同時実行性及びパケット順序処理に着目した CYPHONIC クライアントの実装と評価

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1. 同時実⾏性及びパケット順序処理に着⽬した CYPHONICクライアントの実装と評価 後藤廉1), 眞⽟和茂1), 相畑亮太2), 鈴⽊秀和3), 内藤克浩2) 1) 愛知⼯業⼤学⼤学院 経営情報科学研究科 2) 愛知⼯業⼤学 情報科学部 情報科学科 3) 名城⼤学 理⼯学部 情報⼯学科 2023年 電⼦情報通信学会 ソサイエティ⼤会 2023年 9⽉ 15⽇ (⾦)
2. ‹#› 集中型処理モデルから分散型処理モデルへ 集中型処理モデル︓Client-to-Server サーバでの⼀極集中処理により 端末の管理や通信トラフィックを制御 通信量の増加に伴うネットワーク網や サーバへの負荷集中・遅延の増⼤が懸念 分散型処理モデル︓Peer-to-Peer ⼀つのタスクを複数の端末に分散して 協調処理を⾏うことでサービスを実現 クラウドサービスに対する負荷の軽減や 遅延の改善が可能 分散処理モデルの実現には Peer-to-Peer による 機器間の相互接続及び直接通信機構が必要 Node Client Server Client 2 Client Client Node Node Node Node
3. ‹#› Peer-to-Peer におけるネットワーク課題 課題1︓NAPT によるインバウンドトラフィックの遮断（通信接続性） 内部ネットワークに存在する端末を外部ネットワークから隠蔽 課題2︓IPv4 と IPv6 間の⾮互換性（通信接続性） IPv4 と IPv6 ではパケットフォーマットが異なる 課題3︓相互接続・直接通信に伴うネットワーク脅威の考慮（機密性・完全性） 暗号化やアクセス制御技術の導⼊による安全な通信の実現 Public IPv4 Network Public IPv6 Network 3. ネットワーク上の脅威 Private IPv4 Network 1. NAPT による通信遮断 2. IPv4 と IPv6 の⾮互換性 Private IPv4 Network 2 1 3 3 NAPT︓Network Address Port Translation 3 Cloud
4. ‹#› CYPHONIC 概要 CYPHONIC クラウド 端末の認証及び管理機能を提供 CYPHONIC ノード CYPHONIC Daemon を搭載した端末 • ⼀意となる FQDN による端末の識別 • 不変な仮想 IP アドレスに基づく通信 CYPHONIC ノード は CYPHONIC クラウド と連携することにより 端末間で⾃律的にトンネルを構築して直接通信を確⽴ NAPT 越え︓ネットワーク環境に応じた経路指⽰に従った通信 IPv4-IPv6 通信︓仮想 IP に基づいた通信により実 IP のバージョン差を隠蔽 セキュリティ︓認証の導⼊及びオーバーレイネットワーク上での暗号化通信 CYber PHysical Overlay Network over Internet Communication P2P モデルにおける課題を包括的に解決してセキュアな通信サービスを提供 CYPHONIC Cloud Encrypted Cooperation CYPHONIC Node CYPHONIC Node FQDN︓Fully Qualified Domain Name ・FQDN ・Virtual IP address 4 ・FQDN ・Virtual IP address Direct Communication
5. ‹#› CYPHONIC クライアント 課題 Signaling Module01 Signaling data 1 State info ・Signaling data 1 ・Signaling data 2 Signaling Module02 State info ・Signaling data 3 CYPHONIC Cloud Signaling data 2 Signaling data 3 Signaling data 3 Receiving Module Signaling data 1 Signaling data 2 Signaling module assignment dependencies Encryption Packet data Capsulation Packet Handling Module Packet data Tunnel Communication トンネル構築処理に伴うシグナリングモジュールに依存関係が存在 パケット処理モジュールは受信パケットを直列に処理 ・⼀部の処理モジュールがステートを持つことで並⾏処理が困難 ・単⼀モジュールによる直列処理によってスループットが低下 5 Single thread processing
6. ‹#› 提案システム トンネル構築に伴うステート情報を内部処理から独⽴ • シグナリングメッセージ内部にステート情報を追加 • 情報を⼀時的に保持するインメモリキャッシュの追加 同時実⾏性及びパケット順序制御に着⽬した マルチスレッド⾮同期処理⽅式の提案 ⾮同期実⾏におけるパケット逐次処理及び順序制御機構の追加 • カプセリング処理・暗号/復号処理のマルチスレッド化 • 受信時点と送信時点におけるパケット順序の維持 Processing thread 1 Packet data Processing thread 2 Packet data Worker threads Packet data + State info Paket data Set and Get State info. CYPHONIC Cloud Cache Tunnel Communication Supporting multi-thread 6 Signaling Module
7. ‹#› マルチスレッドによるトランザクション⽅式 シグナリングメッセージにステート情報を追加しつつ 内部キャッシュを⽤いてワーカースレッド間でデータを共有することで クライアントプログラムのマルチスレッド対応が可能 Peer 1 ・ ・ ・ Socket Peer 2 Internal cache Parent Thread CYPHONIC Cloud Binding Binding Receive Receive Receive Binding Binding Signaling Thread Job Worker 1 Job Worker 2 Job passing Job passing Worker 3 Send Send Send Job passing 7 Parent Thread Parent Thread Parent Thread Payload data State info Set and Get state info. Set and Get state info. Set and Get state info.
8. ‹#› パケット順序付け及び逐次処理モデル ① Packet Staging Module 受信パケットをバッファに格納し 受信順序を保存 ② Packet Processing Module 処理をワーカースレッドに割り当て カプセル化・暗号化を⾮同期実⾏ ③ Packet Sending Module 処理済みパケットをキューに 追加すると共に受信順序に基づき送信 Real I/F Virtual I/F User Kernel ⾮同期実⾏及びワーカースレッドの 処理状況に依らず送受信において パケットの順序維持が可能 Packet Hook CYPHONIC Daemon 1 2 3 4 5 “1” “2” “3” “4” “5” ① Packet Staging 1 2 3 4 5 “1” “2” “3” “4” “5” ③ Packet Sending Order info. ② Packet Processing Hooked. Capsulated/Encryption Refer to cache. Packet Handling Processed. Cache Sequential sending Irregular receiving 2 3 2 and 3 are processing. 8 ︓Sending packet ︓Sequential information ︓Processed packet ︓Thread flow
9. ‹#› ネットワーク性能 • TCP/UDP スループットの計測 iperf3 を使⽤ • ICMP による通信遅延の計測 ping を使⽤ 内部処理動向 • OS スレッド数 と Goroutine 数の動向 NodeExporter / GoMetrics を使⽤ 複数トンネル確⽴時における CYPHONIC ノードの性能評価 検証項⽬及び評価環境 閉域ネットワーク網 に 1 台の通信待受端末と 10 台の通信開始端末を配置 最⼤ 10 台のピアノードとトンネルコネクションを確⽴して通信 9 Virtual Machine (CYPHONIC Node) OS Ubuntu 22.04 Jammy Jellyfish CPU Intel(R) Core(TM) i9-13900 CPU@5.60GHz, 2-cores / 2-threads Memory 1 GiB ・・・・・ Implementation Runtime Go version 1.20 Worker thread Goroutines NAPT Router CYPHONIC Cloud Monitoring Service Responder node Initiator 10 nodes 1Gps link Closed network
10. ‹#› 提案処理モデル 評価結果 単⼀コネクションの通信に着⽬して • TCP︓約 16.9 Mbits/sec 向上 • UDP︓約 13.1 Mbits/sec 向上 • RTT︓約 4.0 ms 改善 コネクション数の増加に伴い • ワーカースレッド数︓増加 • OS スレッド数︓⼀定 スレッド⽣成やコンテキストスイッチに 伴うオーバーヘッドを OS から隠蔽して 最⼩限に抑制 従来の処理⽅式ではコネクションの 増加に伴う RTT が増加する傾向 提案⽅式では⼀定に保つことが可能 10 RTT︓Round-Trip Time
11. ‹#› まとめ トンネル構築に伴うステート情報を内部処理から独⽴ • シグナリングメッセージ内部にステート情報を追加 • インメモリキャッシュストアによる通信データの管理 ⾮同期実⾏におけるパケット逐次処理及び順序制御機構の追加 • カプセリング処理・暗号/復号処理のマルチスレッド化 • 受信時点と送信時点におけるパケット順序の維持 CYPHONIC クライアントプログラムにおける 同時実⾏性及びパケット順序制御に着⽬した マルチスレッド⾮同期処理⽅式の提案 スループットの⼤幅な向上とコネクション増加に伴う 通信遅延を⼀定に維持可能 近年の端末処理性能が向上していることからも 本モデルの採⽤によって通信性能の更なる改善が期待 11
12. 以下、予備スライド
13. ‹#› 既存技術の課題と CYPHONIC の位置付け NAT Traversal optimization IPv4 - IPv6 Dual stack Network Security Mobility Transparency STUN ◦ × × × ICE ◦ × ◦ × SoftEther ◦ × ◦ × Tailscale ◦ × ◦ × DSMIPv6 × ◦ × ◦ QUIC △ ◦ ◦ ◦ CYPHONIC ◦ ◦ ◦ ◦ 端末間の継続的な相互説接及び直接通信を実現する包括的な技術が必要 CYPHONIC はオーバーレイネットワークを⽤いて セキュアなエンド間通信を実現する通信フレームワーク
14. ‹#› CYPHONIC クライアントシステム CYPHONIC Daemon Virtual Network Interface Real Network Interface Signaling Packet Handling User Kernel 従来の CYPHONIC Daemon はシングルスレッドによる シンプルなパケット処理モデルを実装 単⼀モジュールの処理負荷が別で動作するモジュールに影響することで スループットの低下や遅延の増⼤が発⽣ CYPHONIC Resolver App Packet Hook VIP App Capsulation/Decapsulation Encryption/Decryption App VIP CYP App VIP CYP Application Signaling message flow Application data Flow App︓ Application data VIP︓ Virtual IP Header CYP︓ CYPHONIC Header 14 Encryption Packet data Tunnel Communication Capsulation Processing thread Packet data
15. ‹#› リソース使⽤量の動向
16. ‹#› APM メトリクスの動向
17. ‹#› 検証・試験の⽬的及びコンセプト コネクション数の調整 コネクション辺り に要する試験時間 • 15分(試験) + 5分(準備) x 3回 x 100回 ({UP: 1->10 / DOWN: 10->} x 5) iteration = 100h 全プロトコルにおける検証時間（所⽤⽇数） • 100h x 3 プロトコル（TCP, UDP, ICMP）= 約12.5⽇ ⼀度試験を回し始めると数時間起動し続ける ⽬的１︓スループット検証 コネクション確⽴に伴う処理状況の調査 ⽬的２︓ヒート試験 CYPHONIC Daemon ⻑時間稼働時における安定稼働性 双⽅の試験を⾏うため、コネクション数を調整して検証を実施 台数を 3, 5, 10, ... と順に増加させることで基礎評価を取得
18. ‹#› コネクション増減試験におけるCPU動向 UDP TCP
19. ‹#› コネクション増減試験におけるメモリ動向 UDP TCP
20. ‹#› コネクション増減試験におけるAPM動向 UDP TCP
21. ‹#› Goroutine の処理モデル Hyper-threading Kernel（Threads） • M 個 の物理コアに対して同時に N 個 の処理が可能な M:N スケジューラ GoRuntime（Goroutines） • M 個 の論理コアに対して同時に N 個 の処理が可能な M:N スケジューラ