第 8部
リアルタイム通信実験バックボーン :RT-Bone265

1章
RT-Bone WG
第本章では、WIDE Internet を利用してリアルタイム通信の広域実験および研究を行うことを目的とする RT-Bone ワーキンググループの研究動向について述べる．

1.1 RT-Bone の現状
パケット交換の best e ort 通信を提供するインターネットにおいて，ユーザの要求が高まるため付加サービスを提供する必要性が生じてきた．既に実験的，場合によっては実践的にこのような付加サービスは資源予約の技術を用いて導入されつつある．また仮想チャネル技術をベースとした ATM との統合を始めとして，IP スイッチ，またはラベルスイッチングという技術も注目されている．このような環境においては当然ながら，ATM の回線指向型通信を利用した通信相手同士で資源を専有する通信，他の通信に影響されないリアルタイムの通信の実現が考える．資源予約をルータなどで行うための方法として，現在
IETF では，RSVP [82] という資源予約方式が RFC 化され，提案されている．

リアルタイム通信を実現するためには，上記で述べた RSVP のような資源予約を行うためのセットアッププロトコル，および ATM などの CBR service やルータにおける特殊なキューイング機構，または帯域確保技術，QoS ルーティング，フロー識別機構，アド ミッション制御機構などが必要である．

RT-Bone WG では，現在利用できる技術を WIDE バックボーンの一部に導入し，広域でさらにライブトラフィックのもとで，RSVP やリアルタイム通信に伴って必要な技術の現状を調査するところから実験を始めた．具体的には，図 1.1 に示す WIDE の各 NOC と実験に参加する組織において RSVP が実装されているルータを設置し，資源予約が可能な環境を提供している．RT-Bone の目標はトネリング技術などは使わず全てのホップで実際に資源が予約できる形態を構築することである．現在，全ての NOC が随時このようなかたちで接続されているわけではない．点線で示す部分の回線において RSVP は導入されていない．主に関東方面のみ実現されている．九州においても一部実現されているが，これについては 1.2 節で解説する．

また，構成としては従来は CISCO ルータの接続で RSVP を実現していたが，今年度においては，FreeBSD を実装した PC ルータの導入に成功した．PC ルータには RISCOM の267

1997 年度 WIDE 報告書

268

CBA2+98;:69>@

E==D387<+3/+.3+1

2+98;:69

FG044*,5:5+.3+1?H 3-+

図 1.1: 現在の RT-Bone 構成図+.3+1

第 8部

リアルタイム通信実験バックボーン : RT-Bone269

高速シリアルカード を実装し，RSVP と連動する ALT-Q パッケージ [83] を用いて資源予約機構を実現している．RSVP は ISI のリリースを利用している．

1.2

九州の RT-Bone の現状

1.2.1

回線の変更について

1997 年 2 月から（財）九州システム情報技術研究所（ 以下 ISIT ）と九州大学の間を T１回線を使用し CISCO ４７００を用いて接続を開始した (図 1.2)。
九州大学
箱崎キャンパス九州システム情報技術研究所
京都WIDE-NOC
デジタル専用線
1.5Mbps

図 1.2: 従来の九州接続
当初、CISCO4700 を用いて RSVP を用いた実験運用を試みる予定であったが 、IOS のバージョンが 11.2(2) と古く、RSVP の FLOWSPEC の仕様が intserv の標準のものでなかったため、ISI から提供されている rsvp rel-4.2a2 と相性が悪く実験を行なうことが困難であった。

1998 年 1 月から PC に RISCOM のシリアルカードを装備し 、CISCO4700 と交換した。
PC には FreeBSD2.2.5-Release に ALT-Q[83] をいれたものを用いて実験を行なう予定である (図 1.3)
現在のところ、PC 間の接続が不安定のため、RSVP を用いた資源予約の実験を行なわないときは、CISCO ルータで接続を行なっている。
今後の予定として、1998 年 6 月までに ISIT と九州大学間を２ Mbsp または 45Mbps のATM 回線に変更し 、ATM-NIC を装着した PC をルータとして接続を行なう予定である。
ATM の回線を使用することにより、PVC を用いて回線の二重化を行ない RSVP と ALT-Qを用いた資源予約可能な実験用回線と ISIT と九州大学間の運用回線を切り離し 、実験を行なう予定である。また、広帯域回線と資源予約を用いた、音声、映像を用いたマルチメディ
ア通信に関する研究を行なう目的で、九州大学内にある九州大学箱崎キャンパスと筑紫キャ1997 年度 WIDE 報告書270

九州大学
箱崎キャンパス九州システム情報技術研究所
京都WIDE-NOC
FreeBSD2.2.5

デジタル専用線
1.5MbpsFreeBSD2.2.5

図 1.3: 現在の九州接続
ンパス間の ATM 回線を用い、ISIT −箱崎キャンパス−筑紫キャンパスのネットワークをつくる計画を進めている (図 1.4)

1.2.2

九州における RSVP を用いた資源予約に関する実験

現在、ISIT で作成中の、RSVP を用いて資源予約を行なうことにより受信者が要求する動画の品質を保証するサーバ・クライアント型の VoD システムを用いて、RSVP と ALT-Qの評価実験を行なう予定である。また、九州大学と WIDE 京都間の回線で RSVP の使用が可能になれば 、本システムを広域に配備し 、RSVP のポリシコントロールやアド ミッションコントロールに関する研究と、RSVP のための資源予約に新和性の高い QoS 経路制御プロトコルの研究を進める予定である。

1.3 RSVP の仕様
RSVP の仕様は，IETF の RSVP ワーキンググループ (WG) によって標準化された．1997
年 10 月 1 日に RSVP とその関連インターネットドラフトは，IESG に承認され，RFC となり，RSVP WG は第一目標を終えたばかりである．12 月の始めにワシントン DC で開催された第 40 回目の IETF のミーティングでは RSVP WG は集まらなかった．現在，実質的には活動は休止しており，メーリングリストでの議論のみ行われている．

Proposed standard として承認されたド ラフトは [84, 85, 86] である．また，その他に[87, 88] は informational RFC として認められた．
RSVP WG は，1994 年 3 月に行われたミーティングで始めて集まった (その前の 1993
年 11 月には BoF が行われている)．WG のチャーターをみると 1995 年 7 月に IESG にRSVP の仕様を提出すると書かれているが，RSVP の主な仕様のド ラフトは 16 回も変更が加えられていて，proposed standard になるまで非常に時間がかかった．実際にこの期間中

第 8部

リアルタイム通信実験バックボーン : RT-Bone

九州大学
箱崎キャンパス九州システム情報技術研究所

京都WIDE-NOC
FreeBSD
2.2.5

FreeBSD
2.2.5

ATMATM

FreeBSD
2.2.5

SunOS

2~44Mbps

2~44Mbps

九州大学
筑紫キャンパスATM

図 1.4: 今後の九州接続

FreeBSD
2.2.5

FreeBSD
2.2.5

271

272

1997 年度 WIDE 報告書

RSVP の仕様以外にも SNMP やセキュリティ関係，INTSERV WG のド ラフトの完成も義務付けられ，さらに基本仕様の一部であった [88] も最終的には単独な RFC として分離された．基本仕様はかなり以前から固まっていたものの，その複雑な動作，また本来ベストエフォート通信のみ提供していたインターネットで新たに資源予約を導入することに対する抵抗などが原因で非常に細かなところにおいて仕様がなかなか固まらなかったのである．
これらのド ラフト以外にも RSVP WG が直接関わっている文書はたくさんある [89, 90,91, 92, 93, 94, 95, 96, 97]．

1.4

その他の IETF の活動

RSVP と INTSERV WG の休止に伴い，現在 IETF ではリアルタイム通信に関係する WG
として RAP (RSVP Admission Policy)，QOSR (QoS Routing)，DIFFSERV (Di erentiatedServices) が活動している．特に，DIFFSERV は簡単にかつスケーラビリィを維持しながら，付加サービスを実現する提案を至急実現するために活発な議論が進められている．

1.5 RT-Bone の今後今後の計画としては，全ての NOC に PC ベースのルータをおいてさまざまなキューイング機構に対する実験を行うことである．PC ベースのルータのソフトウェアは，自由に変更することが可能なので，RSVP またはトラフィック制御に対して独自の改良点を生み出すことが可能であるし，独自のプロトコルおよび機構の開発のもとにもなる．PC ルータを用いた閉じた環境では高速シリアルや ATM のハード ウェアを用いて RSVP やトラフィック制御機構は動作することは実証されているので，広域環境で発生するトラフィックまたはこれらの機構のスケーラビリティを調査する予定である．
また，現在 NOC 間接続を ATM 化する計画も進んでいて，既にいくつかのサイトには導入されている．この場合，RSVP のシグナリングと ATM の VC の関係に関する調査，
CBR VC を用いた帯域予約の実験などを広域で行うことができる．
実験基盤ネットワークの構築に加え，インタラクティブ・ゲーム，制御システムとの連動によるリモートコントロール，インターネット・テレフォンなどの実験も現在行っている．
次の章では RT-Bone で今後実践的に実験を計画している CBR トラフィックの理論的解
析について述べる．

2章
Delay Analysis for CBR Trac in
Static-Priority Scheduling第2.1 Introduction
In the current Internet, several applications such as real-time communications, appeared
as new generation services. These applications require guaranteed quality-of-services (QoS)
in terms of bandwidth, delay, delay jitter and packet loss, whereas the current networks
support only a best-e ort service.
For supporting real-time applications, the integrated service packet networks (ISPN)
have been proposed. In the ISPN , the real-time trac and the non-real-time trac share
the network resources so that one can a ect the quality of another and vice versa. In thiscontext, it is very crucial to develop some mechanism to guarantee the quality-of-service(QoS) required by the real-time trac.
Many researches exist for trac management on the ISPN. However, most of the studies
such as Weighted Fair Queueing (WFQ), need a bu er dedicated to each ow and/orconnection. This type of system is not scalable because (1) ow setup and/or release may
often occur and (2) the number of ows may be getting large for example at the central
nodes in huge networks.
In this article, we consider the networks in which similar QoS ows occupy the samebu er at the switches. This system is scalable because it requires only a small numberof bu ers. For this reason, we focus on the system under Class Based Queueing (CBQ)[98] employing a static-priority scheduling; i.e., it accommodates both CBR trac fromreal-time sources and Unspeci ed Bit Rate (UBR) or Available Bit Rate (ABR) tracfrom non-real-time sources which can interfere CBR trac. A bu er is dedicated to CBRconnections, and another to UBR trac. A higher priority is given to CBR trac so thatthey are forwarded on a First-In-First-Out (FIFO) basis as long as they exist in the bu er,
while UBR trac are served only if there are no CBR trac to be served. The servicefor UBR trac is not interrupted until it ends once it begins; i.e., non-preemptive service.
273

274

1997 年度 WIDE 報告書

The delay time of CBR trac is of importance as a QoS parameter because CBR trac
has its deadline for arrival at its destination.
The bound on delay time for CBR trac occurring in the worst-case scenario can beobtained in a rather straightforward way. However, it is not likely that packets from CBRtrac experience the delay equal to the bound, but almost all the packets are served
within much smaller than the bound. In fact, it is shown in [99] that when CBR tracconnections share a bu er and are served under the weighted fair queueing discipline, morethan 99.999% of them can reach their destination in 15 ms, while their worst-case boundis as large as 65 ms. QoS guarantee based upon the worst-case bound is very pessimistic
in this regard. Furthermore, real-time trac from voice and video sources can tolerate acertain amount of loss. As a result, it is possible that a larger number of CBR connections
are accepted if QoS can be guaranteed based upon statistical property of the delay timethan the deterministic worst-case bound. For this purpose, the delay time distribution
should be obtained.
The analysis of the delay time for CBR trac is carried out in the context describedabove. We show the e ectiveness of QoS guarantee based upon the statistical delay time
property by means of various numerical results. Namely, Call Admission Control (CAC)
based upon the statistical bound is very e ective in using the network resources eciently
when CBR packets can tolerate some loss due to late arrival. Furthermore, the impacts ofvarious related parameters on the delay time characteristics are examined.

2.2 System and Its Model Description
In this section, we describe the system treated here.
2.2.1

System Description

First, we show a structure consisting of two classes in CBQ in Fig. 2.1.
To obtain the statistical delay bound, we have analyzed the distribution of the delay
time experienced by CBR real-time packets in the networks with the CBQ which is animprovement version of the static-priority. We treat a model consisiting of both of real-time
trac and non-real-time trac, which must be a practical one for ISPN. The delay time
distribution obtained will be used for CAC with statistical guarantee, while the worst casedelay time is usually used for CAC with the deterministic guarantee. Through numericalresults, we will show its e ectiveness in comaparison with the performance of CAC withthe deterministic guarantee.

第 8部

リアルタイム通信実験バックボーン : RT-Bone275

root class

CBR class

UBR class

1st priority

2nd priority

図 2.1: Class structure of CBQ

Homogeneous CBR Trac Case
From now on, we treat homogeneous CBR trac case. We point out a scenario for ourmodel in Fig 2.2. CBR connections are homogeneous in terms of the rate of each connection
and packet size.

nCBR
150Mbpssaturated queue

UBR

図 2.2: Scenario of our analysis

Furthermore, we suppose that a bu er for UBR class is saturated so that at least one
packet always exists in the bu er. Namely, when CBR bu er becomes empty, a UBR
packet will be served. This is the worst case for CBR delay. In addition, CBR class has
the highest priority so that UBR packets are served only if no CBR packets are waiting inthe bu er.

1997 年度 WIDE 報告書276

Heterogeneous CBR Trac Case
Then we treat a scenario of heterogeneous CBR trac case. The scenario is shown inFig. 2.3.

High RateNHCBR
Low Rate

NL

150Mbpssaturated queue

UBR

図 2.3: Scenario of heterogeneous analysis

Multiple CBR connections of both high rates and low rates share a bu er, and UBR
connections share another bu er; both bu ers are assumed to be of in nite size. CBRconnections can be also heterogeneous in terms of their packet size as well as their rates.

2.3 Numerical results
In this section, we will show our numerical results employed in above models. Note that
we show the results without analytical derivations in this article. Analytical derivations
are described in [100, 101, 102].
In homogeneous CBR trac case, we compare the deterministic bound and the statisticalbound on delay time; the former denotes the worst-case bound.
We show a comparison of our statistical bound and the deterministic bound for a given
number of CBR connections in Fig. 2.4. The statistical delay bounds illustrated there are
the 90-, 99- and 99.9-percentile delay. In addition, the average delay time is also plotted.
First, we can see that the deterministic bound is much larger than all the statistical bounds,
which are almost insensitive to the number of CBR connections, unlike the deterministicbound. The di erence increases with the number of CBR connections. Therefore, if CBR

第 8部

リアルタイム通信実験バックボーン : RT-Bone277

trac can tolerate some loss, say 0.1% loss, due to late arrival, the 99.9-percentile boundcan be employed in Call Admission Control (CAC) and will be more e ective in using
the link bandwidth eciently in comparison with the deterministic bound, in particularin a case with a large number of CBR connections. For example, in Fig. 2.4, CAC based
upon the deterministic bound can only accept 11 connections for 80s, and the statisticalguarantee with 99.9-percentile can accept 33 connections under the same condition.
L=150Mbps,C=4.5Mbps,CBR=100[oct],max UBR=500[oct]200

deterministic bound99.9 percentile
99 percentile
90 percentile
average180
160
micro seconds

140
120
100
8060
40
2000510152025
number of connections3035

図 2.4: Comparison of statistical bound and deterministic boundThere is no more space to show other results for example in heterogeneous CBR traccase. Please see the references.

2.4 Conclusions and Future Works
We have developed a mathematical model of a practical interest for the ISPN over which
both real-time trac and non-real-time trac are transmitted. We then have analyzed thequeueing delay of real-time trac in the model to investigate an ecient way of CAC.
More speci cally, we have analytically derived the queueing delay of CBR packets in asingle-node CBQ switch in which multiple CBR connections share a bu er and anotherbu er is always occupied by UBR packets such as TCP segments. CBR packets have apriority over UBR packets so that UBR packets are served only if no CBR packets are
stored in the bu er.
In homogeneous CBR trac analysis; i.e. CBR connections are homogeneous in termsof the rate of each connection and packet sizes, we have obtained the statistical boundon CBR delay such as the 99.9-percentile delay, and compared it with the deterministic

2781997 年度 WIDE 報告書bound. By the comparison, we have shown that the CAC based upon the statistical boundis very e ective in using the network resources eciently when CBR packets can toleratesome loss due to late arrival.
In heterogeneous CBR trac analysis; i.e. CBR connections are two types of trac interms of their packet size as well as their rates, we have analytically derived the queueing
delay of CBR packets in the single-node CBQ switch in which heterogeneous CBR connections share a bu er and another bu er is always occupied by UBR packets such as TCP
segments. CBR packets have a priority over UBR packets so that UBR packets are served
only if no CBR packets are stored in the bu er. We have treated two cases for heterogeneous CBR connections. Namely, CBR connections are di erent in their arrival rates in
one case and in service times in the other.
The article treats only the case of single-node topologies. To extend this work to multiplenode topologies is of a practical interest as a future work.