Internet Engineering Task Force (IETF) E. Birrane, III
Request for Comments: 9657 JHU/APL
Category: Informational N. Kuhn
ISSN: 2070-1721 Thales Alenia Space
Y. Qu
Futurewei Technologies
R. Taylor
Aalyria Technologies
L. Zhang
Huawei
October 2024
This document introduces use cases where Time-Variant Routing (TVR) computations (i.e., routing computations that take into consideration time-based or scheduled changes to a network) could improve routing protocol convergence and/or network performance.
このドキュメントでは、時間変化ルーティング（TVR）計算（つまり、ネットワークの時間ベースまたはスケジュールされた変更を考慮したルーティング計算）がルーティングプロトコルの収束および/またはネットワークパフォーマンスを改善できるユースケースを紹介します。
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このドキュメントは、インターネット標準の追跡仕様ではありません。情報目的で公開されています。
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このドキュメントは、インターネットエンジニアリングタスクフォース（IETF）の製品です。IETFコミュニティのコンセンサスを表しています。公開レビューを受けており、インターネットエンジニアリングステアリンググループ（IESG）からの出版が承認されています。IESGによって承認されたすべてのドキュメントが、インターネット標準のあらゆるレベルの候補者であるわけではありません。RFC 7841のセクション2を参照してください。
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1. Introduction
2. Resource Preservation
2.1. Assumptions
2.2. Routing Impacts
2.3. Example
3. Operating Efficiency
3.1. Assumptions
3.2. Routing Impacts
3.3. Example: Cellular Network
3.4. Another Example: Tidal Network
4. Dynamic Reachability
4.1. Assumptions
4.2. Routing Impacts
4.3. Example: Mobile Satellites
4.4. Another Example: Predictable Moving Vessels
5. Security Considerations
6. IANA Considerations
7. Informative References
Acknowledgments
Authors' Addresses
There is a growing number of use cases where changes to the routing topology are an expected part of network operations. In these use cases, the pre-planned loss and restoration of an adjacency, or formation of an alternate adjacency, should be seen as a nondisruptive event.
ルーティングトポロジの変更がネットワーク操作の予想される部分である場合、より多くのユースケースがあります。これらのユースケースでは、事前に計画された損失と隣接の復元、または代替隣接能力の形成は、破産しない出来事と見なされるべきです。
Expected changes to topologies can occur for a variety of reasons. In networks with mobile nodes, such as unmanned aerial vehicles and some orbiting spacecraft constellations, links are lost and re-established as a function of the mobility of the platforms. In networks without reliable access to power, such as networks harvesting energy from wind and solar, link activity might be restricted to certain times of day. Similarly, in networks prioritizing green computing and energy efficiency over data rate, network traffic might be planned around energy costs or expected user data volumes.
トポロジーの予想される変更は、さまざまな理由で発生する可能性があります。無人航空機やいくつかの軌道的な宇宙船星座などのモバイルノードを備えたネットワークでは、プラットフォームの移動性の関数としてリンクが失われ、再確立されます。風やソーラーからエネルギーを収穫するネットワークなど、電力への信頼できるアクセスのないネットワークでは、リンク活動は特定の時期に制限される場合があります。同様に、データレートよりもグリーンコンピューティングとエネルギー効率を優先するネットワークでは、エネルギーコストまたは予想されるユーザーデータ量を中心にネットワークトラフィックが計画される可能性があります。
This document defines three categories of use cases where a route computation might beneficially consider time information. Each of these use cases are included as follows:
このドキュメントは、ルート計算が時間情報を有益に考慮する可能性のある3つのカテゴリのユースケースを定義します。これらの各ユースケースは次のように含まれています。
1. An overview of the use case describing how route computations might select different paths (or subpaths) as a function of time.
1. ルート計算が時間の関数として異なるパス（またはサブパス）を選択する方法を説明するユースケースの概要。
2. A set of assumptions made by the use case as to the nature of the network and data exchange.
2. ネットワークとデータ交換の性質に関して、ユースケースによって行われた一連の仮定。
3. Specific discussion on the routing impacts of the use case.
3. ユースケースのルーティングの影響に関する具体的な議論。
4. Example networks conformant to the use case.
4. ユースケースに適合したネットワークの例。
The use cases that are considered in this document are as follows:
このドキュメントで検討されているユースケースは次のとおりです。
1. Resource Preservation (described in Section 2), where there is information about link availability over time at the client level. Time-Variant Routing (TVR) can utilize the predictability of the link availability to optimize network connectivity by taking into account endpoint resource preservation.
1. リソースの保存（セクション2で説明）。クライアントレベルでのリンクの可用性に関する情報が時間の経過とともにあります。Time-Variant Routing（TVR）は、エンドポイントリソースの保存を考慮して、リンクの可用性の予測可能性を利用してネットワーク接続を最適化することができます。
2. Operating Efficiency (described in Section 3), where there is a server cost or a path cost usage varying over time. TVR can exploit the predictability of the path cost to optimize the cost of the system exploitation. The notion of a path cost is extended to be a time-dependent function instead of a constant.
2. 操作効率（セクション3で説明）。サーバーコストまたはパスコストの使用量が時間の経過とともに異なります。TVRは、システムの悪用のコストを最適化するために、パスコストの予測可能性を活用できます。パスコストの概念は、定数ではなく時間依存関数に拡張されます。
3. Dynamic Reachability (described in Section 4), where there is information about link availability variation between nodes in the end-to-end path. TVR can exploit the predictability of the link availability to optimize in-network routing.
3. 動的到達可能性（セクション4で説明）。エンドツーエンドパスのノード間のリンク可用性の変動に関する情報があります。TVRは、ネットワーク内のルーティングを最適化するために、リンクの可用性の予測可能性を活用できます。
The document does not intend to represent the full set of cases where TVR computations could beneficially impact network performance -- new use cases are expected to be generated over time. Similarly, the concrete examples within each use case are meant to provide an existence proof of the use case and not to present any exhaustive enumeration of potential examples. It is likely that multiple example networks exist that could be claimed as instances of any given use case.
このドキュメントは、TVR計算がネットワークパフォーマンスに有益に影響を与える可能性のあるケースの完全なセットを表すつもりはありません。新しいユースケースは時間の経過とともに生成されると予想されます。同様に、各ユースケース内の具体的な例は、ユースケースの存在証明を提供し、潜在的な例の徹底的な列挙を提示しないことを意図しています。特定のユースケースのインスタンスとして請求できる複数のサンプルネットワークが存在する可能性があります。
The document focuses on deterministic scenarios. Non-deterministic scenarios, such as vehicle-to-vehicle communication, are out of the scope of the document.
ドキュメントは、決定論的なシナリオに焦点を当てています。車両間通信などの非決定的なシナリオは、ドキュメントの範囲外です。
Some nodes in a network might operate in resource-constrained environments or otherwise with limited internal resources. Constraints, such as available power, thermal ranges, and on-board storage, can all impact the instantaneous operation of a node. In particular, resource management on such a node can require that certain functionality be powered on (or off) to extend the ability of the node to participate in the network.
ネットワーク内の一部のノードは、リソースに制約のある環境で動作したり、内部リソースが限られている場合があります。利用可能な電力、熱範囲、オンボードストレージなどの制約はすべて、ノードの瞬時動作に影響を与える可能性があります。特に、このようなノード上のリソース管理は、ネットワークに参加するノードの機能を拡張するために、特定の機能をオン（またはオフ）する必要があります。
When power on a node is running low, noncritical functions on the node might be turned off in favor of extending node life. Alternatively, certain functions on a node may be turned off to allow the node to use available power to respond to an event, such as data collection. When a node is in danger of violating a thermal constraint, normal processing might be paused in favor of a transition to a thermal safe mode until a regular operating condition is reestablished. When local storage resources run low, a node might choose to expend power resources to compress, delete, or transmit data off the node to free up space for future data collection. There might also be cases where a node experiences a planned offline state to save and accumulate power.
ノードの電源が低い場合、ノードの非クリティカルな関数がノード寿命を延長することを支持してオフになる可能性があります。あるいは、ノード上の特定の機能をオフにして、ノードが利用可能な電力を使用してデータ収集などのイベントに応答できるようにする場合があります。ノードが熱の制約に違反する危険にさらされている場合、通常の動作条件が再確立されるまで、通常の処理が熱セーフモードへの移行を支持して一時停止する可能性があります。ローカルストレージリソースが低くなると、ノードは、将来のデータ収集のためにスペースを解放するために、ノードからデータを圧縮、削除、または送信するために電源リソースを消費することを選択する場合があります。また、ノードが電力を節約して蓄積するために計画されたオフライン状態を経験する場合もあります。
In addition to power, thermal, and storage, other resource constraints may exist on a node such that the preservation of resources is necessary to preserve the existence (and proper function) of the node in the network. Nodes operating in these conditions might benefit from TVR computations as the connectivity of the node changes over time as part of node preservation.
パワー、サーマル、およびストレージに加えて、ネットワーク内のノードの存在（および適切な関数）を保存するためにリソースの保存が必要になるように、ノードに他のリソースの制約が存在する場合があります。これらの条件で動作するノードは、ノードの保存の一部としてノードの接続が時間とともに変化するため、TVR計算の恩恵を受ける可能性があります。
To effectively manage on-board functionality based on available resources, a node must comprehend specific aspects concerning the utilization and replenishment of resources. It is expected that patterns of the environment, device construction, and operational configuration exist with enough regularity and stability to allow meaningful planning. The following assumptions are made with this use case:
利用可能なリソースに基づいてオンボード機能を効果的に管理するには、ノードはリソースの使用率と補充に関する特定の側面を理解する必要があります。意味のある計画を可能にするのに十分な規則性と安定性を備えた、環境、デバイスの構築、および運用構成のパターンが存在することが予想されます。次の仮定は、このユースケースで行われます。
1. Known resource expenditures. It is assumed that there exists some determinable relationship between the resources available on a node and the resources needed to participate in a network. A node would need to understand when it has met some condition for participating in, or dropping out of, a network. This is somewhat similar to predicting the amount of battery life left on a laptop as a function of likely future usage.
1. 既知のリソース支出。ノードで利用可能なリソースとネットワークへの参加に必要なリソースの間には、決定可能な関係が存在すると想定されています。ノードは、ネットワークに参加したり、ドロップアウトするための条件を満たしたときに理解する必要があります。これは、将来の使用の可能性のある関数として、ラップトップに残っているバッテリー寿命を予測することと多少似ています。
2. Predictable resource accumulation. It is assumed that the accumulation of resources on a node are predictable such that a node might expect (and be able to communicate) when it is likely to next rejoin a network. This is similar to predicting the time at which a battery on a laptop will be fully charged.
2. 予測可能なリソースの蓄積。ノード上のリソースの蓄積は、次にネットワークに再参加する可能性が高い場合にノードが予想される（そして通信できる）可能性があると予測可能であると想定されています。これは、ラップトップのバッテリーが完全に充電される時間を予測することに似ています。
3. Consistent cost functions. It is assumed that resource management on a node is deterministic such that the management of a node as a function of resource expenditure and accumulation is consistent enough for link planning.
3. 一貫したコスト関数。ノード上のリソース管理は決定論的であり、リソース支出と蓄積の関数としてのノードの管理がリンク計画に十分に一貫していると想定されています。
Resource management in these scenarios might involve turning off elements of the node as part of on-board resource management. These activities can affect data routing in a variety of ways.
これらのシナリオのリソース管理には、オンボードリソース管理の一部としてノードの要素をオフにすることが含まれる場合があります。これらのアクティビティは、さまざまな方法でデータルーティングに影響を与える可能性があります。
1. Power Savings. On-board radios may be turned off to allow other node processing. This may happen on power-constrained devices to extend the battery life of the node or to allow a node to perform some other power-intensive task.
1. 電力節約。オンボードラジオは、他のノード処理を許可するためにオフにする場合があります。これは、ノードのバッテリー寿命を拡張したり、ノードが他の電力集約型タスクを実行できるようにするために、電源制約のデバイスで発生する可能性があります。
2. Thermal Savings. On-board radios may be turned off if there are thermal considerations on the node, such as an increase in a node's operating temperature.
2. 熱節約。ノードの動作温度の上昇など、ノードに熱的な考慮事項がある場合、オンボードラジオはオフになる場合があります。
3. Storage Savings. On-board radios may be turned on with the purpose of transmitting data off the node to free local storage space to collect new data.
3. ストレージの節約。オンボードラジオは、ノードからデータを送信してローカルストレージスペースを解放して新しいデータを収集する目的でオンにすることができます。
Whenever a communications device on a node changes its powered state there is the possibility (if the node is within range of other nodes in a network) that the topology of the network is changed, which impacts route calculations through the network. Additionally, whenever a node joins a network there may be a delay between the joining of the node to the network and any discovery that may take place relating to the status of the node's functional neighborhood. During these times, forwarding to and from the node might be delayed pending some synchronization.
ノード上の通信デバイスが電源状態を変更すると、ネットワークのトポロジが変更される可能性があります（ネットワーク内の他のノードの範囲内にノードがある場合）。さらに、ノードがネットワークに結合するたびに、ネットワークへのノードの結合と、ノードの機能周辺のステータスに関連する発見が行われる可能性のある発見との間に遅延が発生する可能性があります。これらの時間の間、ノードへの出入りは、ある程度の同期が保留されて遅延する可能性があります。
An illustrative example of a network necessitating resource preservation is an energy-harvesting wireless sensor network. In such a network, nodes rely exclusively on environmental sources for power, such as solar panels. On-board power levels may fluctuate based on various factors including sensor activity, processing demands, and the node's position and orientation relative to its energy source.
リソースの保存を必要とするネットワークの実例は、エネルギーハーベストワイヤレスセンサーネットワークです。このようなネットワークでは、ノードはソーラーパネルなどの電力に関する環境ソースのみに依存しています。オンボード電力レベルは、センサーのアクティビティ、処理需要、エネルギー源に対するノードの位置と方向など、さまざまな要因に基づいて変動する場合があります。
Consider a simple three-node network where each node accumulates power through solar panels. Power available for radio frequency (RF) transmission is shown in Figure 1. In this figure, each of the three nodes (Node 1, Node 2, and Node 3) has a different plot of available power over time. This example assumes that a node will not power its radio until available power is over some threshold, which is shown by the horizontal line on each plot.
各ノードがソーラーパネルに電力を蓄積する単純な3ノードネットワークを考えてみましょう。無線周波数（RF）伝送で利用可能な電力を図1に示します。この図では、3つのノード（ノード1、ノード2、およびノード3）のそれぞれに、時間の経過とともに利用可能な電力の異なるプロットがあります。この例は、利用可能な電力がある程度のしきい値になるまでノードが無線に電力を供給しないことを前提としています。これは、各プロットの水平線で示されます。
Node 1 Node 2 Node 3
P | P | ------- P | --
o | ---- -- o | / \ o | / \
w |~/~~~~\~~~~~/~~\~~ w |~/~~~~~~~~~\~~~~~~ w |~~~~~~~~/~~~~\~~~~
e |/ \ / \ e |/ \ e | / \
r | --- - r | ----- r |------- ---
+---++----++----++- +---++----++----++- +---++----++----++-
t1 t2 t3 t1 t2 t3 t1 t2 t3
Time Time Time
Figure 1: Node Power over Time
図1：時間の経過とともにノード電源
The connectivity of this three-node network changes over time in ways that may be predictable and are likely able to be communicated to other nodes in this small sensor network. Examples of connectivity are shown in Figure 2. This figure shows a sample of network connectivity at three times: t1, t2, and t3.
この3ノードネットワークの接続性は、予測可能であり、この小さなセンサーネットワークの他のノードと通信できる可能性がある方法で時間の経過とともに変化します。接続の例を図2に示します。この図は、T1、T2、およびT3の3回のネットワーク接続のサンプルを示しています。
* At time t1, Node 1 and Node 2 have their radios powered on and are expected to communicate.
* 時間T1、ノード1、およびノード2のラジオの電源をオンにしており、通信することが期待されています。
* At time t2, it is expected that Node 1 has its radio off but that Node 2 and Node 3 can communicate.
* 時間T2では、ノード1には無線がオフになっているが、ノード2とノード3が通信できると予想されます。
* Finally, at time t3, it is expected that Node 1 may be turning its radio off, that Node 2 and Node 3 are not powering their radios, and there is no expectation of connectivity.
* 最後に、時間T3では、ノード1が無線をオフにしている可能性があり、ノード2とノード3がラジオに電力を供給しておらず、接続性の期待はありません。
+----------+ +----------+ +----------+
t1 | Node 1 |--------| Node 2 | | Node 3 |
+----------+ +----------+ +----------+
+----------+ +----------+ +----------+
t2 | Node 1 | | Node 2 |--------| Node 3 |
+----------+ +----------+ +----------+
+----------+ +----------+ +----------+
t3 | Node 1 | | Node 2 | | Node 3 |
+----------+ +----------+ +----------+
Figure 2: Topology over Time
図2：時間の経過とともにトポロジ
Some nodes in a network might alter their networking behavior to optimize metrics associated with the cost of a node's operation. While the resource preservation use case described in Section 2 addresses node survival, this use case discusses non-survival efficiencies such as the financial cost to operate the node and the environmental impact (cost) of using that node.
ネットワーク内の一部のノードは、ネットワーキング動作を変更して、ノードの操作のコストに関連するメトリックを最適化する可能性があります。セクション2で説明されているリソース保存の使用ケースはノードの生存に対処しますが、このユースケースでは、ノードを使用するための財務コストや環境への影響（コスト）などの非生存効果について説明します。
When a node operates using some preexisting infrastructure, there is typically some cost associated with the use of that infrastructure. Sample costs are included as follows:
既存のインフラストラクチャを使用してノードが動作する場合、通常、そのインフラストラクチャの使用に関連するコストがあります。サンプルコストは次のように含まれています。
1. Nodes that use existing wireless communications, such as a cellular infrastructure, must pay to communicate to and through that infrastructure.
1. セルラーインフラストラクチャなど、既存のワイヤレス通信を使用するノードは、そのインフラストラクチャと通信するために支払う必要があります。
2. Nodes supplied with electricity from an energy provider pay for the power they use.
2. エネルギープロバイダーからの電力が供給されたノードは、使用する電力を支払います。
3. Nodes that cluster computation and activities might increase the temperature of the node and incur additional costs associated with cooling the node (or collection of nodes).
3. 計算とアクティビティをクラスター化するノードは、ノードの温度を上げ、ノード（またはノードのコレクション）の冷却に関連する追加コストが発生する可能性があります。
4. Beyond financial costs, assessing the environmental impact of operating a node may also be modeled as a cost associated with node operation, to include achieving carbon credits or other incentives for green computing.
4. 財務コストを超えて、ノードの操作の環境への影響を評価することも、ノード操作に関連するコストとしてモデル化され、炭素クレジットまたはグリーンコンピューティングのその他のインセンティブの達成を含めることもできます。
When the cost of using a node's resources changes over time, a node can benefit from predicting when data transmissions might optimize costs, environmental impacts, or other metrics associated with operation.
ノードのリソースを使用するコストが時間の経過とともに変化する場合、ノードは、データ送信がコスト、環境への影響、または操作に関連するその他のメトリックを最適化する時期を予測することで利益を得ることができます。
The ability to predict the impact of a node's resource utilization over time presumes that the node exists within a defined environment (or infrastructure). Some characteristics of these environments are listed as follows:
長期にわたるノードのリソース利用の影響を予測する機能は、ノードが定義された環境（またはインフラストラクチャ）内に存在することを推定します。これらの環境のいくつかの特性は、次のようにリストされています。
1. Cost Measurability. The impacts of operating a node within its environment can be measured in a deterministic way. For example, the cost-per-bit of data over a cellular network or the cost-per-kilowatt of energy used are known.
1. コスト測定可能性。環境内でノードを操作することの影響は、決定論的な方法で測定できます。たとえば、セルラーネットワーク上のデータのコストまたは使用されるエネルギーのキロワットあたりのコストは既知です。
2. Cost Predictability. Changes to the impacts of resource utilization are known in advance. For example, if the cost of energy is less expensive in the evening than during the day, there exists some way of communicating this change to a node.
2. コストの予測可能性。リソース利用の影響の変更は事前に知られています。たとえば、エネルギーのコストが日中よりも夕方より安価である場合、この変更をノードに伝える何らかの方法が存在します。
3. Cost Persistent. Changes to the cost of operating in the environment persist for a sufficient amount of time such that behavior can be adjusted in response to changing costs. If costs change too rapidly, it is likely not possible to meaningfully react to their change.
3. コストは持続します。環境での操作コストの変更は、コストの変化に応じて行動を調整できるように、十分な時間の間持続します。コストが急速に変化しすぎると、変化に有意義に反応することはできない可能性があります。
4. Cost Magnitude. The magnitude of cost changes is such that a node experiences a minimum threshold cost reduction through optimization. A specified time period is designated for measuring the cost reduction.
4. コストの大きさ。コストの変更の大きさは、ノードが最適化を通じて最小のしきい値コスト削減を経験するようなものです。指定された期間は、コスト削減を測定するために指定されています。
Optimizing resource utilization can affect route computation in ways similar to those experienced with resource preservation. The route computation may not change the available path, but the topology as seen by an endpoint would be different. Cost optimization can impact route calculation in a variety of ways, some of which are described as follows:
リソースの利用を最適化すると、リソースの保存が経験されているものと同様の方法でルート計算に影響を与える可能性があります。ルート計算は使用可能なパスを変更しない場合がありますが、エンドポイントで見られるトポロジーは異なります。コストの最適化は、さまざまな方法でルートの計算に影響を与える可能性があり、その一部は次のように説明されています。
1. Link Filtering. Data might be accumulated on a node waiting for a cost-effective time for data transmission. Individual link costs might be annotated with cost information such that adjacencies with a too high cost might not be used for forwarding. This effectively filters which adjacencies are used (possibly as a function of the type of data being routed).
1. リンクフィルタリング。データ送信の費用対効果の高い時間を待っているノードにデータが蓄積される可能性があります。個々のリンクコストには、コストが高すぎる隣接が転送に使用されないようにコスト情報が注釈される場合があります。これは、隣接が使用される効果的に（おそらくルーティングされているデータのタイプの関数として）。
2. Burst Planning. In cases where there is a cost savings associated with fewer longer transmissions (versus many smaller transmissions), nodes might refuse to forward data until a sufficient data volume exists to justify a transmission.
2. バースト計画。より長い送信に関連するコスト削減がある場合（多くの小さな送信とより）、ノードは、伝送を正当化するのに十分なデータボリュームが存在するまでデータを転送することを拒否する可能性があります。
3. Environmental Measurement. Nodes that measure the quality of individual links can compute the overall cost of using a link as a function of the signal strength of the link. If link quality is insufficient due to environmental conditions (such as clouds on a free-space optical link or long distance RF transmission in a storm) the cost required to communicate over the link may be too much, even if access to infrastructure is otherwise in a less expensive time of day.
3. 環境測定。個々のリンクの品質を測定するノードは、リンクをリンクの信号強度の関数として使用するための全体的なコストを計算できます。環境条件（自由空間光学リンク上の雲や嵐の長距離RF伝送など）のためにリンクの品質が不十分な場合、インフラストラクチャへのアクセスがそうであっても、リンクを介して通信するのに必要なコストは多すぎる可能性があります安価な時刻。
In each of these cases, some consideration of the efficiency of transmission is prioritized over achieving a particular data rate. Waiting until data rate costs are lower takes advantage of platforms using time-of-use rate plans -- both for pay-as-you-go data and associated energy costs. Accumulating data volumes and choosing more opportune times to transmit can also result in less energy consumption by radios and, thus, less operating cost for platforms.
これらの各ケースでは、特定のデータレートを達成することよりも、伝送の効率をある程度考慮しています。データレートコストが低くなるまで待機してください。Pay-as-goデータと関連するエネルギーコストの両方で、時間の使用率計画を使用してプラットフォームを利用します。データの量を蓄積し、送信するためのより適切な時間を選択すると、ラジオによるエネルギー消費量が少なくなり、プラットフォームの動作コストが少なくなります。
One example of a network where nodes might seek to optimize operating cost is a set of nodes operating over cellular connections that charge both peak and off-peak data rates. In this case, individual nodes may be allocated a fixed set of "peak" minutes such that exceeding that amount of time results in expensive overage charges. Generally, the concept of peak and off-peak minutes exists to deter the use of a given network at times when the cellular network is likely to encounter heavy call volumes (such as during the workday).
ノードが動作コストを最適化しようとするネットワークの1つの例は、ピークとオフピークのデータレートの両方を充電するセルラー接続で動作するノードのセットです。この場合、個々のノードには、その時間を超えると高価な過剰料金をもたらすように、「ピーク」分の固定セットを割り当てることができます。一般に、ピークとオフピークの概念は、セルラーネットワークが重いコールボリューム（就業日など）に遭遇する可能性が高い場合に、特定のネットワークの使用を阻止するために存在します。
Just as pricing information can act as a deterrent (or incentive) for a human cellular user, this pricing information can be codified in ways that also allow machine-to-machine (M2M) connections to prioritize off-peak communications for certain types of data exchange. Many M2M traffic exchanges involve schedulable activities, such as nightly bulk file transfers, pushing software updates, synchronizing datastores, and sending noncritical events and logs. These activities are usually already scheduled to minimize impact on businesses and customers but can also be scheduled to minimize overall cost.
価格設定情報が人間の携帯電話ユーザーの抑止（またはインセンティブ）として機能するように、この価格設定情報は、特定のタイプのデータのオフピーク通信にマシン間（M2M）接続が優先されることを可能にする方法で成文化できます。交換。多くのM2Mトラフィック交換には、夜間のバルクファイル転送、ソフトウェアの更新のプッシュ、データストアの同期、非批判的なイベントやログの送信など、スケジュール可能なアクティビティが含まれます。これらの活動は通常、企業や顧客への影響を最小限に抑えるためにすでにスケジュールされていますが、全体的なコストを最小限に抑えるためにスケジュールすることもできます。
Consider a simple three-node network, similar to the one pictured in Figure 1, except that in this case the resource that varies over time is the cost of the data exchange. This case is illustrated below in Figure 3. In this figure, a series of three plots are given, one for each of the three nodes (Node 1, Node 2, and Node 3). Each of these nodes exists in a different cellular service area that has different peak and off-peak data rate times. This is shown in each figure by times when the cost is low (off-peak) and when the cost is high (peak).
この場合、時間の経過とともに変化するリソースがデータ交換のコストであることを除いて、図1に描かれているものと同様の単純な3ノードネットワークを考えてみましょう。このケースを図3に示します。この図では、3つのノード（ノード1、ノード2、およびノード3）のそれぞれについて、一連の3つのプロットが示されています。これらの各ノードは、異なるピークとオフピークのデータレート時間を持つ異なるセルラーサービス領域に存在します。これは、コストが低く（オフピーク）、コストが高い（ピーク）時に各図に表示されます。
Node 1 Node 2 Node 3
C | +--------- C |--+ C |-------------+
o | | o | | o | |
s | | s | | s | |
t |-------+ t | +---------------- t | +-------
| | |
+---++----++----++-- +----++----++----++-- +----++----++-----++--
t1 t2 t3 t1 t2 t3 t1 t2 t3
Time Time Time
Figure 3: Data Cost over Time
図3：データの経時的なコスト
Given the presumption that peak times are known in advance, the cost of data exchange from Node 1 through Node 2 to Node 3 can be calculated. Examples of these data exchanges are shown in Figure 4. From this figure, both times t1 and t3 result in a smaller cost of data exchange than choosing to communicate data at time t2.
ピーク時間が事前にわかっているという推定を考えると、ノード1からノード2からノード3へのデータ交換のコストを計算できます。これらのデータ交換の例を図4に示します。この図から、T1とT3の両方の時間は、時間T2でデータを通信することを選択するよりもデータ交換のコストが少なくなります。
+-----------+ +-----------+ +-----------+
t1 | Node N1 |---LOW----| Node N2 |---HIGH---| Node N3 |
+-----------+ +-----------+ +-----------+
+-----------+ +-----------+ +-----------+
t2 | Node N1 |---HIGH---| Node N2 |---HIGH---| Node N3 |
+-----------+ +-----------+ +-----------+
+-----------+ +-----------+ +-----------+
t3 | Node N1 |---HIGH---| Node N2 |----LOW---| Node N3 |
+-----------+ +-----------+ +-----------+
Figure 4: Data Exchange Cost over Time
図4：データ交換コストの経過とともに
While not possible in every circumstance, a highly optimized plan could be to communicate from Node 1 to Node 2 at time t1 and then queue data at Node 2 until time t3 for delivery to Node 3. This case is shown in Figure 5.
すべての状況では不可能ですが、高度に最適化された計画は、ノード1からノード2にノード2に通信し、ノード2にノード3への配信の時間T3までのキューデータを通知することです。このケースを図5に示します。
+-----------+ +-----------+
t1 | Node N1 |---LOW----| Node N2 |
+-----------+ +-----------+
+-----------+ +-----------+
t3 | Node N2 |----LOW---| Node N3 |
+-----------+ +-----------+
Figure 5: Data Cost Using Storage
図5：ストレージを使用したデータコスト
Another example related to operating efficiency is often referred to as a "tidal network," in which traffic volume undergoes significant fluctuations at different times. Take, for instance, a campus network, where thousands of individuals go to classrooms and libraries during the daytime and retire to the dormitories at night. This results in a regular oscillation of network traffic across various locations within the campus.
動作効率に関連する別の例は、多くの場合、「潮network」と呼ばれ、交通量は異なる時期に大幅な変動を受けます。たとえば、キャンパスネットワークを使用して、何千人もの個人が昼間に教室や図書館に行き、夜に寮に引退します。これにより、キャンパス内のさまざまな場所でのネットワークトラフィックが定期的に振動します。
In the context of a tidal network scenario, energy-saving methods may include the deactivation of some or all components of network nodes. These activities have the potential to alter network topology and impact data routing in a variety of ways. Ports on network nodes can be selectively disabled or enabled based on traffic patterns, thereby reducing the energy consumption of nodes during periods of low network traffic.
Tidal Networkシナリオのコンテキストでは、省エネ方法には、ネットワークノードの一部またはすべてのコンポーネントの非アクティブ化が含まれる場合があります。これらのアクティビティには、ネットワークトポロジを変更し、さまざまな方法でデータルーティングに影響を与える可能性があります。ネットワークノード上のポートは、トラフィックパターンに基づいて選択的に無効になったり、有効になっている可能性があり、それにより、ネットワークトラフィックの低い期間中のノードのエネルギー消費量が減少します。
More information on tidal networks can be found in [TIDAL].
Tidalネットワークの詳細については、[Tidal]をご覧ください。
When a node is placed on a mobile platform, the mobility of the platform (and thus the mobility of the node) may cause changes to the topology of the network over time. The impacts on the dynamics of the topology can be very important. To the extent that the relative mobility between and among nodes in the network and the impacts of the environment on the signal propagation can be predicted, the associated loss and establishment of adjacencies can also be planned for.
ノードがモバイルプラットフォームに配置されると、プラットフォームのモビリティ（したがってノードのモビリティ）が、時間の経過とともにネットワークのトポロジに変更を引き起こす可能性があります。トポロジのダイナミクスへの影響は非常に重要です。ネットワーク内のノード間およびノード間の相対的なモビリティ、および信号伝播に対する環境の影響を予測できる限り、隣接の関連する損失と確立も計画できます。
Mobility can cause the loss of an adjacent link in several ways, such as that which follows:
モビリティは、次のようなものなど、いくつかの方法で隣接するリンクの損失を引き起こす可能性があります。
1. Node mobility can cause the distance between two nodes to become large enough that distance-related attenuation causes the mobile node to lose connectivity with one or more other nodes in the network.
1. ノードモビリティにより、2つのノード間の距離が十分に大きくなる可能性があり、距離関連の減衰により、モバイルノードがネットワーク内の1つ以上の他のノードとの接続性が失われます。
2. Node mobility can also be used to maintain a required distance from other mobile nodes in the network. While moving, external characteristics may cause the loss of links through occultation or other hazards of traversing a shared environment.
2. ノードモビリティは、ネットワーク内の他のモバイルノードから必要な距離を維持するためにも使用できます。移動中、外部特性は、共有環境を横断する他のハザードまたはその他の危険を通じてリンクの損失を引き起こす可能性があります。
3. Node mobility can cause the distance between two nodes to vary quickly over time, making it complicated to establish and maintain connectivity.
3. ノードモビリティにより、2つのノード間の距離が時間とともに迅速に変化する可能性があり、接続性を確立および維持するのが複雑になります。
4. Nodes equipped with communication terminals capable of adjusting their orientation or moving behind and emerging from barriers will also establish and lose connectivity with other nodes as a function of that motion.
4. その方向を調整したり、障壁の後ろに移動したりすることができる通信端子を装備したノードは、その動きの関数として他のノードとの接続性を確立し、失うことになります。
Mobile nodes, like any node, may encounter issues regarding resource preservation and cost efficiency. In addition, they may face unique challenges associated with their mobility. The intermittent availability of links can lead to dynamic neighbor relationships at the node level. This use case aims to examine the routing implications of motion-induced changes to network topology.
モバイルノードは、任意のノードと同様に、リソースの保存とコスト効率に関する問題に遭遇する可能性があります。さらに、彼らは彼らのモビリティに関連するユニークな課題に直面するかもしれません。リンクの断続的な可用性は、ノードレベルで動的な隣接関係につながる可能性があります。このユースケースは、ネットワークトポロジに対する動き誘導変化のルーティングの意味を調べることを目的としています。
Predicting the impact of node mobility on route computation requires some information relating to the nature of the mobility and the nature of the environment being moved through. Some information presumed to exist for planning is listed as follows:
ルート計算に対するノードモビリティの影響を予測するには、移動性の性質と移動される環境の性質に関する情報が必要です。計画のために存在すると推定されるいくつかの情報は、次のようにリストされています。
1. Path Predictability. The path of a mobile node through its environment is known (or can be predicted) as a function of (at least) time. It is presumed that mobile nodes using TVR algorithms would not exhibit purely random motion.
1. パス予測可能性。環境を通るモバイルノードのパスは、（少なくとも）時間の関数として既知（または予測できる）です。TVRアルゴリズムを使用したモバイルノードは、純粋にランダムな動きを示さないと推定されます。
2. Environmental Knowledge. When otherwise well-connected mobile nodes pass through certain elements of their environment (such as a storm, a tunnel, or the horizon), they may lose connectivity. The duration of this connectivity loss is assumed to be calculable as a function of node mobility and the environment itself.
2. 環境知識。それ以外の場合は、よく接続されたモバイルノードが環境の特定の要素（嵐、トンネル、地平線など）を通過する場合、接続性を失う可能性があります。この接続性損失の期間は、ノードモビリティと環境自体の関数として計算可能であると想定されています。
Changing a network topology affects the computation of paths (or subpaths) through that topology. In particular, the following features can be implemented in a network with mobile nodes such that different paths might be computed over time:
ネットワークトポロジを変更すると、そのトポロジーを介したパス（またはサブパス）の計算に影響します。特に、次の機能は、時間の経過とともに異なるパスを計算できるように、モバイルノードを備えたネットワークに実装できます。
1. Adjacent Link Expiration. A node might be able to predict that an adjacency will expire as a function of that node's mobility, the other node's mobility, or some characteristic of the environment. Determining that an adjacency has expired allows a route computation to plan for that loss rather than default to an error recovery mechanism.
1. 隣接するリンクの有効期限。ノードは、そのノードのモビリティ、他のノードのモビリティ、または環境の何らかの特性の関数として隣接性が期限切れになると予測できる場合があります。隣接する可能性が期限切れになっていることを判断することで、ルート計算がエラー回復メカニズムではなく、その損失を計画することができます。
2. Adjacent Link Resumption. Just as the loss of an adjacency can be predicted, it may be possible to predict when an adjacency will resume.
2. 隣接するリンク再開。隣接の損失を予測できるように、隣接がいつ再開されるかを予測することが可能かもしれません。
3. Data Rate Adjustments. The achievable data rate over a given link is not constant over time and may vary significantly as a function of both relative mobility between a transmitter and receiver as well as the environment being transmitted through. Knowledge of both mobility and environmental state may allow for prediction of data rates, which may impact path computation.
3. データレートの調整。特定のリンクにわたる達成可能なデータレートは、時間の経過とともに一定ではなく、送信される環境だけでなく、送信機と受信機の間の相対的な移動度の両方の関数として大きく異なる場合があります。モビリティと環境状態の両方の知識により、データレートの予測が可能になる場合があり、これはパス計算に影響を与える可能性があります。
4. Adjacent Link Filtering. Separate from the instantaneous presence or absence of an adjacency, a route computation might choose to not use an adjacency if that adjacency is likely to expire in the near future or if it is likely to experience a significant drop in predicted data rate.
4. 隣接するリンクフィルタリング。隣接する瞬間的な存在または不在とは別に、ルート計算は、その隣接が近い将来に期限切れになる可能性が高い場合、または予測されるデータレートの大幅な低下を経験する可能性が高い場合、隣接を使用しないことを選択する場合があります。
A relatively new type of mobile network that has emerged over the past several years is the Low Earth Orbit (LEO) networked constellation. There are a number of such constellations being built by both private industry and governments. While this example describes LEO satellite systems, the mobility events can be applied to satellite systems orbiting at different altitudes (including Very LEO (V-LEO) or Medium Earth Orbit (MEO)).
過去数年にわたって登場した比較的新しいタイプのモバイルネットワークは、低い地球軌道（LEO）ネットワーク化された星座です。民間産業と政府の両方によって建設されている多くのそのような星座があります。この例では、LEO衛星システムについて説明しますが、モビリティイベントは、異なる高度（非常にLEO（V-LEO）またはMedium Earth Orbit（MEO）を含む衛星システムに適用できます。
Many LEO networked constellations have a similar operational concept of hundreds to thousands of inexpensive spacecraft that can communicate both with their orbital neighbors as well as down to any ground station that they happen to be passing over. A ground station is a facility used to communicate with satellites in LEO. The relationship between an individual spacecraft and an individual ground station becomes somewhat complex as each spacecraft may only be over a single ground station for a few minutes at a time. Moreover, as a function of the constellation topology, there are scenarios where (1) the inter-satellite links need to be shut down for interference avoidance purposes or (2) the network topology changes, which modifies the neighbors of a given spacecraft.
多くのレオネットワーク化された星座には、数百から数千の安価な宇宙船の同様の運用概念があり、軌道上の隣人と、たまたま通り過ぎている地上駅まで通信できます。地上局は、レオの衛星と通信するために使用される施設です。個々の宇宙船と個々の地上局との関係は、各宇宙船が一度に数分間しか1つの地上局を超えているため、やや複雑になります。さらに、Constellationトポロジの関数として、（1）干渉回避目的で（1）干渉回避の目的でシャットダウンする必要があるシナリオがあります。
A LEO networked constellation represents a good example of planned mobility based on the predictability of spacecraft in orbit. While other mobile vehicles may encounter unpredictable fluctuations in velocity, spacecraft operate in an environment with relatively stable velocity conditions. This determinism makes them an excellent candidate for TVR computations. However, inter-satellite link failures could still introduce unpredictability in the network topology.
LEOネットワーク化された星座は、軌道中の宇宙船の予測可能性に基づいて、計画されたモビリティの良い例を表しています。他のモバイル車両は速度の予測不可能な変動に遭遇する可能性がありますが、宇宙船は比較的安定した速度条件の環境で動作します。この決定論により、彼らはTVR計算の優れた候補になります。ただし、衛星間リンクの障害は、ネットワークトポロジに予測不可能性を導入する可能性があります。
Consider three spacecraft (N1, N2, and N3) following each other sequentially in the same orbit. This is sometimes called a "string of pearls" configuration. Spacecraft N2 always maintains connectivity to its two neighbor spacecraft: N1, which is behind in the orbit, and N3, which is ahead in the orbit. This configuration is illustrated in Figure 6. While these spacecraft are all mobile, their relative mobility ensures continuous contact with each other under normal conditions.
同じ軌道で互いに連続的に続いて、3つの宇宙船（N1、N2、およびN3）を考慮してください。これは、「真珠の文字列」構成と呼ばれることもあります。Spacecraft N2は、常に軌道の後ろにある2つの隣の宇宙船への接続性を維持します。N1は、軌道で先にあるN3です。この構成を図6に示します。これらの宇宙船はすべてモバイルですが、相対的なモビリティは通常の条件下で互いに継続的に接触します。
.--. .--. .--.
####-| N1 |-#### <---> ####-| N2 |-#### <---> ####-| N3 |-####
\__/ \__/ \__/
Figure 6: Three Sequential Spacecraft
図6：3つの連続宇宙船
Flying over a ground station imposes a non-relative motion between the ground and the spacecraft -- namely that any given ground station will only be in view of the spacecraft for a short period of time. The times at which each spacecraft can see the ground station is shown in the plots in Figure 7. In this figure, ground contact is shown when the plot is high, and a lack of ground contact is shown when the graph is low. From this, we see that spacecraft N3 can see ground at time t1, N2 sees ground at time t2, and spacecraft N1 sees ground at time t3.
地上局を飛行すると、地面と宇宙船の間に非相対的な動きが課されます。つまり、特定の地上駅は宇宙船を短期間のみ視野に入れます。各宇宙船が地上局を見ることができる時間は、図7のプロットに示されています。この図では、プロットが高いときに地上接触が表示され、グラフが低いときに地上接触の不足が示されます。このことから、宇宙船N3は時間T1で地面を見ることができ、N2は時間T2で地面を見て、宇宙船N1がT3で地面を見ることができます。
Spacecraft N1 Spacecraft N2 Spacecraft N3
G | G | G |
r | +--+ r | +--+ r | +--+
o | | | o | | | o | | |
u | | | u | | | u | | |
n |--------------+ +- n |---------+ +------- n |---+ +-------------
d | d | d |
+---++----++----++-- +----++----++----++-- +----++----++----++--
t1 t2 t3 t1 t2 t3 t1 t2 t3
Time Time Time
Figure 7: Spacecraft Ground Contacts over Time
図7：宇宙船の地面が時間の経過とともに接触します
Since the ground station in this example is stationary, each spacecraft will pass over it, resulting in a change to the network topology. This topology change is shown in Figure 8. At time t1, any message residing on N3 and destined for the ground could be forwarded directly to the ground station. At time t2, that same message would need to, instead, be forwarded to N2 and then forwarded to ground. By time t3, the same message would need to be forwarded from N2 to N1 and then down to ground.
この例の地上局は静止しているため、各宇宙船はそれを渡し、ネットワークトポロジーに変更されます。このトポロジの変化を図8に示します。時間T1では、N3に存在し、地面に運命づけられているメッセージは地面に直接転送できます。時間T2では、その同じメッセージを代わりにN2に転送してから地面に転送する必要があります。T3までに、同じメッセージをN2からN1に転送し、その後地面に転送する必要があります。
+------+ +------+
t1 | N2 |----------| N3 |
+------+ +---+--+
|
/|\
\___/
/ \
Ground
Station
------------------------------------------------------------------
+------+ +------+ +------+
t2 | N1 |----------| N2 |----------| N3 |
+------+ +---+--+ +------+
|
/|\
\___/
/ \
Ground
Station
------------------------------------------------------------------
+------+ +------+ +------+
t3 | N1 |----------| N2 |----------| N3 |
+---+--+ +------+ +------+
|
/|\
\___/
/ \
Ground
Station
------------------------------------------------------------------
Figure 8: Constellation Topology over Time
図8：時間の経過とともに星座トポロジー
This example focuses on the case where the spacecrafts fly over a ground station and introduce changes in the network topology. There are also scenarios where the in-constellation network topology varies over time following a deterministic time-driven operation from the ground system. More information on in-constellation network topology can be found in [SAT-CONSTELLATION] and [SCN]. For this example, and in particular for within constellation network topology changes, the TVR approach is important to avoid the Interior Gateway Protocol (IGP) issues mentioned in [SAT-CONSTELLATION].
この例は、宇宙船が地上局を飛び、ネットワークトポロジの変化を導入する場合に焦点を当てています。また、接合されたネットワークトポロジが、地上システムからの決定論的な時間駆動型操作に続いて時間とともに変化するシナリオもあります。接続ネットワークトポロジの詳細については、[sat-constellation]および[scn]をご覧ください。この例、特にConstellation Networkトポロジの変更については、[sat-constellation]で言及されているインテリアゲートウェイプロトコル（IGP）の問題を回避するためにTVRアプローチが重要です。
Another relevant example for this use case involves the movement of vessels with predictable trajectories, such as ferries or planes. These endpoints often rely on a combination of satellite and terrestrial systems for Internet connectivity, capitalizing on their predictable journeys.
このユースケースのもう1つの関連する例は、フェリーや飛行機などの予測可能な軌跡を持つ容器の動きです。これらのエンドポイントは、多くの場合、インターネット接続のために衛星システムと陸生システムの組み合わせに依存しており、予測可能な旅を活用しています。
This scenario also covers situations where nodes employ dynamic pointing solutions to track the mobility of other nodes. In such cases, nodes dynamically adjust their antennas and application settings to determine the optimal timing for data transmission along the path.
このシナリオは、ノードが他のノードのモビリティを追跡するために動的なポインティングソリューションを使用する状況もカバーしています。このような場合、ノードはアンテナとアプリケーション設定を動的に調整して、パスに沿ったデータ送信の最適なタイミングを決定します。
While this document does not define a specific mechanism or solution, it serves to motivate the use of time-based validation and revocation strategies. Therefore, security considerations are anticipated to be addressed elsewhere, such as within a TVR schedule definition or through a protocol extension utilizing a TVR schedule. However, it's important to note that time synchronization is critical within a network employing a TVR schedule. Any unauthorized changes to network clocks can disrupt network functionality, potentially leading to a Denial of Service (DoS) attack.
このドキュメントは特定のメカニズムやソリューションを定義していませんが、時間ベースの検証戦略と取り消し戦略の使用を動機付けるのに役立ちます。したがって、TVRスケジュールの定義内やTVRスケジュールを使用してプロトコル拡張を介して、セキュリティ上の考慮事項は他の場所で対処されると予想されます。ただし、TVRスケジュールを使用しているネットワーク内では、時間同期が重要であることに注意することが重要です。ネットワーククロックに対する不正な変更は、ネットワーク機能を破壊する可能性があり、潜在的にサービス拒否（DOS）攻撃につながる可能性があります。
This document has no IANA actions.
このドキュメントにはIANAアクションがありません。
[SAT-CONSTELLATION]
Han, L., Li, R., Retana, A., Chen, M., Su, L., and T.
Jiang, "Problems and Requirements of Satellite
Constellation for Internet", Work in Progress, Internet-
Draft, draft-lhan-problems-requirements-satellite-net-06,
4 January 2024, <https://datatracker.ietf.org/doc/html/
draft-lhan-problems-requirements-satellite-net-06>.
[SCN] Wood, L., "Satellite Constellation Networks",
Internetworking and Computing over Satellite Networks, pp.
13-34, DOI 10.1007/978-1-4615-0431-3_2, April 2003,
<https://link.springer.com/
chapter/10.1007/978-1-4615-0431-3_2>.
[TIDAL] Zhang, L., Zhou, T., Dong, J., and N. Nzima, "Use Case of
Tidal Network", Work in Progress, Internet-Draft, draft-
zzd-tvr-use-case-tidal-network-02, 28 July 2023,
<https://datatracker.ietf.org/doc/html/draft-zzd-tvr-use-
case-tidal-network-02>.
Many thanks to Tony Li, Peter Ashwood-Smith, Abdussalam Baryun, Arashmid Akhavain, Dirk Trossen, Brian Sipos, Alexandre Petrescu, Haoyu Song, Hou Dongxu, Tianran Zhou, Jie Dong, Nkosinathi Nzima, and Vinton Cerf for their useful comments that helped improve the document.
トニー・リー、ピーター・アシュウッド・スミス、アブドゥスサラム・バリュン、アラシュミッド・アハヴァヴィン、ダーク・トロッセン、ブライアン・シポス、アレクサンドル・ペトレスク、ハウ・ソング、フー・ドンクス、ティアラン・Zhou、ジー・ドン、nkosinathi nzima、ヴィントン・セルフの役に立つコメントに感謝します。ドキュメントを改善します。
Edward J. Birrane, III
JHU/APL
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Nicolas Kuhn
Thales Alenia Space
Email: nicolas.kuhn.ietf@gmail.com
Yingzhen Qu
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Rick Taylor
Aalyria Technologies
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Li Zhang
Huawei
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