DNSの近接性を用いたネットワーク距離の表現慶應義塾大学SFC 村井研究室（arch@sfc.wide.ad.jp）

黒宮佑介（kuro@sfc.wide.ad.jp），斉藤賢爾，重近範行，村井純

1. 目的

ネットワーク距離において、近接性の表現を可能にする

メリット-現実的な時間・コストで下位層トポロジを調査可能-エンドポイントからの測定が可能

デメリット-取得した情報の精度がわからない-パラメータがいくつもあり、揺らぎがある（RTTなど）

ネットワーク距離

下位層トポロジを間接的に表現するネットワーク上での距離指標: Round Trip Time, Hop-Count, etc…

2. DNSをネットワーク距離指標として用いるDNS：管理ドメインごとに階層構造 root

.

A-a A-b B-a B-b C-a C-b

Distance

ne ad

jp

3rd Level Domain

Sub Domain

2nd Level Domain

Top Level Domain

Distance

Network Distance

Network Distance

A B C

管理ドメイン間の距離ネットワーク距離とする

管理ドメインのラベル: FQDN

-同一のドメイン名を持つ

•単一の組織に属しているネットワーク的に近い

-優先的に接続する

•トラフィックの削減・集約

-各レベルでの一致度

•近接の度合いとして表現

3. FQDNの解析アルゴリズム

p＊＊-ipbf＊＊marunouchi.tokyo.ocn.ne.jp

FQDN：IPアドレス、ネットワークID、収容局情報などが含まれる

ドメインレベル最長一致レーベンシュタイン距離

優先度＝（ドメインレベル数×64）＋（64－レーベンシュタイン距離）

※レーベンシュタイン距離文字列の類似度を表す距離（数値）置換・挿入・削除の文字列操作の必要最小ステップ数を求める

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4. 近接性の評価実測データを用いた近接性の評価

-提案アルゴリズムによるネットワーク距離と実際のHop-Countを比較-神奈川県のOCNのノードから35,000ノードに接続（実測可能ノード）

p****-ipbf****hodogaya.kanagawa.ocn.ne.jp

p****-adsao01yokonib1-acca.kanagawa.ocn.ne.jp

ノード数

Levenshtein DistanceDomain Level

ノード数

. jp ne ocn p****-ipbf****hodogaya.kanagawa.ocn.ne.jp

p****-adsao01yokonib1-acca.kanagawa.ocn.ne.jp

10

20

30

12

10

8

5

0 64 128 192 256 320 384

アルゴリズムの境界

295 300 305 310 315 320

分布: 粗

分布: 密

一致率- （一致条件）優先度が高いノード Hop-Countが小さい

一致81%

不一致19%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

5. アルゴリズムの評価ドメインレベルのみ

256

ノード数Max Priority

. jp ne ocn kanagawa

ノード数

0 64 128 192 256

10

20

30

優先度256

5

2

8

10

12

208 224240 256272 288 304320

レーベンシュタイン距離のみ

p****-ipbf****hodogaya.kanagawa.ocn.ne.jp

p****-ipbf****kagawa.kagawa.ocn.ne.jp

ノード数

321st Group

2nd Group

ノード数

p****-ipbf****kagawa.kagawa.ocn.ne.jp

p****-ipbf****hodogaya.kanagawa.ocn.ne.jp

10

20

30

優先度32

0 10 20 30 40 50 30 35 40 45 50

5

8

10

12

15

最長一致（OCN）

p****-ipbf****hodogaya.kanagawa.ocn.ne.jp

p****-adsao01yokonib1-acca.kanagawa.ocn.ne.jp

ノード数

UpperLower

ノード数

p****-adsao01yokonib1-acca.kanagawa.ocn.ne.jp

p****-ipbf****hodogaya.kanagawa.ocn.ne.jp

10

20

30 上位下位

優先度

10 20 30 400 20 25 30 35

5

8

10

Hop Countに関わらず1つの優先度に集約

第2位群が神奈川から香川へ

90% 10%

ノード数

UpperLower

ノード数

90% 10%

Hop Count: 10以下

10

20

30 上位下位

優先度

0 2 5 8 10 12

10

20

30

9 10 11 12 13 14

本アルゴリズムと同じ傾向に

近いものも優先度が低くなる

最長一致（BBTEC）

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