WAN最適化

WAN最適化は、広域ネットワーク（WAN）を介したデータ転送を改善するための一連の技術です。2008年には、WAN最適化市場は10億ドルと推定され^{[1] 、技術調査会社}ガートナー^[2]によると、2014年までに44億ドルに成長すると予想されていました。2015年には、ガートナーはWAN最適化市場が11億ドルの市場になると推定しました。^[3]

TCP データ転送効率 (最適化) の最も一般的な測定基準は、スループット、帯域幅要件、レイテンシ、プロトコル最適化、およびパケットのドロップで現れる輻輳です。^[4]さらに、WAN 自体は、エンドポイント間の距離と転送されるデータ量に基づいて分類できます。一般的なビジネス WAN トポロジーには、ブランチから本社、およびデータセンターからデータセンター(DC2DC) があります。一般に、「ブランチ」WAN リンクはより近く、帯域幅が少なく、同時接続数が多く、より小規模な接続とより短時間の接続をサポートし、より多様なプロトコルを処理します。これらは、電子メール、コンテンツ管理システム、データベースアプリケーション、Web 配信などのビジネスアプリケーションに使用されます。これに対して、「DC2DC」WAN リンクは、より多くの帯域幅を必要とし、より遠く、接続数が少なくなる傾向がありますが、それらの接続はより大きく (100 Mbit/s から 1 Gbit/s のフロー)、より長い期間にわたります。「DC2DC」WAN 上のトラフィックには、レプリケーション、バックアップ、データ移行、仮想化、その他のビジネス継続性/災害復旧(BC/DR) フローが含まれる場合があります。

WAN の最適化は、WAN の登場以来、ほぼ広範囲にわたる学術研究の対象となってきました。^[5] 2000 年代初頭、民間部門と公共部門の両方で、TCP のエンドツーエンドのスループットの向上に研究が向かい、^[6]最初の独自のWAN 最適化ソリューションのターゲットはブランチ WAN でした。しかし、近年、デジタルデータの急速な増加と、それに伴うデータの保存と保護の必要性により、DC2DC WAN 最適化の必要性が生じています。たとえば、このような最適化を実行すると、ネットワーク全体の容量使用率が向上し、^[7]^[8]データセンター間の転送期限に間に合う、^[9]^[10]^[11]データ転送の平均完了時間を最小限に抑えることができます。^[11]^[12]別の例として、プライベートなデータセンター間 WAN は、新しく計算された機械学習モデルやマルチメディアコンテンツなどのデータとコンテンツの高速で効率的な地理的レプリケーションの最適化に役立ちます。^[13]^[14]

ブランチ WAN 最適化のコンポーネント技術には、重複排除、広域ファイルサービス(WAFS)、SMBプロキシ、HTTPS プロキシ、メディアマルチキャスト、Web キャッシュ、帯域幅管理などがあります。DC2DC WAN 最適化の要件も重複排除と TCP アクセラレーションを中心にしていますが、これらはマルチギガビットのデータ転送速度のコンテキストで実行する必要があります。

WAN最適化技術

重複排除: 実際のデータの代わりに参照を送信することで、WAN を介した冗長データの転送を排除します。バイトレベルで動作することで、IP アプリケーション全体でメリットが得られます。
データ圧縮: より効率的に表現できるデータパターンに依存します。基本的に、ZIP、RAR、ARJ などに類似した圧縮技術が、ハードウェア (または仮想マシン) ベースの WAN アクセラレーションアプライアンスを通過するデータにオンザフライで適用されます。
レイテンシの最適化: ウィンドウサイズのスケーリング、選択的確認応答、レイヤー3輻輳制御アルゴリズムなどのTCPの改良、さらにはアプリケーションをエンドポイントの近くに配置して遅延を減らすコロケーション戦略も含めることができます。^[15] 一部の実装では、ローカルWANオプティマイザーは、WANの遅延を減らすために、要求をリモートサーバーに転送するのではなく、クライアントの要求にローカルで応答します。[15]
キャッシュ/プロキシ: ローカルキャッシュにデータをステージングします。人間の動作に依存し、同じデータに何度もアクセスします。
前方誤り訂正: 送信される N 個のパケットごとに別の損失回復パケットを追加することでパケット損失を軽減し、これにより、エラーが発生しやすく混雑した WAN リンクでの再送信の必要性が軽減されます。
プロトコルスプーフィング: 通信量の多いアプリケーションからの複数のリクエストを 1 つにまとめます。CIFS などのストリームラインプロトコルも含まれる場合があります。
トラフィックシェーピング: 特定のアプリケーションのデータフローを制御します。ネットワークオペレータ/ネットワーク管理者が、どのアプリケーションを WAN より優先するかを柔軟に決定できるようにします。トラフィックシェーピングの一般的な使用例は、企業/管理者が重要だと判断した他のプロトコルよりも、1 つのプロトコルまたはアプリケーションがリンクを占有したり、リンクをあふれさせたりするのを防ぐことです。一部の WAN アクセラレーションデバイスは、従来のネットワークデバイスをはるかに超える粒度でトラフィックシェーピングを行うことができます。たとえば、ユーザーごと、アプリケーションごとに同時にトラフィックをシェーピングできます。
均等化: データ使用量に基づいて、何を優先する必要があるかを推測します。均等化の使用例としては、広く開かれた規制されていないインターネット接続や詰まった VPN トンネルなどが挙げられます。
接続制限: アクセスグリッドロックやサービス拒否、ピアリングを防止します。広く開かれたインターネットアクセスリンクに最適ですが、リンクとしても使用できます。
シンプルなレート制限: 1 人のユーザーが一定量を超える帯域幅を取得できないようにします。輻輳したインターネット接続または WAN リンクを修復するための応急処置として最適です。

参考文献

^ Machowinski, Matthias. 「WAN 最適化市場は 2008 年に 10 億ドルを超え、29% 増加。エンタープライズルーター市場は減少」。エンタープライズルーターと WAN 最適化アプライアンス。Infonetics Research。2011年7 月 19 日閲覧。
^ Skorupa, Joe、Severine Real (2010)。「予測: アプリケーションアクセラレーション機器、全世界、2006～2014 年、2Q10 更新」。Gartner, Inc. 2011 年7 月 19 日閲覧。^{[リンク切れ‍ ]}
^ Munch, Bjarne; Neil Rickard (2015). 「WAN 最適化のマジック・クアドラント、2015 年 3 月 17 日」。Gartner, Inc. 2015 年3 月 26 日閲覧。
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^ Paris, Chandler. 「Latency & Colocation」。 2011 年7 月 20 日閲覧。

[1] Machowinski, Matthias. 「WAN 最適化市場は 2008 年に 10 億ドルを超え、29% 増加。エンタープライズルーター市場は減少」。エンタープライズルーターと WAN 最適化アプライアンス。Infonetics Research。2011年7 月 19 日閲覧。

[2] Skorupa, Joe、Severine Real (2010)。「予測: アプリケーションアクセラレーション機器、全世界、2006～2014 年、2Q10 更新」。Gartner, Inc. 2011 年7 月 19 日閲覧。^{[リンク切れ‍ ]}

[3] Munch, Bjarne; Neil Rickard (2015). 「WAN 最適化のマジック・クアドラント、2015 年 3 月 17 日」。Gartner, Inc. 2015 年3 月 26 日閲覧。

[4] Cardwell, N.; Savage, S.; Anderson, T. (2000). 「TCP レイテンシのモデル化」。議事録 IEEE INFOCOM 2000。コンピュータ通信に関する会議。IEEE コンピュータおよび通信学会第 19 回年次合同会議 (カタログ番号 00CH37064)。第 3 巻。ワシントン大学コンピュータ科学工学部、シアトル、ワシントン州: IEEE.org。pp. 1742–1751。doi : 10.1109 / INFCOM.2000.832574。ISBN 0-7803-5880-5. S2CID 6581992。

[5] Jacobson, Van (1988 年 10 月)。「TCP の長時間遅延パス向け拡張」。Request for Comments: 1072。インターネット技術タスクフォース (IETF) 。2011 年7 月 19 日閲覧。

[6] Floyd, Sally. 「大規模輻輳ウィンドウ向けの高速 TCP」。リクエスト・フォー・コメント: 3649。インターネット技術タスクフォース (IETF) 。2011 年7 月 19 日閲覧。

[7] S. Jain; et al. (2013). 「B4: グローバルに展開されたソフトウェア定義 WAN の経験」(PDF) 。2018年4 月 4 日閲覧。

[8] C. Hong 他 (2013)。「ソフトウェア主導の WAN で高い利用率を実現する」。Microsoft。2018年4 月 4 日閲覧。

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[10] M. Noormohammadpour 他 (2016)。「DCRoute: 期限を保証しながらデータセンター間トラフィック割り当てを高速化する」。2018年4 月 4 日閲覧。

[owan-11] X. Jin; et al. (2016). 「ソフトウェア定義光 WAN によるバルク転送の最適化」(PDF) 。2018年4 月 4 日閲覧。

[12] M. Noormohammadpour 他 (2018)。「データセンター間広域ネットワークでの適応型ルーティングによるフロー完了時間の最小化」。2018年4 月 4 日閲覧。

[p2mp-13] M. Noormohammadpour 他 (2017 年 7 月 10 日)。「DCCast: データセンター間の効率的なポイントツーマルチポイント転送」。USENIX。2017年7 月 26 日閲覧。

[14] M. Noormohammadpour 他 (2018)。「QuickCast: 転送ツリーコホートを使用した高速かつ効率的なデータセンター間転送」。2018年1 月 23 日閲覧。

[15] Paris, Chandler. 「Latency & Colocation」。 2011 年7 月 20 日閲覧。