[要約] RFC 9075は、2020年に開催されたIAB COVID-19ネットワーク影響ワークショップの報告書です。この文書は、パンデミックがインターネットの使用とネットワークインフラに与えた影響を分析し、将来の危機に備えるための教訓を提供します。主に、政策立案者、ネットワーク運営者、研究者が利用することを目的としています。
Internet Architecture Board (IAB) J. Arkko
Request for Comments: 9075 S. Farrell
Category: Informational M. Kühlewind
ISSN: 2070-1721 C. Perkins
July 2021
Report from the IAB COVID-19 Network Impacts Workshop 2020
IAB Covid-19ネットワークからの報告Workshop 2020
Abstract
概要
The Coronavirus disease (COVID-19) pandemic caused changes in Internet user behavior, particularly during the introduction of initial quarantine and work-from-home arrangements. These behavior changes drove changes in Internet traffic.
コロナウイルス病（Covid-19）のパンデミックは、特に初期検疫の導入中にインターネットユーザーの行動の変化を引き起こしました。これらの動作はインターネットトラフィックの変更を変えました。
The Internet Architecture Board (IAB) held a workshop to discuss network impacts of the pandemic on November 9-13, 2020. The workshop was held to convene interested researchers, network operators, network management experts, and Internet technologists to share their experiences. The meeting was held online given the ongoing travel and contact restrictions at that time.
インターネットアーキテクチャ盤（IAB）は、2020年11月9-13日のパンデミックのネットワークへの影響について話し合うためにワークショップを開催しました。ワークショップは、招集した研究者、ネットワーク事業者、ネットワーク管理専門家、そしてインターネット技術者が経験を共有するために開催されました。その時点で継続的な旅行と連絡先制限を考えると、会議はオンラインで開催されました。
Note that this document is a report on the proceedings of the workshop. The views and positions documented in this report are those of the workshop participants and do not necessarily reflect IAB views and positions.
この文書はワークショップの手続きに関する報告書です。このレポートに記載されているビューとポジションは、ワークショップ参加者のものであり、必ずしもIABビューとポジションを反映しているわけではありません。
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本文書の位置付け
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この文書はインターネット標準のトラック仕様ではありません。情報提供のために公開されています。
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この文書はインターネットアーキテクチャボード（IAB）の製品であり、IABが恒久的な記録を提供するのに価値があると見なされる情報を表しています。インターネットアーキテクチャボード（IAB）のコンセンサスを表します。IABによる出版の承認済みの文書は、インターネット規格のレベルの候補者ではありません。RFC 7841のセクション2を参照してください。
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Table of Contents
目次
1. Introduction
2. Scope
3. Workshop Topics and Discussion
3.1. Measurement-Based Observations on Network Traffic Dynamics
3.1.1. Overall Traffic Growth
3.1.2. Changes in Application Use
3.1.3. Mobile Networks and Mobility
3.1.4. A Deeper Look at Interconnections
3.1.5. Cloud Platforms
3.1.6. Last-Mile Congestion
3.1.7. User Behavior
3.2. Operational Practices and Architectural Considerations
3.2.1. Digital Divide
3.2.2. Applications
3.2.3. Observability
3.2.4. Security
3.2.5. Discussion
3.3. Conclusions
4. Feedback on Meeting Format
5. Position Papers
6. Program Committee
7. Informative References
Appendix A. Workshop Participants
IAB Members at the Time of Approval
Acknowledgments
Authors' Addresses
The Internet Architecture Board (IAB) held a workshop to discuss network impacts of the COVID-19 pandemic on November 9-13, 2020. The workshop was held to convene interested researchers, network operators, network management experts, and Internet technologists to share their experiences. The meeting was held online given the ongoing travel and contact restrictions at that time.
インターネット建築委員会（IAB）は、2020年11月9-13日のCovid-19 Pandemのネットワークへの影響について話し合うためにワークショップを開催しました。経験その時点で継続的な旅行と連絡先制限を考えると、会議はオンラインで開催されました。
COVID-19 has caused changes in user behavior, which in turn drove changes in Internet traffic. These changes in user behavior appeared rather abruptly and were significant, in particular during the introduction of initial quarantine and work-from-home arrangements. This caused changes in Internet traffic in terms of volume and location, as well as shifts in the types of applications used. This shift in traffic and user behavior also created a shift in security practices as well as attack patterns that made use of the attack surface, resulting from the shift to working from home in a global crisis.
COVID-19はユーザーの動作の変更を引き起こしており、それが今度はインターネットトラフィックの変更を延期させます。これらのユーザ行動の変化はかなり突然急上昇し、特に初期検疫の導入時には有意であった。これにより、ボリュームと場所の観点からインターネットトラフィックが変更され、使用されるアプリケーションの種類のシフトが発生しました。このトラフィックおよびユーザの行動のこのシフトはまた、大域的危機の中で在宅勤務に移行した攻撃面を使用した攻撃面を利用した攻撃パターンのシフトを作成しました。
An announcement for the workshop was sent out in July 2020 requesting that interested parties submit position papers to the workshop program committee. A total of 15 position papers were received from 33 authors in total. The papers are listed in Section 5. In addition, several other types of contributions and pointers to existing work were provided. A number of position papers referred to parallel work being published in measurement-related academic conferences.
ワークショップの発表は、2020年7月に、利害関係者がワークショッププログラム委員会にポジションペーパーを提出することを要求しました。合計15人のポジションペーパーが合計33人から受け取った。論文はセクション5にリストされています。さらに、既存の作業への他のいくつかの種類の寄付とポインタが提供されました。並列作業に言及されている多数のポジション論文は、測定関連の学術会議に掲載されています。
Invitations for the workshop were sent out based on the position papers and other expressions of interest. On the workshop conference calls were 46 participants, listed in Appendix A.
ワークショップの招待状は、ポジションペーパーやその他の関心の表現に基づいて発送されました。ワークショップの電話会議では、付録Aに記載されている46人の参加者でした。
The workshop was held over the course of one week and hosted three sessions covering i) measurements and observations, ii) operational and security issues, and iii) future consideration and conclusions. As these three sessions were scheduled on Monday, Wednesday, and Friday, a positive side effect was that the time in between the sessions could be used for mailing list discussion and compilation of additional workshop material.
ワークショップは1週間にわたって開催され、I）測定と観察を網羅した3つのセッション、II）運用上の問題、およびⅢ）将来の考慮と結論。これら3つのセッションが月曜日、水曜日、金曜日に予定されているので、前向きな副作用は、セッション間の時間がメーリングリストの議論および追加のワークショップ材料の編集に使用できることでした。
The COVID-19 pandemic has had a tremendous impact on people's lives as well as societies and economies around the globe. But it also had a big impact on networking. With large numbers of people working from home or otherwise depending on the network for their daily lives, network traffic volume has surged. Internet service providers and operators have reported 20% or more traffic growth in a matter of weeks. Traffic at Internet Exchange Points (IXPs) is similarly on the rise. Most forms of network traffic have seen an increase, with conversational multimedia traffic growing, in some cases, by more than 200%. And user time spent on conferencing services has risen by an order of magnitude on some conferencing platforms.
Covid-19 Pandemicは、人々の生活や世界中の社会や経済に大きな影響を与えました。しかし、それはネットワーキングに大きな影響を与えました。家庭から働いている、またはその他の方法では、日常生活のためのネットワークに依存して多数の人々が急増しました。インターネットサービスプロバイダーと事業者は、数週間に20％以上の交通伸びを報告しています。インターネット交換ポイント（IXPS）でのトラフィックは、上昇についても同様です。ほとんどの形式のネットワークトラフィックは、会話型マルチメディアトラフィックが成長し、場合によっては200％以上増加しました。会議サービスに費やされたユーザーの時間は、会議プラットフォームの一種の桁違いに上がっています。
In general, the Internet has coped relatively well with this traffic growth. The situation is not perfect: there have also been some outages, video quality reduction, and other issues. Nevertheless, it is interesting to see how the technology, operators, and service providers have been able to respond to large changes in traffic patterns.
一般に、インターネットはこの交通の成長に比較的よく対処しました。状況は完璧ではありません：何らかの停止、ビデオ品質の低減、その他の問題もありました。それにもかかわらず、テクノロジ、オペレータ、およびサービスプロバイダーがトラフィックパターンの大きな変更にどのように対応できるかを見ることは興味深いです。
Understanding what actually happened with Internet traffic is, of course, interesting in its own right. How that impacted the user experience or the intended function of the services is equally interesting. Measurements of and reports on Internet traffic in 2020 are therefore valuable. But it would also be interesting to understand what types of network management and capacity expansion actions were taken in general. Anecdotal evidence points to Internet and service providers tracking how their services are used and, in many cases, adjusting services to accommodate the new traffic patterns, from dynamic allocation of computing resources to more complex changes.
インターネットトラフィックで実際に起こったことを理解することは、もちろん、それ自体の興味深いです。それがユーザーエクスペリエンスに影響を与えた方法やサービスの意図された機能は均等に興味深いものです。そのため、2020年のインターネットトラフィックに関する測定とレポートは貴重です。しかし、それは一般的にどのようなネットワーク管理と能力拡大の行動が行われたかを理解することもまた興味深いでしょう。ANECDOTALの証拠は、インターネットとサービスプロバイダーを指しており、そのサービスがどのように使用されているか、および多くの場合、コンピューティングリソースの動的割り当てからより複雑な変更へのサービスを調整するサービスを調整します。
The impacts of this crisis are also a potential opportunity to understand the impact of traffic shifts and growth more generally to prepare for future situations -- crises or otherwise -- that impact networking, or to allow us to adjust the technology to be even better suited to respond to changes.
この危機の影響はまた、交通のシフトと成長の影響をより一般的に将来の状況に備えるための影響をより一般的に理解する潜在的な機会であり、その影響を受けるか、その他の方法で、または技術をさらに適したものにすることを可能にするために変更に応える。
The scope of this workshop, based on the call for contributions, included:
このワークショップの範囲は、貢献のためのコールに基づいて：
* measurements of traffic changes, user experience and problems, service performance, and other relevant aspects
* トラフィックの変更、ユーザーエクスペリエンス、および問題、サービスパフォーマンス、およびその他の関連側面の測定
* discussion about the behind-the-scenes network management and expansion activities
* シーンの後ろのネットワーク管理と拡張活動に関する議論
* sharing experiences in the fields of general Internet connectivity, conferencing, media/entertainment, and Internet infrastructure
* 一般的なインターネット接続、会議、メディア/エンターテイメント、およびインターネットインフラストラクチャの分野における経験の共有
* lessons learned on preparedness and operations
* 練習や業務について学んだ教訓
* lessons learned on Internet technology and architecture
* インターネット技術と建築について学んだ教訓
The workshop started with a focus on measurements. A large portion of the submitted papers presented and discussed measurement data, and these submissions provided a good basis for a better understanding of the situation, covering different angles and aspects of network traffic and different kinds of networks.
ワークショップは測定に焦点を当て始めました。提出された論文の大部分は測定データを提示し議論したものであり、そしてこれらの提出物は、さまざまな角度とネットワーク交通とさまざまな種類のネットワークの面を網羅した状況をよりよく理解するために良好な基礎を提供しました。
Changes in Internet traffic due to the COVID-19 pandemic affected different networks in various ways. Yet all networks saw some form of change, be it a reduction in traffic, an increase in traffic, a change in workday and weekend diurnal patterns, or a change in traffic classes. Traffic volume, directionality ratios, and traffic origins and destinations were radically different than from before COVID-19.
Covid-19 Pandemicによるインターネットトラフィックの変更はさまざまな方法でさまざまなネットワークに影響を与えます。それでも、すべてのネットワークは、トラフィックの削減、トラフィックの増加、勤務日の変更、週末の日行パターンの変更、またはトラフィッククラスの変更を見ました。交通量、指向性比、およびトラフィックの起源および宛先は、Covid-19以前とは根本的に異なりました。
At a high level, while traffic from home networks increased significantly, for the traffic in mobile networks different trends were observed. Either the traffic increased as well -- for instance, in locations where use of residential ISP services is less common -- traffic decreased as a result of reduced population mobility. This observed traffic decrease in mobile networks reflected rather the opposite trend than what was observed in residential ISPs.
ハイレベルでは、ホームネットワークからのトラフィックが大幅に増加したが、モバイルネットワークにおけるトラフィックのために異なる傾向が観察された。たとえば、居住ISPサービスの使用が少ない場所では、トラフィックも発生していない場所では、人口の移動性が低下した結果、トラフィックが減少しました。モバイルネットワークのこの観測されたトラフィックの減少は、住宅用ISPで観察されたものよりもむしろ反対の傾向を反映していました。
While diurnal congestion at interconnect points as well in certain last-mile networks was reported, mainly in March, no persistent congestion was observed. Further, a downward trend in download throughput to certain cloud regions was measured, which can probably be explained by the increased use of cloud services. This gives another indication that the scaling of shared resources in the Internet is working reasonably well enough to handle even larger changes in traffic as experienced during the first nearly global lockdown of the COVID-19 pandemic.
マーチでは、主に3月に、ある最後のマイルのネットワークでの相互接続点での日周渋滞が報告されていますが、持続的な輻輳は観察されませんでした。さらに、特定のクラウド領域へのダウンロードスループットの下降傾向を測定した。これはおそらくクラウドサービスの使用の増加によって説明されることができる。これにより、インターネット内の共有リソースのスケーリングが、Covid-19 Pandemの最初のほぼグローバルなロックダウン中に経験されたトラフィックのより大きな変化を処理するのに十分に正しく機能しているという別の指標を示しています。
The global pandemic has significantly accelerated the growth of data traffic worldwide. Based on the measurement data of one ISP, three IXPs, a metropolitan educational network, and a mobile operator, it was observed at the beginning of the workshop [Feldmann2020] that, overall, the network was able to handle the situation well despite a significant and sudden increase in the traffic growth rate in March and April. That is, after the lockdown was implemented in March, a traffic increase of 15-20% was observed at the ISP as well as at the three IXPs. This traffic growth, which would typically occur over a year, took place over a few weeks -- a substantial increase. At DE-CIX Frankfurt, the world's largest Internet Exchange Point in terms of data throughput, the year 2020 saw the largest increase in peak traffic within a single year since the IXP was founded in 1995. Additionally, mobile traffic has slightly receded. In access networks, the growth rate of upstream traffic also exceeded the growth in downstream traffic, reflecting increased adoption and use of videoconferencing and other remote work and school applications.
世界的なパンデミックは世界中のデータトラフィックの成長を大幅に加速しました。 1つのISP、3つのIXPS、メトロポリタン教育ネットワーク、およびモバイルオペレータの測定データに基づいて、ワークショップの初めに観察されました[FeldMann2020]それは全体的に、ネットワークは重要にもかかわらず状況をよく処理することができました。そして4月の交通伸び率の急増。つまり、ロックダウンが3月に実施された後、ISPと3つのIXPSでは15~20％のトラフィックの増加が見られました。この交通の成長は、通常は1年間にわたって発生するでしょう、数週間にわたって起こりました - 実質的な増加。データスループットの観点から世界最大のインターネット交換ポイントであるDe-Cix Frankfurtで、2020年は1995年にIXPが設立されてから1年以内にピークトラフィックが最大の増加しました。さらに、モバイルトラフィックはわずかに後退しました。アクセスネットワークでは、上流のトラフィックの成長率もまた、ビデオ会議やその他のリモート作業や学校のアプリケーションの採用と使用の増大を反映して、下流のトラフィックの成長を上回りました。
Most traffic increases happened outside of pre-pandemic peak hours. Before the first COVID-19 lockdowns, the main time of use was in the evening hours during the week, whereas, since March, it has been spread more equally across the day. That is, the increase in usage has mainly occurred outside the previous peak usage times (e.g., during the day while working from home). This means that, for the first time, network utilization on weekdays resembled that on weekends. The effects of the increased traffic volume could easily be absorbed, either by using existing reserve capacity or by quickly switching additional bandwidth. This is one reason why the Internet was able to cope well with the pandemic during the first lockdown period.
ほとんどの交通量の増加は、プリパンデミックピーク時間の外で起こりました。最初のCovid-19のロックダウンの前に、主な使用時刻は週の夕方の時間にありましたが、3月以来、それは一日の順に普及しています。すなわち、使用量の増加は、主に前のピーク使用時間の外で（例えば、自宅から働いている間）の外部で発生してきた。つまり、初めて、平日のネットワーク使用率は週末に似ていました。交通量の増加の影響は、既存の予備容量を使用することによって、または追加の帯域幅を迅速に切り替えることによって容易に吸収され得る。これが、インターネットが最初のロックダウン期間中にパンデミックとうまく対応できなかった理由です。
Some of the lockdowns were lifted or relaxed around May 2020. As people were allowed to resume some of their daily activities outside of their home again, as expected, there was a decrease in the traffic observed at the IXPs and the ISP; instead, mobile traffic began to grow again.
いくつかのロックダウンは2020年5月頃にリフレッシュまたはリラックスしていました。代わりに、モバイルトラフィックは再び成長し始めました。
The composition of data traffic has changed since the beginning of the pandemic: the use of videoconferencing services and virtual private networks (VPNs) for access to company resources from the home environment has risen sharply. In ISP and IXP networks, it was observed [Feldmann2020] that traffic associated with web conferencing, video, and gaming increased significantly in March 2020 as a result of the increasing user demand for solutions like Zoom or Microsoft Teams. For example, the relative traffic share of many "essential" applications like VPN and conferencing tools increased by more than 200%.
パンデミックの開始以降、データトラフィックの構成は変更されました。住宅環境からの会社のリソースへのアクセスのためのビデオ会議サービスと仮想プライベートネットワーク（VPN）の使用が急上昇しています。ISPおよびIXPネットワークでは、ズームやマイクロソフトチームのようなソリューションのユーザー需要が増加することの結果として、Web会議、ビデオ、およびゲームに関連するトラフィックが2020年3月に大幅に増加しました。たとえば、VPNや会議ツールなどの多くの「必須」アプリケーションの相対トラフィックシェアは200％以上増加しました。
Also, as people spent more hours at home, they tended to watch videos or play games, thus increasing entertainment traffic demands. At the same time, the traffic share for other traffic classes decreased substantially, e.g., traffic related to education, social media, and, for some periods, content delivery networks (CDNs). In April and June, web conferencing traffic was still high compared to the pre-pandemic scenario, while a slight decrease in CDN and social media traffic was observed. During these months, many people were still working from home, but restrictions had been lifted or relaxed, which likely led to an increase in in-person social activities and a decrease in online social activities.
また、人々が自宅でもっと時間を費やしたように、彼らはビデオを見ることやゲームをプレイする傾向があり、娯楽の交通需要が増えています。同時に、他のトラフィッククラスのトラフィックシェアは、実質的に、例えば、教育、ソーシャルメディア、およびいくつかの期間のために、コンテンツ配信ネットワーク（CDNS）について実質的に減少しました。4月と6月には、Web会議のトラフィックはまだ飛行中のシナリオと比較して高く、CDNやソーシャルメディアトラフィックのわずかな減少が観察されました。この月の間に、多くの人々がまだ家から働いていましたが、制限は持ち上げられたり、リラックスしたりしていました。これにより、人内の社会活動の増加とオンライン社会活動の減少がありました。
Changes in traffic have been observed at university campus networks as well, especially due to the necessary adoption of remote teaching. The Politecnico di Torino (Italy) deployed its in-house solution for remote teaching, which caused the outgoing traffic to grow by 2.5 times, driven by more than 600 daily online classes. Incoming traffic instead decreased by a factor of 10 due to the cessation of any in-person activity. Based on their measurements, this change in traffic and network usage did not, however, lead to noticeable performance impairments, nor has significantly poor performance been observed in students in remote regions of Italy. Outgoing traffic also increased due to other remote working solutions, such as collaboration platforms, VPNs, and remote desktops.
特にリモート教育の必要な採用により、大学のキャンパスネットワークでも交通量の変化が見られました。Politecnico di Torino（イタリア）は、遠隔教育のために社内ソリューションを展開しました。着信トラフィックは代わりに、個人内の活動の停止のために10倍減少しました。測定に基づいて、この交通量の変化やネットワークの使用法は、顕著なパフォーマンスの障害をもたらし、イタリアの遠隔地域の学生には顕著なパフォーマンスが著しく低下していませんでした。発信トラフィックは、コラボレーションプラットフォーム、VPN、およびリモートデスクトップなど、他のリモートワーキングソリューションのために増加しました。
Similar changes were observed by measuring REDIMadrid [Feldmann2020], a European educational and research network that connects 16 independent universities and research centers in the metropolitan region of Madrid. A drop of up to 55% in traffic volume on working days during the pandemic was observed. Similar to findings for ISP/ IXP networks, it was observed that working days and weekend days are becoming more similar in terms of total traffic. The hourly traffic patterns reveal a traffic increase between 9 pm and 7 am. This could be due to users working more frequently at unusual times but could also potentially be caused by overseas students (mainly from Latin America and East Asia as suggested by the Autonomous System (AS) numbers from which these connections came) who accessed university network resources from their home countries.
Madridの首都圏に16個の独立した大学と研究センターを結ぶヨーロッパの教育研究ネットワーク、RediMadrid [Feldmann2020]を測定することによって同様の変更が観察されました。流行中の勤務日の交通量で最大55％の低下が観察された。ISP / IXPネットワークの調査結果と同様に、勤務日と週末の日数が総トラフィックの点でより類似していることが観察されました。毎時交通パターンは、午後9時から午前7時の間の交通量の増加を明らかにしています。これは、ユーザーが珍しい時に頻繁に取り組んでいる可能性がありますが、大学のネットワークリソースにアクセスしたところでは、海外の学生（主にラテンアメリカや東アジアからの主にラテンアメリカや東アジアからのもの）が原因である可能性があります。彼らの母国から。
Given the fact that the users of the academic network (e.g., students and research staff) had to leave campus as a response to lockdown measures, the traffic in-and-out (i.e., ingress and egress) ratio also changed drastically. Prior to the lockdown, the incoming traffic volume was much larger than the outgoing traffic volume. This changed to a more balanced ratio. This change of traffic asymmetry can be explained by the nature of remote work. On the one hand, users connected to the network services mainly to access resources, hence the increase in outgoing traffic. On the other hand, all external (i.e., Internet-based) resources requested during work were no longer accessed from the educational network but from the users' homes.
学術ネットワーク（例えば、学生および研究スタッフ）のユーザがロックダウン対策に対する対応としてキャンパスを残さなければならなかったことを考えると、トラフィック内のトラフィック（すなわち、入力および出口）の比率も劇的に変化した。ロックダウンの前に、着信トラフィック量は発信トラフィックボリュームよりはるかに大きかった。これはよりバランスのとれた比率に変更されました。この交通非対称性の変化は、リモート作業の性質によって説明することができる。一方では、主にリソースにアクセスするためにネットワークサービスに接続されているユーザが、発信トラフィックの増加を行う。一方、作業中に要求されたすべての外部（すなわち、インターネットベース）リソースは、教育ネットワークからではなく、ユーザの家からアクセスされなかった。
Mobile network data usage appeared to decline following the imposition of localized lockdown measures as these reduced typical levels of mobility and roaming.
モバイルネットワークデータの使用法は、これらの典型的なモビリティレベルの典型的なレベルのモビリティレベルの低減とローミングの低減として、ローカライズされたロックダウン対策の課題に続いて減少するように見えました。
[Lutu2020] measured the cellular network of O2 UK to evaluate how the changes in people's mobility impacted traffic patterns. By analyzing cellular network signaling information regarding users' device mobility activity, they observed a decrease of 50% in mobility (according to different mobility metrics) in the UK during the lockdown period. As they found no correlation between this reduction in mobility and the number of confirmed COVID-19 cases, only the enforced government order was effective in significantly reducing mobility, and this reduction was more significant in densely populated urban areas than in rural areas. For London specifically, it could be observed from the mobile network data that approximately 10% of residents temporarily relocated during the lockdown.
[LUTU2020]人々のモビリティの変化がトラフィックパターンに影響を与えたのかを評価するために、O2イギリスのセルラーネットワークを測定しました。ユーザのデバイスモビリティアクティビティに関するセルラネットワークシグナリング情報を分析することによって、ロックダウン期間中のイギリスの移動度（異なるモビリティメトリックに従って）の50％の減少を観察しました。このような移動性の減少と確認されたCovid-19ケースの数との間に相関関係がないことがわかっているので、施行された政府の秩序のみが著しく減少するのに有効であり、この減少は農村部よりも密集した都市部でより重要であった。具体的には、ロンドンの場合、モバイルネットワークデータから、ロックダウン中に一時的に移動している住民の約10％が顕著になる可能性があります。
These mobility changes had immediate implications in the traffic patterns of the cellular network. The downlink data traffic volume aggregated for all bearers (including conversational voice) decreased for the entire UK by up to 25% during the lockdown period. This correlates with the reduction in mobility that was observed countrywide, which likely resulted in people relying more on residential broadband Internet access to run download-intensive applications such as video streaming. The observed decrease in the radio cell load, with a reduction of approximately 15% across the UK after the stay-at-home order was enacted, further corroborates the drop in cellular connectivity usage.
これらの移動度の変化は、セルラーネットワークのトラフィックパターンに即座に影響を与えました。すべてのベアラに対して集約されたダウンリンクデータトラフィックボリューム（会話型音声を含む）は、ロックダウン期間中に英国全体の25％の間減少しました。これは、国全体で観察された移動性の低下と相関しており、これにより、ビデオストリーミングなどのダウンロード集約型アプリケーションを実行するための住宅のブロードバンドインターネットアクセスにもっと依存している。在宅勤務後の英国全体で約15％の減少を伴う無線電池負荷の減少は、セルラー接続の使用量の低下をさらに裏付ける。
The total uplink data traffic volume, on the other hand, experienced little change (between -7% and +1.5%) during lockdown. This was mainly due to the increase of 4G voice traffic (i.e., Voice over LTE (VoLTE)) across the UK that peaked at 150% after the lockdown compared to the national median value before the pandemic, thus compensating for the decrease in data traffic in the uplink.
その一方で、ロックダウン中は、全アップリンクデータトラフィックボリューム（-7％から1.5％の間）を経験しました。これは、主に、パンデミックの前の全国中央値と比較してロックダウン後150％でピークに達した4G音声トラフィック（すなわち、LTE（Volte））の増加によるものであり、データトラフィックの減少を補償するアップリンクに。
Finally, it was also observed that mobility changes have a different impact on network usage in geodemographic area clusters. In densely populated urban areas, a significantly higher decrease of mobile network usage (i.e., downlink and uplink traffic volume, radio load, and active users) was observed compared to rural areas. In the case of London, this was likely due to the geodemographics of the central districts, which include many seasonal residents (e.g., tourists) and business and commercial areas.
最後に、モビリティの変化が地理的領域クラスタにおけるネットワーク使用に異なる影響を与えることもまた観察された。密集した都市部の地域では、モバイルネットワークの使用量の大幅な減少（すなわち、下りリンクおよびアップリンク交通量、無線負荷、およびアクティブユーザ）が農村部と比較して観察された。ロンドンの場合、これはおそらく中央地区の地理的な地域のために、多くの季節の住民（たとえば、観光客）やビジネスおよび商業分野が含まれます。
Traffic at points of network interconnection noticeably increased, but most operators reacted quickly by rapidly adding additional capacity [Feldmann2020]. The amount of increase varied, with some networks that hosted popular applications such as videoconferencing experiencing traffic growth of several hundred to several thousand percent. At the IXP level, it was observed that port utilization increased. This phenomenon is mostly explained by higher traffic demand from residential users.
ネットワーク相互接続の点でのトラフィックが著しく増加したが、ほとんどの演算子は急速に追加の容量を追加することによって迅速に反応しました[FeldMann2020]。増加する量は多数のネットワークで、ビデオ会議などの一般的なアプリケーションを数百から数千パーセントの交通率を経験しています。IXPレベルでは、ポート利用が増加したことが観察されました。この現象は、住宅用ユーザーからの交通需要の増加により主に説明されています。
Measurements of interconnection links at major US ISPs by the Center for Applied Internet Data Analysis (CAIDA) and the Massachusetts Institute of Technology (MIT) found some evidence of diurnal congestion around the March 2020 time frame [Clark2020], but most of this congestion disappeared in a few weeks, which suggests that operators indeed took steps to add capacity or otherwise mitigate the congestion.
適用されたインターネットデータ分析（Caida）とマサチューセッツ工業大学（MIT）の中心部による主要な米国のISPの間の相互接続リンクの測定は、2020年3月期の日中の渋滞のいくつかの証拠を発見しましたが、この渋滞のほとんどは消えました数週間で、オペレータが実際に積極的な能力を追加するための措置を講じることを示唆している。
Cloud infrastructure played a key role in supporting bandwidth-intensive videoconferencing and remote learning tools to practice social distancing during the COVID-19 pandemic. Network congestion between cloud platforms and access networks could impact the quality of experience of these cloud-based applications. CAIDA leveraged web-based speed test servers to take download and upload throughput measurements from virtual machines in public cloud platforms to various access ISPs in the United States [Mok2020].
Cloud Infrastructureは、Covid-19 Pandemの間に社会的な距離を実践するための帯域幅集約型のビデオ会議および遠隔学習ツールをサポートする上で重要な役割を果たしました。クラウドプラットフォームとアクセスネットワーク間のネットワーク輻輳は、これらのクラウドベースのアプリケーションの経験の質に影響を与える可能性があります。Caida Leveraged Webベースのスピードテストサーバーは、パブリッククラウドプラットフォーム内の仮想マシンからのスループット測定を米国のさまざまなアクセスISPにダウンロードしてアップロードしてアップロードします[MOK2020]。
The key findings included the following:
重要な調査結果には次のものが含まれています。
* Persistent congestion events were not widely observed between cloud platforms and these networks, particular for large-scale ISPs, but we could observe large diurnal download throughput variations in peak hours from some locations to the cloud.
* 永続的な輻輳イベントは、クラウドプラットフォームとこれらのネットワーク間で広く観察されていませんでした。
* There was evidence of persistent congestion in the egress direction to regional ISPs serving suburban areas in the US. Their users could have suffered from poor video streaming or file download performance from the cloud.
* 米国の郊外の地域を提供する地域ISPへの出口方向への持続的輻輳の証拠がありました。彼らのユーザーは、クラウドからの貧弱なビデオストリーミングまたはファイルのダウンロードパフォーマンスを患っていた可能性があります。
* The macroscopic analysis over 3 months (June-August 2020) revealed downward trends in download throughput from ISPs and educational networks to certain cloud regions. We believe that increased use of the cloud in the pandemic could be one of the factors that contributed to the decreased performance.
* 3ヶ月間の巨視的分析（2020年6月-8月）は、ISPおよび教育ネットワークから特定のクラウド地域へのダウンロードのスループットの下方傾向を明らかにしました。パンデミックにおける雲の使用の増加は、パフォーマンスの低下に貢献した要因の1つである可能性があると考えています。
The last mile is the centerpiece of broadband connectivity, where poor last-mile performance generally translates to poor quality of experience. In a recent Internet Measurement Conference (IMC '20) research paper, Fontugne et al. investigated last-mile latency using traceroute data from Reseaux IP Europeens (RIPE) Atlas probes located in 646 ASes and looked for recurrent performance degradation [Fontugne2020-1]. They found that, in normal times, Atlas probes experience persistent last-mile congestion in only 10% of ASes, but they recorded 55% more congested ASes during the COVID-19 outbreak. This deterioration caused by stay-at-home measures is particularly marked in networks with a very large number of users and in certain parts of the world. They found Japan to be the most impacted country in their study, looking specifically at the Nippon Telegraph and Telephone (NTT) Corporation Open Computer Network (OCN) but noting similar observations for several Japanese networks, including Internet Initiative Japan (IIJ) (AS2497).
最後のマイルはブロードバンド接続性の中心的なものであり、最後のマイルの性能は一般的に低い経験の質に変換されます。最近のインターネット測定会議（IMC '20）研究論文、Fontugne et al。 646 ASESにあるATLASプローブからのReseaux IP Europeens（RIPE）のATLASプローブからのTracerouteデータを使用し、再発性能劣化を探しています[Fontugne 2020-1]。彼らは、通常の時代にATLASプローブがASESの10％での持続的な最後のマイルの輻輳を経験することを見出したが、彼らはCoviD - 19の発生中に55％の混雑したASを記録した。在宅滞在対策によって引き起こされるこの劣化は、非常に多数のユーザーと世界の特定の地域でネットワークで特にマークされています。彼らは、日本電信および電話（NTT）株式会社を具体的に見て、日本電信電話（NTT）社内で最も影響を受けた国であることを日本が発見しましたが、インターネットイニシアチブジャパンを含むいくつかの日本のネットワークについて同様の観察に注意してください（AS2497） 。
From mid-2020 onward, however, they observed better performance than before the pandemic. In Japan, this was partly due to the deployments originally planned for accommodating the Tokyo Olympics, and, more generally, it reflects the efforts of network operators to cope with these exceptional circumstances. The pandemic has demonstrated that its adaptive design and proficient community can keep the Internet operational during such unprecedented events. Also, from the numerous research and operational reports recently published, the pandemic is apparently shaping a more resilient Internet; as Nietzsche wrote, "What does not kill me makes me stronger".
しかし、2020年半ばから、パンデミック以前よりも良い性能を観察しました。日本では、これはもともと東京オリンピックに対応するために計画されている展開により、より一般的には、これらの例外的な状況に対処するためのネットワーク事業者の努力を反映しています。パンデミックは、その適応的な設計と熟練したコミュニティが、そのような前例のないイベントの間にインターネットを操作することができることを示しました。また、最近出版された数多くの研究と運用報告から、パンデミックは明らかに弾力性のあるインターネットを整えることです。Nietzscheが書いたように、「私を殺しないのは私を強くする」。
The type of traffic needed by the users also changed in 2020. Upstream traffic increased due the use of videoconferences, remote schooling, and similar applications. The National Cable & Telecommunications Association (NCTA) and Comcast reported that while downstream traffic grew 20%, upstream traffic grew by as much as 30-37% [NCTA2020] [Comcast2020]. Vodafone reported that upstream traffic grew by 100% in some markets [Vodafone2020].
ユーザーが必要とするトラフィックの種類も2020年に変更されました。アップストリームトラフィックは、テレビ電話、リモートスクーリング、および類似のアプリケーションの使用により増加しました。National Cable＆Telecommunications（NCTA）とComcastは、ダウンストリームトラフィックが20％増加したが、上流のトラフィックは30~37％〜[Comcast2020]に成長したと報告しました。ボーダフォンは、上流のトラフィックがいくつかの市場で100％増加したことを報告しました[Vodafone2020]。
Ericsson's ConsumerLab surveyed users regarding their usage and experiences during the crisis. Some of the key findings in [ConsumerlabReport2020] were as follows:
Ericsson ConsumerLabは、危機の間にその使用と経験に関するユーザーを調査しました。[ConsumerLab Report 2020]の重要な調査結果の一部は次のとおりです。
* 9 in 10 users increased Internet activities, and time spent connected increased. In addition, 1 in 5 started new online activities; many in the older generation felt that they were helped by video calling; parents felt that their children's education was helped; and so on.
* 9人のユーザーにインターネット活動を増やしました。また、5 in 5の1つのオンライン活動を開始しました。高齢者の多くは、彼らがビデオ通話によって助けられたと感じました。両親は彼らの子供の教育が助けられたと感じました。等々。
* Network performance was, in general, found satisfactory. 6 in 10 were very satisfied with fixed broadband, and 3 in 4 felt that mobile broadband was the same or better compared to before the crisis. Consumers valued resilience and quality of service as the most important responsibility for network operators.
* ネットワークのパフォーマンスは一般的に満足のいくものでした。10の6 in 10は固定ブロードバンドに非常に満足しており、4 in 4では、モバイルブロードバンドは危機前と比較して同じかそれより良いと感じました。消費者は、ネットワーク事業者に対する最も重要な責任として回復力とサービス品質を大切にしています。
* Smartphone application usage changed, with the fastest growth in apps related to COVID-19 tracking and information, remote working, e-learning, wellness, education, remote health consultation, and social shared experience applications. The biggest decreases were in travel and booking, ride hailing, location, and parking applications.
* スマートフォンアプリケーションの使用状況は、Covid-19の追跡と情報、遠隔作業、eラーニング、健康、教育、リモートヘルスコンサルテーション、および社会的共有体験アプリケーションに関連するアプリの最速の成長を変更しました。最大の減少は旅行や予約、乗り心地、駐車場などでした。
Some of the behaviors are likely permanent changes [ConsumerlabReport2020]. The adoption of video calls and other new services by many consumers, such as the older generation, is likely going to have a long-lasting effect. Surveys in various organizations point to a likely long-term increase in the number of people interested in remote work [WorkplaceAnalytics2020] [McKinsey2020].
一部の行動はおそらく恒久的な変更です[ConsumerLabReport2020]。古い世代などの多くの消費者によるビデオ通話やその他の新しいサービスの採用は、長期的な効果がある可能性があります。さまざまな組織の調査は、リモートワークに興味がある人の数の長期的な増加を指摘しています[WorkPlaceAnalytics2020] [McKinSey2020]。
The second and third days of the workshop focused on open discussions of arising operational and architectural issues and the conclusions that could be reached from previous discussions and other issues raised in the position papers.
ワークショップの2日目と3日目は、運用上の問題と建築的問題と、前の議論やポジション論文で発生したその他の問題から到達する可能性がある結論を焦点を当てました。
Measurements from Fastly confirmed that Internet traffic volume in multiple countries rose rapidly while COVID cases were increasing and lockdown policies were coming into effect. Download speeds also decreased but in a much less dramatic fashion than when overall bandwidth usage increased. School closures led to a dramatic increase in traffic volume in many regions, and other public policy announcements triggered large traffic shifts. This suggests that governments should coordinate with operators to allow time for preemptive operational changes in some cases.
急速に複数の国のインターネット交通量が増加している間に急速に上昇し、ロックダウンポリシーが施行されていたことを確認しました。ダウンロード速度はまた減少しましたが、全体的な帯域幅の使用量が増加したときよりもはるかに少ない劇的な方法で。学校の閉鎖は多くの地域で交通量が劇的に増加し、他の公共政策の発表は大きな交通シフトを引き起こしました。これは、政府が事業者との先制的に調整して、事業運営上の変更を可能にする場合があります。
Measurements from the US showed that download rates correlate with income levels. However, download rates in the lowest income zip codes increased as the pandemic progressed, closing the divide with higher income areas. One possible reason for this in the data is decisions by some ISPs, such as Comcast and Cox, that increased speeds for users on certain lower-cost plans and in certain areas. This suggests that network capacity was available and that the correlation between income and download rates was not necessarily due to differences in the deployed infrastructure in different regions, although it was noted that certain access link technologies provide more flexibility than others in this regard.
米国からの測定は、ダウンロード率が所得水準と相関することを示した。ただし、最低所得ZIPコードのダウンロード率は、パンデミックが進行し、高所得地域での分割を閉めています。データ内のこの理由の1つの理由は、ComcastとCoxなどのいくつかのISP、および特定の低コストプランおよび特定の分野でのユーザーのためのスピードが増えています。これは、ネットワーク能力が利用可能であり、所得とダウンロード率との間の相関が必ずしも異なる地域における展開インフラの違いによるものではなかったことを示唆しているが、これはこの点に関して特定のアクセスリンク技術が他のものよりも柔軟性を提供することに留意された。
Web conferencing systems (e.g., Microsoft Teams, Zoom, Webex) saw incredible growth, with overnight traffic increases of 15-20% in response to public policy changes, such as lockdowns. This required significant and rapid changes in infrastructure provisioning.
Web会議システム（例えば、Microsoft Teams、Zoom、Zoom、WebEx）は、ロックダウンなどの公共ポリシーの変更に応じて、15~20％の一晩のトラフィックの増加を伴う信じられないほどの成長をもたらしました。これはインフラプロビジョニングの重要で急激な変更を必要としました。
Major video providers (YouTube, etc.) reduced bandwidth by 25% in some regions. It was suggested that this had a huge impact on the quality of videoconferencing systems until networks could scale to handle the full bit rate, but other operators of some other services saw limited impact.
主要なビデオプロバイダ（YouTubeなど）一部の地域では帯域幅を25％削減しました。これは、ネットワークがフルビットレートを処理するために拡張することができるが、他のサービスの他の事業者が限られた影響を及ぼすようになるまで、これはビデオ会議システムの品質に大きな影響を及ぼしたことが示唆された。
Updates to popular games have a significant impact on network load. Some discussions were reported between ISPs, CDNs, and the gaming industry on possibly coordinating various high-bandwidth update events, similar to what was done for entertainment/video download speeds. There was an apparently difficult interplay between bulk download and interactive real-time applications, potentially due to buffer bloat and queuing delays.
人気のあるゲームへのアップデートは、ネットワーク負荷に大きな影響を与えます。娯楽/ビデオダウンロード速度のために行われたものと同様に、さまざまな高帯域幅の更新イベントを調整する可能性がある可能性があるため、ISP、CDNS、およびゲーム業界の間でいくつかの議論が報告されました。バルクのダウンロードと対話型リアルタイムアプリケーションとの間に明らかに困難な相互作用があり、潜在的にはバッファぼけとキューイング遅延のために。
It was noted that operators have experience with rapid growth of Internet traffic. New applications with exponential growth are not that unusual in the network, and the traffic spike due to the lockdown was not that unprecedented for many. Many operators have tools and mechanisms to deal with this. Ensuring that knowledge is shared is a challenge.
オペレータがインターネットトラフィックの急速な成長を遂げている経験を持っていることが注目された。指数関数的成長を伴う新しいアプリケーションは、ネットワーク内では珍しいことではなく、ロックダウンによるトラフィックスパイクは多くの人にとって前例のないものではありませんでした。多くのオペレータにはこれに対処するためのツールとメカニズムがあります。知識が共有されていることを確認することは困難です。
Following these observations, traffic prioritization was discussed, starting from Differentiated Services Code Point (DSCP) marking. The question arose as to whether a minimal priority-marking scheme would have helped during the pandemic, e.g., by allowing marking of less-than-best-effort traffic. That discussion quickly devolved into a more general QoS and observability discussion and, as such, also touched on the effects of increased encryption. The group was not, unsurprisingly, able to resolve the different perspectives and interests involved, but the discussion demonstrated that progress was made.
これらの観察結果に従うと、差別化されたサービスコードポイント（DSCP）マーキングからトラフィックの優先順位付けが議論されました。この質問は、最小限の優先順位マーキング方式がパンデミックの間に助けられたかどうかに関して、例えば、より少ない努力の少ないトラフィックのマーキングを可能にする。その議論は迅速により一般的なQoSおよび観察可能な議論に逸脱し、そのようにして、暗号化の増加の影響にも触れた。当グループは、不当に、異なる観点や関心を解決することができなかったが、議論は進歩がなされたことを実証した。
It is clear that there is a contrast in experience. Many operators reported few problems in terms of metrics, such as measured download bandwidth, while videoconferencing applications experienced significant usability problems running on those networks. The interaction between application providers and network providers worked very smoothly to resolve these issues, supported by strong personal contacts and relationships. But it seems clear that the metrics used by many operators to understand their network performance don't fully capture the impact on certain applications, and there is an observability gap. Do we need more tools to figure out the various impacts on user experience?
経験にはコントラストがあることは明らかです。多くの演算子は、測定されたダウンロード帯域幅などのメトリックの点で問題はほとんど報告しましたが、ビデオ会議アプリケーションはそれらのネットワーク上で実行されている重要な使いやすさの問題を経験しました。申請プロバイダーとネットワークプロバイダー間の対話は、強力な個人的な連絡先や関係によってサポートされているこれらの問題を解決するために非常にスムーズに機能しました。しかし、彼らのネットワークパフォーマンスを理解するために多くの演算子によって使用されているメトリックが特定のアプリケーションへの影響を完全に捉えず、観測可能なギャップがあることは明らかです。ユーザーエクスペリエンスに対するさまざまな影響を把握するためのより多くのツールが必要ですか？
These types of applications use surprising amounts of Forward Error Correction (FEC). Applications hide lots of loss to ensure a good user experience. This makes it harder to observe problems. The network can be behaving poorly, but the experience can be good enough. Resiliency measures can improve the user experience but hide severe problems. There may be a missing feedback loop between application developers and operators.
これらの種類のアプリケーションは、驚くべき量の前方誤り訂正（FEC）を使用します。アプリケーションは、優れたユーザーエクスペリエンスを確保するために損失をたくさん隠します。これは問題を観察するのが難しくなります。ネットワークは不十分に動作することができますが、経験は十分に良いことがあります。回復力の対策は、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができますが、深刻な問題を隠すことができます。アプリケーション開発者と演算子の間にフィードバックループが足りない可能性があります。
It's clear that it's difficult for application providers and operators to isolate problems. Is a problem due to the local Wi-Fi, the access network, the cloud network, etc.? Metrics from access points would help, but in general, lack of observability into the network as a whole is a real concern when it comes to debugging performance issues.
アプリケーションプロバイダやオペレータが問題を特定するのが難しいことは明らかです。ローカルWi-Fi、アクセスネットワーク、クラウドネットワークなどによる問題ですか？アクセスポイントからの測定基準は、一般的に、ネットワーク全体としての観測性の欠如が、パフォーマンスの問題をデバッグすることになると本当の懸念です。
Further, it's clear that it can be difficult to route problem reports to the person who can fix them, especially if the reported information needs to be shared across multiple networks in the Internet. COVID-enhanced cooperation made it easier to debug problems; lines of communication are important.
さらに、特に報告された情報をインターネット内の複数のネットワークにわたって共有する必要がある場合は、それらを修正できる人に問題報告をルーティングすることが困難であることが明らかです。Covid Enhanced Coperationは、問題をデバッグすることを容易にしました。通信行は重要です。
The increased threats and network security impacts arising from COVID-19 fall into two areas: (1) the agility of malicious actors to spin up new campaigns using COVID-19 as a lure, and (2) the increased threat surface from a rapid shift towards working from home.
Covid-19から生じる脅威とネットワークセキュリティの影響の増加は、2つの分野に分類されます。（1）RureとしてのCoviD-19を使用して新しいキャンペーンをスピンアップするような悪意のある俳優の敏捷性、および（2）急速なシフトからの脅威表面の増加家から働くことに向かって。
During 2020, there was a shift to home working generally, and in the way in which people used the network. IT departments rolled out new equipment quickly and used technologies like VPNs for the first time, while others put existing solutions under much greater load. As VPN technology became more widespread and more widely used, it arguably became a more valuable target; one Advanced Persistent Threat group (APT29) was successful in using recently published exploits in a range of VPN software to gain initial footholds [Kirsty2020].
2020年の間に、一般的に働いている家への移行があり、人々がネットワークを使用した方法で。IT部門は、初めてVPNSのような新しい機器を迅速かつ迅速に使用しましたが、他の人ははるかに大きな負荷の下で既存のソリューションを置きました。VPN技術がより広く広く使用されるにつれて、それはおそらくより貴重なターゲットとなった。1つの高度な永続的な脅威グループ（APT29）が、初期の足がかりを得るためにさまざまなVPNソフトウェアで最近発行された悪用を使用して成功しました[Kirsty2020]。
Of all scams detected by the United Kingdom National Cyber Security Centre (UK NCSC) that purported to originate from the UK Government, more related to COVID-19 than any other subject. There are other reports of a strong rise in phishing, fraud, and scams related to COVID [Kirsty2020]. Although the overall levels of cybercrime have not increased from the data seen to date, there was certainly a shift in activity as both the NCSC and the Department of Homeland Security Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (DHS CISA) saw growing use of COVID-19-related themes by malicious cyber actors as a lure. Attackers used COVID-19-related scams and phishing emails to target individuals, small and medium businesses, large organizations, and organizations involved in both national and international COVID-19 responses (healthcare bodies, pharmaceutical companies, academia, and medical research organizations). New targets (for example, organizations involved in COVID-19 vaccine development) were attacked using VPN exploits, highlighting the potential consequences of vulnerable infrastructure.
イギリス国立サイバーセキュリティセンター（イギリスNCSC）によって検出されたすべての詐欺のうち、英国政府から由来し、他のどの科目よりもCOVID-19に関連しています。 Covid [Kirsty2020]に関連するフィッシング、詐欺、および詐欺の強い上昇の報告がある。全体的なサイバー犯罪者のレベルは日付から日付に増加していませんが、NCSCと国土安全保障サイバーセキュリティとインフラストラクチャセキュリティエージェンシー（DHS CISA）の両方としての活動の移行がありました（DHS CISA）、Covid-19-悪意のあるサイバー俳優による関連テーマ。攻撃者は、国内および国際的なCovid-19の回答（医療機関、製薬会社、学術界、および医学研究機関）に関わる個人、中小企業、大規模な組織、および組織を対象としたCovid-19関連の詐欺およびフィッシングメールを使用しました。新しいターゲット（例えば、Covid-19ワクチン開発に関与する組織）は、VPNの悪用を使用して攻撃され、脆弱なインフラストラクチャの潜在的な影響を強調しました。
It's unclear how to effectively detect and counter these attacks at scale. Approaches such as using Indicators of Compromise and crowdsourced flagging of suspicious emails were found to be effective in response to COVID-19-related scams [Kirsty2020], and observing the DNS to detect malicious use is widespread and effective. The use of DNS over HTTPS offers privacy benefits, but current deployment models can bypass these existing protective DNS measures.
スケールでこれらの攻撃を効果的に検出してカウンターする方法は不明です。不審なEメールの妥協点とクラウドオブフラッグの指標を使用するなどのアプローチは、Covid-19関連のSCAM [Kirsty2020]に対応して有効であり、悪意のある用途を検出するためにDNSを観察することが広くて効果的です。HTTPSを介したDNSの使用はプライバシーの利点を提供しますが、現在の展開モデルはこれらの既存の保護DNSメジャーを回避できます。
It was also noted that when everyone moves to performing their job online, lack of understanding of security becomes a bigger issue. Is it reasonable to expect every user of the Internet to have password training? Or is there a fundamental problem with a technical solution? Modern advice advocates a layered approach to security defenses, with user education forming just one of those layers.
また、誰もが自分の仕事をオンラインで実行するために移動すると、セキュリティの理解の欠如が大きな問題になります。インターネットのすべてのユーザーがパスワードトレーニングを受けることを期待するのは合理的ですか？または技術的な解決策に基本的な問題がありますか？現代のアドバイスは、ユーザー教育がこれらの層のうちの1つを形成することで、セキュリティ防御への層状アプローチを提唱しています。
Communication platforms such as Zoom are not new: many people have used them for years, but as COVID-19 saw an increasing number of organizations and individuals turning to these technologies, they became an attractive target due to increased usage. In turn, there was an increase in malicious cyber actor activity, either through hijacking online meetings that were not secured with passwords or leveraging unpatched software as an attack vector. How can new or existing measures protect users from the attacks levied against the next vulnerable service?
ズームなどの通信プラットフォームは新しいことではありません。多くの人が何年もの間それらを使用しましたが、Covid-19として、これらの技術に向かって団体や個人が増えていることを見ました。順番に、パスワードで保護されていない、または攻撃ベクトルとしての非パッチソフトウェアを活用したHijacking Online Meetingsを通じて悪意のあるサイバーアクターの活動が増加しました。新規または既存の対策は、次の脆弱なサービスに対して課税された攻撃からユーザーを保護することができますか？
Overall, it may be that there were fewer security challenges than expected arising from many people suddenly working from home. However, the agility of attackers, the importance of robust and scalable defense mechanisms, and some existing security problems and challenges may have become even more obvious and acute with an increased use of Internet-based services, particularly in a pandemic situation and in times of uncertainty, where users can be more vulnerable to social engineering techniques and attacks.
全体的に、突然家から働いている多くの人々から発生する予想よりも安全な課題が少ないということかもしれません。しかし、攻撃者の敏捷性、堅牢でスケーラブルな防衛メカニズムの敏捷性、そしていくつかの既存の安全性の問題と課題は、特にパンデミックの状況、そしての時代にはユーザーが社会工学技術や攻撃に対してより脆弱になる可能性がある不確実性。
There is a concern that we're missing observability for the network as a whole. Each application provider and operator has their own little lens. No one has the big-picture view of the network.
全体としてネットワークの観測性が欠けているという懸念があります。各アプリケーションプロバイダとオペレータには、独自のレンズがあります。ネットワークの大きな絵の表示はありません。
How much of a safety margin do we need? Some of the resiliency comes from us not running the network too close to its limit. This allows traffic to shift and gives headroom for the network to cope. The best-effort nature of the network may help here. Using techniques to run the network closer to its limits usually improves performance, but highly optimized networks may be less robust.
安全マージンの量はどのくらい必要ですか？弾力性の一部は、ネットワークを制限に近すぎないようにしていないことから来ています。これにより、トラフィックをシフトさせ、ネットワークに対処することができます。ネットワークのベストエフォート型の性質はここに役立つかもしれません。ネットワークをその限界に近づけるための技術を使用すると、通常性能が向上しますが、非常に最適化されたネットワークは堅牢性が低くなる可能性があります。
Finally, it was observed that we get what we measure. There may be an argument for operators to perhaps shift their measurement focus away from pure capacity to instead measure Quality of Experience (QoE) or resilience. The Internet is a critical infrastructure, and people are realizing that now. We should use this as a wake-up call to improve resilience, both in protocol design and operational practice, not necessarily to optimize for absolute performance or quality of experience.
最後に、私たちが測定するものを手に入れることが観察されました。演算子がおそらくそれらの測定焦点を純粋な容量からずらすために、代わりに経験の質（QoE）または回復力を測定するための議論があるかもしれません。インターネットは重要なインフラストラクチャであり、人々は今それを実現しています。プロトコル設計と運用上の練習の両方で、絶対的なパフォーマンスや経験の質を最適化する必要はなく、回復力を向上させるためのウェイクアップコールとしてこれを使用する必要があります。
There is a wealth of data about the performance of the Internet during the COVID-19 crisis. The main conclusion from the various measurements is that fairly large shifts occurred. And those shifts were not merely about exchanging one application for another; they actually impacted traffic flows and directions and caused, in many cases, a significant traffic increase. Early reports also seem to indicate that the shifts have gone relatively smoothly from the point of view of overall consumer experience.
Covid-19危機の間にインターネットのパフォーマンスについての豊富なデータがあります。さまざまな測定からの主な結論は、かなり大きなシフトが発生したことです。そしてそれらのシフトは単に1つのアプリケーションを別のアプリケーションを交換することだけではありませんでした。彼らは実際にトラフィックの流れと方向に影響を与え、多くの場合、著しいトラフィックの増加を引き起こしました。初期の報告はまた、シフトが全体的な消費者経験の観点から比較的円滑に行ったことを示すようです。
An important but not so visible factor that led to running smoothly was that many people and organizations were highly motivated to ensure good user experience. A lot of collaboration happened in the background, problems were corrected, many providers significantly increased their capacity, and so on.
滑らかに走っていることになった重要ではありませんが、多くの人と組織が良いユーザー経験を確実にするために非常に動機づけられていたことが重要でした。背景に多くのコラボレーションが起こった、問題が修正され、多くのプロバイダがそれらの能力を大幅に増加させました。
On the security front, the COVID-19 crisis showcased the agility with which malicious actors can move in response to a shift in user Internet usage and the vast potential of the disruption and damage that they can inflict. Equally, it showed the agility of defenders when they have access to the tools and information they need to protect users and networks, and it showcased the power of Indicators of Compromise when defenders around the world are working together against the same problem.
セキュリティの正面では、Covid-19の危機は、ユーザーインターネットの使用状況のシフトと混乱の膨大な可能性に応じて悪意のある俳優が動くことができる敏捷性を示しています。同様に、それは彼らがユーザーやネットワークを保護するために必要な道具や情報にアクセスできるとき、それは擁護者の敏捷性を示し、そしてそれは世界中の擁護者が同じ問題に対して一緒に働いているときに妥協の指標の力を示しました。
In general, the Internet also seems well suited for adapting to new situations, at least within some bounds. The Internet is designed for flexibility and extensibility, rather than being optimized for today's particular traffic types. This makes it possible to use it for many applications and in many deployment situations and to make changes as needed. The generality is present in many parts of the overall system, from basic Internet technology to browsers and from name servers to content delivery networks and cloud platforms. When usage changes, what is needed is often merely different services, perhaps some reallocation of resources as well as consequent application and continuation of existing security defenses, but not fundamental technology or hardware changes.
一般に、インターネットはまた、少なくともいくつかの範囲内で、新しい状況に適応するのに適しています。インターネットは、今日の特定のトラフィックタイプのために最適化されるのではなく、柔軟性と拡張性のために設計されています。これにより、多くのアプリケーションや多くの展開状況で使用し、必要に応じて変更を加えることができます。一般性がシステム全体の多くの部分に、Basic Internet Technology、ブラウザ、ネームサーバーからコンテンツ配信ネットワーク、クラウドプラットフォームへのものです。使用法が変更された場合、必要とされているのは、単にさまざまなサービス、おそらくその結果、既存のセキュリティ防御の継続、および根本的なテクノロジやハードウェアの変更ではありません。
On the other hand, this is not to say that no improvements are needed:
その一方で、これは改善が必要ではないと言っているのではありません。
* We need a better understanding of the health of the Internet. Going forward, the critical nature that the Internet plays in our lives means that the health of the Internet needs to receive significant attention. Understanding how well networks work is not just a technical matter; it is also of crucial importance to the people and economies of the societies using it. Projects and research that monitor Internet and services performance on a broad scale and across different networks are therefore important.
* インターネットの健康をよりよく理解する必要があります。今後も、インターネットが私たちの命に就く重要な性質は、インターネットの健康が大きな注意を払う必要があることを意味します。ネットワークがどの程度働くかを理解することは単なる技術的な問題ではありません。それを使用して社会の人々や経済にとって重要な重要性もあります。そのため、インターネットとサービスのパフォーマンスを広いスケールで監視するプロジェクトと研究が重要です。
* We need to maintain defensive mechanisms to be used in times of crisis. Malicious cyber actors are continually adjusting their tactics to take advantage of new situations, and the COVID-19 pandemic is no exception. Malicious actors used the strong appetite for COVID-19-related information as an opportunity to deliver malware and ransomware and to steal user credentials. Against the landscape of a shift to working from home and an increase in users vulnerable to attack, and as IT departments were often overwhelmed by rolling out new infrastructure and devices, sharing Indicators of Compromise (IoC) was a vital part of the response to COVID-19-related scams and attacks.
* 危機時に使用される防御メカニズムを維持する必要があります。悪意のあるサイバー俳優は、新しい状況を利用するために戦術を継続的に調整し、Covid-19 Pandemは例外ではありません。悪意のある俳優は、MalwareとRansomwareを配信し、ユーザーの資格情報を盗む機会として、Covid-19関連情報のために強い食欲を使用しました。家庭からの働きや攻撃に脆弱なユーザーの増加のためのシフトの風景に対して、そしてIT部門が新しいインフラとデバイスを転がして過剰に影響を与えたので、妥協の指標（IOC）の共有指標は、Covidへの対応の重要な部分でした。-19関連の詐欺と攻撃。
* We need to ensure that broadband is available to all and that Internet services equally serve different groups. The pandemic has shown how the effects of the digital divide can be amplified during a crisis and has further highlighted the importance of equitable Internet access.
* ブロードバンドがすべてのもので利用可能であり、インターネットサービスが異なるグループに均等に役立つようにする必要があります。パンデミックは、デジタルデバイドの影響を危機の間に増幅することができる方法を示しており、公平なインターネットアクセスの重要性をさらに強調しています。
* We need to continue to work on all the other improvements that are seen as necessary anyway, such as further improvements in security, the ability for networks and applications to collaborate better, etc.
* 安全性のさらなる改善、ネットワークやアプリケーションがより良くなっているなど、必要に応じて見られた他のすべての改善に取り組む必要があります。
* We need to ensure that informal collaboration between different parties involved in the operation of the network continues and is strengthened to ensure continued operational resilience.
* ネットワークの操作に関わる異なる関係者間の非公式のコラボレーションが続くことを確実にし、継続的な運営復興を確実にするために強化されています。
While there are frequently virtual participants in IAB workshops, the IAB had no experience running workshops entirely virtually.
IABワークショップに頻繁に仮想参加者があるが、IABは実質的にワークショップを実行している経験はありませんでした。
Feedback on this event format was largely positive, however. It was particularly useful that as the three sessions were scheduled on Monday, Wednesday, and Friday, the time in between the sessions could be used for mailing list discussion and compilation of additional workshop material. The positive feedback was likely at least partly due to the fact that many of the workshop participants knew one another from previous face-to-face events (primarily IETF meetings).
しかしながら、このイベントフォーマットに関するフィードバックは大きく前向きでした。3つのセッションが月曜日、水曜日、金曜日に予定されていたので、セッション間の時間内の時間はメーリングリストの議論と追加のワークショップ材料の編集に使用することができました。正のフィードバックは、少なくとも部分的には、多くのワークショップ参加者が以前の直面イベント（主にIETF会議）を知っていたという事実のために、少なくとも部分的にも考えられていました。
The process for sending invitations to the workshop should be improved for next time, however, as a few invitations were initially lost. In a virtual meeting, it may be more reasonable to invite not just one person but all coauthors of a paper, for instance. At least for this workshop, we did not appear to suffer from having too many participants, and in many cases, there may be some days when a particular participant may not be able to attend a session.
ただし、いくつかの招待状が最初に失われたため、ワークショップへの招待状を送信するためのプロセスは、次回のために改善されるべきです。仮想会議では、たとえば1人だけでなく、紙のすべてのCoauthorsを招待するのはより合理的かもしれません。少なくともこのワークショップでは、参加者が多すぎることに苦しんでいなかった、そして多くの場合、特定の参加者がセッションに参加できないかもしれない時代があるかもしれません。
The following position papers were received, in alphabetical order:
以下の位置論文をアルファベット順に受信しました。
* Afanasyev, A., Wang, L., Yeh, E., Zhang, B., and Zhang, L.: Identifying the Disease from the Symptoms: Lessons for Networking in the COVID-19 Era [Afxanasyev2020]
* AFANASASYEV、A.、Wang、L.、Yeh、E.、Zhang、B.、およびZhang、L。：症状からの疾患の特定：Covid-19時代のネットワーキングのためのレッスン[AFXANASYEV2020]
* Arkko, J.: Observations on Network User Behaviour During COVID-19 [Arkko2020]
* arkko、j .: Covid-19のネットワークユーザーの行動に関する観測[ARKKO2020]
* Bronzino, F., Culley, E., Feamster, N., Liu, S., Livingood, J., and Schmitt, P.: IAB COVID-19 Workshop: Interconnection Changes in the United States [Bronzino2020]
* Bronzino、F.、Culley、E.、Feamster、N.、N.、Liu、S.、Livingood、J.、およびSchmitt、P。：IAB Covid-19ワークショップ：アメリカ合衆国の相互接続の変化[Bronzino2020]
* Campling, A. and Lazanski, D.: Will the Internet Still Be Resilient During the Next Black Swan Event? [Campling2020]
* カンピング、A。およびラザンスキ、D。[カンプリング2020]
* Cho, K.: On the COVID-19 Impact to broadband traffic in Japan [Cho2020]
* cho、k。：日本のブロードバンドトラフィックへの影響[CHO 2020]
* Clark, D.: Measurement of congestion on ISP interconnection links [Clark2020]
* クラーク、D。：ISP相互接続リンクの輻輳の測定[Clark2020]
* Favale, T., Soro, F., Trevisan, M., Drago, I., and Mellia, M.: Campus traffic and e-Learning during COVID-19 pandemic [Favale2020]
* Favale、T.、Soro、F.、Trevisan、M.、Drago、I.、およびMellia、M。：COVID-19 Pandemic [Favale2020]中のキャンパス交通とeラーニング
* Feldmann, A., Gasser, O., Lichtblau, F., Pujol, E., Poese, I., Dietzel, C., Wagner, D., Wichtlhuber, M., Tapiador, J., Vallina-Rodriguez, N., Hohlfeld, O., and Smaragdakis, G.: A view of Internet Traffic Shifts at ISP and IXPs during the COVID-19 Pandemic [Feldmann2020]
* Feldmann、A.、Gasser、O.、Lichtblau、F.、Pujol、E.、Peese、I.、Dietzel、C.、Wagner、D.、Wichtlhuber、M.、Tapiador、J.、Vallina-Rodriguez、N。、Hohlfeld、O.、およびSmaragdakis、G。：Covid-19 Pandemic [Feldmann2020]の間のISPおよびIXPSでのインターネット交通シフトのビュー
* Fontugne, R., Shah, A., and Cho, K.: The Impact of COVID-19 on Last-mile Latency [Fontugne2020]
* Fontugne、R.、Shah、A.、Cho、K。：Last-Mile LatencyのCovid-19の影響
* Gillmor, D.: Vaccines, Privacy, Software Updates, and Trust [Gillmor2020]
* Gillmor、D。：ワクチン、プライバシー、ソフトウェアアップデート、および信頼[Gillmor2020]
* Gu, Y. and Li, Z.: Covid 19 Impact on China ISP's Network Traffic Pattern and Solution Discussion [Gu2020]
* gu、y.およびli、z。：COVID 19中国ISPのネットワークトラフィックパターンとソリューションディスカッションへの影響[GU2020]
* Jennings, C. and Kozanian, P.: WebEx Scaling During Covid [Jennings2020]
* Jennings、C、Kozanian、P。：Covidの間のWebExスケーリング[Jennings2020]
* Lutu, A., Perino, D., Bagnulo, M., Frias-Martinez, E., and Khangosstar, J.: A Characterization of the COVID-19 Pandemic Impact on a Mobile Network Operator Traffic [Lutu2020]
* ルツ、A.、Perino、D.、Bagnulo、M.、Frias-Martinez、E.、およびKhangoSSTAR、J。：モバイルネットワーク事業者トラフィックへのCovid-19のパンデミック影響の特性化[LUTU2020]
* Mok, R., and claffy, kc: Measuring the impact of COVID-19 on cloud network performance [Mok2020]
* MOK、R.、およびCLAFFY、KC：クラウドネットワークパフォーマンスへのCOVID-19の影響の測定[MOK2020]
* Paine, K.: IAB COVID-19 Network Impacts [Kirsty2020]
* Paine、K。：IAB Covid-19ネットワークへの影響[Kirsty2020]
The workshop program committee members were Jari Arkko, Stephen Farrell, Cullen Jennings, Colin Perkins, Ben Campbell, and Mirja Kühlewind.
ワークショッププログラム委員会のメンバーは、Jari Arkko、Stephen Farrell、Cullen Jennings、Colin Perkins、Ben Campbell、MirjaKühlewindでした。
[Afxanasyev2020] Afanasyev, A., Wang, L., Yeh, E., Zhang, B., and L. Zhang, "Identifying the Disease from the Symptoms: Lessons for Networking in the COVID-19 Era", October 2020, <https://www.iab.org/wp-content/IAB-uploads/2020/12/IAB-COVID-19-WS_102820.pdf>.
[AFXANASYEV2020] Afanasyev、A.、A.、L.、Yeh、E、E、E、Zhang、B.、L. Zhang、「症状からの疾患の特定：Covid-19時代のネットワーキングのためのレッスン」、2020年10月、<https://www.iab.org/wp-content/iab-uploads/2020/12/iab-covid-19-ws_102820.pdf>。
[Arkko2020] Arkko, J., "Observations on Network User Behaviour During COVID-19", October 2020, <https://www.iab.org/wp-content/ IAB-uploads/2020/10/covid19-arkko.pdf>.
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[Bronzino2020] Bronzino、F.、Culley、E.、Feamster、N.、Liu、S.、Livingood、J.、およびP. Schmitt、「IAB Covid-19 Workshop：アメリカ合衆国の相互接続の変化」進捗状況、インターネットドラフト、ドラフト - Feamstre-Livingood-Iab-Covid19-Workshop-01,2020、<https：//datatracker.ietf.org/doc/html/draft-feamster-liveod-iab-covid19-workshop-01>。
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[Campling2020]カンピング、A.およびD. Lazanski、「インターネットはまだ次の黒い白鳥のイベントの間にまだ弾力的になるの？」、2020年10月、<https：//www.iab.org/wp-content/iab-uploads/2020/10 / Covid19-Campling.pdf>。
[Cho2020] Cho, K., "On the COVID-19 Impact to broadband traffic in Japan", October 2020, <https://www.iab.org/wp-content/IAB-uploads/2020/10/covid19-cho.pdf>.
[CHO 2020] Cho、K。、「日本のブロードバンドトラフィックへの影響について」、2020年10月、<https://www.iab.org/wp-content/iab-uploads/2020/10/COVID19-cho.pdf>。
[Clark2020] Clark, D., "Measurement of congestion on ISP interconnection links", October 2020, <https://www.iab.org/wp-content/IAB-uploads/2020/10/ covid19-clark.pdf>.
[Clark2020] Clark、D.、「ISPインターコネクトリンクの輻輳の測定」、2020年10月、<https://www.iab.org/wp-content/iab-uploads/2020/10/COVID19-CLARK.PDF>。
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[Comcast2020] Comcast、 "Covid-19 Network Update"、2020年5月、<https：//corporate.comcast.com/covid-19/network/may-20-2020>。
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[ConsumerLabReport2020] Ericsson ConsumerLab、「Covid-19のコネクティビティ」、「消費者を世界の危機に接続し続ける」、<https：//www.ericsson.com/en/reports-and-papers/consumerlab/reports/keeping-consumers - Covid-19-Crisisの間に接続されています。
[Favale2020] Favale, T., Soro, F., Trevisan, M., Drago, I., and M. Mellia, "Campus traffic and e-Learning during COVID-19 pandemic", DOI 10.1016/j.comnet.2020.107290, October 2020, <https://www.iab.org/wp-content/IAB-uploads/2020/10/ covid19-favale.pdf>.
[Favale2020] Favale、T.、Soro、F.、Trevisan、M.、Drago、I.、およびM.Mellia、「Covid-19 Pandemicのキャンパス交通とeラーニング」、DOI 10.1016 / J.com.2020.1072902020年10月、<https://www.iab.org/wp-content/iab-uploads/2020/10/ covid19-favale.pdf>。
[Feldmann2020] Feldmann, A., Gasser, O., Lichtblau, F., Pujol, E., Poese, I., Dietzel, C., Wagner, D., Wichtlhuber, M., Tapiador, J., Vallina-Rodriguez, N., Hohlfeld, O., and G. Smaragdakis, "A view of Internet Traffic Shifts at ISP and IXPs during the COVID-19 Pandemic", October 2020, <https://www.iab.org/wp-content/IAB-uploads/2020/10/ covid19-feldmann.pdf>.
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[Fontugne2020-1] Fontugne, R., Shah, A., and K. Cho, "Persistent Last-mile Congestion: Not so Uncommon", Proceedings of the ACM Internet Measurement Conference (IMC '20), DOI 10.1145/3419394.3423648, October 2020, <https://doi.org/10.1145/3419394.3423648>.
[Fontugne2020-1] Fontugne、R.、Shah、A.、K. CHO、「持続的な最後のマイル輻輳：それほど珍しくない」、ACMインターネット測定会議（IMC '20）、DOI 10.1145 / 3419394.34236482020年10月、<https://doi.org/10.1145/3419394.3423648>。
[Gillmor2020] Gillmor, D., "Vaccines, Privacy, Software Updates, and Trust", October 2020, <https://www.iab.org/wp-content/IAB-uploads/2020/10/covid19-gillmor.pdf>.
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[Gu2020] Gu, Y. and Z. Li, "Covid 19 Impact on China ISP's Network Traffic Pattern and Solution Discussion", October 2020, <https://www.iab.org/wp-content/IAB-uploads/2020/10/ covid19-gu.pdf>.
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[Jennings2020] Jennings, C. and P. Kozanian, "WebEx Scaling During Covid", October 2020, <https://www.iab.org/wp-content/IAB-uploads/2020/10/covid19-jennings.pdf>.
[Jennings2020] Jennings、C、P.コサニア語、2020年10月、2020年10月、<https://www.iab.org/wp-content/iab-uploads/2020/10/COVID19-jennings.pdf>。
[Kirsty2020] Paine, K., "IAB COVID-19 Network Impacts", October 2020, <https://www.iab.org/wp-content/IAB-uploads/2020/10/ covid19-kirstyp.pdf>.
[Kirsty2020] Paine、K。、「IAB Covid-19ネットワークインパクト」、2020年10月、<https：//www.iab.org/wp-content/iab-uploads/2020/10/Covid19-kirstyp.pdf>。
[Lutu2020] Lutu, A., Perino, D., Bagnulo, M., Frias-Martinez, E., and J. Khangosstar, "A Characterization of the COVID-19 Pandemic Impact on a Mobile Network Operator Traffic", DOI 10.1145/3419394.3423655, October 2020, <https://www.iab.org/wp-content/IAB-uploads/2020/10/ covid19-lutu.pdf>.
[LUTU2020]ルツ、A。、Perino、D.、Bagnulo、M.、Frias-Martinez、E.、およびJ.HhangoSSTAR、「モバイルネットワーク事業者トラフィックへのCovid-19のパンデミック影響の特性」、DOI 10.11452020年10月2020年10月、<https://www.iab.org/wp-content/iab-uploads/2020/10/ covid19-lutu.pdf>。
[McKinsey2020] Boland, B., De Smet, A., Palter, R., and A. Sanghvi, "Reimagining the office and work life after COVID-19", June 2020, <https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Busi ness%20Functions/Organization/Our%20Insights/Reimagining%2 0the%20office%20and%20work%20life%20after%20COVID%2019/ Reimagining-the-office-and-work-life-after-COVID-19-final.pdf>.
[MckinSey2020]ボランダ、B.、De Smet、A.、Palter、R.、およびA.Sanghvi、2020年6月、2020年6月、<https://www.mckinsey.comの「オフィスと労働生活の再マジック化」/〜/ MACKINSEY / BUSI NESS％20関数/組織/私たちの％20 Insights / Reimagianing％2 0.％20 office％20.％20件20.20件20090TER 2000FID％200FID％-COVID-19-Final.pdf>。
[Mok2020] Mok, R. and kc. claffy, "Measuring the impact of COVID-19 on cloud network performance", October 2020, <https://www.iab.org/wp-content/IAB-uploads/2020/10/ covid19-mok.pdf>.
[MOK2020] MOK、R.およびKC。2020年10月、<https://www.iab.org/wp-content/iab-uploads/2020/10/ covid19-mok.pdf>。
[NCTA2020] NCTA, "COVID-19: How Cable's Internet Networks Are Performing: Metrics, Trends & Observations", <https://www.ncta.com/COVIDdashboard>.
[NCTA2020] NCTA、「COVID-19：ケーブルのインターネットネットワークはどのようにしていますか：メトリック、トレンド＆観測 "、<https://www.ncta.com/covidDashboard>。
[Vodafone2020] Vodafone, "An update on Vodafone's networks", April 2020, <https://www.vodafone.com/covid19/news/update-on-vodafone-networks>.
[Vodafone2020]ボーダフォン、「ボーダフォンのネットワーク上の更新」、2020年4月、<https://www.vodafone.com/covid19/news/update-on-vodafone-networks>。
[WorkplaceAnalytics2020] Lister, K., "Work-at-Home After Covid-19--Our Forecast", March 2020, <https://globalworkplaceanalytics.com/work-at-home-after-covid-19-our-forecast>.
[WorkPlaceAnalytics2020]リスター、K。、「Covid-19 - 私たちの予測後の勤務中」、2020年3月、<https://globalworkplaceanalytics.com/work-at-home-after-covid-19-our-予測>。
The following is an alphabetical list of participants in the workshop.
以下は、ワークショップの参加者のアルファベット順リストです。
* Jari Arkko (Ericsson/IAB)
* Jari Arkko（Ericsson / Iab）
* Ben Campbell (Independent/IAB)
* ベンキャンベル（独立/ IAB）
* Andrew Campling (419 Consulting)
* Andrewカンプリング（419コンサルティング）
* Kenjiro Cho (IIJ)
* ケンジイロ町（IIJ）
* kc claffy (CAIDA)
* KC Claffy（Caida）
* David Clark (MIT CSAIL)
* David Clark（Mit Csail）
* Chris Dietzel (DE-CIX)
* クリス・ディビジェル（De-CIX）
* Idilio Drago (University of Turin)
* Idilio Drago（トリノ大学）
* Stephen Farrell (Trinity College Dublin/IAB)
* スティーブンファレル（トリニティカレッジダブリン/ IAB）
* Nick Feamster (University of Chicago)
* ニックフェームスター（シカゴ大学）
* Anja Feldmann (Max Planck Institute for Informatics)
* Anja Feldmann（マックスプランク情報学研究所）
* Romain Fontugne (IIJ Research Lab)
* ロマンフォングヌ（IIJリサーチラボ）
* Oliver Gasser (Max Planck Institute for Informatics)
* オリバーガッサー（マックスプランク情報学研究所）
* Daniel Kahn Gillmor (ACLU)
* ダニエル・カーン・ジョルコール（ACLU）
* Yunan Gu (Huawei)
* 雲山区（Huawei）
* Oliver Hohlfeld (Brandenburg University of Technology (BTU))
* Oliver Hohlfeld（Brandenburg Technology大学（BTU））
* Jana Iyengar (Fastly)
* Jana Iyengar（早く）
* Cullen Jennings (Cisco/IAB)
* Cullen Jennings（Cisco / IAB）
* Mirja Kühlewind (Ericsson/IAB)
* MirjaKühühlewind（エリクソン/ IAB）
* Dominique Lazanski
* ドミニクラザンスキー
* Zhenbin Li (Huawei/IAB)
* Zhenbin Li（Huawei / Iab）
* Franziska Lichtblau (Max Planck Institute for Informatics)
* Franziska Lichtblau（マックスプランク情報学研究所）
* Jason Livingood (Comcast)
* Jason Livingood（コムキャスト）
* Andra Lutu (Telefonica Research)
* アンドラルツ（テレフォニカリサーチ）
* Vesna Manojlovic (RIPE NCC)
* Vesna Manojlovic（熟したNCC）
* Rüdiger Martin (EC)
* RüdigerMartin（EC）
* Larry Masinter (Retired)
* ラリーマスインター（引退）
* Matt Matthis (Google)
* マットマタス（Google）
* Jared Mauch (Akamai/IAB)
* ジャレッド・マックス（Akamai / Iab）
* Deep Medhi (NSF)
* ディープメディ（NSF）
* Marco Mellia (Politecnico di Torino)
* マルコメリ（Politecnico di Torino）
* Ricky Mok (CAIDA)
* リッキーモック（カイダ）
* Karen O'Donoghue (Internet Society)
* カレン・オードノグー（インターネット社会）
* Kirsty Paine (NCSC)
* Kirsty Paine（NCSC）
* Diego Perino (Telefonica Research)
* Diego Perino（テレフォニカリサーチ）
* Colin Perkins (University of Glasgow/IRTF/IAB)
* コリンパーキンズ（グラスゴー大学/ IRTF / IAB）
* Enric Pujol (Benocs)
* Enric Pujol（Benocs）
* Anant Shah (Verizon Media Platform)
* Anant Shah（Verizon Media Platform）
* Francesca Soro (Politecnico di Torino)
* Francesca Soro（Politecnico di Torino）
* Brian Trammell (Google)
* Brian Trammell（Google）
* Martino Trevisan
* Martino Trevisan
* Georgios Tselentis (European Commission)
* Georgios Tselentis（欧州委員会）
* Lan Wang (University of Memphis)
* LAN Wang（メンフィス大学）
* Rob Wilton (Cisco)
* ロブウィルトン（シスコ）
* Jiankang Yao (CNNIC)
* Jiankang Yao（CNNIC）
* Lixia Zhang (UCLA)
* Lixia Zhang（UCLA）
IAB Members at the Time of Approval
承認時のIABメンバー
Internet Architecture Board members at the time this document was approved for publication were:
インターネットアーキテクチャボードメンバーこの文書が公開のために承認された時点では：
Jari Arkko Deborah Brungard Ben Campbell Lars Eggert Wes Hardaker Cullen Jennings Mirja Kühlewind Zhenbin Li Jared Mauch Tommy Pauly David Schinazi Russ White Jiankang Yao
Jari Arkko Deborah Brungard Ben Campbell Lars Eggert Wes Hardaker Cullen Jennings MirjaKühlewindZhenbin Li Jared Mauch Tommy Pauly David Schinazi Russ White Jiankang Yao
Acknowledgments
謝辞
The authors would like to thank the workshop participants, the members of the IAB, the program committee, the participants in the architecture discussion list for the interesting discussions, and Cindy Morgan for the practical arrangements.
著者らは、Workshopの参加者、IABのメンバー、プログラム委員会、アーキテクチャディスカッションリストの参加者、および実用的な取り決めのためのCindy Morganに感謝します。
Further special thanks to those participants who also contributed to this report: Romain Fontugne provided text based on his blog post at <https://eng-blog.iij.ad.jp/archives/7722>; Ricky Mok for text on cloud platforms; Martino Trevisan for text on campus networks; David Clark on congestion measurements at interconnects; Oliver Hohlfeld for the text on traffic growth, changes in traffic shifts, campus networks, and interconnections; Andra Lutu on mobile networks; and Kirsty Paine for text on security impacts. Thanks to Jason Livingood for his review and additions.
このレポートにも貢献した参加者のおかげで、<https://eng-blog.iij.ad.jp/art/archives/7722>での彼のブログ投稿に基づいてテキストを提供しました。クラウドプラットフォーム上のテキストのためのRicky Mok。キャンパスネットワーク上のテキスト用のMartino Trevisan;相互接続時の輻輳測定に関するDavid Clarkトラフィックの成長、トラフィックシフト、キャンパスネットワーク、および相互接続の変化のためのテキストのOliver Hohlfeld。モバイルネットワーク上のAndra Lutu。セキュリティへの影響に関するテキストのためのKirsty Paine。彼のレビューと追加のためにJason Livingoodのおかげで。
Authors' Addresses
著者の住所
Jari Arkko Ericsson
Jari Arkko Ericsson.
Email: jari.arkko@ericsson.com
Stephen Farrell Trinity College Dublin
スティーブンファレルトリニティカレッジダブリン
Email: stephen.farrell@cs.tcd.ie
Mirja Kühlewind Ericsson
MirjaKühlewindEricsson
Email: mirja.kuehlewind@ericsson.com
Colin Perkins University of Glasgow
Colin Perkins Glasgow大学
Email: csp@csperkins.org