超低遅延サービスL4Sを用いた機械学習利用型輻輳制御の性能向上手法の提案

青木, 一真; 三橋, 力麻; 飯田, 勝吉; 髙井, 昌彰

超低遅延サービスL4Sを用いた機械学習利用型輻輳制御の性能向上手法の提案

青木, 一真; 三橋, 力麻; 飯田, 勝吉他

電子情報通信学会技術研究報告, 2023, 123(318), 5-11

Permalink : https://hdl.handle.net/2115/90933

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論文情報

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アクセス権	open access
URI	https://hdl.handle.net/2115/90933
タイトル	超低遅延サービスL4Sを用いた機械学習利用型輻輳制御の性能向上手法の提案
タイトル	A proposal on performance improvement method of machine learning-based congestion control using L4S ultra-low latency services
著者	青木, 一真 ; 三橋, 力麻 ; 飯田, 勝吉 ; 髙井, 昌彰
e-Rad_Researcher 90345546 著者名青木, 一真 AOKI, Kazuma
著者名三橋, 力麻 MITSUHASHI, Rikima
e-Rad_Researcher 00332768 著者名飯田, 勝吉 IIDA, Katsuyoshi
e-Rad_Researcher 00206707 著者名髙井, 昌彰 TAKAI, Yoshiaki
言語	日本語
キーワード	IoT
	輻輳制御
	遠隔制御
	機械学習
	RL-TCP
	L4S
	IoT
	Congestion control
	remote control
	machine learning
	RL-TCP
	L4S
発行日	2023-12-14
出版者	電子情報通信学会
収録物名	電子情報通信学会技術研究報告
収録物名	IEICE Technical Report
巻(号)	123(318)
ページ	5-11
抄録	近年、多様なIoTデバイスが幅広く普及しているが、IoTデバイスは一般に計算能力が低いため、高度な計算を必要とするTCPの輻輳制御をデバイス自身で実行することが困難と言える。この課題を解決する一つの方式として、高性能な遠隔サーバを利用して輻輳制御の計算を行わせる方法が考えられる。しかし、IoTデバイスと遠隔サーバ間の通信遅延が大きいと、時々刻々と変わるトラフィック状況に追随することができず、結果として輻輳制御の性能（スループット、ロス率、公平性など）が低下する。本研究では、IoTデバイスと遠隔サーバ間の通信遅延を可能な限り低減させるため、2023年にRFC9330として標準化された超低遅延サービスL4Sを用いた機械学習利用型輻輳制御の性能向上手法を提案する。
抄録	In recent years, a wide variety of IoT devices have been deployed, but their low computing power makes it difficult to implement TCP congestion control, which requires advanced computation. One possible solution is to use high-performance remote servers to perform congestion control calculations. However, longer communication latency between IoT devices and remote servers might cause performance degradation, such as lower throughput, higher loss rates, and unfairness index. In this research, we propose a method of performance improvement based on machine learning-based congestion control between IoT devices and remote servers using a ultra-low latency communication service called L4S, standardized as RFC9330 in 2023.
資源タイプ	学術雑誌論文
出版タイプ	Version of Record
権利情報	Copyright ©2023 IEICE
PISSN	2432-6380
関連情報 (isIdenticalTo)	URI https://ken.ieice.org/ken/paper/202312214Czs/