広域ネットワークテストベッド JGN-X 上の FLARE によるソーシャル情報に基づく SDN 経路制御実証実験
平久 紬

1(指導教員：小口正人)

はじめに

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実験環境

現在のインターネットは，多種多様なアプリケーションのトラフィックが混在しているため，大地震などの災害時のネットワーク輻輳では，すべてトラフィックが同一に扱われ緊急情報に中々アクセスできないという問題が生じる．また，通常ではネットワークの状態はセンサを使って管理されているが，2011 年 3 月に東日本大震災が発生した際には，センサのみでネットワーク全体の状態を迅速に把握することは困難であった．そこで，トラフィック種別を判定し，アプリケーションごとに制御を行う方式と，Twitter などのソーシャル・データから実社会の急激な状況変化を検出し，自動でユーザが必要とするアプリケーション情報を安定に提供できる仕組みが必要と考える．

本研究では，NICT が運用する研究用ネットワー
クを使用した．JGN-X の拠点および大学に設置したFLARE ノードを使用し，ソーシャル情報による SDN切替実験を実施した．使用した FLARE ノードはコントロール・プレーンに加え，データプレーンもソフトウェア化され DPN(Deeply Programmable Network)が実現できる．また，FLARE は，ネットワーク仮想化により，複数のネットワーク機能をプログラミングし動作させることができる．それぞれのアプリケーションに対し，適切な仮想化されたネットワークに割りあて，制御できる．

そこで本研究では，自動制御を実現するプラットフ
ォームとして研究開発テストベッドネットワーク JGNX の各拠点間を VLAN 結合したネットワーク仮想化
ノード FLARE を使用し，Twitter などのソーシャル情報に基づく SDN による自動経路制御実験を行うことにより，ソーシャル情報に基づく SDN 経路制御システムの有効性を示す．

本研究で使用する JGN-X 上の FLARE は図 1 のよ
うに全国 8 カ所に 9 個設置されており，それぞれのノードは VLAN で接続されている．

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実験ネットワーク

ソーシャル情報に基づく経路制御システム概要

災害時におけるソーシャル・データに基づいた自動経路切り替えシステムの概要は以下の通りである．

1) Twitter による障害検知

図 1: JGN-X 上の FLARE

リアルタイムにツイートを監視し，通信障害がどこで起こっているかを検知する．通信障害に関係のあるツイートを取得し，その中から障害が起きている地域に関する情報を含むツイートを抽出し，地域ごとにツイート数を数える．

実験を行うにあたり，各ノードにおいて FLARE スイッチを VLAN 対応の形で構成した．FLARE は OpenFlow 機能をサポートしており，FLARE の OpenFlow
は Click で実装されているため、VLAN 機能をスイッチ外で処理することが可能である．図 2 は名古屋のFLARE スイッチである．

2) スイッチ間のコスト値の更新
スイッチ間のリンクのコスト値を，60 秒間隔で更新する．コスト値の初期値を 1 とし，障害ツイー
ト中にスイッチと対応させた地名を含むツイートが 20 件以上あったら+1 する．

3) 最適経路探索
グラフ上の 2 頂点間の最短経路を求めるアルゴリズムである，ダイクストラ法を用い，コスト値が最小になるような最適経路検索を行い，トラフィックの経路を決定する．

4) 経路の再設定図 2: VLAN 対応の FLARE スイッチ (名古屋)

OpenFlow の REST-API を使用し，あらかじめ経路を記述したシェルスクリプトを用意しておく．
(3) で決定された経路に，コントローラから自動で再設定を行い，経路を切り替える．

このようなスイッチを作成することにより，VLANで接続されていることを考えずに，REST-API を使用した経路設定をコントローラから指示することが可能
である．

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仮想環境 Mininet 上の実験

5.1

実験概要

JGN-X 上で実証実験を行う前に，仮想環境である
Mininet 上で実験を行った．JGN-X 上の FLARE ス
イッチと同様のトポロジを作成し，災害時システムの実験を行った．東日本大震災時の 2011 年 3 月 11 日 14時から 15 時の実際のツイートを基に，東北大から東大への通信を想定し実験を行った．
5.2

実験結果

各スイッチ上で tcpdump を使用し，パケットの流れる経路を確認した．名古屋に対応するスイッチに流れるパケット情報を tcpdump で確認した結果を図 3 に示す．

図 4: 実験結果 (遅延時間)
実験結果の可視化

6.3

経路が自動で切り替わったことを確認するため，ネットワークの経路の可視化を行った．実証実験での障害検知前と障害検知後のネットワークを図 4 に示す．

図 3: 名古屋のスイッチを通るパケット
名古屋に対応するスイッチでは，通信障害を検知した後は東北大に対応するスイッチ (10.0.0.7) から東大に対応するスイッチ (10.0.0.8) へのパケットが流れていることが分かった．同様に全てのスイッチ上に流れるパケットを確認したところ，ツイートによって，東大に対応するスイッチと東北大に対応するスイッチの間で障害を検知し，名古屋を経由する経路に切り替わったことを確認した．
この結果より，仮想環境 Mininet 上で，ソーシャルメディアの情報からトラフィックの経路を切り替えることに成功した．

障害検知前

障害検知後

図 5: 実験結果の可視化

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JGN-X 上の実験

図 5 では図 1 の JGN-X 上の FLARE を Google Map上に表示している．青いピンは，各 FLARE スイッチ，赤い円は震源地であり，赤い線がネットワークの経路である．可視化結果からも，ネットワークの経路が切り替わったことを確認した．

6.1

実験概要

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JGN-X での実験では，仮想環境 Mininet と同様に東日本大震災時のツイートを基に，東北大から東大への通信を想定する．実験構成の都合上，東北大ー東大サーバ間の障害経路切替として，アクセスするサーバを東大サーバのデータをレプリケーションしている名古屋に設置したサーバにアクセスする経路切替シナリ
オで実験を行った．
6.2

まとめと今後の課題

JGN-X 上の FLARE スイッチを VLAN 対応の形に構成し，実験環境を整え，Twitter の障害情報をもとに，障害を回避する経路に SDN 制御で自動切替えする仕組みを Mininet および JGN-X で実験的に確認し，本システムが有効であることを証明した．
今後の課題としては，実際のネットワークにさらに近いシナリオで実験を行い，本システムの有効性について検討していく．

実験結果

図 4 に実験の結果を示す．2700 秒付近で経路の切り替えを行っている．経路が切り替わったことを Ping の応答遅延時間を測定することにより確認した．
最初は東北大と東大間の経路を通る通信を行っていたが，東北大と東大の間で障害を検知した後，東北大，大手町，名古屋の経路を通り通信が行われたことが分かる．現時点では，システムが障害を検知してから，約 3 秒ほどで経路が切り替わった．
この結果より，Twitter の情報からネットワークの経路を自動で切り替える実験に成功し，本システムが有効であると言える．

謝辞
本研究を進めるにあたって，東京大学の中尾彰宏先生，山本周氏，工学院大学の山口実靖先生より大変有用なアドバイスをいただきました．深く感謝いたします．

参考文献[1] 平久紬，柳田晴香，丸千尋，中尾彰宏，山本周，
山口実靖，小口正人:「JGN-X 上の FLARE によるソーシャル情報に基づく SDN 経路制御実験」，
DEIM2016，G8-5，2016 年 3 月発表予定

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