Mk application aware-hicn

1 November 2021
Miya Kohno, Distinguished Systems Engineer, Cisco Systems
Credit and Thanks : Luca Muscariello and Giovanna Carofiglio
hICN その後 – Application と Networkingの壁を取り去る

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

Agenda
1. 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
コネクション終端による
スケーリングボトルネック
Any-to-Any通信に
非最適
エッジ・分散コンピューティングに
非最適
境界型セキュリティ
DN
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
DN: Data Network
（3GPP用語）

Data Intensive Architecture へ
Public Cloud
DN
Public Cloud
• Hetero Access
LTE
• Common Policy/ID
• Zero Trust Security Model
• Multi Cloud
• Edge/Distributed Cloud
• Ubiquitous Data
Gateway
Internet
Firewall
Connection Intensive
Data Intensive
• Multi-Cloud
• Multi-Access / Multi-Path
• Distributed Application
• Zero Trust Security Principle
• Application Driven QoE
LTE
Wire
line

hICN による Data Intensiveness Architecture の実現
https://www.cisco.com/c/dam/en/us/solutions/collateral/service-provider/ultra-services-platform/mwc17-hicn-video-wp.pdf
ICN (Information Centric Networking)
hICN (Hybrid ICN) – SRv6とも親和性が高い
https://www.nist.gov/programs-projects/information-
centric-networking-program
Distributed Data
Mobility
Multi-Path
Content Security
MPLS 2020 発表資料
「Data Intensive Architecture へ – hICN」
https://mpls.jp/2020/
presentations/MK_Da
ta-intensive_hicn.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 2021
Edge Computing & Mobility
IP
Router
hICN
Router
Consumer Producer
Interest
Interest
Data
Data
Interest
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
Multi Path
hICN
Router
Consumer Producer
Interest (via Wi-Fi)
Interest
Data
Data
Interest (via Cellular)
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
• 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

新技術普及の方法
Datalink
Network
Transport
Session
Presentation
Application
Physical
AS1 AS2 AS3
Horizontal Integration
Vertical
Integration
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

新技術普及の方法
Datalink
Network
Transport
Session
Presentation
Application
Physical
AS1 AS2 AS3
Horizontal Integration
Vertical
Integration
ドメイン内のみで
新技術を展開する
e.g. MPLS, SRv6..
新技術を
上位システムに
組み込む

• 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
• …
Real Time Communication (RTC)
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

Interest/
Data
Named
content
Data
security
Pull
based
hICN
RTC にとっての hICN の利点
• 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
• In-network でのロス回復
• マルチキャスト
(Network Assisted
Distribution)
• Content Baseのセキュリティ
• ネイティブの真正性/統合性
• きめ細かな統計情報
• Signaling Overhead なし

WebRTC 配信モデル
P2P
mesh
Multipoint Control Unit
(MCU)
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
• 遅延は最小
• スケールしない
• 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

HFU (Hybrid Forwarding Unit)
ー SFU に hICN forwarder を統合
active flow分のみ
集配信
• 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

ICN-RTC アーキテクチャ: Contribution Channel
A B C D
Active Flow
の検出
I:/participant-D/audio/seq=x
D:/participant-D/audio/seq=x
I:/participant-C/video/seq=x
D:/participant-C/video/seq=x
HFU
HFUが収集するのは
Activeな映像のみ

A B C D E F
Interestを集約
表示する映像につき
1フロー
D:/participant-C/video/seq=x Rename
/active-speaker/video/
I:/active-speaker/video/seq=x
D:/active-speaker/video/seq=x
HFU
ICN-RTC アーキテクチャ: Distribution Channel

Pull-Baseモデルとリアルタイム性
Consumer Producer
Push-based model
½ RTT
Minimal
latency
Consumer Producer
Interest
interest
data
data
1
RTT
Seq: 10
Seq: 11
seq: ??
seq: ??
Pull-based model

Consumer Producer
Learn the name of the
next data
Seq: 10
Seq: 11
data seq:11
Interest seq:11
Interest seq:12
Interest seq:13
window of
pending Interests
½ RTT
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
同期プロトコルにより解決

パケットフォーマット:hICNヘッダ
ver Traffic class Flow label
Payload Length
Next
Header
Hop limit
Source Address
Name Prefix for Data
Destination Address
Name Prefix for Interests
Source Port Destination Port
Name Suffix
Path Label
Data
offset
Time
Scale
F
I
N
S
Y
N
R
S
T
S
I
G
A
C
K
M
A
N
Loss Detection and
Recovery
Checksum Lifetime
hICN IP header hICN Transport header
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

パケットフォーマット:RTCTransport
hICN IP header
hICN Transport header
hICN IP header
Production
Timestamp (64 bits)
Application Payload (RTP)
hICN IP header
Next Packet (32 bits)
Production Rate (32 bits)
hICN Interest
hICN Data
RTC Transport Nacks
ペイロードは無し
- Production Timestamp: パケットが生成された時間
- Application payload (RTP packet)
- 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
Payload
Payload

RTC on hICN 実装 (phased approach)
RTC client RTC media bridge
hICN light
hICN
transport
hICN
VPP plug-in
hICN
transport
Phase 1
Phase 2
EndpointへのhICN実装
In-network nodeとしてのhICN実装
In-network loss recovery, In-network multicast…
Cloud
On-Prem
Phase 1
EndpointへのhICN実装

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 hICN

セキュリティ強化
hICN
header
SRTP
DATA
hICN
header
SRTP
DATA
Internet
• 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
WebEx hICN
• 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

[参考] QoE metrics: コンシールメント比率
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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NaaS として提供する - hICN as a Service

What is NaaS?
• “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 network
and 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。」
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
Mobile
Wireline
Enterprise
VPN
SP
Access Networks
SP
backbone
Internet
IX
Partner
Interconnect
Compute, Storage
Direct Interconnect
Edge Compute
On-Premise Compute
NaaS
Provider
Public Cloud
IaaS, PaaS, FaaS, SaaS
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/

アプリケーション・ドリブン QoE
Cloud
WAN
Access
Mobile
ポリシー連携
OS
ANGLE
QoE
管理
アプリケーション
ポリシー定義
ANGLE
ポリシー分配
データモニタリング
ANGLE
QoEモデル
ANGLE
QoE 学習
ポリシー
管理
分析
ANGLE: Application and Network Glue

Connectionless, Pull-based,
Multi-source, In-network Caching
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
- 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！

Connectionless, Pull-based,
Multi-source, In-network Caching
参考文献
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-Centric
Networking," 2020 IEEE International Symposium on Local and Metropolitan
Area Networks (LANMAN, 2020, pp. 1-6, doi:
10.1109/LANMAN49260.2020.9153228.
https://ieeexplore.ieee.org/document/9153228

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