Asymmetric Caching: Improved Network Deduplication for Mobile Devices

M1GP 2013

Asymmetric Caching:Improved Network Deduplication

for Mobile Devices

Shruti SanadhyaRaghupathy SivakumarKyu-Han KimPaul CongdonSriram LakshmananJatinder P Singh

浅見・川原研究室　M1　高木 雅

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[Mobicom 2012]

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もくじ背景トラヒックの冗長性Network Deduplication

Asymmetric CachingCacheFeedback

評価実験

結論

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背景トラヒックの冗長性約20%[1]（スマートフォン・HTTP通信）ロゴ

アイコン

JavascriptファイルjQuery／Prototype.js

CSSファイル

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背景Network Deduplication [Dedup]通信経路上にSourceとDest.を配置CacheとHashテーブルを事前に共有冗長部分をHashコードに置換→ トラヒックの削減

4

[1] Qian et al,, “Web Caching on Smartphones: Ideal vs. Reality “ , MobiSys 2012

Sender ReceiverDedupSource

DedupDest.

Hash

H1 C1H2 C2H3 C3： ：

H1 C1H2 C2H3 C3： ：

DataData

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ボトルネックの解消

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Sender ReceiverDedupSource

DedupDest.

3G

Wi-Fi

3G基地局

Wi-Fiルータ

スマートフォン

PC

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Network Dedupの問題点(1)

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H1 C1H2 C2H3 C3： ：

H1 C1H2 C2H3 C3： ：

H1 C1H2 C2H3 C3： ：

H1 C1H2 C2H3 C3： ：

3G基地局 Wi-Fiルータ

WiMAX基地局

H1 C1H2 C2H3 C3： ：

H1 C1H2 C2H3 C3： ：

NICの数だけHashテーブルが必要端末のストレージを逼迫

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H1 C1H2 C2H3 C3： ：

H1 C1H2 C2H3 C3： ：

Network Dedupの問題点(2)基地局間でのHashテーブルの共有が必要HO処理が複雑に

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H1 C1H2 C2H3 C3： ：

？

3G基地局 3G基地局HO

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Network Dedupの問題点(3)基地局に膨大な数のHashテーブルが必要過去の通信記録を活用できない

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H1 C1H2 C2H3 C3： ：

H1 C1H2 C2H3 C3： ：

H1 C1H2 C2H3 C3： ：

H1 C1H2 C2H3 C3： ：

3G基地局

H1 C1H2 C2H3 C3： ：

H1 C1H2 C2H3 C3： ：

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もくじ背景トラヒックの冗長性Network Deduplication

Asymmetric CachingCacheFeedback

評価実験

結論

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H1 C1H2 C2H3 C3H4 C4H5 C5： ：

Asymmetric CachingSource Cache ⊆ Dest. CacheSource Cache：Regular Cache + FB Cache

トラヒックの傾向を随時Feedback過去の通信記録を活用

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Sender ReceiverDedupSource

DedupDest.

HashH1 C1H2 C2： ：

DataData

Feedback

H1 C1H2 C2： ：

FB CacheRegular Cache

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CacheSource CacheRegular Cache頻出パターン と Hash値 の組

FB CacheDest.からFBされた頻出パターン と Hash値 の組

Dest. Cache頻出パターン と Hash値 の組過去のトラヒックデータFlowlet 単位で保管• ※ 次ページ

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Flowlet前後のPacketの類似性が低い所で区切った一塊

ファイルの境目などで切れるアプリケーションに依存しない数B～数百KB程度？

(ex) WebブラウザのトラヒックHTMLファイルCSSファイル画像ファイル　：

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Feedback選択基準現在のトラヒックに最も似たFlowletを探すそのFlowletの中で、通信中の部分に相当する部分を推定し、(offset)だけ後ろのパケットをFBするoffsetは、Source - Dest. 間の遅延時間などで決める直近のFBとの重複チェックは行う

送信タイミングデータ受信時に随時（Reactive）

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H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 H8 H9 H10 H11 H12

現在のトラヒック

最も似たFlowlet

H1 H21 H22 H3 H6 H7

Offset

FB

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もくじ背景トラヒックの冗長性Network Deduplication

Asymmetric CachingCacheFeedback

評価実験

結論

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評価実験(1)実験データ30ユーザスマホ：5人• 3G+Wi-Fi• Android 2.1 + T-mobile + tcpdumpラップトップ：25人• Wi-Fiのみ• Windows7/Linux + Wireshark

3ヶ月間26GB+のトラヒック

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評価実験(2)各ユーザごとに評価実験データの半分：Dest. Cacheの学習残り半分：トラヒックと想定30コネクションをランダム抽出5KB以上のコネクションのみ

Cache容量Source Cache1MB+1MB（Regular + FB）

Dest. Cache250MB

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評価(1)冗長部分の検出率平均89.7%（従来手法では39.3%）

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評価(2)FB量とトラヒック削減量の比率平均6.74倍（1パケットのFBで、6.74パケットのトラヒックを削減）最大30倍

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（冗長部分の割合）

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評価(3)Cache容量と検出率Source Cache：2MB→0.4MB　でも劣化せずDest. Cache　：250MB→150MB　でも劣化せず

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Source（Regular + FB）Cache Dest. Cache

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評価(4)

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CPU使用率 メモリ使用量

CPU使用率とメモリ使用量Nexus S（1GHz CPU・512MB RAM）Ubuntu OS（2GHz CPU・2GB RAM）

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Asymmetric CachingCacheFeedback

評価実験

結論

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結論Asymmetric Cachingで冗長部分の89.7%を検出従来手法では39.3%

FB量の6.74倍のトラヒックを削減最大で30倍

性能劣化しない最小のCache容量Source：0.2MB + 0.2MB（Regular + FB）Dest.：150MB→ 基地局側・スマホ側とも実装可能な水準

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