メンバー： 田代 マルテ
カテゴリー: Exploring
- 背景：インターネットは継続的に成長しているネットワークのシステムである。構造が複雑化しているため、システムのあらゆる側面を理解することは難しい。さらに、インターネットのトポロジーは、物理的なケーブルのマップとして、あるいは、より抽象的な接続されたネットワークのメッシュとして、さまざまな方法で表現することができる。
- 目的：インターネットのトポロジーから依存関係を推測する手法を開発し、さまざまな抽象化レベルを適用してクロスレイヤー分析を行うことで、インターネットのインフラに関する知識を増やす。
IXP依存性分析
インターネット・エクスチェンジ・ポイント（IXP）は、現代のインターネットにおいて重要な役割を果たしている。物理的に近いネットワークを接続する手段として構想されたIXPは、直接またはリモートピアリングによって世界中のネットワークを接続する大規模なハブへと成長しました。したがって、IXPの実際のフットプリントを理解し、IXPで発生した問題（停電など）が周囲のインターネットトポロジーに与える影響の程度を定量化することが重要です。IXPのフットプリントは、PeeringDBやIXPのウェブサイトから得られるメンバーリストのみから計算されますが、通常、IXPの不完全なビューを描いています。この論文では、2つの大規模な測定プラットフォームからのトレースルートデータを使用して、この依存関係を明らかにするロバストなアプローチを提案します。このアプローチでは、トレーサールートを自律システム（AS）とIXPの両方を含むパスに変換し、ASヘゲモニーを計算して相互依存関係を推測します。この手法は、IXPに直接接続されていない何千もの依存ネットワークを発見し、インターネットのトポロジーにおけるIXPの役割を強調します。また、メンバーおよび依存者の地理的位置にも注目し、依存者を持つIXPのうち、完全にローカルなIXPはわずか3%しかないことがわかりました。別の52%は、国際的なメンバーと接続しているが、依存者は国内のみである。
代替BGPパスの検出
BGPデータに基づくインターネット・トポロジー分析は、トポロジー内のアクティブな経路のみを捕捉する。これは、ルートコレクターがピアから優先経路のみを受信するためです。その結果、あるネットワークに障害が発生した場合、そのネットワークの依存関係に障害が発生するのか、あるいは依存関係にフェイルオーバーとして利用可能な代替リンクがあるのかを予測することは困難です。
この研究の目的は、強い依存関係を示すネットワークを系統的に分析することである。BGPポイズニングを使用してトポロジーを強制的に変更し、依存ネットワークがまだ実験プレフィックスに到達できるかどうかを監視する。
初期の結果では、特に大規模なネットワーク（例えば、AS2914 / NTTに依存するAS4713 / OCN）では、代替パスが利用できず、親ネットワークに障害が発生すると、依存するネットワークがインターネットの大部分から切断されることを示しています。