構造化

(1)

オブジェクトの属性を用いた適応型高速データ展開

Adaptive and Fast Data Dissemination for Structured Peer-to-Peer Overlay Network with Object Attributes

黒宮佑介（学籍番号： 80924567 ）政策・メディア研究科修士課程 2 年

主査：村井純、副査：斉藤賢爾・中村修・江崎浩

2010/10/17 ²⁰¹⁰^{年度秋学期}^{修士論文中間発表}

1

(2)

研究概要

• P2P

の価値

–

専用のインフラが無くてもスケールして動作する

•

目的：

P2P

を利用したデータ展開の高速化

–

データ展開＝データをネットワーク上に配信する初期段階

•

問題

–

データ展開時の需要に対応できない

•

ボトルネックが発生しやすくなっている

•

結果として（データ展開が一段落するまでの）待ち時間が発生する

•

解決方法

–

事前に

P2P

上にキャッシュとなるノードを配置する

•

オブジェクト（ノード・データ）の特性を表す属性をネットワーク上で共有

•

属性のマッチングを行うことでキャッシュとして適切なノードの選択を可能に

•

期待される効果

– P2P

オーバーレイネットワークの応用範囲の拡大

– P2P

を利用する際のユーザエクスペリエンスの向上

2010/10/17 2010年度秋学期修士論文中間発表

2

(3)

データ展開時における問題点

3

ノード数

時間

①データの公開

タイムラグ

②データの発見需要最大

イノベーター理論

革新的採用者

＝需要が供給を上回る

初期採用者

＝需要が増加

前期追随者

＝需要が急増

バランスしない

ダウンロード要求ノード数

（需要）

アップロード可能ノード数

≒ダウンロード完了ノード数

（供給）

(4)

既存のデータ展開高速化手法

• P2P を利用したデータ展開手法

– SkeedCast （ Winny ） (1) – ShareCast (2)

• 配信サーバを静的に設置して配信を行う

– P2P の価値を最大限に活かせない

•

配信サーバという専用のインフラを必要としている

4

ShareCast

SkeedCast

(1) SkeedCast: http://www.skeedtools.com/

(2) ShareCast: http://scast.tv/sc2plus/

配信サーバ

P2P

配信サーバ

P2P

(5)

5

既存のデータ展開：一部 P2P

ノード数

時間

タイムラグ

（需要）

≒ダウンロード完了ノード数

（供給）

配信サーバ供給分

バランスする

P2P

(6)

6

本研究の提案手法：全部 P2P

ノード数

時間

タイムラグ

≒ダウンロード完了ノード数

（供給）

（需要）

需要減

キャッシュ作成 P2P 将来ダウンロードするノードにキャッシュを作成する

＝ノードの需要を満たす＋供給が増える



高速化

バランスする

(7)

提案手法に対する要求

• キャッシュノードの動的な選択と配置

– 適切なキャッシュノードを選出する手法が必要 – キャッシュノードの条件

1.

ダウンロードを行うノードと近隣となる

2.

データのキャッシュがノードにとって有益に働く

このノードはこのデータをダウンロードするはず！

Bottleneck

Originator Originator

Data Request Nodes Data Request Nodes

Cache Nodes

動的に選択

2010/10/17 ²⁰¹⁰^{年度秋学期}^{修士論文中間発表}

7

(8)

ユーザの振る舞い方に着目

• ユーザの振る舞い方に以下の特徴がある

（ユーザ＝ダウンローダー・アップローダー）

1. ある分野に以前から興味を持っている 2. ある分野に含まれるデータを持っている 3. 今後もある分野に興味を持つ

• ユーザの振る舞い方をノードに反映させる

1. ノードは以前からそのデータを探している 2. ノードはそのデータをダウンロードしている 3. ノードは今後もそのデータをダウンロードする

2010/10/17 ²⁰¹⁰^{年度秋学期}^{修士論文中間発表}

8

(9)

• オブジェクト（データ・ノード）は属性のタグを持つ

– データタグ

•

ユーザが指定を行う

•

複数個のタグを付加

– ノードタグ

•

各ノードはタグのテーブルを持つ

•

ダウンロードしたデータによりタグの優先度を決定する

•

優先度によりノードのタグを選択（上位

N

個、閾値、

etc…

）

属性を用いたオブジェクトの紐付け

9

データ

映画小説

ドラマ

映画ドラマ

ノード

映画映画

映画小説ドラマ小説

ドラマドラマ

ダウンロードしたデータ

自動的に決定

映画小説ドラマ

4 1 4

(10)

P2P ネットワークの構成（ 1/2 ）

• 非構造化 P2P と構造化 P2P

– 非構造化 P2P （例： Winny 、 Share ）

•

特徴：広く複製されているデータを見つけることが得意

•

検索：任意のキーワードで検索が可能

– 構造化 P2P （例： Chord, CAN, Pastry, Kademlia ）

•

特徴：効率的にどんなデータでも確実に見つける

•

検索：（直接的には）キーによる検索しか可能ではない

• 目的： P2P を利用したデータ展開の高速化

– キャッシュをヒットしやすくする

•

ノードをクラスタリングする・・・非構造化

P2P

が得意

– 基本的にどんなデータも検索可能

•

稀尐なデータも検索可能に・・・構造化

P2P

が得意

10

(11)

P2P ネットワークの構成（ 2/2 ）

• 構造化 P2P に非構造化 P2P の特徴を持ち込む

– 利点：高速なデータ・ノードの発見が可能になる

•

データの属性にマッチするノードの発見が容易になる

– 方法： Kademlia

^（

1

^）

を拡張する

•

全体の

Kademlia

とグループ毎の

Kademlia

• Kademlia を用いる理由

– トポロジー自体が特定の構造を持たない（非構造的）

• Kademlia

の構造を適応的に変化させることが可能になる

1. 経路を複数持つことが可能

•

複数のグループに属する場合に有効に作用する

2. ノードが頻繁に出入りする状況を想定している

• Kademlia

以外の構造化

P2P

は専用のメッセージが必要

11

（1）Kademlia: A Peer-to-peer Information System Based on the XOR Metric

P Maymounkov, D Mazieres - Peer-to-Peer Systems, 2002 - Springer

A

B C

(12)

評価指標と方針

• シミュレーションを用いて評価

–

規模拡張性

•

ノード数

•

データ数

•

タグ（属性）数

•

グループ内ノード数

• Kademlia

の経路

–

閾値

•

ノードあたりのタグ数

•

タグ選択（手法）

–

キャッシュ配置効果

•

転送時間

•

キャッシュ効率

–

ノードとデータの距離

–

データ展開時間

•

他の

DHT

との比較

12

ノード・タグの増加に対しての規模拡張性規模に対しての可塑性・研究の有効性

最適なパラメータ・汎用的な手法の導出

キャッシュの配置が有効に作用したか

(13)

スケジュール

•

アルゴリズム設計

–

ノードタグ決定

•

ダウンロードしたデータからのタグ抽出方法

– タグの変更があった場合は？

•

ユーザからのタグ指定の受付

–

キャッシュノード選択

•

閾値の設定

•

ノード発見の方法

•

ネットワーク規模の測定方法

•

ネットワーク設計

–

想定環境

•

ノード数・データ数・タグ数

– Kademlia

•

グループ数

•

グループ内のノード数

–

ノード

•

経路数

•

データ・タグ数

• Churn

耐性

13

予定

10/

24 31 11/

7 14 21 28 12/

5 12 19 26 1/

2 9

アルゴリズム設計ネットワーク設計シミュレータ実装評価（データ分析）

論文執筆

(14)

まとめ

• 目的

– P2P を利用したデータ展開の高速化

 待ち時間なしで手に入れたい！

• 手法

– P2P ネットワークをタグ毎にグループ化 – 構造化 P2P の Kademlia を拡張

• 構造化 P2P に非構造化 P2P の特徴を持ち込む

• 評価

– 複数の視点から評価

• 規模性、閾値、キャッシュを配置する効果

14

(15)

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15

(16)

• ジャンル

• タイトル

• サブタイトル

• 登場人物

– ヒーロー・ヒロインなど

• テーマソング

• 制作者

• スタッフ

2010/10/17 ²⁰¹⁰^{年度秋学期}^{修士論文中間発表}

16

(17)

• G-Tap

– Tapestry

で構成された

DHT

に基づいて構成される

– 2

種類の経路制御方式をサポート

• Destination-Specified

• Path-Constrained

–

グループ化手法

• Group Membership Rendezvous

（

GMR

）ツリー

• Diminished Chord

– Chord

で構成された

DHT

に基づいて構成される

–

経路制御方式（

1

種類）

• Destination-Specified

–

複数のグループ化手法をサポート

•

ツリー型

•

埋め込みツリー型

•

スパースリング（

With/Without Prefinger

）

17

(18)

• HIBIKI

• Performance Analysis of DHT Algorithms for Range-Query and Multi-Attribute Resource Discovery in Grids

18

(19)

• ポイント：同じタグを持つノードが近隣になる 1. タグ毎に P2P ネットワークを形成する

– ○ P2P の構造が簡単になる

– ×リソースを多く消費する（非効率）

– ×複数タグを走査することが難しい

2. P2P ネットワークをタグ毎にグループ化

– ○リソースを有効に使用できる – ○複数タグを走査することが可能 – ×構造が複雑になる可能性がある

19

Tag A

Tag B Tag C

Tag A

Tag B Tag C

(20)

• 各ノードはタグのテーブルを持つ

– ダウンロードしたデータ数により優先度を決定 – ノードタグの選択（上位 N 個、閾値、 etc… ）

• キャッシュノードの選択

1. それぞれのタグをグループに問い合わせ

• テーブルにおいて重みを持つ上位 N ノードを選出

• N はグループの規模により決定（パレートの法則）

2. 多くのタグにおいて AND がとれるノードを選択

• キャッシュノードとしてデータをキャッシュさせる

タグ

A

タグ

B

タグ

C

タグ

D

タグ

E

タグ

F

タグ

G

1 4 6 7 20 2 4

2010/10/17 ²⁰¹⁰^{年度修士論文中間発表}

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(21)

• イノベーションの普及に関する理論

– Diffusion of Innovations – Everett M.Rogers

• 消費者の商品購入態度

1. イノベーター

2. アーリー・アダプター 3. アーリー・マジョリティ 4. レイト・マジョリティ

5. ラガード

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