オブジェクトの属性を用いた高速な選択的データ配送
Fast Selective 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
2011/1/18 2010年度秋学期修士論文最終試験
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研究背景
• P2P の価値
– 様々なデータの共有をみんなで実現することが可能 – 専用のインフラが無くてもスケールして動作する
• 問題
– 「 P2P は間に合わない」
– データ展開時の需要に対応できない
• データ展開＝データをネットワーク上に配置すること
• （ビデオの再生に）待ち時間が発生する
待ち時間なしでデータにアクセスしたい！！
• 目的： P2P を利用したデータ展開の高速化
– クライアント・サーバモデルと同じように「間に合う」
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データ展開時における問題点
• オリジネータノード
– データの一次配信者 – データの配信方法
• データの要約を配布
• 要求が来たら転送開始
• 一般ノード
– データの取得者 – データの取得方法
• オリジネータからの広告
• 検索クエリを投げる
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ボトルネックが発生
広範囲でデータ発見
需要は増え続ける オリジネータノード！
！
！ ！
ダウンロードの要求からダウンロード開始までの待ち時間が発生する
一般ノード
キャッシュノード
データ展開時における問題点
• キャッシュノード
– 元ダウンローダー
• 過去にダウンロード
– 現アップローダー
• データを他のノードへ
– 増えるほど効果大だが
• 資源が無駄になるかも
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負荷分散が動作し始める
一般ノード
キャッシュノードが現れる オリジネータノード
オリジネータが最初にデータを公開する際の待ち時間は不可避
しばらく経つと
…
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
• 個人レベルでの情報配信が困難
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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
既存のデータ展開：一部 P2P
• 配信サーバ
– 配信専用の計算機
• 複数台用意される
• 分散して設置される
– 特徴
• 巨大なストレージ
• 超高速な回線
• 配信の順序
– オリジネータ サーバ – サーバ 一般ノード
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ボトルネックは発生しない
！
！ ！
！ ！
ダウンロードの要求からダウンロード開始までの待ち時間は不要
配信サーバ
一般ノード
！
オリジネータノード
広範囲でデータ発見
需要は増え続ける配信サーバでなくても実現可能では？
本研究の提案手法：全部 P2P
• キャッシュノード
– 動的に選択される
• 配信の順序
– オリジネータノード – キャッシュノード
– 一般ノード
• キャッシュノードになる
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最初から P2P の負荷分散が働く
！
！ ！
！ ！
待ち時間は発生しない＋ノードの需要を事前に満たす＝高速化
キャッシュノード
一般ノード
！
オリジネータノード
データ公開前にキャッシュ
公開は遅延する 遅延が発生オンデマンド
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
• ダウンロードを行うノードと近隣となる
• キャッシュするデータを将来ダウンロードする
キャッシュノードになることが不利にならない！
Bottleneck
オリジネータノード オリジネータノード
一般ノード 一般ノード
キャッシュノード 動的に選択
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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. ノードは以前からある分野のデータを探している 2. ノードはある分野のデータをダウンロードしている
• ある分野のキャッシュデータを持っている
3. ノードは今後もある分野のデータをダウンロードする
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出典：コンテンツ類似度に基づくP2Pネットワークの動的再構成
山口 拓也, 松本倫 子, 吉田 紀彦
• 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（例）
• 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
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データ
攻殻機動隊 士郎正宗
アニメ
攻殻機動隊 アニメ
ノード
攻機 攻機
攻機 士郎 アニメ 士郎
アニメ アニメ
ダウンロードしたデータ
自動的に決定
タグ 攻殻機動隊 ヱヴァンゲリヲン 化物語 バクマン。
出現数 16 2 3 4
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
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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
– クラスタリングした環境において
高速なオブジェクト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
• Kademlia の中にグループ化の概念を導入
• Kademlia を用いる理由
1. トポロジ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
ダウンロードを行うノードと近隣となるように構成が可能
2. 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
3. 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
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（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
Kademlia の概要
• 排他的論理和（ XOR ）を基盤とした構造化 P2P
– ノードの距離は ID の XOR を用いて表現される
• 経路表（ k -buckets ）を保持する
– k-bucket ：距離が等しいノードリスト
• 距離は 2 i ～ 2 (i+1) (0 ≦ i ＜ 160) で表現される（ SHA1 ）
• 最大で 160 個の k-bucket が作成される
– ノードリストのサイズは k として規定される
（例： k=20 ）
• k はシステムレベルの複製値
– ノードの生存時間で降順にソートされる
• 新しいノードよりも既存のノードを優先的に扱う
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Kademlia の拡張（ G-Kad と命名）
• k-buckets 内のノードの保持方法
– ＜ IP アドレス /UDP ポート / ノード ID ＞
• 拡張方法
– ＜ IP アドレス /UDP ポート / ノード ID/ タグ 1 ・タグ 2… ＞
• ノード情報に属性としてタグを付加する
• PUT/GET などの関数に属性を追加するよう拡張した
– PUT Key Value [Attribute]
» Key + Value: Kademlia
にストア» Key + Value + Attribute: Kademlia
グループにストア– GET Key [Attribute]
» Key: Kademlia
キー検索（完全一致）» Key + Attribute: Kademlia
グループキー検索（完全一致）» Attribute:
キーワードを用いて範囲検索を行う（部分一致）2011/1/18 2010年度秋学期修士論文最終試験
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ノードの選択方法
• 1 個以上同じタグを持つノードを選出
– 得られたリストを一致数で降順にソートする – 同じ一致数のノードが複数存在する場合
• 当該ノード内でのタグの出現頻度で重み付けを行う
• ノードの選択方法
1. タグの一致度 2. タグの優先度
• 同じタグを持つノードがいなかった場合
– 通常の Kademlia の動作となる（ ID で検索）
– キャッシュノード選択の場合
キャッシュノードの作成は行わない
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評価方法と評価項目（ 1/2 ）
• シミュレーションを用いて評価
– 2000 個の仮想ノードを用意する – サンプルデータ
• DVD Top 500 と Amazon.co.jp のタグ
• 評価項目（ 1/2 ）
– G-Kad の評価
– Kademlia と比較
• 平均メッセージ反復回数
• Churn 耐性
– GET 成功数
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評価方法と評価項目（ 2/2 ）
• 評価項目（ 2/2 ）
– データ展開の評価
• 優先度はすべて 1 に指定
– キャッシュの効果
• 待ち時間
– データが公開されてから取得するまでの時間
• データ展開の傾向
– 通常のデータ展開と比べて高速化されているか
• キャッシュがローカルにある確率
– 適切なキャッシュノードを選択できたのか
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G-Kad の評価（ 1/2 ）
• 平均メッセージ反復回数
– Churn は 10% から 50% まで 5 段階で評価
• 傾向
– G-Kad の方が平均メッセージ反復回数は多い
– Churn の影響
• G-Kad ：大きい
• Kademlia ：小さい
• 要因
1. 検索範囲が狭い 2. 検索失敗時の動作
• Kademlia で検索を行う
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18
0.06 0.06 0.083 0.129 0.166 0.433 0.475 0.584
0.89
1.151
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
A ver ag e T ry
Churn
Kademlia
G-Kad
G-Kad の評価（ 2/2 ）
• Churn 耐性（ GET 成功数）
– Churn は 10% から 50% まで 5 段階で評価
• 傾向
– G-Kad の方が Churn 耐性が高い – Churn の影響
• 大きな変化はなし
• 要因
– Kademlia の複製値
• k
– G-Kad の複製値
• 動的に決定される
• タグ数＝複製値
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19
1424
1332 1378
1282
1175 1610 1600 1584
1502 1478
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
GET Sucess
Churn
Kademlia
G-Kad
データ展開の評価（ 1/3 ）
• データ転送待ち時間
– キャッシュノードの有無で比較 – キャッシュノードがある方が優位
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20
0 10 20 30 40 50 60 70
0:01 0:07 0:13 0:19 0:25 0:31 0:37 0:43 0:49 0:55 1:01 1:07 1:13 1:19 1:25 1:31 1:37 1:43 1:49 1:55
W ai ting Time (min.)
Time Elapsed (min.)
0 5 10 15 20 25 30 35
0:00 0:03 0:06 0:09 0:12 0:15 0:18 0:21 0:24 0:27 0:31 0:34 0:37 0:40 0:43 0:46 0:49 0:52
W ai ting Time (min.)
Time Elapsed (min.)
キャッシュノードなし
キャッシュノードあり最大待ち時間：
62
総ノード数：67
最大待ち時間：
29
総ノード数：28
データ展開の評価（ 2/3 ）
• データ展開の傾向
– データ転送開始ノードと完了ノード数を計算 – キャッシュノードがある方が早く収束する
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0 20 40 60 80 100 120 140
0:00 0:09 0:18 0:27 0:36 0:45 0:54 1:03 1:12 1:21 1:30 1:39 1:48 1:57
Num b er of No d es
Time Elapsed (min.)
Processing Complete
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
0:00 0:09 0:18 0:27 0:36 0:45 0:54 1:03 1:12 1:21 1:30 1:39 1:48 1:57
Number of Nodes
Time Elapsed (min.)
Processing Complete
キャッシュノードなし
キャッシュノードあり102
分で収束44
分で収束データ展開の評価（ 3/3 ）
• データ転送完了時間
– キャッシュを利用した方が高速に展開可能
• キャッシュヒット率
– 適切なキャッシュノードの選択ができている
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完了順 通常のデータ展開 キャッシュノードを利用したデータ展開
1 0:27:00 0:43:00
2 0:30:00 0:43:00
3 0:55:00 0:43:00
4 0:57:00 0:43:00
5 0:57:00 0:43:00
キャッシュ数
81
キャッシュヒット数80
キャッシュヒット率100%
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（ G-Kad ）
• 評価
– 設計した P2P ネットワークの性能
•
メッセージ反復回数は増加するが、Churn
耐性は同等以上– キャッシュを事前に配置することの効果
•
通常のデータ展開と比べて高速にデータ展開が可能である• 期待される効果
– データ配信プラットフォームとしての
P2P オーバーレイネットワークの応用範囲の拡大
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