hICN その後 – Application と Networkingの壁を取り去る

1 November 2021

Miya Kohno, Distinguished Systems Engineer, Cisco Systems
Credit and Thanks : Luca Muscariello and Giovanna Carofiglio

Abstract
前回のMPLS Japan 2020で、「Data Intensive Architectureへ – hICN」という発表をさせて戴いたところ、賛否両論含めてかなりの反響を戴きました。
hICNは数ある可能性の一つでしかなく、また、単体のネットワークアーキテクチャとして捉えると、普及不可能性の問題が大きく立ちはだかります。しかし、これからのシステムのQoEを、過剰なコストをかけずに向上させるためには、現存のアーキテクチャに囚われている訳には行きません。
今回のセッションでは、ApplicationとNetworkingを融合させることによって為し得たhICNプロジェクトの成果をご報告するとともに、コンピューティングとネットワーキングの融合の今後について展望します。

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Ciscoand/or
and/or its
its affiliates.
affiliates. AllAll rights
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reserved. Cisco
CiscoPublic
Public1.

Data Intensive Architecture と hICN

2.

hICN を使った RTC Application の実装

3.

今後に向けてConnection Intensive Architecture の限界
エッジ・分散コンピューティングに非最適コネクション終端によるスケーリングボトルネック

境界型セキュリティ

DN

Any-to-Any通信に非最適ユーザポリシーや認証など、多くのことがコネクションに紐づく

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DN: Data Network（3GPP用語）

Data Intensive Architecture へ
Gateway

FirewallDN•• Edge/Distributed CloudHetero Access
LTELTE•

Ubiquitous Data•

Multi Cloud

Connection Intensive
Data Intensive

Public CloudInternet• Multi-Cloud

Wireline
C97-743300-00 © 2020 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Public• Multi-Access / Multi-Path• Distributed Application• Common Policy/ID• Zero Trust Security Principle• Zero Trust Security Model
Public Cloud• Application Driven QoE

hICN による Data Intensiveness Architecture の実現
ICN (Information Centric Networking)Distributed DataMobility
Multi-PathContent Security

https://www.nist.gov/programs-projects/informationcentric-networking-program

hICN (Hybrid ICN) – SRv6とも親和性が高い

MPLS 2020 発表資料
「Data Intensive Architecture へ – hICN」
https://mpls.jp/2020/presentations/MK_Da
ta-intensive_hicn.pdf

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https://www.cisco.com/c/dam/en/us/solutions/collateral/service-provider/ultra-services-platform/mwc17-hicn-video-wp.pdf

hICN による Data Intensiveness Architecture の実現
hICNは、エッジコンピューティングの問題とマルチパスの問題を一挙に解決する
See also 「Data Intensive Architectureへ ー エッジコンピューティングとマルチアクセスの問題」ONIC 2021Edge Computing & Mobility
ConsumerIP
RouterhICN
RouterProducerConsumerMulti PathhICN
RouterInterest (via Wi-Fi)

Interest

Interest

Interest
Data

Data

Data

Pull base••

サーバー側はステートを持たない
データは最も近いhICNノードから送出される

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Data

Data

Interest Packetを送出するインタフェースを使い分けることにより、Multi-Pathを自由に使うことができる

Interest (via Cellular)Interest

Producer

Data•

Load Balancing, BW Aggregation,
Primary/Backup

障害があった場合のバックアップも効率的

しかし…
• 普及の目処は立ってるの ?
• 別に hICN でなくても良いのでは

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reserved. Cisco
CiscoPublic
Public1.

Data Intensive Architecture と hICN

2.

hICN を使った RTC Application の実装

3.

今後に向けて新技術普及の方法
Vertical Integration

Application
Presentation

Brown field における技術革新の難しさ• 技術開発・標準化などのコミュニティのサイロ化• 慣性の法則

SessionTransport
Network

AS1

Datalink
PhysicalHorizontal Integration

C97-743300-00 © 2020 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco PublicAS2

AS3

新技術普及の方法
新技術を上位システムに組み込む

Vertical Integration

Application
Presentation

ドメイン内のみで新技術を展開する
e.g. MPLS, SRv6..

SessionTransport
Network

AS1

Datalink
PhysicalHorizontal Integration

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AS2

AS3

Real Time Communication (RTC)•

オンラインミーティング•

ライブイベント•

クラウドゲーミング•

オンライン学習•…

WebRTC

より高いQoE、よりスケーラブルなシステムを目指して、RTCにhICNを埋め込んでみた
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RTC にとっての hICN の利点••

In-network でのロス回復
マルチキャスト(Network AssistedDistribution)

Namedcontent•

Interest/Data•

きめ細かな統計情報
Signaling Overhead なし

hICN•
••
•

ステート、コンテクストは専らクライアント側
シームレスなモビリティ
マルチパス
スケーラビリティ

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Pull
based

Datasecurity••

Content Baseのセキュリティ
ネイティブの真正性/統合性

WebRTC 配信モデル
P2P
mesh

• 遅延は最小• スケールしない

Multipoint Control Unit
(MCU)

• クライアントごとのエンコーディング• コンピューティングコスト: 高C97-743300-00 © 2020 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Public

Selective Forwarding Unit
(SFU)

• コンピューティングコスト: 低• 参加者が増えてもスケールする

HFU (Hybrid Forwarding Unit)
ー SFU に hICN forwarder を統合• トラフィックの最小化
Active Flow を pull する• トラフィックの最適化
hICN マルチキャスト
Pull要求(interest) の集約• スケーリング向上
実際の送信者(active flow) 数に依存
実際の active flow 数は、常にほぼ一定
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active flow分のみ
集配信ICN-RTC アーキテクチャ: Contribution Channel
HFUA

B

C

D
q=
I:/participant-D/audio/sex

D:/participant-D/audio/seq=x

eo/seq
I:/participant-C/vid=x

D:/participant-C/video/seq=x
HFUが収集するのはActiveな映像のみ

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Active Flowの検出

ICN-RTC アーキテクチャ: Distribution Channel
HFUABCDEF

D:/participant-C/vide

I:/active-speaker/video/seq=x

o/seq=x

Rename/active-speaker/video/Interestを集約表示する映像につき1フローake
D:/active-spexr/video/seq=

C97-743300-00 © 2020 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco PublicPull-Base モデルとリアルタイム性
Pull-based model

Push-based model
Consumer

Producer

Consumer

Seq: 10½ RTT

Minimallatency

Producer

1RTTInterest seinterest seq

dataC97-743300-00 © 2020 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Public

q: ??

data

Seq: 11: ??

同期プロトコルにより解決
Consumer

Producer
Seq: 10window ofpending Interests½ RTT

Learn the name of thenext data
Interest seq:11Interest seq:12Interest seq:13
q:11
data seC97-743300-00 © 2020 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Public

Seq: 11

Producer Socket:• コンテントの生成• 同期
Consumer Socket:• Name (sequence) の発見• Pending interests のウィンドウ制御

パケットフォーマット: hICN ヘッダ
hICN IP headerver

Traffic class
Payload LengthhICN Transport header

Flow label
Next
Hop limit
Header
Source Address

Name Prefix for Data

Destination Address

Name Prefix for Interests

Source Port

Destination Port
Name Suffix

Dataoffset

Path Label
MA S R S FTime
Loss Detection andA CI SYI
ScaleRecoveryN K G T NN
Checksum
Lifetime

RTC Naming:- Name prefix により stream を特定- Name suffix により stream の中のパケット（シーケンス番号）特定［例］ b001::1 seq 127

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パケットフォーマット: RTC Transport
hICN DatahICN Interest

hICN IP header

hICN Transport header

hICN Transport header

ProductionTimestamp (64 bits)

PayloadhICN IP header

ペイロードは無し-RTC Transport Nacks

Application Payload (RTP)

Production Timestamp: パケットが生成された時間
Application payload (RTP packet)

hICN IP header

PayloadhICN Transport header
Next Packet (32 bits)
Production Rate (32 bits)
C97-743300-00 © 2020 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Public-Name/Sequenceの発見に使用されるNext Packet: 次に生成されるパケットのシーケンス番号
Production Rate: 現行の生成レート(in bytes/sec)
Total Payload: 8 bytes

RTC on hICN 実装 (phased approach)RTC media bridge

RTC client

Cloud

hICN
transport

hICN
transport

hICN lighthICN
VPP plug-in

Phase 1

Phase 1

EndpointへのhICN実装

On-Prem

EndpointへのhICN実装

Phase 2In-network nodeとしてのhICN実装
In-network loss recovery, In-network multicast…

C97-743300-00 © 2020 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Publicスケーラビリティ 向上• WebEx : 25人の参加者で65％のCPUを使用• hICN RTC : 40％以下のCPUで1000人の参加者が参加可能

WebEx

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hICN
headerSRTPInternet

hICNheader
SRTPDATA

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DATA

•

SRTP (Secure RTP) によるエンド・ツー・エンドの秘匿性•hICN による さらに進んだプライバシー保護-各コンテンツはHFUにより一度暗号化され、pullされる-

オーディオレベルやSSRC(Synchronization Source)などのユーザ情報を隠蔽する

QoE 向上• 高い平均メディア品質40%のトラフィック削減、かつ60%のコンシールメント比率率向上を実現• 豊富できめ細かなテレメトリと制御
エンドポイントやネットワークにおけるQoS/QoEメトリクスをパケット単位でモニタリング

WebEx

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normal video

Video with concealment• コンシールメント比率：ビデオデコーダがコンシールメントを実行しなければならない時間の割合

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All rights
rights reserved.
reserved. Cisco
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Public1.

Data Intensive Architecture と hICN

2.

hICN を使った RTC Application の実装

3.

今後に向けてNaaS として提供する - hICN as a Service

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• “Network as a service (NaaS) brings Software Defined Networking (SDN),programmable networking and API-based operation to WAN service, transport,
hybrid cloud, multi-cloud, Private Network Interconnect, and Internet
Exchange.”「NaaSは、SDNやプログラマブルネットワーキング、APIベースの運用を、WANサービス、トランスポート、ハイブリッドクラウド、マルチクラウド、プライベートネットワークイ
ンターコネクト、IXにもたらす。」• “NaaS involves the optimization of resource allocations by considering networkand computing resources as a unified whole.”「 NaaSは、ネットワークとコンピューティングのリソースを統合的な全体として捉え、リソース割当の最適化などを行う。」

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https://en.wikipedia.org/wiki/Network_as_a_serviceネットワークアーキテクチャモデル
JANOG発表資料「NaaS – Cloud Native時代のネットワークシステムのあり方」より再掲
https://www.janog.gr.jp/meeting/janog48/naas/

SPAccess Networks

NaaS
ProviderInternet
IX

MobileSP

Wireline

backbone

Public CloudEnterprise
VPN

IaaS, PaaS, FaaS, SaaS

PartnerInterconnect

Edge Compute
On-Premise Compute

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Direct Interconnect

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Compute, Storageアプリケーション・ドリブン QoE
アプリケーション
ANGLE

QoEモデル
QoE
管理

分析

データモニタリング

ポリシー
管理

ポリシー定義ポリシー分配

QoE 学習ANGLE

ポリシー連携ANGLE
ANGLE

OSMobile

AccessWAN

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ANGLE: Application and Network Glue

まとめ - Application と Networkingの壁を取り去る•

新ネットワーク技術を、アプリケーションなどの上位システムに組み込むことにより、高い価値を発揮できる可能性がある-••システムにより求められるネットワーク特性は異なる

アプリケーション毎に通信方式が乱立するのは良くないが、-水平方向の進化 と 垂直方向の進化 は 、進化過程における「車の両輪」と言える-

データプレーンが共通 (IP) であれば、Convergeはできる-

さらなる共通要素が見つかれば、それを標準化・水平展開できる

NaaS/FaaS/SaaS
として建てつけることにより、普及の可能性は高まる
Connectionless, Pull-based,-Multi-source, In-network Caching

ネットワーク技術に強い分散クラウドサービスがあったら最強！

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Giovanna Carofiglio, Giulio Grassi, Enrico Loparco, Luca Muscariello, Michele
Papalini, and Jacques Samain. 2021. “Characterizing the Relationship
Between Application QoE and Network QoS for Real-Time Services.”
Proceedings of the ACM SIGCOMM 2021 Workshop on Network-Application
Integration. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 20–25.
DOI: https://doi.org/10.1145/3472727.3472800
M. Papalini et al., "On the Scalability of WebRTC with Information-CentricNetworking," 2020 IEEE International Symposium on Local and Metropolitan
Area Networks (LANMAN, 2020, pp. 1-6, doi:
10.1109/LANMAN49260.2020.9153228.
Connectionless, Pull-based,https://ieeexplore.ieee.org/document/9153228
Multi-source, In-network Caching
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