光通信網）

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既存の VN 最適化アプローチ

アトラクター選択にもとづく VN 再構成アプローチ [32]

• 対地間トラヒックマトリクスの情報をもとに最適な VN を構成• 対地間トラヒックマトリクスを利用しない VN 再構成アプローチ• 直接取得した対地間トラヒックマトリクスを利用• 全パケットを解析し各地点宛のトラヒック量をカウントするために膨大なオーバーヘッドを要するため、長期的にサンプリングし取得（hour オーダー）• トラヒック変動に追随した VN 再構成が困難• 分オーダーで取得可能なリンク利用率のみを観測• アトラクター選択にもとづきトラヒック変動に追随して適切な VN を探索• VN の性能指標：最大リンク利用率
VN をアトラクター• 推定した対地間トラヒックマトリクスを利用• 分オーダーで取得可能なリンク利用率や、蓄積した過去のトラヒック量から対地間トラヒックマトリクスを推定• 推定誤差の発生が避けられないため、VN の性能が保証されない

𝒙 = (𝑥 1 , ⋯ , 𝑥 𝑁2 ) （𝑁：ノード数）に近づける
𝑑𝒙=𝛼⋅𝑓 𝒙 +𝜂𝑑𝑡
𝑈
ただし𝑑𝑈= 𝑓(𝒙)𝑑𝒙𝑥 𝑖 ≥ 0：光パス 𝑙 𝑖 設定
𝑥 𝑖 < 0：光パス 𝑙 𝑖 削除
活性度
ゆらぎ
（VN の良さ）（ノイズ） 現在の VN

𝒙 を更新(VN を再構成)

対地間トラヒックマトリクスを利用するアプローチではトラヒック変動に追随して適切な VN を構成するのが困難
アトラクター（VN 候補）解空間 𝒙(仮想トポロジー)[32] Y.Koizumi, T. Miyamura, S.Arakawa, E.Oki, K.Shiomoto, and M. Murata, “Adaptive virtual network topology
control based on attractor selection,” IEEE/OSA Journal of Lightwave Technology, vol. 28, pp. 1720–1731,June 2010.

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アトラクター選択にもとづく VN 再構成アプローチの課題

研究の目的と博士論文の構成• アトラクターの設計指針が未検討• 研究の目的• トラヒック変動に対し VN がどう再構成されるかはアトラクターに依存• アトラクターの設計が不適切である場合、適切な VN を構成するまでの時間が増大する可能性• 様々なトラヒック変動に迅速に適応する、光通信網におけるアトラクターベースの VN 再構成フレームワークの確立• 博士論文の構成
1. Introduction• エラスティック光通信網への適用不可• エラスティック光通信網は将来の光通信網として期待される [5]• 波長資源を細粒度で柔軟に利用できるが、光スペクトル資源割り当て問題への対処が不可欠• いかに VN 再構成回数を削減するか• アトラクター選択にもとづく適切な VN の探索の過程で過度に VN を再構成する可能性

様々なトラヒック変動に迅速に適応する、光通信網におけるアトラクター選択にもとづく VN 再構成
手法の確立
ネットワークの状況を認知し過去の経験を活用する機構の導入による再構成回数の削減

2. Scalable Design of Attractors for Virtual Network
Reconfiguration Based on Attractor Selection•

アトラクター（VN候補）設計手法を提案

3. Virtual Network Reconfiguration Based on Attractor
Selection for Elastic Optical Path Networks•

エラスティック光通信網へ適用可能な VN 再構成手法を提案

4. Virtual Network Reconfiguration
Based on Bayesian Attractor Model•

ベイジアンアトラクターモデル（BAM）にもとづく
VN 再構成手法を組み込んだ VN 再構成フレームワークを提案

5. Conclusion[5] M. Jinno, et al., “Spectrum efficient and scalable elastic optical path network: architecture, benefits, and enabling technologies ,”IEEE Communications Magazine, vol. 47, pp. 66–73, Nov. 2009.

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8Chapter 2 の背景・目的• アトラクター（VN 候補）の設計指針が未検討• トラヒック変動に対し VN をどう再構成するかはアトラクターに依存• アトラクターの設計が不適切である場合、適切な VN を構成するまでの時間が増大する可能性

Chapter 2
Scalable Design of Attractors for Virtual Network• 保持可能なアトラクター数には上限あり[35]Reconfiguration Based on Attractor Selection
1. Toshihiko Ohba, Shin’ichi Arakawa, Yuki Koizumi, and Masayuki Murata, “Scalable Design Method of Attractors in Noise-induced
Virtual Network Topology Control,” IEEE/OSA Journal of Optical Communications and Networking, vol. 7, pp. 851–863,
September 2015.
2. Toshihiko Ohba, Shin’ichi Arakawa, Yuki Koizumi, and Masayuki Murata, “Hierarchical Design of an Attractor Structure for VNTControl Based on Attractor Selection,” in Proceedings of IEEE Consumer Communications and Networking Conference, pp. 330–336, January 2015.

• アトラクター選択により様々なトラヒック変動に適応することを目指す• 一定数の多様なアトラクターを設計する手法を提案
様々なトラヒック変動へ迅速に適応

様々なトラヒック変動へ適応する時間が増大

3. Toshihiko Ohba, Shin’ichi Arakawa, Yuki Koizumi, and Masayuki Murata, “Design and Control of an Attractor Structure for Virtual
Network Topology Control Based on Attractor Selection,” Technical Report of IEICE (PN2012-79), vol. 112, March 2013 (inJapanese).
4. Toshihiko Ohba, Shin’ichi Arakawa, Yuki Koizumi, and Masayuki Murata, “Evaluation of Diversity of Attractors for Virtual
Network Topology Control Based on Attractor Selection,” Technical Report of IEICE (PN2013-15), vol. 113, pp. 41–46, August2013 (in Japanese).
5. Toshihiko Ohba, Shin’ichi Arakawa, Yuki Koizumi, and Masayuki Murata, “Hierarchical Design of an Attractor Structure with
Topological Diversity for VNT Control Based on Attractor Selection,” Technical Report of IEICE (PN2014-18), vol. 114, pp. 43–748, September 2014 (in Japanese).

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9トラヒック変動
A に適応

トラヒック変動
A に適応トラヒック変動
A に適応

トラヒック変動A に適応

トラヒック変動
B に適応

トラヒック変動C に適応[35] Y. Baram, “Orthogonal patterns in binary neural networks,” NASA Technical Memorandum No.100060, Mar. 1988.

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アトラクター設計手法

ネットワークの縮約を利用したアトラクター設計手法• 互いに特性が異なる VN 候補をアトラクターとすることで一定数の多様なアトラクターを設計• 対象とするネットワークを縮約した上でアトラクターを設計• 分類対象となる VN 候補数を削減しつつ多様なアトラクターを設計• 特性：どの光パスがボトルネックリンクになりやすい（Edge
Betweenness Centrality が最大となる）か• 設計手順ボトルネックリンクが等しい

上位層（縮約後のトポロジー）

1. 物理トポロジーのクラスター分割• 𝑐 個以下のクラスターに再帰的に分割

1. VN 候補をその特性をもとに分類

2. 最下位層クラスター内のトポロジー生成

ボトルネックリンクが異なる• スター型を重畳 or フルメッシュ型

3. 上位層のトポロジー生成
グループ 1

2. 各グループの代表の VN 候補をアトラクターとして選出

4. クラスター間リンクのマッピング

解空間 𝒙(仮想トポロジー)• クラスター間リンクを実際の光パスに変換• トラヒック負荷を分散させるため、次数が小さいノード間を接続• 大規模ネットワークを対象とした場合、分類対象となる VN 候補数が爆発的に増加し計算量が増大するため、ネットワークを縮約して設計

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性能評価

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評価結果：トラヒック変動への適応性• 評価内容解の発見に要する制御ステップ数の分布• 提案手法により設計した VN 候補をアトラクターとしたときのアトラクター選択にもとづく VN 再構成のトラヒック変動への適応性• 物理ネットワーク

提案手法
比較手法

上位層3層（100=5×5×4）に縮約してVN 候補を設計• ノード数: 100• 各ノードのポート数: 32

CCDF• 評価環境最下位層（物理トポロジー）• 前出のアトラクター設計手法を利用

グループ 2中間層より少ない制御ステップ数で解を発見• 比較手法解の発見に要する制御ステップ数• ランダムに選択した対地間に光パスを設定して構成した VN 候補をアトラクターとする• 既存研究 [32] で利用

下位層

対地間トラヒック量：対数正規乱数 1000 パターン（時間 =0 で与える）
解：最大リンク利用率を 0.5 以下に抑える VN

提案手法により設計した VN 候補をアトラクターとすることでアトラクター選択にもとづく VN 再構成により様々なトラヒック変動に応じて適切な VN を構成[32] Y.Koizumi, T. Miyamura, S.Arakawa, E.Oki, K.Shiomoto, and M. Murata, “Adaptive virtual network topology
control based on attractor selection,” IEEE/OSA Journal of Lightwave Technology, vol. 28, pp. 1720–1731,June 2010.

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Chapter 2 のまとめ
• アトラクター（VN 候補）設計手法を提案• 互いに異なる特性を持たせることでアトラクターを多様に設計• 特徴：どの光パスがボトルネックリンクとなりやすいか

Chapter 3• 提案手法により良好な性能を示す VN 候補を設計できることを確認

Virtual Network Reconfiguration Based on Attractor
Selection for Elastic Optical Path Networks• ネットワークの縮約を利用したアトラクター設計手法を提案• 大規模ネットワークを縮約した上で多様なアトラクターを設計• 提案手法により良好な性能を示す VN 候補を設計できることを確認• 提案手法で設計した VN 候補をアトラクターとしたときのアトラクター選択にもとづく VN 再構成の適応性を評価

1. Toshihiko Ohba, Shin’ichi Arakawa, and Masayuki Murata, “Virtual Network Reconfiguration in Elastic Optical Path
Networks for Future Bandwidth Allocation,” IEEE/OSA Journal of Optical Communications and Networking, vol. 8,pp. 633–644, September 2016.
2. Toshihiko Ohba, Shin’ichi Arakawa, and Masayuki Murata, “Noise-induced Virtual Network Topology Control for
Elastic Optical Networks,” Technical Report of IEICE (PN2015-33), vol. 115, pp. 55–60, November 2015 (inJapanese).

• 様々なトラヒック変動に応じて少ない制御ステップ数で適切な VN を構成できることを確認• 物理トポロジーを考慮してネットワークを縮約しアトラクターを設計した場合でも、トラヒック変動への適応性が向上することを確認
本発表では割愛

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Chapter 3 の背景・目的

光スペクトル資源割り当て問題への対処• 従来のアトラクター選択にもとづく VN 再構成アプローチはエラスティック光通信網に適用不可• 活性度（VNの良さ）を資源割り当て制約を考慮するように定義• 潜在帯域幅 𝐵𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑙 と最大リンク利用率 𝑢𝑚𝑎𝑥 を利用して定義• エラスティック光通信網は波長資源を細粒度で柔軟に利用できるが、光スペクトル資源割り当て問題への対処が不可欠• 潜在帯域幅 𝐵𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑙 ：資源割り当て制約の下で追加可能な帯域幅
潜在帯域幅を反映

活性度 𝛼 = 𝛼𝑝𝑏 ⋅ 𝛼𝑚𝑙𝑢 =

帯域可変
光スイッチ

•

トラヒックを収容するための波長資源（周波数スロット）の割り当てを決定•

資源割り当て制約…

エラスティック光通信網（SLICE ネットワーク [5]）周波数周波数スロット•

光スペクトル連続性制約•

光スペクトル幅連続性制約

経由する光ファイバーで同一の周波数スロットを割り当て

ノードペア (𝑠, 𝑑) 間に光パスが設定されている場合
𝑠𝑑
𝐵𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑙= 𝑚𝑖𝑛（ポートの未使用帯域幅, 資源割り当て制約の下で追加可能な周波数スロットの帯域幅）
ノードペア (𝑠, 𝑑) 間に光パスが設定されていない場合
𝑠𝑑
𝐵𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑙= 𝑚𝑖𝑛（未使用ポートの帯域幅,資源割り当て制約の下で割当可能な周波数スロットの帯域幅）• 簡単のため、既存のヒューリスティックアルゴリズム [57, 58] を利用[57] K. Christodoulopoulos , et al., “Elastic bandwidth allocation in flexible OFDM-based optical networks ,”Journal of Lightwave Technology, vol. 29, pp. 1354–1366, Mar. 2011.
[58] R.Wang, et al., “Spectrum management in heterogeneous bandwidth networks ,” in Proceedings of IEEE GLOBECOM, pp. 2907–2911, Dec. 2012.

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エラスティック光通信網に適用可能な VN 再構成手法

性能評価(Phase 1)
アトラクター選択にもとづく VN 再構成• 評価内容

資源割り当て制約を考慮しつつトラヒック変動に適応
最大リンク利用率
潜在帯域幅削除(Phase 2)
光パスの帯域幅の調整•

波長資源を柔軟に利用• 提案手法のトラヒック変動への適応性と資源利用効率を評価• 物理ネットワーク（SLICE ネットワーク [5] を想定）

リンク利用率

帯域幅増加• ノード（帯域可変光スイッチ + IP ルーター）• ノード数：24, ポート数：10• 各ポートの帯域幅：100Gbps

仮想トポロジー決定
周波数スロット割当

時間

Longest Path First [57]First-last fit [58]帯域幅減少

• リンク（光ファイバー）• 周波数スロット数：380• 1スロットあたりの帯域幅：10Gbps• 比較手法(Phase 1)18• 評価環境𝑑𝒙=𝛼⋅𝑓 𝒙 +𝜂
𝑑𝑡

設定

𝜃𝑝𝑏 ：潜在帯域幅の目標値
𝑢 𝑚𝑎𝑥𝑡ℎ ：最大リンク利用率の目標上限値• 周波数スロットの割り当て

1本の光パスには連続した周波数スロットを割り当て[5] M. Jinno, et al., “Spectrum efficient and scalable elastic optical path network: architecture, benefits, and enabling technologies ,”IEEE Communications Magazine, vol. 47, pp. 66–73, Nov. 2009.

•11+exp 𝑢𝑚𝑎𝑥 −𝑢𝑚𝑎𝑥𝑡ℎ• 資源割り当て制約を考慮しつつトラヒック変動に適応することを期待

光スペクトル資源割り当て問題•⋅

潜在帯域幅の定義
𝒔𝒅
𝑩𝒑𝒐𝒕𝒆𝒏𝒕𝒊𝒂𝒍 = 𝒔,𝒅∈𝑽 𝑩𝒑𝒐𝒕𝒆𝒏𝒕𝒊𝒂𝒍：資源割り当て制約の下で各対地間で追加可能な帯域幅の合計• エラスティック光通信網に適用可能な VN 再構成手法を提案
帯域可変トランスポンダー

11+exp 𝜃 𝑝𝑏 −𝐵𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑙

最大リンク利用率を反映• 光スペクトル資源割り当て問題に対処しつつトラヒック変動に適応することを目指す(Phase 2)(Phase 1)(Phase 2)時間

リンク利用率の観測[57] K. Christodoulopoulos , et al., “Elastic bandwidth allocation in flexible OFDM-based optical networks ,”Journal of Lightwave Technology, vol. 29, pp. 1354–1366, Mar. 2011.
[58] R.Wang, et al., “Spectrum management in heterogeneous bandwidth networks ,” in Proceedings of IEEE GLOBECOM, pp. 2907–2911, Dec. 2012.

▲物理トポロジー• MSF (Most Subcarriers First) [57] + First-last fit [58]
• 現在のトラヒックを収容することのみを目的として VN を再構成
• 対地間トラヒック量を長期的に観測し、トラヒック量が多い対地間から光パスを設定[5] M. Jinno, et al., “Spectrum efficient and scalable elastic optical path network: architecture, benefits, and enabling technologies,”
IEEE Communications Magazine, vol. 47, pp. 66–73, Nov. 2009.
[57] K. Christodoulopoulos , et al., “Elastic bandwidth allocation in flexible OFDM-based optical networks ,”Journal of Lightwave Technology, vol. 29, pp. 1354–1366, Mar. 2011.
[58] R.Wang, et al., “Spectrum management in heterogeneous bandwidth networks ,” in Proceedings of IEEE GLOBECOM, pp. 2907–2911, Dec. 2012.

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評価結果：トラヒック変動への適応性・資源利用効率解の発見に要する制御ステップ数の分布

目標上限値

目標下限値

おおむね 20 ステップ以内で解を発見

使用周波数スロットの推移の例• エラスティック光通信網に適用可能なアトラクター選択にもとづく VN 再構成手法を提案• エラスティック光通信網における資源割り当て制約の下で追加可能な帯域幅を反映した指標：潜在帯域幅と最大リンク利用率を利用して活性度を定義• 潜在帯域幅と最大リンク利用率の双方が改善するようにアトラクタ
ー選択により VN を再構成

同程度の最大リンク利用率
提案手法
比較手法

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Chapter 3 のまとめ

頻度最大リンク利用率

最大リンク利用率の推移の例

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使用周波数スロット数• 提案手法の有効性を計算機シミュレーションにより評価
使用周波数スロット数が少ない解の発見に要する VN 再構成回数
対地間トラヒック量：比較手法で最大リンク利用率が目標上限値を超える 1000 パターン
解：最大リンク利用率・潜在帯域幅の目標値を達成する VN

提案手法
比較手法

制御ステップ

本発表では割愛• 波長資源の粒度が提案手法の性能に与える影響を評価し、波長資源の粒度が小さい方が資源利用効率が向上することを確認

資源割り当て制約を考慮しつつトラヒック変動に応じて適切な VN を構成

対地間トラヒック量：1ステップごとに一様乱数を加算提案手法：Phase 1, Phase 2 の制御を交互に実行
比較手法：20ステップごとに VN を再構成

• 資源割り当て制約を考慮しつつトラヒック変動に応じて少ない制御ステップ数で適切な VN を構成できることを確認• 物理トポロジーが提案手法の性能に与える影響を評価し、波長資源割り当てのボトルネックリンクが少ない方が望ましいことを確認

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Chapter 4 の背景・目的• アトラクター選択による探索の過程で VN を過度に再構成する可能性があるため、再構成回数をいかに削減するかが課題

Chapter 4• 再構成回数を削減しトラヒック変動に適応することを目指す

Virtual Network Reconfiguration Based on
Bayesian Attractor Model• 経験済みのトラヒック変動に対しては当時のVNを構成することが有効• 認知・意思決定の機構を導入し、経験済みのトラヒック変動に適応• ベイジアンアトラクターモデル（BAM）[46] にもとづく VN 再構成手法を提案し、これを組み込んだ VN 再構成フレームワークを提案

1. Toshihiko Ohba, Shin’ichi Arakawa, and Masayuki Murata, “Bayesian-based Virtual Network Reconfiguration for
Dynamic Optical Networks,” submitted to IEEE/OSA Journal of Optical Communications and Networking, August
2017.

ネットワーク内の情報を取得

3. Toshihiko Ohba, Shin’ichi Arakawa, and Masayuki Murata, “A Bayesian-based Virtual Network Reconfiguration in
Elastic Optical Path Networks,” Technical Report of IEICE (PN2016-33), vol. 116, pp. 45–50, November 2016
(in Japanese).

VN
構成

観測

4. Toshihiko Ohba, Shin’ichi Arakawa, and Masayuki Murata, “Virtual Network Reconfiguration Based on Bayesian
Attractor Model with Linear Regression,” Technical Report of IEICE (PN2017-37), vol. 117, pp. 57–63,
November 2017 (in Japanese).

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過去の経験を活用
認知した状況に適した VN の選択

ネットワークの状況の認知・識別2. Toshihiko Ohba, Shin’ichi Arakawa, and Masayuki Murata, “A Bayesian-based Approach for Virtual Network
Reconfiguration in Elastic Optical Path Networks,” in Proceedings of Optical Fiber Communication Conference,
pp. Th1J–7, March 2017.

23[46] S. Bitzer, et al., “A bayesian attractor model for perceptual decision making,” PLoS Computational Biology, vol. 11, p. e1004442, Aug. 2015.

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ベイジアンアトラクターモデル（BAM）[46]

BAM にもとづく VN 再構成手法• 認知・意思決定の機構をベイズ推定の枠組みでモデル化• BAM を応用して経験済みのトラヒック変動への適応を目指す• 観測値を得るたびに確信度を更新し、閾値に達したとき意思決定• 特定のトラヒック状況とそれに対して良好な性能を示す VN を複数保持• BAM により現在のトラヒック状況を同定し、それに適した VN を構成

観測値 𝒙𝑡

観測値 𝒙𝒕• トラヒック状況：エッジルーターにおけるトラヒック流出入パターン

𝝁𝟏
時間 𝑡

事後分布 𝑝 𝒛 𝑿1:𝑡 )閾値 𝜆内部状態 𝐳
𝜙1𝜙2（選択肢 𝝁𝟏 ）（選択肢 𝝁𝟐 ）No

状態方程式：
複数の選択肢から一つを選択するダイナミクス
𝒛𝑡 − 𝒛𝑡−Δ𝑡 = Δ𝑡 ⋅ 𝑓 𝒛𝑡−Δ𝑡 + Δ𝑡 ⋅ 𝒘𝑡
観測方程式：
内部状態から観測値を予測
𝒙 = 𝑴 ⋅ 𝜎 𝒛 + 𝒗 = [𝝁𝟏 , ⋯ , 𝝁𝑫 ] ⋅ 𝜎 𝒛 + 𝒗

エッジルーターのトラヒック流出入量BAM
入力

現在のトラヒック状況が保持する状況に合致する確信度

選択肢 𝝁𝒊 を採用[46] S. Bitzer, et al., “A bayesian attractor model for perceptual decision making,” PLoS Computational Biology, vol. 11, p. e1004442, Aug. 2015.

現在のトラヒック状況を𝝁𝟐 に同定

観測

トラヒック状況 𝝁𝟏 トラヒック状況 𝝁𝟐 トラヒック状況 𝝁𝟑

𝑔1

選択肢 𝝁𝒊 ：観測値の平均的なパターン
状態 𝜙𝑖 ：選択肢 𝝁𝒊 に対応する内部状態
Yes

確信度 𝑝 𝒛𝑡 = 𝜙𝑖 𝑿1:𝑡 ) ≥ 𝜆？

分オーダー
で取得可能

光通信網

𝑔2

𝑔3

VN

トラヒック状況 𝝁𝟐 に適する
VN 𝑔2 を選択・再構成• 構成した VN が現在のトラヒック状況に適していない場合、別途対処が必要

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VN 再構成フレームワーク

VN 再構成フレームワーク• BAMにもとづく手法とアトラクター選択にもとづく手法を適用• BAMにもとづく手法とアトラクター選択にもとづく手法を適用• エッジトラヒック量とリンク利用率を観測し、状況に応じ制御内容を変更（不安定, 低）（小, 低）<Step 1>
トラヒック状況
同定まで待機（大で安定, 低）（小, 低）< Step 2-1>
BAM にもとづく
VN 再構成（＊, 高）（＊, 高）（大, 低）

トラヒック状況を認知し過去の経験を活用する機構の導入• VN を再構成しない
BAM によりトラヒック状況を 𝝁𝒊 に同定

性能 低

Step 2-1 : BAM にもとづく VN 再構成

過度な再構成を抑制することを期待• トラヒック状況 𝝁𝒊 に適した VN 𝑔𝑖 を構成
制御目標達成せず

𝑔𝑖 はあらかじめ用意

Step 2-2 : 適切な VN の探索< Step 2-2>
アトラクター選択にもとづく
VN 再構成（＊, 高）• エッジトラヒック量とリンク利用率を観測し、状況に応じ制御内容を変更
Step 1 : トラヒック状況を同定するまで待機< Step 2-2>
アトラクター
選択にもとづく
VN 再構成（大, 低）（小, 低）< Step 0>
待機(制御目標達成)

Chapter 3 までのVN 再構成手法

性能 低

性能 高

Step 2-2 : 適切な VN の探索• アトラクター選択にもとづく VN 再構成

制御目標達成（大, 低）< Step 0>
待機(制御目標達成)

ラベル (A, B) は遷移条件：A = 確信度, B = VN の性能
確信度が大で安定：確信度が 𝑐 回連続で閾値 𝜆 以上

Chapter 3 までの VN 再構成手法• アトラクター選択にもとづく VN 再構成

制御目標達成Step 0 : 待機（制御目標達成）

Step 0 : 待機（制御目標達成）• VN を再構成しない• VN を再構成しない

性能 高Osaka University

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性能評価

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評価結果：トラヒック変動への適応性・VN再構成回数
アトラクター選択にもとづく
VN 再構成回数の分布• 提案フレームワークのトラヒック変動への適応性と VN 再構成回数• 評価環境おおむね制御目標を達成

頻度• 物理ネットワーク• Chapter 3 の評価と同様• BAM にもとづく手法を利用するためにあらかじめ用意する情報• トラヒック状況 𝝁𝟏 , ⋯ , 𝝁𝟓
• 対地間トラヒック量が 𝑻𝟏 , ⋯ , 𝑻𝟓 （対数正規乱数）のときのエッジトラヒック量• VN 𝑔1 , ⋯ , 𝑔5

アトラクター選択にもとづく
VN 再構成回数（平均値）

トラヒック状況の同定後構成したVN の最大リンク利用率の分布• 評価内容

提案手法
比較手法

VN 再構成回数が減少

CV（変動係数）

最大リンク利用率• 𝑻𝟏 , ⋯ , 𝑻𝟓 を入力としてヒューリスティックアルゴリズム [57, 58] により算出
VN

トラヒック状況

𝒈𝟏𝝁𝟏…

…

𝒈𝟓𝝁𝟓

エッジルーターのトラヒック流出入量

VN 再構成回数を削減しつつ適切な VN を構成

対地間トラヒック量 𝑻𝟏 , ⋯ , 𝑻𝟓 （対数正規乱数）

𝑻𝟏

ヒューリスティックアルゴリズム（MSF [57] + First-last Fit [58]）From＼To
From＼To
Node
Node1 1

11：：
Node
Node2424

：：
＊6--

……
……

2424
＊4……

：：
--

対地間トラヒック量 𝑻𝒂𝒄𝒕𝒖𝒂𝒍 ：• 制御ステップ = ~100: 𝑻𝒂𝒄𝒕𝒖𝒂𝒍 ∼ 𝑁 𝑻𝟏 , 𝚺 , 𝚺 = 𝐶𝑉 2 𝑑𝑖𝑎𝑔 𝑻𝟏• 制御ステップ = ~200: 𝑻𝒂𝒄𝒕𝒖𝒂𝒍 ∼ 𝑁 𝑻𝟐 , 𝚺 , 𝚺 = 𝐶𝑉 2 𝑑𝑖𝑎𝑔 𝑻𝟐
乱数のシードを変更して 100 回試行[57] K. Christodoulopoulos , et al., “Elastic bandwidth allocation in flexible OFDM-based optical networks ,”Journal of Lightwave Technology, vol. 29, pp. 1354–1366, Mar. 2011.
[58] R.Wang, et al., “Spectrum management in heterogeneous bandwidth networks ,” in Proceedings of IEEE GLOBECOM, pp. 2907–2911, Dec. 2012.

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トラヒック量制御
ステップ

0100

200

𝑻𝟏 +ノイズ変動
𝑻𝟐 +ノイズ変動
制御目標：最大リンク利用率を 0.5 以下に抑える VN を構成
比較手法：アトラクター選択にもとづく VN 再構成手法を単体で利用（Chapter 3 の手法）

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Chapter 4 のまとめ

博士論文のまとめ• ネットワークの状況を認知し過去の経験を活用する機構を導入• 光通信網におけるアトラクターベースのVN再構成フレームワークを確立
様々なトラヒック変動• 認知の機構をモデル化したベイジアンアトラクターモデル（BAM）にもとづく VN 再構成手法を組み込んだ VN 再構成フレームワークを提案• エッジルーターのトラヒック流出入量を観測し、トラヒック状況を同定• 同定したトラヒック状況に適した VN を構成• 構成した VN が適さない場合、アトラクター選択により VN を再構成
• エッジトラヒック量の観測により、トラヒック状況を同定できることを確認• VN 再構成回数を削減しつつ適切な VN を構成することを確認• 線形回帰にもとづくトラヒック状況の同定を導入し、VN 再構成フレー
ムワークを拡張• トラヒック状況の同定に失敗したとき、現在のトラヒック状況を線形回帰でフィッティング
本発表では割愛• 得られた回帰係数を用いて VN を算出・構成• 構成した VN が適さない場合、アトラクター選択により VN を再構成
• アトラクター選択による探索が必要になる場合が削減されることを確認• 保持するトラヒック状況の選択・更新方法を検討し、保持するトラヒック状況の集合が一次独立性を持つことが有効であることを確認• アトラクター設計手法を提案• エラスティック光通信網に適用可能なアトラクター選択にもとづく VN 再構成手法を提案に迅速に適応する、光通信網におけるアトラクター選択にもとづく VN 再構成手法の確立• ベイジアンアトラクターモデル（BAM）にもとづく VN 再構成手法を組み込んだVN 再構成フレーワークを提案

ネットワークの状況を認知し過去の経験を活用する機構の導入による再構成回数の削減• 今後の課題• ネットワーク故障の認知・適応• 複数 VN の多重と協調制御

52018/2/21

Osaka University

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