RFC4981 日本語訳
4981 Survey of Research towards Robust Peer-to-Peer Networks: SearchMethods. J. Risson, T. Moors. September 2007. (Format: TXT=239752 bytes) (Status: INFORMATIONAL)
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英語原文
Network Working Group J. Risson
Request for Comments: 4981 T. Moors
Category: Informational University of New South Wales
September 2007
Rissonがコメントのために要求するワーキンググループJ.をネットワークでつないでください: 4981年のT.ムーアズカテゴリ: ニューサウスウェールズ2007年9月の情報の大学
Survey of Research towards Robust Peer-to-Peer Networks:
Search Methods
強健なPeer-to-Peerネットワークに向かった研究の調査: 検索方法
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Abstract
要約
The pace of research on peer-to-peer (P2P) networking in the last five years warrants a critical survey. P2P has the makings of a disruptive technology -- it can aggregate enormous storage and processing resources while minimizing entry and scaling costs.
ここ5年間でピアツーピア(P2P)ネットワークにおける研究のペースは批判的な調査を保証します。 P2Pには、破壊的な技術の材料があります--それはエントリーを最小にして、コストをスケーリングしている間、莫大な格納と処理リソースに集められることができます。
Failures are common amongst massive numbers of distributed peers, though the impact of individual failures may be less than in conventional architectures. Thus, the key to realizing P2P's potential in applications other than casual file sharing is robustness.
失敗は大規模な数の分配された同輩の中で一般的です、個々の失敗の影響が従来の建築より少ないかもしれませんが。 したがって、カジュアルなファイル共有を除いたアプリケーションにおけるP2Pの可能性がわかるキーは丈夫さです。
P2P search methods are first couched within an overall P2P taxonomy. P2P indexes for simple key lookup are assessed, including those based on Plaxton trees, rings, tori, butterflies, de Bruijn graphs, and skip graphs. Similarly, P2P indexes for keyword lookup, information retrieval and data management are explored. Finally, early efforts to optimize range, multi-attribute, join, and aggregation queries over P2P indexes are reviewed. Insofar as they are available in the primary literature, robustness mechanisms and metrics are highlighted throughout. However, the low-level mechanisms that most affect robustness are not well isolated in the literature. Recommendations are given for future research.
P2P検索方法は最初に、総合的なP2P分類学の中に堆積します。 簡単な主要なルックアップのためのP2Pインデックスは評価されます、Plaxton木、リング、トーラス、蝶、de Bruijnグラフ、およびスキップグラフに基づくものを含んでいて。 同様に、キーワードルックアップ、情報検索、およびデータ管理のためのP2Pインデックスは探られます。 最終的に、範囲を最適化するための早めのマルチ属性である努力は接合します、そして、P2Pインデックスの上の集合質問は見直されます。 それらが第一の文学、メカニズムと測定基準が強調される丈夫さで利用可能である限り。 しかしながら、丈夫さに最も影響する低レベルであるメカニズムは文学でよく隔離されません。 今後の調査のために推薦を与えます。
Risson & Moors Informational [Page 1] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[1ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
Table of Contents
目次
1. Introduction ....................................................3
1.1. Related Disciplines ........................................6
1.2. Structured and Unstructured Routing ........................7
1.3. Indexes and Queries ........................................9
2. Index Types ....................................................10
2.1. Local Index (Gnutella) ....................................10
2.2. Central Index (Napster) ...................................12
2.3. Distributed Index (Freenet) ...............................13
3. Semantic Free Index ............................................15
3.1. Origins ...................................................15
3.1.1. Plaxton, Rajaraman, and Richa (PRR) ................15
3.1.2. Consistent Hashing .................................16
3.1.3. Scalable Distributed Data Structures (LH*) .........16
3.2. Dependability .............................................17
3.2.1. Static Dependability ...............................17
3.2.2. Dynamic Dependability ..............................18
3.2.3. Ephemeral or Stable Nodes -- O(log n) or
O(1) Hops ..........................................19
3.2.4. Simulation and Proof ...............................20
3.3. Latency ...................................................21
3.3.1. Hop Count and the O(1)-Hop DHTs ....................21
3.3.2. Proximity and the O(log n)-Hop DHTs ................22
3.4. Multicasting ..............................................23
3.4.1. Multicasting vs. Broadcasting ......................23
3.4.2. Motivation for DHT-based Multicasting ..............23
3.4.3. Design Issues ......................................24
3.5. Routing Geometries ........................................25
3.5.1. Plaxton Trees (Pastry, Tapestry) ...................25
3.5.2. Rings (Chord, DKS) .................................27
3.5.3. Tori (CAN) .........................................28
3.5.4. Butterflies (Viceroy) ..............................29
3.5.5. de Bruijn (D2B, Koorde, Distance Halving, ODRI) ....30
3.5.6. Skip Graphs ........................................32
4. Semantic Index .................................................33
4.1. Keyword Lookup ............................................34
4.1.1. Gnutella Enhancements ..............................36
4.1.2. Partition-by-Document, Partition-by-Keyword ........38
4.1.3. Partial Search, Exhaustive Search ..................39
4.2. Information Retrieval .....................................39
4.2.1. Vector Model (PlanetP, FASD, eSearch) ..............41
4.2.2. Latent Semantic Indexing (pSearch) .................43
4.2.3. Small Worlds .......................................43
5. Queries ........................................................44
5.1. Range Queries .............................................45
5.2. Multi-Attribute Queries ...................................48
5.3. Join Queries ..............................................50
1. 序論…3 1.1. 規律を関係づけます…6 1.2. 構造化されて不統一なルート設定…7 1.3. インデックスと質問…9 2. タイプに索引をつけてください…10 2.1. ローカルのインデックス(グヌーテラ)…10 2.2. 主要なインデックス(ナップスター)…12 2.3. インデックス(無料ネット)を配布します…13 3. 意味無料のインデックス…15 3.1. 起源…15 3.1.1. Plaxton、Rajaraman、およびRicha(PRR)…15 3.1.2. 一貫した論じ尽くすこと…16 3.1.3. スケーラブルな分散データは(左手*)を構造化します…16 3.2. 信頼性…17 3.2.1. 静的な信頼性…17 3.2.2. ダイナミックな信頼性…18 3.2.3. はかなさ、Stable Nodes o(ログn)かO(1)が跳びます… …19 3.2.4. シミュレーションと証拠…20 3.3. 潜在…21 3.3.1. カウントとO(1)-ホップDHTsを飛び越してください…21 3.3.2. 近接とO(ログn)はDHTsを飛び越します…22 3.4. マルチキャスティング…23 3.4.1. マルチキャスティング対放送…23 3.4.2. DHTベースのマルチキャスティングに関する動機…23 3.4.3. 問題を設計してください…24 3.5. ルート設定幾何学…25 3.5.1. Plaxton木(ペストリー、つづれおり)…25 3.5.2. リングス(和音、DKS)…27 3.5.3. トーラス(缶)…28 3.5.4. 蝶(総督)…29 3.5.5de Bruijn(D2B、Koorde、Distance Halving、ODRI)…30 3.5.6. グラフをスキップしてください…32 4. 意味インデックス…33 4.1. キーワードルックアップ…34 4.1.1. グヌーテラ増進…36 4.1.2. ドキュメントパーティションと、キーワードパーティション…38 4.1.3. 部分的な検索、徹底的な検索…39 4.2. 情報検索…39 4.2.1. ベクトルモデル(PlanetP、FASD、eSearch)…41 4.2.2. 潜在している意味インデックス(pSearch)…43 4.2.3. 小さい世界…43 5. 質問…44 5.1. 範囲質問…45 5.2. マルチ属性質問…48 5.3. 質問に参加してください…50
Risson & Moors Informational [Page 2] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[2ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
5.4. Aggregation Queries .......................................50
6. Security Considerations ........................................52
7. Conclusions ....................................................52
8. Acknowledgments ................................................53
9. References .....................................................54
9.1. Informative References ....................................54
5.4. 集合質問…50 6. セキュリティ問題…52 7. 結論…52 8. 承認…53 9. 参照…54 9.1. 有益な参照…54
1. Introduction
1. 序論
Peer-to-peer (P2P) networks are those that exhibit three characteristics: self-organization, symmetric communication, and distributed control [1]. A self-organizing P2P network "automatically adapts to the arrival, departure and failure of nodes" [2]. Communication is symmetric in that peers act as both clients and servers. It has no centralized directory or control point. USENET servers and BGP peers have these traits [3] but the emphasis here is on the flurry of research since 2000. Leading examples include Gnutella [4], Freenet [5], Pastry [2], Tapestry [6], Chord [7], the Content Addressable Network (CAN) [8], pSearch [9], and Edutella [10]. Some have suggested that peers are inherently unreliable [11]. Others have assumed well-connected, stable peers [12].
ピアツーピア(P2P)ネットワークは3つの特性を示すものです: 自己組織、左右対称のコミュニケーション、および分散制御[1]。 自己組織化P2Pネットワークが「自動的に、ノードの到着、出発、および失敗に順応する」という[2]。 同輩がクライアントとサーバの両方として務めるので、コミュニケーションは左右対称です。 それには、どんな集結されたディレクトリも制御点もありません。 USENETサーバとBGP同輩には、これらの特色[3]がありますが、2000年以来ここでの強調が研究の突風にあります。 主な例はグヌーテラ[4]、Freenet[5]、Pastry[2]、つづれおり[6]、Chord[7]、Content Addressable Network(CAN)[8]、pSearch[9]、およびEdutella[10]を含んでいます。 或るものは、同輩が本来頼り無い[11]であると示唆しました。 他のものはうまくつながいでいて、安定した同輩[12]を仮定しました。
This critical survey of P2P academic literature is warranted, given the intensity of recent research. At the time of writing, one research database lists over 5,800 P2P publications [13]. One vendor surveyed P2P products and deployments [14]. There is also a tutorial survey of leading P2P systems [15]. DePaoli and Mariani recently reviewed the dependability of some early P2P systems at a high level [16]. The need for a critical survey was flagged in the peer-to-peer research group of the Internet Research Task Force (IRTF) [17].
最近の研究の強度を考えて、P2Pのアカデミックな文学のこの批判的な調査は保証されます。 これを書いている時点で、1つの研究データベースが5,800以上のP2P刊行物[13]を記載します。 1つの業者がP2P製品と展開[14]について調査しました。 また、主なP2Pシステム[15]の個人指導用の調査があります。 DePaoliとマリアニは最近、高いレベル[16]でいくつかの早めのP2Pシステムの信頼性を見直しました。 批判的な調査の必要性はインターネットResearch Task Force(IRTF)[17]のピアツーピア研究グループで旗を揚げられました。
P2P is potentially a disruptive technology with numerous applications, but this potential will not be realized unless it is demonstrated to be robust. A massively distributed search technique may yield numerous practical benefits for applications [18]. A P2P system has potential to be more dependable than architectures relying on a small number of centralized servers. It has potential to evolve better from small configurations -- the capital outlays for high performance servers can be reduced and spread over time if a P2P assembly of general purpose nodes is used. A similar argument motivated the deployment of distributed databases -- one thousand, off-the-shelf PC processors are more powerful and much less expensive than a large mainframe computer [19]. Storage and processing can be aggregated to achieve massive scale. Wasteful partitioning between servers or clusters can be avoided. As Gedik and Liu put it, if P2P is to find its way into applications other than casual file sharing, then reliability needs to be addressed [20].
P2Pは潜在的に頻繁なアプリケーションがある破壊的な技術ですが、それが強健になるように示されないと、この可能性は実現されないでしょう。 膨大に分配された検索技術はアプリケーション[18]のための多数の実益をもたらすかもしれません。 P2Pシステムには、少ない数の集結されたサーバを当てにする構造より信頼できる可能性があります。 それには、小さい構成から、よりよく発展する可能性があります--汎用のノードのP2Pアセンブリが使用されているなら、時間がたつにつれて、高性能サーバのための資本支出を抑えて、広げることができます。 同様の議論は分散データベースの展開を動機づけました--1,000、すぐ入手できるPCプロセッサは、大きいメインフレーム・コンピュータ[19]より強力であって、あまりより高価ではありません。 大規模なスケールを達成するために格納と処理を集めることができます。 サーバかクラスタの間の無駄な仕切りを避けることができます。 Gedikとリュウとして、それを置いてください、P2Pであるなら。次に、カジュアルなファイル共有を除いて、信頼性が、記述される必要があるというアプリケーションへの方法で[20]を見つけることになっています。
Risson & Moors Informational [Page 3] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[3ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
The taxonomy of Figure 1 divides the entire body of P2P research literature along four lines: search, storage, security, and applications. This survey concentrates on search aspects. A P2P search network consists of an underlying index (Sections 2 to 4) and queries that propagate over that index (Section 5).
図1の分類学は4つの線に沿ってP2P研究文学の全身を分割します: 検索、格納、セキュリティ、およびアプリケーション。 この調査は検索局面に集中します。 P2P検索ネットワークは対象指標(セクション2〜4)とそのインデックスの上で伝播される質問(セクション5)から成ります。
Search [18, 21-29]
Semantic-Free Indexes [2, 6, 7, 30-52]
Plaxton Trees
Rings
Tori
Butterflies
de Bruijn Graphs
Skip Graphs
Semantic Indexes [4, 53-71]
Keyword Lookup
Peer Information Retrieval
Peer Data Management
Queries [20, 22, 23, 25, 32, 38, 41, 56, 72-100]
Range Queries
Multi-Attribute Queries
Join Queries
Aggregation Queries
Continuous Queries
Recursive Queries
Adaptive Queries
検索[21-29の18]意味的に自由なIndexes[2、6、30-52の7]Plaxton TreesリングスTori Butterflies de Bruijn Graphs Skip Graphs Semantic Indexes[53-71の4]キーワードLookup Peer情報Retrieval Peer Data Management Queries[20、22、23、25、32、38、41、72-100の56]範囲Queries Multi-属性Queries Join Queries Aggregation Queries Continuous Queries Recursive Queries Adaptive Queries
Storage
Consistency & Replication [101-112]
Eventual consistency
Trade-offs
Distribution [39, 42, 90, 92, 113-131]
Epidemics, Bloom Filters
Fault Tolerance [40, 105, 132-139]
Erasure Coding
Byzantine Agreement
Locality [24, 43, 47, 140-160]
Load Balancing [37, 86, 100, 107, 151, 161-171]
格納のConsistency&Replicationの[101-112]の最後の一貫性Trade-offs Distribution[39、42、90、113-131の92]流行病、ブルームFilters Fault Tolerance[40、132-139の105]の消去のCodingの込み入ったAgreement Locality[24、43、140-160の47]はBalancingを積み込みます。[37, 86, 100, 107, 151, 161-171]
Risson & Moors Informational [Page 4] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[4ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
Security
Character [172-182]
Identity
Reputation and Trust
Incentives
Goals [25, 27, 71, 183-197]
Availability
Authenticity
Anonymity
Access Control
Fair Trading
セキュリティキャラクター[172-182]アイデンティティ評判と信用誘因目標[25、27、183-197の71]の有用性の信憑性の匿名のアクセス管理の公正取り引き
Applications [1, 198-200]
Memory [32, 90, 142, 201-222]
File Systems
Web
Content Delivery Networks
Directories
Service Discovery
Publish / Subscribe ...
Intelligence [223-228]
GRID
Security...
Communication [12, 92, 119, 229-247]
Multicasting
Streaming Media
Mobility
Sensors...
アプリケーション[198-200の1]メモリ[32、90、201-222の142]ファイルシステムウェブ内容物配送はサービス発見が発行するか、または申し込むディレクトリをネットワークでつなぎます… 知性[223-228]格子セキュリティ… コミュニケーション[12、92、229-247の119]マルチキャスティングストリーミング・メディア移動性センサ…
Figure 1: Classification of P2P Research Literature
図1: P2P研究文学の分類
This survey is concerned with two questions. The first, "How do P2P search networks work?" This foundation is important given the pace and breadth of P2P research in the last five years. In Section 2, we classify indexes as local, centralized and distributed. Since distributed indexes are becoming dominant, they are given closer attention in Sections 3 and 4. Section 3 compares distributed P2P indexes for simple key lookup; in particular, their origins (Section 3.1), dependability (Section 3.2), latency (Section 3.3), and their support for multicast (Section 3.4). It classifies those indexes according to their routing geometry (Section 3.5) -- Plaxton trees, rings, tori, butterflies, de Bruijn graphs and skip graphs. Section 4 reviews distributed P2P indexes supporting keyword lookup (Section 4.1) and information retrieval (Section 4.2). Section 5 probes the embryonic research on P2P queries; in particular, range queries (Section 5.1), multi-attribute queries (Section 5.2), join queries (Section 5.3), and aggregation queries (Section 5.4).
この調査は2つの質問に関係があります。 1番目、「P2P検索ネットワークはどのように扱いますか?」 ここ5年間でP2P研究のペースと幅を考えて、この基礎は重要です。 セクション2では、私たちは地方、集結されて分配されるとしてインデックスを分類します。 分配されたインデックスが優位になっているので、セクション3と4で、より厳密な注意をそれらに与えます。 セクション3は簡単な主要なルックアップのために分配されたP2Pインデックスを比較します。 特にそれらの起源(セクション3.1)、信頼性(セクション3.2)、潜在(セクション3.3)、および彼らのマルチキャストのサポート(セクション3.4)。 それらのルーティング幾何学(セクション3.5)によると、それはそれらのインデックスを分類します--Plaxton木、リング、トーラス、蝶、de Bruijnグラフ、およびスキップグラフ。 セクション4レビューはキーワードルックアップ(セクション4.1)と情報検索(セクション4.2)を支持するP2Pインデックスを配布しました。 セクション5はP2P質問の胎児の研究を調べます。 特に、範囲質問(セクション5.1)(マルチ属性質問(セクション5.2))は質問(セクション5.3)、および集合質問(セクション5.4)に参加します。
Risson & Moors Informational [Page 5] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[5ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
The second question, "How robust are P2P search networks?" Insofar as it is available in the research literature, we tease out the robustness mechanisms and metrics throughout Sections 2 to 5. Unfortunately, robustness is often more sensitive to low-level design choices than it is to the broad P2P index structure, yet these underlying design choices are seldom isolated in the primary literature [248]. Furthermore, there has been little consensus on P2P robustness metrics (Section 3.2). Section 8 gives recommendations to address these important gaps.
2番目の質問、「P2P検索ネットワークはどれくらい強健ですか?」 それが研究文学で利用可能である限り、私たちは丈夫さメカニズムと測定基準をセクション2〜5に引き出します。 残念ながら、丈夫さが広いP2Pインデックス構造にはそれがあるよりしばしば低レベルであるデザイン選択に敏感である、しかし、これらの基本的なデザイン選択は第一の文学[248]でめったに隔離されません。 その上、P2P丈夫さ測定基準(セクション3.2)に関するコンセンサスがほとんどありませんでした。 セクション8はこれらの重要なギャップを記述するという推薦を与えます。
1.1. Related Disciplines
1.1. 関連規律
Peer-to-peer research draws upon numerous distributed systems disciplines. Networking researchers will recognize familiar issues of naming, routing, and congestion control. P2P designs need to address routing and security issues across network region boundaries [152]. Networking research has traditionally been host-centric. The Web's Universal Resource Identifiers are naturally tied to specific hosts, making object mobility a challenge [216].
ピアツーピア研究は多数の分散システム規律を利用します。 ネットワーク研究者は命名、ルーティング、および輻輳制御の身近な問題を認めるでしょう。 P2Pデザインは、ネットワーク領域の限界[152]の向こう側にルーティングと安全保障問題を記述する必要があります。 ネットワーク研究は伝統的にホスト中心でした。 物の移動性を挑戦[216]にして、ウェブのUniversal Resource Identifiersは自然に特定のホストに結ばれます。
P2P work is data-centric [249]. P2P systems for dynamic object location and routing have borrowed heavily from the distributed systems corpus. Some have used replication, erasure codes, and Byzantine agreement [111]. Others have used epidemics for durable peer group communication [39].
P2P仕事はデータ中心の[249]です。 ダイナミックな物の位置とルーティングのP2Pシステムは分散システムコーパスから大いに借りました。 或るものは模写、消去コード、および込み入った協定[111]を使用しました。 他のものは長持ちするピアグループコミュニケーション[39]に流行病を使用しました。
Similarly, P2P research is set to benefit from database research [250]. Database researchers will recognize the need to reapply Codd's principle of physical data independence, that is, to decouple data indexes from the applications that use the data [23]. It was the invention of appropriate indexing mechanisms and query optimizations that enabled data independence. Database indexes like B+ trees have an analog in P2P's distributed hash tables (DHTs). Wide-area, P2P query optimization is a ripe, but challenging, area for innovation.
同様に、P2P研究がデータベース研究[250]の利益を得るように設定されます。 データベース研究者はコッドの物理的なデータ独立の原則を再び使う必要性を認めるでしょう、すなわち、データの衝撃を吸収するのがデータ[23]を使用するアプリケーションから索引をつけます。 それは適切なインデックスメカニズムとデータ独立を可能にした質問最適化の発明でした。 B+木のようなデータベースインデックスはP2Pの分配されたハッシュ表(DHTs)にアナログを持っています。 広い領域のP2P質問最適化は革新のための熟していますが、やりがいがある領域です。
More flexible distribution of objects comes with increased security risks. There are opportunities for security researchers to deliver new methods for availability, file authenticity, anonymity, and access control [25]. Proactive and reactive mechanisms are needed to deal with large numbers of autonomous, distributed peers. To build robust systems from cooperating but self-interested peers, issues of identity, reputation, trust, and incentives need to be tackled. Although it is beyond the scope of this paper, robustness against malicious attacks also ought to be addressed [195].
物の、よりフレキシブルな分配は増加するセキュリティリスクと共に来ます。 セキュリティー研究者が有用性のために新しい方法を送る機会、ファイルの信憑性、匿名、およびアクセス管理[25]があります。 先を見越して反応しているメカニズムが多くの自治の、そして、分配された同輩に対応するのが必要です。 建てるために、協力するのからの強健なシステムにもかかわらず、利己的な同輩、アイデンティティの問題、評判、信用、および誘因は、取り組まれる必要があります。 この紙の範囲を超えていますが、また、悪意ある攻撃に対する丈夫さは記述されるべきです。[195]。
Possibly the largest portion of P2P research has majored on basic routing structures [18], where research on algorithms comes to the
ことによるとP2P研究の最も大きい部分は基本的なルーティング構造[18]の上で専攻されました。そこでは、アルゴリズムの研究が来ます。
Risson & Moors Informational [Page 6] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[6ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
fore. Should the overlay be "structured" or "unstructured"? Are the two approaches competing or complementary? Comparisons of the "structured" approaches (hypercubes, rings, toroids, butterflies, de Bruijn, and skip graphs) have weighed the amount of routing state per peer and the number of links per peer against overlay hop counts. While "unstructured" overlays initially used blind flooding and random walks, overheads usually trigger some structure, for example, super-peers and clusters.
前面。 オーバレイは、「構造化されます」かそれとも「不統一であるべきですか?」 2つのアプローチが、競争していますか、補足的ですか? 「構造化された」アプローチ(ハイパーキューブ、リング、toroids、蝶、de Bruijn、およびスキップグラフ)の比較はオーバレイホップカウントに対してルーティング状態の1同輩あたりの量とリンクの1同輩あたりの数の重さがありました。 「不統一な」オーバレイが初めは盲目の氾濫とランダムウォークを使用していた間、通常、オーバーヘッドは例えば何らかの構造、超同輩、およびクラスタの引き金となります。
P2P applications rely on cooperation between these disciplines. Applications have included file sharing, directories, content delivery networks, email, distributed computation, publish-subscribe middleware, multicasting, and distributed authentication. Which applications will be suited to which structures? Are there adaptable mechanisms that can decouple applications from the underlying data structures? What are the criteria for selection of applications amenable to a P2P design [1]?
P2Pアプリケーションはこれらの規律の間の協力に依存します。 アプリケーションがファイル共有、ディレクトリを含んで、内容物配送ネットワーク(メール)が計算を広げた、発行、-申し込んでください、ミドルウェア、マルチキャスティング、および分配された認証。 どのアプリケーションがどの構造に合うでしょうか? 基本的なデータ構造からアプリケーションの衝撃を吸収できる融通のきくメカニズムがありますか? P2Pデザイン[1]に従順なアプリケーションの品揃えの評価基準は何ですか?
Robustness is emphasized throughout the survey. We are particularly interested in two aspects. The first, dependability, was a leading design goal for the original Internet [251]. It deserves the same status in P2P. The measures of dependability are well established: reliability, a measure of the mean-time-to-failure (MTTF); availability, a measure of both the MTTF and the mean-time-to-repair (MTTR); maintainability; and safety [252]. The second aspect is the ability to accommodate variation in outcome, which one could call adaptability. Its measures have yet to be defined. In the context of the Internet, it was only recently acknowledged as a first-class requirement [253]. In P2P, it means planning for the tussles over resources and identity. It means handling different kinds of queries and accommodating changeable application requirements with minimal intervention. It means "organic scaling" [22], whereby the system grows gracefully, without a priori data center costs or architectural breakpoints.
丈夫さは調査の間中強調されます。 私たちは特に2つの局面に興味を持っています。 1(信頼性)番目は元のインターネット[251]の主なデザイン目標でした。 それはP2Pの同じ状態に値します。 信頼性の測定は確固とします: 信頼性、平均故障寿命(MTTF)の測定。 有用性、MTTFと平均復旧時間(MTTR)の両方の測定。 保守性。 そして、安全[252]。 第2の面は結果の変化を収容する能力です。(その能力は呼び出しの適応性をそうすることができました)。 測定はまだ定義されていません。 インターネットの文脈では、それは最近、ファーストクラスの要件[253]として承認されただけです。 P2Pでは、それは、リソースとアイデンティティの上の乱闘の計画を立てることを意味します。 それは、異種の質問を扱って、最小量の介入がある変わりやすいアプリケーション要件を収容することを意味します。 それは「有機的なスケーリング」[22]を意味します。(システムは[22]で先験的なデータセンターコストも建築区切り点なしで優雅に成長します)。
In the following section, we discuss one notable omission from the taxonomy of P2P networking in Figure 1 -- routing.
以下のセクションで、私たちは図1におけるP2Pネットワークの分類学から1つの注目に値する省略について議論します--ルーティング。
1.2. Structured and Unstructured Routing
1.2. 構造化されて不統一なルート設定
P2P routing algorithms have been classified as "structured" or "unstructured". Peers in unstructured overlay networks join by connecting to any existing peers [254]. In structured overlays, the identifier of the joining peer determines the set of peers that it connects to [254]. Early instantiations of Gnutella were unstructured -- keyword queries were flooded widely [255]. Napster [256] had decentralized content and a centralized index, so it only partially satisfies the distributed control criteria for P2P systems.
P2Pルーティング・アルゴリズムは「構造化される」か「不統一である」として分類されました。 不統一なオーバレイネットワークにおける同輩は、どんな既存の同輩[254]にも接することによって、加わります。 構造化されたオーバレイでは、接合同輩の識別子はそれが[254]に接する同輩のセットを決定します。 早く、グヌーテラの具体化は不統一でした--キーワード質問は広く水につかっていました。[255]。 ナップスター[256]が内容と集結されたインデックスを分散したので、それはP2Pシステムの分散制御評価基準を部分的に満たすだけです。
Risson & Moors Informational [Page 7] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[7ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
Early structured algorithms included Plaxton, Rajaraman and Richa (PRR) [30], Pastry [2], Tapestry [31], Chord [7], and the Content Addressable Network [8]. Mishchke and Stiller recently classified P2P systems by the presence or absence of structure in routing tables and network topology [257].
早めの構造化されたアルゴリズムはPlaxtonを含んでいました、RajaramanとRicha(PRR)[30]、Pastry[2]、つづれおり[31]、Chord[7]、およびContent Addressable Network[8]。 Mishchkeとスティラーは最近、経路指定テーブルとネットワーク形態[257]での構造の存在か欠如でP2Pシステムを分類しました。
Some have cast unstructured and structured algorithms as competing alternatives. Unstructured approaches have been called "first generation", implicitly inferior to the "second generation" structured algorithms [2, 31]. When generic key lookups are required, these structured, key-based routing schemes can guarantee location of a target within a bounded number of hops [23]. The broadcasting unstructured approaches, however, may have large routing costs, or fail to find available content [22]. Despite the apparent advantages of structured P2P, several research groups are still pursuing unstructured P2P.
或るものは、競争している代替手段として不統一な状態で投げかけて、アルゴリズムを構造化しました。 不統一なアプローチは「二世」構造化されたアルゴリズム[2、31]にそれとなく劣った「第一世代」と呼ばれました。 総称キールックアップが必要であるときに、これらの構造化されて、キーベースのルーティング計画は境界がある数のホップ[23]の中で目標の位置を保証できます。 しかしながら、放送の不統一なアプローチは、大きいルーティングコストを持っていないか、利用可能な内容[22]を見つけないかもしれません。 構造化されたP2Pの見かけの利点にもかかわらず、それでも、いくつかの研究グループが追求している不統一なP2Pです。
There have been two main criticisms of structured systems [61]. The first relates to peer transience, which in turn, affects robustness. Chawathe, et al. opined that highly transient peers are not well supported by DHTs [61]. P2P systems often exhibit "churn", with peers continually arriving and departing. One objection to concerns about highly transient peers is that many applications use peers in well-connected parts of the network. The Tapestry authors analyzed the impact of churn in a network of 1000 nodes [31]. Others opined that it is possible to maintain a robust DHT at relatively low cost [258]. Very few papers have quantitatively compared the resilience of structured systems. Loguinov, Kumar, et al. claimed that there were only two such works [24, 36].
構造化されたシステム[61]の2つの主な批評がありました。 1番目が同輩はかなさに関係する、どれ、順番に、丈夫さに影響するか。 Chawathe、他は非常に一時的な同輩がDHTs[61]によってよく支持されないと意見を述べました。 同輩が絶えず発着している状態で、P2Pシステムはしばしば「攪乳器」を示します。 非常に一時的な同輩に関する心配への1つの異論は多くのアプリケーションがネットワークのうまくつながいでいる部分で同輩を使用するということです。 つづれおり作者は1000のノード[31]のネットワークにおける、攪乳器の衝撃を分析しました。 他のものは、比較的低い費用[258]で強健なDHTを維持するのが可能であると意見を述べました。 ほんのわずかな書類は量的に構造化されたシステムの弾力を比較しました。Loguinov、クマー、他はそのような2個の作品[24、36]しかなかったと主張しました。
The second criticism of structured systems is that they do not support keyword searches and complex queries as well as unstructured systems. Given the current file-sharing deployments, keyword searches seem more important than exact-match key searches in the short term. Paraphrased, "most queries are for hay, not needles" [61].
構造化されたシステムの2番目の批評は不統一なシステムとしてキーワード探索とまた、複雑な質問を支持しないということです。現在のファイル共有展開を考えて、キーワード探索は短期で完全な一致の主要な検索より重要に見えます。 「ほとんどの質問が針ではなく、干し草のためのものである」という言い換えられて、[61]。
More recently, some have justifiably seen unstructured and structured proposals as complementary, and have devised hybrid models [259]. Their starting point was the observation that unstructured flooding or random walks are inefficient for data that is not highly replicated across the P2P network. Structured graphs can find keys efficiently, irrespective of replication. Castro, et al. proposed Structella, a hybrid of Gnutella built on top of Pastry [259]. Another design used structured search for rare items and unstructured search for massively replicated items [54].
より最近、或るものは、不統一で構造化された提案が補足的であると正当にみなして、ハイブリッド・モデル[259]について工夫しました。 彼らの出発点はP2Pネットワークの向こう側に非常に模写されないデータに、不統一な氾濫かランダムウォークが効率が悪いという観測でした。 構造化されたグラフは模写の如何にかかわらず効率的にキーを見つけることができます。 カストロ、他はStructella、Pastry[259]の上で組立てられたグヌーテラのハイブリッドを提案しました。 別のデザインは膨大に模写された項目[54]のまれな項目と不統一な検索に構造化された検索を使用しました。
Risson & Moors Informational [Page 8] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[8ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
However, the "structured versus unstructured routing" taxonomy is becoming less useful, for two reasons, Firstly, most "unstructured" proposals have evolved and incorporated structure. Consider the classic "unstructured" system, Gnutella [4]. For scalability, its peers are either ultrapeers or leaf nodes. This hierarchy is augmented with a query routing protocol whereby ultrapeers receive a hashed summary of the resource names available at leaf nodes. Between ultrapeers, simple query broadcast is still used, though methods to reduce the query load here have been considered [260]. Secondly, there are emerging schema-based P2P designs [59], with super-node hierarchies and structure within documents. These are quite distinct from the structured DHT proposals.
しかしながら、「不統一なルーティングに対して構造化された」分類学は、より役に立たないようになっています、Firstly、2つの理由でほとんどの「不統一な」提案が、構造を発展して、組み込みました。 古典的な「不統一な」システム、グヌーテラ[4]を考えてください。 スケーラビリティのために、同輩は、「ウルトラ-同輩」か葉のノードのどちらかです。 この階層構造は「ウルトラ-同輩」が葉のノードで利用可能なリソース名の論じ尽くされた概要を受け取る質問ルーティング・プロトコルで増大します。 「ウルトラ-同輩」の間では、ここで質問負荷を減少させる方法は[260]であると考えられましたが、簡単な質問放送はまだ使用されています。 第二に、ドキュメントの中に図式ベースのP2Pデザイン[59]として超ノード階層構造で現れて、構造があります。 これらは構造化されたDHT提案と全く異なっています。
1.3. Indexes and Queries
1.3. インデックスと質問
Given that most, if not all, P2P designs today assume some structure, a more instructive taxonomy would describe the structure. In this survey, we use a database taxonomy in lieu of the networking taxonomy, as suggested by Hellerstein, Cooper, and Garcia-Molina [23, 261]. The structure is determined by the type of index (Sections 2 , 3, and 4). Queries feature in lieu of routing (Section 5). The DHT algorithms implement a "semantic-free index" [216]. They are oblivious of whether keys represent document titles, meta-data, or text. Gnutella-like and schema-based proposals have a "semantic index".
P2Pが今日設計する大部分(すべてでなくても)が何らかの構造を仮定するなら、よりためになった分類学は構造について説明するでしょう。 この調査では、ネットワーク分類学の代わりに私たちはデータベース分類学を使用します、Hellerstein、クーパー、およびガルシア-モリーナ[23、261]によって提案されるように。 構造はインデックス(セクション2、3、および4)のタイプによって決定されます。 質問はルーティングの代わりに(セクション5)を特集します。 DHTアルゴリズムは「無意味のインデックス」[216]を実行します。 彼らはキーがドキュメントタイトル、メタデータ、またはテキストを表すかどうかに気づきません。 グヌーテラのようで図式ベースの提案には、「意味インデックス」があります。
Index engineering is at the heart of P2P search methods. It captures a broad range of P2P issues, as demonstrated by the Search/Index Links model [261]. As Manber put it, "the most important of the tools for information retrieval is the index -- a collection of terms with pointers to places where information about documents can be found" [262]. Sen and Wang noted that a "P2P network" usually consists of connections between hosts for application-layer signaling, rather than for the data transfer itself [263]. Similarly, we concentrate on the "signaled" indexes and queries.
インデックス工学はP2P検索方法の中心です。 検索/インデックスリンクスモデル[261]によって示されるようにそれは広範囲なP2P問題を得ます。 Manberとして、それ(「ツールで情報検索に最も重要であるのは、インデックスです--ドキュメントの情報を見つけることができる場所へのポインタによる用語の収集」という[262])を置いてください。 通常、「P2Pネットワーク」が接続から成る銭と注意されたワングはデータ転送自体のためにというよりむしろ応用層シグナリングのために[263]を接待します。 同様に、私たちは「合図された」インデックスと質問に集中します。
Our focus here is the dependability and adaptability of the search network. Static dependability is a measure of how well queries route around failures in a network that is normally fault-free. Dynamic dependability gives an indication of query success when nodes and data are continually joining and leaving the P2P system. An adaptable index accommodates change in the data and query distribution. It enables data independence, in that it facilitates changes to the data layout without requiring changes to the applications that use the data [23]. An adaptable P2P system can support rich queries for a wide range of applications. Some applications benefit from simple, semantic-free key lookups [264]. Others require more complex, Structured Query Language (SQL)-like
ここの私たちの焦点は、検索ネットワークの信頼性と適応性です。 静的な信頼性は通常、質問が失敗の周りでそれをどれくらいよくネットワークで発送するかに関する測定が欠点なしであるということです。 ノードとデータが絶えずP2Pシステムを接合して、残しているとき、ダイナミックな信頼性は質問成功のしるしを与えます。 融通のきくインデックスはデータと質問分配の変化に対応しています。 それはデータ独立を可能にします、データ[23]を使用するアプリケーションに釣り銭がいないでデータレイアウトへの変化を容易にするので。 融通のきくP2Pシステムはさまざまなアプリケーションのための豊かな質問を支持できます。 いくつかのアプリケーションが簡単で、無意味の主要なルックアップ[264]の利益を得ます。 他のものが、より多くの複合体、構造化問合せ言語(SQL)を必要とする、よう
Risson & Moors Informational [Page 9] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[9ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
queries to find documents with multiple keywords, or to aggregate or join query results from distributed relations [22].
複数のキーワードか、集合にドキュメントを見つけるか、または接合する質問は分配された関係[22]から結果について質問します。
2. Index Types
2. インデックスタイプ
A P2P index can be local, centralized, or distributed. With a local index, a peer only keeps the references to its own data, and does not receive references for data at other nodes. The very early Gnutella design epitomized the local index (Section 2.1). In a centralized index, a single server keeps references to data on many peers. The classic example is Napster (Section 2.2). With distributed indexes, pointers towards the target reside at several nodes. One very early example is Freenet (Section 2.3). Distributed indexes are used in most P2P designs nowadays -- they dominate this survey.
P2Pインデックスは、ローカル、集結する、または分配できます。 ローカルのインデックスで、同輩だけが、それ自身のデータに参照を保って、他のノードにデータの参照を受け取りません。 非常に早めのグヌーテラデザインはローカルのインデックス(セクション2.1)を要約しました。 集結されたインデックスでは、ただ一つのサーバは多くの同輩に関するデータの参照を保ちます。 典型例はナップスター(セクション2.2)です。 分配されたインデックスで、目標に向かったポインタはいくつかのノードに住んでいます。 1つの非常に早めの例がFreenet(セクション2.3)です。 分配されたインデックスはこの頃は、ほとんどのP2Pデザインに使用されます--それらはこの調査を支配しています。
P2P indexes can also be classified as non-forwarding and forwarding. When queries are guided by a non-forwarding index, they jump to the node containing the target data in a single hop. There have been semantic and semantic-free one-hop schemes [138, 265, 266]. Where scalability to a massive number of peers is required, these schemes have been extended to two hops [267, 268]. More common are the forwarding P2Ps, where the number of hops varies with the total number of peers, often logarithmically. The related trade-offs between routing state, lookup latency, update bandwidth, and peer churn are critical to total system dependability.
また、非推進と推進としてP2Pインデックスを分類できます。 質問が非推進インデックスによって誘導されるとき、それらは単一のホップに目標データを含むノードまでジャンプします。 意味と無意味のワンバウンドの計画[138、265、266]がありました。 大規模な数の同輩へのスケーラビリティが必要であるところでは、これらの計画を2つのホップ[267、268]まで広げてあります。 より一般的であるのは、推進P2Ps(同輩の総数に従って、ホップの数は対数関数的にしばしば異なる)です。 ルーティング状態と、ルックアップ潜在と、アップデート帯域幅と、同輩攪乳器の間の関連するトレードオフは、システム信頼性を合計するために重要です。
2.1. Local Index (Gnutella)
2.1. ローカルのインデックス(グヌーテラ)
P2Ps with a purely local data index are becoming rare. In such designs, peers flood queries widely and only index their own content. They enable rich queries - the search is not limited to a simple key lookup. However, they also generate a large volume of query traffic with no guarantee that a match will be found, even if it does exist on the network. For example, to find potential peers on the early instantiations of Gnutella, 'ping' messages were broadcast over the P2P network and the 'pong' responses were used to build the node index. Then, small 'query' messages, each with a list of keywords, are broadcast to peers that respond with matching filenames [4].
純粋にローカルのデータインデックスがあるP2Psはまれになっています。 そのようなデザインでは、同輩は、質問を広くあふれさせて、それら自身の内容に索引をつけるだけです。 彼らは豊かな質問を可能にします--検索は簡単な主要なルックアップに制限されません。 しかしながら、また、マッチが見つけられる保証なしで多くの質問交通を発生させます、ネットワークに存在していても。 例えば、グヌーテラの早めの具体化で潜在的同輩を見つけるために、'ピング'メッセージはP2Pネットワークの上で放送されました、そして、'悪臭'応答はノードインデックスを造るのに使用されました。 そして、小さい'質問'メッセージ(キーワードのリストがあるそれぞれ)は合っているファイル名[4]で応じる同輩に放送されます。
There have been numerous attempts to improve the scalability of local-index P2P networks. Gnutella uses fixed time-to-live (TTL) rings, where the query's TTL is set less than 7-10 hops [4]. Small TTLs reduce the network traffic and the load on peers, but also reduce the chances of a successful query hit. One paper reported, perhaps a little too bluntly, that the fixed "TTL-based mechanism does not work" [67]. To address this TTL selection problem, they proposed an expanding ring, known elsewhere as iterative deepening [29]. It uses successively larger TTL counters until there is a
ローカルのインデックスP2Pネットワークのスケーラビリティを改良する頻繁な試みがありました。 グヌーテラは生きる固定時間(TTL)リングを使用します。そこでは、質問のTTLが7-10 ホップ[4]よりそれほどセットです。 小さいTTLsは同輩でネットワークトラフィックと負荷を減少させますが、うまくいっている質問ヒットの可能性をまた小さくします。 1個の紙が恐らく少しつっけんどんに報告し過ぎて、それは修理されて、「TTLベースのメカニズムは動作しない」という[67]です。 このそのTTL選択問題を訴えるために、彼らは[29]を深めながら繰り返しとしてほかの場所で知られていた拡張リングを提案しました。 aがあるまで、それは相次ぎより大きいTTLカウンタを使用します。
Risson & Moors Informational [Page 10] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[10ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
match. The flooding, ring, and expanding ring methods all increase network load with duplicated query messages. A random walk, whereby an unduplicated query wanders about the network, does indeed reduce the network load but massively increases the search latency. One solution is to replicate the query k times at each peer. Called random k-walkers, this technique can be coupled with TTL limits, or periodic checks with the query originator, to cap the query load [67]. Adamic, Lukose, et al. suggested that the random walk searches be directed to nodes with a higher degree, that is, with larger numbers of inter-peer connections [269]. They assumed that higher- degree peers are also capable of higher query throughputs. However, without some balancing design rule, such peers would be swamped with the entire P2P signaling traffic. In addition to the above approaches, there is the 'directed breadth-first' algorithm [29]. It forwards queries within a subset of peers selected according to heuristics on previous performance, like the number of successful query results. Another algorithm, called probabilistic flooding, has been modeled using percolation theory [270].
合ってください。 氾濫、リング、および拡張リング方法はすべて、コピーされた質問メッセージでネットワーク負荷を増加させます。 ランダムウォーク(非コピーされた質問はネットワークを徘徊する)は、本当にネットワーク負荷を減少させますが、検索潜在を膨大に高めます。 1つの解決策は各同輩で質問k回数を模写することです。 呼ばれた無作為のk-歩行者、質問負荷[67]にふたをするためにTTL限界、または質問創始者との定期点検にこのテクニックを結びつけることができます。 アダミック、Lukose、他は、ランダムウォーク検索が、より高度でノードに向けられるのを示しました、すなわち、より多くの相互同輩接続[269]と共に。 彼らは、また、より高い度同輩も、より高い質問スループットができると仮定しました。 しかしながら、何らかのバランスをとることのデザイン規則がなければ、全体のP2Pが交通に合図している状態で、そのような同輩は殺到されるでしょう。 上のアプローチに加えて、'最初に指示された幅'アルゴリズム[29]があります。 それは発見的教授法によると、前の性能のときに選ばれた同輩の部分集合の中で質問を進めます、うまくいっている質問結果の数のように。 確率的な氾濫と呼ばれる別のアルゴリズムは、濾過理論[270]を使用することでモデル化されました。
Several measurement studies have investigated locally indexed P2Ps. Jovanovic noted Gnutella's power law behaviour [70]. Sen and Wang compared the performance of Gnutella, Fasttrack [271], and Direct Connect [263, 272, 273]. At the time, only Gnutella used local data indexes. All three schemes now use distributed data indexes, with hierarchy in the form of Ultrapeers (Gnutella), Super-Nodes FastTrack), and Hubs (Direct Connect). It was found that a very small percentage of peers have a very high degree and that the total system dependability is at the mercy of such peers. While peer up- time and bandwidth were heavy-tailed, they did not fit well with the Zipf distribution. Fortunately for Internet Service Providers, measures aggregated by IP prefix and Autonomous System (AS) were more stable than for individual IP addresses. A study of University of Washington traffic found that Gnutella and Kazaa together contributed 43% of the university's total TCP traffic [274]. They also reported a heavy-tailed distribution, with 600 external peers (out of 281,026) delivering 26% of Kazaa bytes to internal peers. Furthermore, objects retrieved from the P2P network were typically three orders of magnitude larger than Web objects -- 300 objects contributed to almost half the total outbound Kazaa bandwidth. Others reported Gnutella's topology mismatch, whereby only 2-5% of P2P connections link peers in the same Autonomous System (AS), despite over 40% of peers being in the top 10 ASs [65]. Together these studies underscore the significance of multimedia sharing applications. They motivate interesting caching and locality solutions to the topology mismatch problem.
いくつかの測定研究が局所的に索引をつけられたP2Psを調査しました。 Jovanovic有名なグヌーテラの指数法則のふるまい[70]。 銭とワングはグヌーテラ、Fasttrack[271]、およびDirect Connect[263、272、273]の性能を比較しました。 当時、グヌーテラだけがローカルのデータインデックスを使用しました。 すべての3つの計画が現在分散データインデックスを使用します、Ultrapeers(グヌーテラ)の形の階層構造で、Super-ノードFastTrack、)、そして、Hubs(ダイレクトConnect)。 非常にわずかな百分率の同輩には非常に高度があって、トータル・システムの信頼性がそのような同輩の思うままにあるのが見つけられました。 同輩上である間、時間と帯域幅が悪党の尾をした、彼らはZipf分配をよく与えませんでした。 幸い、インターネットサービスプロバイダにおいて、IP接頭語とAutonomous System(AS)によって集められた測定は個々のIPアドレスより安定していました。 ワシントン大学交通の研究によって、グヌーテラと一緒にカザーが大学の総TCP交通[274]の43%を寄付したのがわかりました。 また、彼らは悪党尾をした分配を報告しました、600人の外部の同輩(28万1026からの)が内部の同輩へのカザーバイトの26%を果たしていて。 その上、P2Pネットワークから検索された物はウェブ物より通常3桁大きかったです--総外国行きのカザー帯域幅のおよそ半分に寄付された300個の物。 他のものはグヌーテラのトポロジーミスマッチを報告しました、トップ10のASs[65]にいる40%以上の同輩にもかかわらず。(2-5%のP2P接続だけが同じAutonomous System(AS)でミスマッチで同輩をリンクします)。 これらの研究はアプリケーションを共有するマルチメディアの意味を一緒に、強調します。 彼らはトポロジーミスマッチ問題のおもしろいキャッシュと場所解決を動機づけます。
These same studies bear out one main dependability lesson: total system dependability may be sensitive to the dependability of high-
これらの同じ研究は1つの主な信頼性レッスンを証明します: トータル・システムの信頼性は高値の信頼性に敏感であるかもしれません。
Risson & Moors Informational [Page 11] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[11ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
degree peers. The designers of Scamp translated this observation to the design heuristic, "have the degree of each node be of nearly equal size" [153]. They analyzed a system of N peers, with mean degree c.log(n), where link failures occur independently with probability e. If d>0 is fixed and c>(1+d)/(-log(e)), then the probability of graph disconnection goes to zero as N->infinity. Otherwise, if c<(1-d)/(-log(e)), then the probability of disconnection goes to one as N->infinity. They presented a localizer, which finds approximate minima to a global function of peer degree and arbitrary link costs using only local information. The Scamp overlay construction algorithms could support any of the flooding and walking routing schemes above, or other epidemic and multicasting schemes for that matter. Resilience to high churn rates was identified for future study.
度はじっと見ます。 Scampのデザイナーはデザインヒューリスティックへのこの観測、「それぞれのノードの度合いが伯仲しているサイズのものであることを持ってください」[153]を翻訳しました。 彼らは卑劣な度c.ログ(n)でN同輩のシステムを分析しました。そこでは、リンクの故障が確率eで独自に起こります。 d>0であるなら、修理されるのとc>(1+d)は/です。(-(e))を登録してください、そして、次に、グラフ断線の確率はN>の無限としてゼロまで行きます。 別の方法でc<(1-d)/である、(-(e))を登録してください、そして、次に、断線の確率はN>の無限として1まで行きます。 彼らはローカライザーを提示しました。(それは、ローカルの情報だけを使用することで同輩度と任意のリンクコストの全体機能への大体のminimaを見つけます)。 Scampオーバレイ構成アルゴリズムは、さらに言えば、上の計画か、他の流行病とマルチキャスティング計画を発送しながら、氾濫とウォーキングのいずれも支持するかもしれません。 高い解約率への弾力は今後の研究に特定されました。
2.2. Central Index (Napster)
2.2. 主要なインデックス(ナップスター)
Centralized schemes like Napster [256] are significant because they were the first to demonstrate the P2P scalability that comes from separating the data index from the data itself. Ultimately, 36 million Napster users lost their service not because of technical failure, but because the single administration was vulnerable to the legal challenges of record companies [275].
それらがデータ自体とデータインデックスを切り離すのから来るP2Pスケーラビリティを示す1番目であったので、ナップスター[256]のような集結された計画は重要です。 技術的な失敗のためにサービスゲームを失ったのではなく、ただ一つの管理がレコード会社[275]の法的な挑戦に傷つきやすかったので、結局、3600万人のナップスターのユーザがサービスゲームを失いました。
There has since been little research on P2P systems with central data indexes. Such systems have also been called 'hybrid' since the index is centralized but the data is distributed. Yang and Garcia-Molina devised a four-way classification of hybrid systems [276]: unchained servers, where users whose index is on one server do not see other servers' indexes; chained servers, where the server that receives a query forwards it to a list of servers if it does not own the index itself; full replication, where all centralized servers keep a complete index of all available metadata; and hashing, where keywords are hashed to the server where the associated inverted list is kept. The unchained architecture was used by Napster, but it has the disadvantage that users do not see all indexed data in the system. Strictly speaking, the other three options illustrate the distributed data index, not the central index. The chained architecture was recommended as the optimum for the music-swapping application at the time. The methods by which clients update the central index were classified as batch or incremental, with the optimum determined by the query-to-login ratio. Measurements were derived from a clone of Napster called OpenNap[277]. Another study of live Napster data reported wide variation in the availability of peers, a general unwillingness to share files (20-40% of peers share few or no files), and a common understatement of available bandwidth so as to discourage other peers from sharing one's link [202].
以来、主要なデータインデックスがあるP2Pシステムの研究がほとんどありません。 また、インデックスが集結されますが、データが分配されているので、そのようなシステムは'ハイブリッドである'と呼ばれました。 陽とガルシア-モリーナはハイブリッドシステム[276]の4方法の分類について工夫しました: サーバに鎖を解かせます。((そこでは他のサーバのインデックスを見ません)インデックスが1つのサーバにあるユーザ)。 サーバをチェーニングします。((そこではインデックス自体を所有していないなら、サーバのリストにそれを送ります)質問を受けるサーバ)。 すべての集結されたサーバがすべての利用可能なメタデータの完全なインデックスを保管するところの完全な模写 そして、キーワードが関連逆さのリストが保たれるサーバに論じ尽くされるところでは論じ尽くすこと。 鎖を解いている構造はナップスターによって使用されましたが、それで、ユーザがする不都合は、すべてがシステムのデータに索引をつけたのを見ません。 厳密に言うと、他の3つのオプションが主要なインデックスではなく、分散データインデックスを例証します。 チェーニングされた構造は当時音楽を交換するアプリケーションのための最適条件としてお勧めでした。 クライアントが主要なインデックスをアップデートする方法は、バッチとして分類されているか、または増加でした、質問からログインへの比に従って決定している最適条件で。 OpenNap[277]と呼ばれるナップスターのクローンから測定を得ました。 他の同輩が人のリンク[202]を共有するのを思いとどまって、ライブナップスターデータの別の研究は、ファイル(20-40 %の同輩はどんなわずかもファイルも共有しない)、および利用可能な帯域幅の一般的な控えめな言葉を共有するために同輩の有用性、一般的な気がすすまないことで広い変化を報告しました。
Risson & Moors Informational [Page 12] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[12ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
Influenced by Napster's early demise, the P2P research community may have prematurely turned its back on centralized architectures. Chawathe, Ratnasamy, et al. opined that Google and Yahoo demonstrate the viability of a centralized index. They argued that "the real barriers to Napster-like designs are not technical but legal and financial" [61]. Even this view may be a little too harsh on the centralized architectures -- it implies that they always have an up- front capital hurdle that is steeper than for distributed architectures. The closer one looks at scalable 'centralized' architectures, the less the distinction with 'distributed' architectures seems to matter. For example, it is clear that Google's designers consider Google a distributed, not centralized, file system [278]. Google demonstrates the scale and performance possible on commodity hardware, but still has a centralized master that is critical to the operation of each Google cluster. Time may prove that the value of emerging P2P networks, regardless of the centralized-versus-distributed classification, is that they smooth the capital outlays and remove the single points of failure across the spectra of scale and geographic distribution.
ナップスターの早い終焉によって影響を及ぼされて、P2P研究団体は早まって、集結された構造に背を向けたかもしれません。 Chawathe、Ratnasamy、他はGoogleとYahooが集結されたインデックスの生存力を示すと意見を述べました。 彼らは「ナップスターのようなデザインへの真の障壁は、技術的であるのではなく、法的で財政的である」というその[61]について論争しました。 この眺めさえ集結された構造で少し厳し過ぎるかもしれません--それは、それらが上を分配された構造より急な首都ハードルにいつも向かわせるのを含意します。 人がスケーラブルな'集結された'構造をより近く見れば見るほど、'分配された'構造による区別は重要であるように思えません。 例えば、グーグルのデザイナーが、Google aに集結にされるのではなく、ファイルシステム[278]を流通させたと考えるのは、明確です。 Googleには、商品ハードウェアの上で可能なスケールと性能を示しますが、それぞれのGoogleクラスタの操作に重要な集結されたマスターがまだあります。 時間は、分配されるに対して集結された分類にかかわらずP2Pネットワークとして現れる値がスケールと地理分布のスペクトルの向こう側に資本支出を整えて、単一のポイントの失敗を取り除くということであると立証するかもしれません。
2.3. Distributed Index (Freenet)
2.3. 分配されたインデックス(無料ネット)
An important early P2P proposal for a distributed index was Freenet [5, 71, 279]. While its primary emphasis was the anonymity of peers, it did introduce a novel indexing scheme. Files are identified by low-level "content-hash" keys and by "secure signed-subspace" keys, which ensure that only a file owner can write to a file while anyone can read from it. To find a file, the requesting peer first checks its local table for the node with keys closest to the target. When that node receives the query, it too checks for either a match or another node with keys close to the target. Eventually, the query either finds the target or exceeds time-to-live (TTL) limits. The query response traverses the successful query path in reverse, depositing a new routing table entry (the requested key and the data holder) at each peer. The insert message similarly steps towards the target node, updating routing table entries as it goes, and finally stores the file there. Whereas early versions of Gnutella used breadth-first flooding, Freenet uses a more economic depth-first search [280].
分配されたインデックスのための重要な早めのP2P提案はFreenet[5、71、279]でした。 主要な強調は同輩の匿名でしたが、それは計画に索引をつける小説を紹介しました。 ファイルは低レベルである「満足している細切れ肉料理」キーと「安全なサインされた部分空間」キーによって特定されます。(キーは、だれでもそれから読むことができる間ファイル所有者だけがファイルに書くことができるのを確実にします)。 ファイル、要求がじっと見るのがわかるために、キーがあるノードのための地方のテーブルは最初に、目標の最も近くでチェックします。 そのノードが質問を受けるとき、それもマッチやノードのどちらかがないかどうか別目標の近くでキーに問い合わせます。 結局、質問は、目標に当たるか、または生きる時間(TTL)限界を超えています。 質問応答は逆でありうまくいっている照会経路を横断します、各同輩に新しい経路指定テーブルエントリー(要求されたキーとデータ所有者)を預けて。 差し込みメッセージは、行くので経路指定テーブルエントリーをアップデートして、同様に目標ノードに向かって踏んで、最終的にファイルをそこに格納します。 グヌーテラの早めのバージョンは最初に幅の氾濫を使用しましたが、Freenetは、より経済の最初に深さ検索[280]を使用します。
An initial assessment has been done of Freenet's robustness. It was shown that in a network of 1000 nodes, the median query path length stayed under 20 hops for a failure of 30% of nodes. While the Freenet designers considered this as evidence that the system is "surprisingly robust against quite large failures" [71], the same datapoint may well be outside meaningful operating bounds. How many applications are useful when the first quartile of queries have path lengths of several hundred hops in a network of only 1000 nodes, per
Freenetの丈夫さについて初期評価をしました。 30%のノードの失敗によって、1000のノードのネットワークに、中央の照会経路の長さが20未満のホップのままで残っていたのが示されました。 [71] Freenetデザイナーが、これがシステムが「驚くほどかなり大きい失敗に対して強健である」という証拠であるとみなしていた間、重要な操作領域の外に同じdatapointがたぶんあるでしょう。 最初の四分位数であるときに、いくつのアプリケーションが質問で役に立つかに、1000のノードだけのネットワークにおける、数100のホップの経路の長さがあります。
Risson & Moors Informational [Page 13] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[13ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
Figure 4 of [71]? To date, there has been no analysis of Freenet's dynamic robustness. For example, how does it perform when nodes are continually arriving and departing?
[71]の図4? これまで、Freenetのダイナミックな丈夫さの分析が全くありませんでした。 ノードが絶えず発着しているとき、例えば、それはどのように働きますか?
There have been both criticisms and extensions of the early Freenet work. Gnutella proponents acknowledged the merit in Freenet's avoidance of query broadcasting [281]. However, they are critical on two counts: the exact file name is needed to construct a query; and exactly one match is returned for each query. P2P designs using DHTs, per Section 3, share similar characteristics -- a precise query yields a precise response. The similarity is not surprising since Freenet also uses a hash function to generate keys. However, the query routing used in the DHTs has firmer theoretical foundations. Another difference with DHTs is that Freenet will take time, when a new node joins the network, to build an index that facilitates efficient query routing. By the inventor's own admission, this is damaging for a user's first impressions [282]. It was proposed to download a copy of routing tables from seed nodes at startup, even though the new node might be far from the seed node. Freenet's slow startup motivated Mache, Gilbert, et al. to amend the overlay after failed requests and to place additional index entries on successful requests -- they claim almost an order of magnitude reduction in average query path length [280]. Clarke also highlighted the lack of locality or bandwidth information available for efficient query routing decisions [282]. He proposed that each node gather response times, connection times, and proportion of successful requests for each entry in the query routing table. When searching for a key that is not in its own routing table, it was proposed to estimate response times from the routing metrics for the nearest known keys and consequently choose the node that can retrieve the data fastest. The response time heuristic assumed that nodes close in the key space have similar response times. This assumption stemmed from early deployment observations that Freenet peers seemed to specialize in parts of the keyspace -- it has not been justified analytically. Kronfol drew attention to Freenet's inability to do keyword searches [283]. He suggested that peers cache lists of weighted keywords in order to route queries to documents, using Term Frequency Inverse Document Frequency (TFIDF) measures and inverted indexes (Section 4.2.1). With these methods, a peer can route queries for simple keyword lists or more complicated conjunctions and disjunctions of keywords. Robustness analysis and simulation of Kronfol's proposal remain open.
批評と早めのFreenet仕事の拡大の両方がありました。 グヌーテラ提案者はFreenetの質問放送[281]の回避における長所を承認しました。 しかしながら、彼らは2つのカウントのときに批判的です: 正確なファイル名が質問を構成するのに必要です。 そして、各質問のためにちょうど1個のマッチを返します。 DHTsを使用するP2Pデザインがセクション3単位で同様の特性を共有します--正確な質問は正確な応答をもたらします。 また、Freenetがキーを発生させるのにハッシュ関数を使用するので、類似性は驚くべきものではありません。 しかしながら、DHTsで使用される質問ルーティングは、より堅い理論上の基礎を持っています。 DHTsがある別の違いはFreenetが時間がかかるということです、新しいノードが効率的な質問ルーティングを容易にするインデックスを造るためにネットワークに加わるとき。 発明者の自己の入場で、ユーザの第一印象[282]に、これはダメージが大きいです。 それは始動で種子ノードから経路指定テーブルのコピーをダウンロードするために提案されました、新しいノードが種子ノードから遠いかもしれませんが。 無料ネットの遅い始動はMacheを動機づけました、ギルバート、失敗した要求の後にオーバレイを修正して、追加インデックスエントリーをうまくいっている要求に置く他--彼らはおよそ平均した照会経路の長さ[280]の桁の減少を要求します。 また、クラークは効率的な質問ルーティング決定[282]に利用可能な場所か帯域幅情報の不足を強調しました。 彼は、各ノードが質問経路指定テーブルに各エントリーを求めるうまくいっている要求の応答時間、接続時間、および割合を集めるよう提案しました。 それ自身の経路指定テーブルにないキーを捜し求めるとき、それは、最も近い知られているキーのために応答がルーティング測定基準から何回も離れたところにあると見積もって、その結果、最も速くデータを検索できるノードを選ぶために提案されました。 応答時間ヒューリスティックは、主要なスペースにおけるノード閉鎖が同様の応答時を過すと仮定しました。 この仮定はFreenet同輩がkeyspaceの部分を専攻するために思えた早めの展開観測によりました--それは分析的に正当化されていません。 KronfolはFreenetのものがキーワード探索[283]ができないことに注意を向けました。 彼は、Term Frequency Inverse Document Frequency(TFIDF)測定を使用して、同輩が質問をドキュメントに発送するために荷重しているキーワードのリストをキャッシュすることを提案して、インデックス(セクション4.2.1)を逆にしました。 これらの方法で、同輩はキーワードの簡単なキーワードリストか、より複雑な接続詞と分裂のための質問を発送できます。 Kronfolの提案のロバスト性解析とシミュレーションは開いたままで残っています。
The vast majority of P2P proposals in following sections rely on a distributed index.
以下の章でのかなりの大多数のP2P提案は分配されたインデックスを当てにします。
Risson & Moors Informational [Page 14] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[14ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
3. Semantic Free Index
3. 意味無料のインデックス
Many of today's distributed network indexes are semantic. The semantic index is human-readable. For example, it might associate information with other keywords, a document, a database key, or even an administrative domain. It makes it easy to associate objects with particular network providers, companies, or organizations, as evidenced in the Domain Name System (DNS). However, it can also trigger legal tussles and frustrate content replication and migration [216].
今日の分配されたネットワークインデックスの多くが意味的です。 意味インデックスは人間読み込み可能です。 例えば、それは他のキーワード、ドキュメント、データベースキー、または管理ドメインがあっても情報を関連づけるかもしれません。 それで、特定のネットワーク内の提供者、会社、または組織に物を関連づけるのは簡単になります、ドメインネームシステム(DNS)で証明されるように。 しかしながら、それは、また、法的な乱闘の引き金となって、満足している模写と移動[216]をだめにすることができます。
Distributed Hash Tables (DHTs) have been proposed to provide semantic-free, data-centric references. DHTs enable one to find an object's persistent key in a very large, changing set of hosts. They are typically designed for [23]:
分配されたHash Tables(DHTs)は、意味なしの、そして、データ中心の参照を提供するために提案されました。 DHTsは、人が非常に大きくて、変化しているセットのホストで物のしつこいキーを見つけるのを可能にします。 それらは[23]のために通常設計されています:
a) low degree. If each node keeps routing information for only a
small number of other nodes, the impact of high node arrival and
departure rates is contained;
a) 低度。 各ノードが他の少ない数のノードだけのための情報を発送し続けるなら、高いノード到着と出発率の影響は含まれています。
b) low hop count. The hops and delay introduced by the extra
indirection are minimized;
b)低いホップカウント。 余分な間接指定で導入されたホップと遅れは最小にされます。
c) greedy routing. Nodes independently calculate a short path to the
target. At each hop, the query moves closer to the target; and
c)貪欲なルーティング。 ノードは独自に短い経路について目標に計算します。 各ホップでは、質問は目標の、より近くに動きます。 そして
d) robustness. A path to the target can be found even when links or
nodes fail.
d)丈夫さ。 リンクかノードが失敗すると、目標への経路を見つけることさえできます。
3.1. Origins
3.1. 起源
To understand the origins of recent DHTs, one needs to look to three contributions from the 1990s. The first two -- Plaxton, Rajaraman, and Richa (PRR) [30] and Consistent Hashing [49] -- were published within one month of each other. The third, the Scalable Distributed Data Structure (SDDS) [52], was curiously ignored in significant structured P2P designs despite having some similar goals [2, 6, 7]. It has been briefly referenced in other P2P papers [46, 284-287].
最近のDHTs、1の起源を理解しているのは、1990年代から3つの貢献を当てにする必要があります。 最初の2(Plaxton、Rajaraman、およびRicha[30]とConsistent Hashing[49](PRR))は互いの1カ月以内に発行されました。 いくつかの同様の目標[2、6、7]を持っていましたが、3(Scalable Distributed Data Structure(SDDS)[52])番目は重要な構造化されたP2Pデザインで奇妙にも無視されました。 他のP2P書類[284-287の46]で簡潔にそれに参照をつけてあります。
3.1.1. Plaxton, Rajaraman, and Richa (PRR)
3.1.1. Plaxton、Rajaraman、およびRicha(PRR)
PRR is the most recent of the three. It influenced the designs of Pastry [2], Tapestry [6], and Chord [7]. The value of PRR is that it can locate objects using fixed-length routing tables [6]. Objects and nodes are assigned a semantic-free address, for example a 160-bit key. Every node is effectively the root of a spanning tree. A message routes toward an object by matching longer address suffixes, until it encounters either the object's root node or another node
PRRがそうである、最新である、3 それはPastry[2]、つづれおり[6]、およびChord[7]のデザインに影響を及ぼしました。 PRRの値は固定長経路指定テーブル[6]を使用することで物の場所を見つけることができるということです。 無意味のアドレス、例えば160ビットのキーは物とノードに割り当てられます。 事実上、あらゆるノードがスパニングツリーの根です。 メッセージはマッチングで、より長さでアドレス接尾語を物に向かって発送します、物の根のノードかノードのどちらかに別遭遇するまで
Risson & Moors Informational [Page 15] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[15ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
with a 'nearby' copy. It can route around link and node failure by matching nodes with a related suffix. The scheme has several disadvantages [6]: global knowledge is needed to construct the overlay; an object's root node is a single point of failure; nodes cannot be inserted and deleted; and there is no mechanism for queries to avoid congestion hot spots.
'近い'コピーで。 それはリンクとノード障害の周りで関連する接尾語でマッチングでノードを発送できます。 計画には、数回の損失[6]があります: グローバルな知識がオーバレイを構成するのに必要です。 物の根のノードは1ポイントの失敗です。 ノードを挿入して、削除できません。 そして、質問が混雑ホットスポットを避けるように、メカニズムは全くありません。
3.1.2. Consistent Hashing
3.1.2. 一貫した論じ尽くすこと
Consistent Hashing [288] strongly influenced the designs of Chord [7] and Koorde [37]. Karger, et al. introduced Consistent Hashing in the context of the Web-caching problem [49]. Web servers could conceivably use standard hashing to place objects across a network of caches. Clients could use the approach to find the objects. For normal hashing, most object references would be moved when caches are added or deleted. On the other hand, Consistent Hashing is "smooth" -- when caches are added or deleted, the minimum number of object references move so as to maintain load balancing. Consistent Hashing also ensures that the total number of caches responsible for a particular object is limited. Whereas Litwin's Linear Hashing (LH*) scheme requires 'buckets' to be added one at a time in sequence [50], Consistent Hashing allows them to be added in any order [49]. There is an open Consistent Hashing problem pertaining to the fraction of items moved when a node is inserted [165]. Extended Consistent Hashing was recently proposed to randomize queries over the spread of caches to significantly reduce the load variance [289]. Interestingly, Karger [49] referred to an older DHT algorithm by Devine that used "a novel autonomous location discovery algorithm that learns the buckets' locations instead of using a centralized directory" [51].
一貫したHashing[288]は強くChord[7]とKoorde[37]のデザインに影響を及ぼしました。 Karger、他はウェブをキャッシュする問題[49]の文脈でConsistent Hashingを導入しました。 ウェブサーバーは、キャッシュのネットワークの向こう側に物を置くのに多分標準の論じ尽くすことを使用するかもしれません。 クライアントは、物を見つけるのにアプローチを使用できました。 キャッシュが加えられるか、または削除されるとき、正常な論じ尽くすのにおいて、ほとんどの物の参照が動かされるでしょう。 他方では、Consistent Hashingは「滑らかです」--キャッシュが加えられるか、または削除されるとき、物の参照の最小の数は、ロードバランシングを維持するために動きます。 また、一貫したHashingは、特定の物に原因となるキャッシュの総数が限られているのを確実にします。 リトウィンのLinear Hashing(LH*)計画は、'バケツ'が一度に一つ系列[50]で加えられるのを必要としますが、Consistent Hashingはどんなオーダー[49]でもそれらを加えさせます。 ノードが挿入されるとき動かされた商品の部分に関係することにおける開いているConsistent Hashing問題があります。[165]。 拡張Consistent Hashingは、最近、負荷変化[289]をかなり減少させるためにキャッシュの普及の上の質問をランダマイズするために提案されました。 おもしろく、Karger[49]は「集結されたディレクトリを使用することの代わりにバケツの位置を学ぶ目新しい自治の位置の発見アルゴリズム」[51]を使用したディヴァインで、より古いDHTアルゴリズムを示しました。
3.1.3. Scalable Distributed Data Structures (LH*)
3.1.3. スケーラブルな分散データ構造(左手*)
In turn, Devine's primary point of reference was Litwin's work on SDDSs and the associated LH* algorithm [52]. An SDDS satisfies three design requirements: files grow to new servers only when existing servers are well loaded; there is no centralized directory; and the basic operations like insert, search, and split never require atomic updates to multiple clients. Honicky and Miller suggested the first requirement could be considered a limitation since expansion to new servers is not under administrative control [286]. Litwin recently noted numerous similarities and differences between LH* and Chord [290]. He found that both implement key search. Although LH* refers to clients and servers, nodes can operate as peers in both. Chord 'splits' nodes when a new node is inserted, while LH* schedules 'splits' to avoid overload. Chord requests travel O(log n) hops, while LH* client requests need, at most, two hops to find the target. Chord stores a small number of 'fingers' at each node. LH* servers
順番に、ディヴァインの参照の原生品集産地は、SDDSsへのリトウィンの作業と関連LH*アルゴリズム[52]でした。 SDDSは3つの設計の品質を満たします: 既存のサーバがよくロードされるときだけ、ファイルは新しいサーバに成長します。 集結されたディレクトリが全くありません。 そして、差し込み、検索、および分裂のような基本的な操作は複数のクライアントに原子アップデートを決して必要としません。 Honickyとミラーは、新しいサーバへの拡大が運営管理コントロール[286]の下にないので制限であると最初の要件を考えることができることを提案しました。 リトウィンは最近、LH*とChord[290]の多数の類似性と違いに注意しました。 彼は、両方が主要な検索を実行するのがわかりました。 LH*はクライアントとサーバについて言及しますが、ノードは同輩として両方で作動できます。 新しいノードが挿入されるとき、和音はノードを'分かれます'が、LH*は、'股割り'がオーバーロードを避ける計画をします。 和音要求はO(ログn)ホップを旅行しますが、LH*クライアント要求は、目標を見つけるために大部分で2つのホップを必要とします。 和音は各ノードに少ない数の'指'を格納します。 LH*サーバ
Risson & Moors Informational [Page 16] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[16ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
store N/2 to N addresses while LH* clients store 1 to N addresses. This trade-off between hop count and the size of the index affects system robustness, and bears striking similarity to recent one- and two-hop P2P schemes in Section 2. The arrival and departure of LH* clients does not disrupt LH* server metadata at all. Given the size of the index, the arrival and departure of LH* servers are likely to cause more churn than that of Chord nodes. Unlike Chord, LH* has a single point of failure, the split coordinator. It can be replicated. Alternatively, it can be removed in later LH* variants, though details have not been progressed for lack of practical need [290].
LH*クライアントが1〜Nアドレスを格納している間、2〜N/Nアドレスを格納してください。 インデックスのホップカウントとサイズの間のこのトレードオフは、セクション2で最近のものと2ホップのP2P計画にシステム丈夫さに影響して、顕著な類似点に堪えます。 LH*クライアントの到着と出発は全くLH*サーバメタデータを混乱させません。 インデックスのサイズを考えて、LH*サーバの到着と出発はChordノードのものより多くの攪乳器を引き起こしそうです。 Chordと異なって、LH*には、1ポイントの失敗、分裂コーディネータがいます。 それを模写できます。 あるいはまた、後のLH*異形でそれを取り除くことができます、詳細は実用的な必要性[290]の不足によって進行されていませんが。
3.2. Dependability
3.2. 信頼性
We make four overall observations about their dependability.
Dependability metrics fall into two categories: static dependability,
a measure of performance before recovery mechanisms take over; and
dynamic dependability, for the most likely case in massive networks
where there is continual failure and recovery ("churn").
私たちは彼らの信頼性に関して4つの総合的な観測をします。 信頼性測定基準は2つのカテゴリになります: 静的な信頼性、回収機構が引き継ぐ前の性能の手段。 そして、絶え間ない失敗と回復がある(「かきまぜてください」)大規模なネットワークで最もありそうなケースのためのダイナミックな信頼性。
3.2.1. Static Dependability
3.2.1. 静的な信頼性
Observation A: Static dependability comparisons show that no O(log n) DHT geometry is significantly more dependable than the other O(log n) geometries.
観測A: 静的な信頼性比較は、どんなO(ログn)DHT幾何学も他のO(ログn)幾何学よりかなり信頼できないのを示します。
Gummadi, et al. compared the tree, hypercube, butterfly, ring, XOR, and hybrid geometries. In such geometries, nodes generally know about O(log n) neighbors and route to a destination in O(log n) hops, where N is the number of nodes in the overlay. Gummadi, et al. asked "Why not the ring?" They concluded that only the ring and XOR geometries permit flexible choice of both neighbors and alternative routes [24]. Loguinov, et al. added the de Bruijn graph to their comparison [36]. They concluded that the classical analyses, for example the probability that a particular node becomes disconnected, yield no major differences between the resilience of Chord, CAN, and de Bruijn graphs. Using bisection width (the minimum edge count between two equal partitions) and path overlap (the likelihood that backup paths will encounter the same failed nodes or links as the primary path), they argued for the superior resilience of the de Bruijn graph. In short, ring, XOR, and de Bruijn graphs all permit flexible choice of alternative paths, but only in de Bruijn are the alternate paths independent of each other [36].
Gummadi、他は木、ハイパーキューブ、蝶、リング、XOR、およびハイブリッド幾何学を比較しました。 一般に、そのような幾何学で、ノードはO(ログn)隣人とルートに関してO(ログn)ホップの目的地に知っています。そこでは、Nがオーバレイのノードの数です。 Gummadi、他は「なぜリングでない?」を尋ねたか。 彼らは、リングとXOR幾何学だけが隣人と代替のルート[24]の両方のフレキシブルな選択を可能にすると結論を下しました。 Loguinov、他は彼らの比較[36]にde Bruijnグラフを加えました。 彼らは、古典的な分析、例えば、特定のノードが外されるようになるという確率、Chordの弾力の利回りノー主要な違いがそうすることができて、de Bruijnがグラフ化すると結論を下しました。 二等分幅(2つの等しいパーティションの間の最小の縁のカウント)と経路オーバラップ(バックアップ道が第一の経路として同じ失敗したノードかリンクに遭遇するという見込み)を使用して、彼らはde Bruijnグラフの優れた弾力について賛成の議論をしました。 要するに、リング、XOR、およびde Bruijnグラフはすべて、迂回経路のフレキシブルな選択を可能にしますが、de Bruijnだけでは、互いの如何にかかわらず代替パスは[36]です。
Risson & Moors Informational [Page 17] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[17ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
3.2.2. Dynamic Dependability
3.2.2. ダイナミックな信頼性
Observation B: Dynamic dependability comparisons show that DHT dependability is sensitive to the underlying topology maintenance algorithms.
観測B: ダイナミックな信頼性比較は、DHTの信頼性が基本的なトポロジー維持アルゴリズムに敏感であることを示します。
Li, et al. give the best comparison to date of several leading DHTs during churn [291]. They relate the disparate configuration parameters of Tapestry, Chord, Kademlia, Kelips, and OneHop to fundamental design choices. For each of these DHTs, they plotted the optimal performance in terms of lookup latency (milliseconds) and fraction of failed lookups. The results led to several important insights about the underlying algorithms, for example: increasing routing table size is more cost-effective than increasing the rate of periodic stabilization; learning about new nodes during the lookup process sometimes eliminates the need for stabilization; and parallel lookups reduce latency due to timeouts more effectively than faster stabilization. Similarly, Zhuang, et al. compared keep-alive algorithms for DHT failure detection [292]. Such algorithmic comparisons can significantly improve the dependability of DHT designs.
李、他は攪乳器[291]の間の数個の主なDHTsにおけるこれまでの比較の負けを認めます。 彼らはつづれおり、Chord、Kademlia、Kelips、およびOneHopの異種の設定パラメータについて基本的なデザイン選択に話します。 それぞれのこれらのDHTsに関しては、失敗したルックアップのルックアップ潜在(ミリセカンド)と部分に関して彼らは最適の性能をプロットしました。 例えば、結果は基本的なアルゴリズムに関していくつかの重要な洞察につながりました: 増加する経路指定テーブルサイズは周期的な安定化の速度を増加させるより費用対効果に優れています。 ルックアップの過程の間、新しいノードに関して学ぶのは時々安定化の必要性を排除します。 そして、平行なルックアップはタイムアウトのためレイテンシをより速い安定化より効果的に減少させます。 Zhuang、同様に、比較された他はDHT失敗検出[292]のためのアルゴリズムを生かします。 そのようなアルゴリズムの比較はDHTデザインの信頼性をかなり改良できます。
In Figure 2, we propose a taxonomy for the topology maintenance algorithms that influence dependability. The algorithms can be classified by how nodes join and leave, how they first detect failures, how they share information about topology updates, and how they react when they receive information about topology updates.
図2では、私たちは信頼性に影響を及ぼすトポロジー維持アルゴリズムのために分類学を提案します。 ノードがどう接合して、いなくなるかがアルゴリズムを分類できます、彼らは最初にどう失敗を検出するか、それらは、どうトポロジーアップデートに関して情報を共有して、トポロジーアップデートに関して彼らが情報を受け取るとき、どう反応するかを共有するか。
Risson & Moors Informational [Page 18] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[18ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
Normal Updates
Joins (passive; active) [293]
Leaves (passive; active) [293]
[293]が残す正常なUpdates Joins(受動態; 能動態)(受動態; 能動態)[293]
Fault Detection [292]
Maintenance
Proactive (periodic or keep-alive probes)
Reactive (correction-on-use, correction-on-failure) [294]
Report
Negative (all dead nodes, nodes recently failed)
Positive (all live nodes; nodes recently recovered) [292]
欠点Detection[292]維持Proactive、(周期的である、徹底的調査を生かしてください、)、反応(使用の修正、失敗における修正)[294]レポートNegative(すべての死んでいるノード、ノードは最近、失敗した)積極的(すべてのライブノード; 最近回復されたノード)[292]
Topology Sharing: yes/ no [292]
Multicast Tree (explicit, implicit) [267, 295]
Gossip (timeouts; number of contacts) [39]
トポロジー共有: はい/いいえ、[292]マルチキャストTree(明白で、暗黙の)[267、295]ゴシップ(タイムアウト; 接触の数)[39]
Corrective Action
Routing
Rerouting actions
(reroute once; route in parallel [291]; reject)
Routing timeouts
(TCP-style, virtual coordinates) [296]
Topology
Update action (evict/ replace/ tag node)
Update timeliness (immediate, periodic[296], delayed [297])
調整策のActionのルート設定(一度コースを変更してください; 平行[291]; 廃棄物のルート)というRerouting動作ルート設定タイムアウト(TCP-スタイル、仮想の座標)[296]トポロジーUpdate動作(evict/ replace/タグノード)アップデートタイムリーさである(即座の、そして、周期的な[296]で、遅らせられる、[297])
Figure 2: Topology Maintenance in Distributed Hash Tables
図2: 分配されたハッシュ表におけるトポロジー維持
3.2.3. Ephemeral or Stable Nodes -- O(log n) or O(1) Hops
3.2.3. はかなさ、Stable Nodes、--○ (ログn)かO(1)が跳ぶ
Observation C: Most DHTs use O(log n) geometries to suit ephemeral nodes. The O(1) hop DHTs suit stable nodes and deserve more research attention.
観測C: ほとんどのDHTsが、はかないノードに合うのにO(ログn)幾何学を使用します。 O(1)ホップDHTsは安定したノードに合って、より多くの研究上の注目に値します。
Most of the DHTs in Section 3.5 assume that nodes are ephemeral, with expected lifetimes of one to two hours. Therefore, they mostly use an O(log n) geometry. The common assumption is that maintenance of full routing tables in the O(1) hop DHTs will consume excessive bandwidth when nodes are continually joining and leaving. The corollary is that, when they run on stable infrastructure servers [298], most of the DHTs in Section 3.5 are less than optimal -- lookups take many more hops than necessary, wasting latency and bandwidth budgets. The O(1) hop DHTs suit stable deployments and high lookup rates. For a churning 1024-node network, Li, et al. concluded that OneHop is superior to Chord, Tapestry, Kademlia, and Kelips in terms of latency and lookup success rate [291]. For a 3000-node network, they concluded that "OneHop is only preferable to Chord when the deployment scenario allows a communication cost
セクション3.5におけるDHTsの大部分は、ノードが1〜2時間の予想された生涯ではかないと仮定します。 したがって、彼らはO(ログn)幾何学をほとんど使用します。 一般的な想定はノードが絶えず接合して、いなくなっているとき、O(1)ホップDHTsでの完全な経路指定テーブルの維持が過度の帯域幅を消費するということです。 推論はセクション3.5におけるDHTsの大部分はあまり最適ではありません--彼らが安定したインフラストラクチャサーバ[298]で動くとき、ルックアップが必要で、むだになっている潜在と帯域幅予算よりずっと多くのホップを取るということです。 O(1)ホップDHTsは安定した展開と高いルックアップレートに合います。 かきまぜることの1024ノードのネットワーク、李に関しては、他は、OneHopがChord、つづれおり、Kademlia、およびKelipsより潜在とルックアップ成功率[291]に優れていると結論を下しました。 3000ノードのネットワークのために、彼らは、「展開シナリオがコミュニケーション費用を許容するとき、OneHopは単にChordより望ましいです。」と結論を下しました。
Risson & Moors Informational [Page 19] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[19ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
greater than 20 bytes per node per second" [291]. This apparent limitation needs to be put in context. They assumed that each node issues only one lookup every 10 minutes and has a lifetime of only 60 minutes. It seems reasonable to expect that in some deployments, nodes will have a lifetime of weeks or more, a maintenance bandwidth of tens of kilobits per second, and a load of hundreds of lookups per second. O(1) hop DHTs are superior in such situations. OneHop can scale at least to many tens of thousands of nodes [267]. The recent O(1) hop designs [267, 295] are vastly outnumbered by the O(log n) DHTs in Section 3.5. Research on the algorithms of Figure 2 will also yield improvements in the dependability of the O(1) hop DHTs.
「1秒あたりのノードあたり20バイト以上」[291]。 この見かけの制限は、状況内において置かれる必要があります。 彼らは、各ノードがほんの60分の生涯を10分あたり1つのルックアップだけに発行して、持っていると仮定しました。 いくつかの展開では、ノードが何週間もの以上の生涯、1秒あたり何十ものキロビットの維持帯域幅、および1秒あたり何百ものルックアップの負荷を持つと予想するのは妥当に思えます。 O(1)ホップDHTsはそのような状況で優れています。 OneHopは少なくとも多くの何万ものノード[267]に比例できます。 最近のO(1)ホップデザイン[267、295]はセクション3.5でO(ログn)DHTsによって広大に数でまさられています。 また、図2のアルゴリズムの研究はO(1)ホップDHTsの信頼性における改良をもたらすでしょう。
3.2.4. Simulation and Proof
3.2.4. シミュレーションと証拠
Observation D: Although not yet a mature science, the study of DHT dependability is helped by recent simulation and formal development tools.
観測D: しかし、熟している科学ではありませんが、DHTの信頼性の研究は最近のシミュレーションと正式な開発ツールによって助けられます。
While there are recent reference architectures [294, 298], much of the DHT literature in Section 3.5 does not lend itself to repeatable, comparative studies. The best comparative work to date [291] relies on the Peer-to-Peer Simulator (P2PSIM) [299]. At the time of writing, it supports more DHT geometries than any other simulator. As the study of DHTs matures, we can expect to see the simulation emphasis shift from geometric comparison to a comparison of the algorithms of Figure 2.
最近の参照建築[294、298]がある間、セクション3.5における、DHT文学の多くが反復可能(比較研究)に適していません。 [291]の日付を入れる最も良い比較仕事はPeerから同輩へのSimulator(P2PSIM)[299]を当てにします。 これを書いている時点で、それはいかなる他のシミュレータより多くのDHT幾何学もサポートします。 DHTsの研究が熟すとき、私たちは、幾何学上比較から図2のアルゴリズムの比較までのシミュレーション強調シフトを見ると予想できます。
P2P correctness proofs generally rely on less-than-complete formal specifications of system invariants and events [7, 45, 300]. Li and Plaxton expressed concern that "when many joins and leaves happen concurrently, it is not clear whether the neighbor tables will remain in a 'good' state" [47]. While acknowledging that guaranteeing consistency in a failure-prone network is impossible, Lynch, Malkhi, et al. sketched amendments to the Chord algorithm to guarantee atomicity [301]. More recently, Gilbert, Lynch, et al. gave a new algorithm for atomic read/write memory in a churning distributed network, suggesting it to be a good match for P2P [302]. Lynch and Stoica show in an enhancement to Chord that lookups are provably correct when there is a limited rate of joins and failures [303]. Fault Tolerant Active Rings is a protocol for active joins and leaves that was formally specified and proven using B-method tools [304]. A good starting point for a formal DHT development would be the numerous informal API specifications [22, 305, 306]. Such work could be informed by other efforts to formally specify routing invariants [307, 308].
一般に、P2P正当性の証明はシステム不変式と出来事[7、45、300]のあまり完全でない形式仕様を当てにします。 李と急送されたPlaxtonはその「多くが接合して、葉が同時に起こるとき、隣人テーブルが'良い'州に残るかどうかは、明確でなく」[47]に関係があります。 その保証を承認している間、失敗傾向があるネットワークにおける一貫性は不可能です、リンチ、Malkhi、最小単位[301]を保証するChordアルゴリズムの他のスケッチされた改正。 より多く、最近の、ギルバート、リンチ、他は原子読取書き込み記憶装置のためにかきまぜることの分配されたネットワークで新しいアルゴリズムを与えました、それがP2P[302]に、良いマッチであると示唆して。 リンチとストイカが、増進でルックアップがそこであるなら正しいのが、証明可能に、限られた速度であるということであることをChordに示す、接合、そして、失敗[303]。 欠点Tolerant Activeリングスは能動態がそれを接合して、残すので、プロトコルがB-方法ツール[304]を使用することで正式に指定されて、立証されたということです。 正式なDHT開発のための良い出発点は多数の非公式のAPI仕様[22、305、306]でしょう。 正式にルーティング不変式[307、308]を指定するための他の努力でそのような仕事を知らすことができるでしょう。
Risson & Moors Informational [Page 20] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
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3.3. Latency
3.3. 潜在
The key metrics for DHT latency are:
DHT潜在のための主要な測定基準は以下の通りです。
1) Shortest-Path Distance and Diameter. In graph theory, the
shortest-path distance is the minimum number of edges in any path
between two vertices of the graph. Diameter is the largest of all
shortest-path distances in a graph [309]. Networking synonyms for
distance on a DHT are "hop count" and "lookup length".
1) 最短パス距離と直径。 グラフ理論では、最短パス距離はグラフの2つの頭頂の間のどんな経路の縁の最小の数です。 グラフ[309]によるすべての最短パス距離で直径は最も大きいです。 DHTの距離とのネットワーク同義語は、「ホップカウント」と「ルックアップの長さ」です。
2) Latency and Latency Stretch. Two types of latency are relevant
here -- network-layer latency and overlay latency. Network-layer
latency has been referred to as "proximity" or "locality" [24].
Stretch is the cost of an overlay path between two nodes, divided
by the cost of the direct network path between those nodes [310].
Latency stretch is also known as the "relative delay penalty"
[311].
2) 潜在と潜在は伸びます。 潜在の2つのタイプがここで関連しています--ネットワーク層潜在とオーバレイ潜在。 ネットワーク層潜在は「近接」か「場所」[24]と呼ばれました。 伸びはそれらのノード[310]の間のダイレクトネットワーク経路の費用が割られた2つのノードの間のオーバレイパスの費用です。 また、潜在伸びは「相対的な遅延損害賠償」[311]として知られています。
3.3.1. Hop Count and the O(1)-Hop DHTs
3.3.1. ホップカウントとO(1)-ホップDHTs
Hop count gives an approximate indication of path latency. O(1)-hop DHTs have path latencies lower than the O(log n)-hop DHTs [291]. This significant advantage is often overlooked on account of concern about the messaging costs to maintain large routing tables (Section 3.2.3). Such concern is justified when the mean node lifetime is only a few hours and the mean lookup interval per node is more than a few seconds (the classic profile of a P2P file-sharing node). However, for a large, practical operating range (node lifetimes of days or more, lookup rates of over tens of lookups per second per node, up to ~100,000 nodes), the total messaging cost in O(1) hop DHTs is lower than in O(log n) DHTs [312]. Lookups and routing table maintenance contribute to the total messaging cost. If a deployment fits this operating range, then O(1)-hop DHTs will give lower path latencies and lower total messaging costs. An additional merit of the O(1)-hop DHTs is that they yield lower lookup failure rates than their O(log N)-hop counterparts [291].
ホップカウントは経路潜在の大体のしるしを与えます。 O(1)-ホップDHTsはO(ログn)より低い経路潜在にDHTs[291]を飛び越させます。 この重要な利点は、メッセージングコストに関する心配のために大きい経路指定テーブル(セクション3.2.3)を維持するためにしばしば見落とされます。 意地悪なノード寿命がほんの数時間であるとき、そのような関心は正当です、そして、1ノードあたりの意地悪なルックアップ間隔はかなり多くの秒(P2Pファイル共有ノードの古典的なプロフィール)です。 しかしながら、大きくて、実用的な運転領域(何日もの以上のノード生涯、~100,000ノードまでの1ノードあたりの秒あたり何十ものルックアップのルックアップレート)において、O(1)ホップDHTsで費用を通信させる合計はO(ログn)DHTs[312]より低いです。 ルックアップと経路指定テーブル維持は費用を通信させる合計に貢献します。 展開がこの運転領域に合うと、O(1)-ホップDHTsは下側の経路潜在と低い総メッセージングコストを与えるでしょう。 O(1)-ホップDHTsの追加長所は彼らがそれらのO(ログN)ホップ対応者[291]より低ルックアップ故障率をもたらすということです。
Low hop count can be achieved in two ways: each node has a large O(N) index of nodes; or the object references can be replicated on many nodes. Beehive [313], Kelips [39], LAND [310], and Tulip [314] are examples of the latter category. Beehive achieves O(1) hops on average and O(log n) hops in the worst case, by proactive replication of popular objects. Kelips replicates the 'file index'. It incurs O(sqrt(N)) storage costs for both the node index and the file index. LAND uses O(log n) reference pointers for each stored object and an O(log n) index to achieve a worst-case 1+e stretch, where 0<e. The Kelips-like Tulip [314] requires 2 hops per lookup. Each node
2つの方法で低いホップカウントを達成できます: 各ノードには、ノードの大きいO(N)インデックスがあります。 または、多くのノードで物の参照を模写できます。 ミツバチの巣箱[313]、Kelips[39]、LAND[310]、およびTulip[314]は後者のカテゴリに関する例です。 ミツバチの巣箱はO(1)ホップを平均的に達成します、そして、O(ログn)はポピュラーな物の先を見越す模写で最悪の場合には跳びます。 Kelipsは'ファイル索引'を模写します。 それはOを被ります。(ノードインデックスとファイルの両方のためのsqrt(N))格納コストは索引をつけます。 それぞれの格納された物とO(ログn)インデックスが最悪の場合1+e伸びを実現するのにLANDはO(ログn)参照ポインタを使用します、どこ。0<e。 KelipsのようなTulip[314]は1ルックアップあたり2つのホップを必要とします。 各ノード
Risson & Moors Informational [Page 21] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[21ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
maintains 2sqrt(N)log(N) links to other nodes and objects are replicated on O(sqrt(N)) nodes.
他のノードと物への2sqrt(N)ログ(N)リンクはOで模写されます。維持、(sqrt(N))ノード。
The DHTs with a large O(N) node index can be divided into two groups: those for which the index is always O(N); and those for which the index opportunistically ranges from O(log n) to O(N). Linear Hashing (LH*) servers [52], OneHop [267], and 1h-Calot [295] fall into the former category. EpiChord [315] and Accordion [316] are examples of the latter.
大きいO(N)ノードインデックスがあるDHTsを2つのグループに分割できます: いつもインデックスがO(N)であるそれら。 そして、インデックスがO(ログn)からO(N)まで便宜主義的に及ぶそれら。 直線的なHashing(LH*)サーバ[52]、OneHop[267]、および1h-Calot[295]は前のカテゴリになります。 EpiChord[315]とAccordion[316]は後者に関する例です。
3.3.2. Proximity and the O(log n)-Hop DHTs
3.3.2. 近接とO(ログn)ホップDHTs
If one chooses not to use single-hop DHTs, hop count is a weak indicator of end-to-end path latency. Some hops may incur large delays because of intercontinental or satellite links. Consequently, numerous DHT designs minimize path latency by considering the proximity of nodes. Gummadi, et al. classified the proximity methods as follows [24]:
人が、単一のホップDHTsを使用しないのを選ぶなら、ホップカウントは終わりから終わりへの経路潜在の弱いインディケータです。 いくつかのホップが大陸間であるか衛星リンクのために大きい遅れを被るかもしれません。 その結果、多数のDHTデザインは、ノードの近接を考えることによって、経路潜在を最小にします。 Gummadiに、他が以下の近接方法を分類した、[24]:
1) Proximity Neighbor Selection (PNS). The nodes in the routing
table are chosen based on the latency of the direct hop to those
nodes. The latency may be explicitly measured [317], or it may be
estimated using one of several synthetic coordinate systems [150,
154, 318]. As a lower bound on PNS performance, Dabek, et al.
showed that lookups on O(log n) DHTs take at least 1.5 times the
average roundtrip time of the underlying network [154].
1) 近接隣人選択(PNS)。 経路指定テーブルのノードはダイレクトホップの潜在に基づいてそれらのノードに選ばれています。 明らかに測定されて、[317]、またはそれがそうです。潜在がそう、数個の合成の座標系[150、154、318]の1つを使用することで、見積もられています。 PNS性能、Dabekにおける下界として、他はO(ログn)にそのルックアップを示しました。 DHTsは基本的なネットワーク[154]の平均した往復の時間の少なくとも1.5倍取ります。
2) Proximity Route Selection (PRS). At lookup time, the choice of
the next-hop node relies on the latency of the direct hop to that
node. PRS is less effective than PNS, though it may complement it
[24]. Some of the routing geometries in Section 3.5 do not
support PNS and/or PRS [24].
2) 近接ルート選択(PRS)。 ルックアップ時に、次のホップノードの選択はダイレクトホップの潜在をそのノードを当てにします。 PNSそれの補足となるかもしれませんが、PRSはそれほど有効ではありません。[24]。 セクション3.5のルーティング幾何学のいくつかがPNS、そして/または、PRS[24]を支持しません。
3) Proximity Identifier Selection (PIS). Node identifiers indicate
geographic position. PIS frustrates load balancing, increases the
risk of correlated failures, and is not often used [24].
3) 近接識別子選択(PIS)。 ノード識別子は地理的な位置を示します。 PISはロードバランシングをだめにして、関連失敗の危険を増加させて、しばしば使用された[24]ではありません。
The proximity study by Gummadi, et al. assumed recursive routing, though they suggested that PNS would also be superior to PRS with iterative routing [24]. Dabek, et al. found that recursive lookups take 0.6 times as long as iterative lookups [150].
Gummadiによる近接研究、他は再帰的なルーティングを仮定しました、彼らが、また、PNSも繰り返しのルーティング[24]があるPRSより優れていると示唆しましたが。 Dabek、他によって、再帰的なルックアップが繰り返しのルックアップ[150]の0.6倍長い間かかるのがわかりました。
Beyond the explicit use of proximity information, redundancy can help to avoid slow paths and servers. One may increase the number of replicas [150], use parallel lookups [291, 316], use alternate routes on failure [150], or use multiple gateway nodes to enter the DHT [317].
近接情報の明白な使用を超えて、冗長は、遅い経路とサーバを避けるのを助けることができます。 レプリカ[150]の数を増加させるか、平行なルックアップ[291、316]を使用するか、失敗[150]の代替経路を使用するか、またはDHT[317]に入るのに複数のゲートウェイノードを使用するかもしれません。
Risson & Moors Informational [Page 22] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[22ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
3.4. Multicasting
3.4. マルチキャスティング
3.4.1. Multicasting vs. Broadcasting
3.4.1. マルチキャスティング対放送
"Multicasting" here means sending a message to a subset of an overlay's nodes. Nodes explicitly join and leave this subset, called a "multicast group". "Broadcasting" here is a special case of multicasting in which a message is sent to all nodes in the overlay. Broadcasting relies on overlay membership messages -- it does not need extra group membership messaging. Castro, et al. said multicasting on structured overlays is either "flooding" (one overlay per group) or "tree-based" (one tree per group) [319]. These are synonyms for broadcasting and multicasting respectively.
ここの「マルチキャスティング」は、オーバレイのノードの部分集合にメッセージを送ることを意味します。 「マルチキャストグループ」は、ノードが明らかにこの部分集合を接合して、残すと呼びました。 ここで「放送」であることは、メッセージがオーバレイですべてのノードに送られるマルチキャスティングの特別なケースです。 放送はオーバレイ会員資格メッセージを当てにします--それは余分なグループ会員資格メッセージングを必要としません。 カストロ、他は構造化されたオーバレイに関するマルチキャスティングが「氾濫」(1グループあたり1つのオーバレイ)か「木のベース(1グループあたり1本の木)」の[319]のどちらかであると言いました。 これらはそれぞれ放送とマルチキャスティングのための同義語です。
The first DHT-based designs for multicasting were CAN multicast [320], Scribe [241], Bayeux [242], and i3 [231]. They were based on CAN [8], Pastry [2], Tapestry [31], and Chord [7] respectively. El- Ansary, et al. devised the first DHT-based broadcasting scheme [321]. It was based on Chord.
マルチキャスティングがあるので、最初のDHTベースのデザインはマルチキャスト[320]、Scribe[241]、バユー[242]、およびi3[231]をそうすることができます。 それらはそれぞれCAN[8]、Pastry[2]、つづれおり[31]、およびChord[7]に基づきました。 高架鉄道Ansary、他は最初のDHTベースの放送計画[321]について工夫しました。 それはChordに基づきました。
Multicast trees can be constructed using reverse-path forwarding or forward-path forwarding. Scribe uses reverse-path forwarding [241]. Bayeux uses forward-path forwarding [242]. Borg, a multicast design based on Pastry, uses a combination of forward-path and reverse-path forwarding to minimize latency [237].
逆経路推進かフォワードパス推進を使用することでマルチキャスト木を組み立てることができます。 筆記者は逆経路推進[241]を使用します。 バユーは、[242]を進めながら、フォワードパスを使用します。 ボルグ(Pastryに基づくマルチキャストデザイン)は、潜在[237]を最小にするのにフォワードパスと逆経路推進の組み合わせを使用します。
3.4.2. Motivation for DHT-based Multicasting
3.4.2. DHTベースのマルチキャスティングに関する動機
Multicasting complements DHT search capability. DHTs naturally support exact match queries. With multicasting, they can support more complex queries. Multicasting also enables the dissemination and collection of global information.
マルチキャスティングはDHT検索能力の補足となります。 DHTsは自然に完全な一致質問を支持します。 マルチキャスティングで、彼らは、より複雑な質問を支持できます。 また、マルチキャスティングはグローバルな情報の普及と収集を可能にします。
Consider, for example, aggregation queries like minimum, maximum, count, sum, and average (Section 5.4). A node at the root of a dissemination tree might multicast such a query [322]. The leaf nodes return local results towards the root node. Successive parents aggregate the result so that eventually the root node can compute the global result. Such queries may help to monitor the capacity and health of the overlay itself.
考えてください、例えば、最小限のような最大の集合質問は、(セクション5.4)を数えて、まとめて、平均します。 普及の木の根のノードはマルチキャストのそのようなa質問[322]がそうするかもしれません。 葉のノードは根のノードに向かって地方の結果を返します。 連続した両親は、根のノードが結局グローバルな結果を計算できるように、結果に集めます。 そのような質問は、オーバレイ自体の容量と健康をモニターするのを助けるかもしれません。
Why bother with structured overlays for multicasting? In Section 2.1, we saw that Gnutella can multicast complex queries without them [4]. Castro, et al. posed the question, "Should we build Gnutella on a structured overlay?" [259]. While acknowledging that their study was preliminary, they did conclude that "we see no reason to build Gnutella on top of an unstructured overlay" [259]. The supposedly high maintenance costs of structured overlays were outweighed by
なぜマルチキャスティングのために構造化されたオーバレイを苦にしますか? セクション2.1では、私たちは、グヌーテラ缶のマルチキャスト複合体がそれらなしで[4]について質問するのを見ました。 カストロ、他は質問、「私たちは構造化されたオーバレイでグヌーテラを組立てるべきですか?」にポーズをとらせました。 [259]. 彼らの研究が予備であったと認めている間、彼らはその「私たちは不統一なオーバレイの上でグヌーテラを組立てる理由が全くわからなく」[259]を結論づけました。 構造化されたオーバレイのコストが軽かった推定上高い維持
Risson & Moors Informational [Page 23] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[23ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
query cost savings. The structured overlay ensured that nodes were only visited once during a complex query. It also helped to accurately limit the total number of nodes visited. Pai, et al. acknowledged that multicast trees based on structured overlays contribute to simple routing rules, low delay and low delay variation [323]. However, they opted for unstructured, gossip-based multicasting for reliability reasons: data loss near the tree root affects all subtended nodes; interior node failures must be repaired quickly; interior nodes are obliged to disseminate more than their fair share of traffic, giving leaf nodes a "free ride". The most promising research direction is to improve on the Bimodal Multicasting approach [324]. It combines the bandwidth efficiency and low latency of structured, best-effort multicasting trees with the reliability of unstructured gossip protocols.
コスト節減について質問してください。 構造化されたオーバレイは、ノードが複雑な質問の間の一度訪問されただけであるのを確実にしました。 また、正確にノードの総数を制限するのが訪問されたのは助けられます。 パイ、マルチキャスト木が構造化されたオーバレイに基礎づけた承認された他は簡単なルーティング規則、低い遅れ、および低い遅れ変化[323]に貢献します。 しかしながら、彼らは信頼性の理由で不統一で、ゴシップベースのマルチキャスティングを選びました: 木の根での損失が影響するデータはすべて、ノードに境界を示しました。 すぐに内部のノード障害を修理しなければなりません。 「無賃乗車」を葉のノードに与えて、内部のノードがそれらの交通の正当な分け前以上を広めるのが強いられます。 最も有望な研究指示はBimodal Multicastingアプローチ[324]を改良することです。 それは帯域幅効率と構造化されることの低遅延、ベストエフォート型マルチキャスティング木を不統一なゴシッププロトコルの信頼性に結合します。
3.4.3. Design Issues
3.4.3. デザイン問題
None of the early structured overlay multicast designs addressed all of the following issues [325]:
早めの構造化されたオーバレイマルチキャストデザインのいずれも以下の問題[325]のすべてを記述しませんでした:
1) Heterogeneous Node Capacity. Nodes differ in their processing,
memory, and network capacity. Multicast throughput is largely
determined by the node with smallest throughput [325]. To limit
the multicasting load on a node, one might cap its out-degree. If
the same node receives further join requests, it refers them to
its children ("pushdown") [240]. Bharambe, et al. explored
several pushdown strategies but found them inadequate to deal with
heterogeneity [326]. They concluded that the heterogeneity issue
remains open, and should be addressed before deploying DHTs for
high-bandwidth multicasting applications. Independently, Zhang et
al. partially tackled heterogeneity by allowing nodes in their
CAM-Chord and CAM-Koorde designs to vary out-degree according to
the node's capacity [325]. However, they made no mention of the
"pushdown" issue -- they did not describe topology maintenance
when the out-degree limit is reached.
1) 異種のノード容量。 ノードは彼らの処理、メモリ、およびネットワーク容量において異なります。 マルチキャストスループットはノードで最もわずかなスループット[325]に主に決定しています。 マルチキャスティングを制限するには、ノード、ある力のキャップの上に出ている学位をロードしてください。 同じノードがさらに受信するなら、要求に参加してください、そして、それは子供(「プッシュダウン」)をそれらを参照します。 [240]. Bharambe、他によって、いくつかのプッシュダウン戦略を探りましたが、それらが異種性[326]に対処するために不十分であることがわかりました。 それらは、異種性問題が開いたままで残っていると結論を下して、高帯域マルチキャスティングアプリケーションのためにDHTsを配備する前に、記述されるべきです。 独自に、それらのCAM和音とCAM-Koordeデザインにおけるノードがノードの容量に従った出ている度の[325]を変えるのを許容することによって、チャン他は異種性に部分的に取り組みました。 しかしながら、彼らは「プッシュダウン」問題について言及しませんでした--出ている度限界に達しているとき、彼らはトポロジー維持について説明しませんでした。
2) Reliability (Dynamic Membership). If a multicast tree is to be
resilient, it must survive dynamic membership. There are several
ways to deal with dynamic membership: ensure that the root node of
the multicasting tree does not handle all requests to join or
leave the multicast group [242]; use multiple interior-node-
disjoint trees to avoid single points of failure in tree
structures [322]; and split the root node into several replicas
and partition members across them [241]. For example, Bayeux
requires the root node to track all group membership changes
whereas Scribe does not [241]. CAN-multicast uses a single,
well-known host to bootstrap the join operations [320]. The
earliest DHT-based broadcasting work by El-Ansary, et al. did not
2) 信頼性(ダイナミックな会員資格)。 マルチキャスト木は弾力があるつもりであるなら、それがダイナミックな会員資格を乗り切らなければなりません。 ダイナミックな会員資格に対処するいくつかの方法があります: マルチキャスティング木の根の節がグループ[242]にマルチキャストを接合するか、または残すというすべての要求を扱うというわけではないのを確実にしてください。 複数の内部のノードを使用してください。-木構造[322]で単一のポイントの失敗を避ける木をばらばらにならせてください。 そして、彼らの向こう側に根のノードをいくつかのレプリカとパーティションメンバーに分けてください。[241]。 例えば、バユーはすべてのグループ会員資格変化を追うために根のノードを必要としますが、Scribeはどんな[241]もしません。 CAN-マルチキャストが独力で進むのに単一の、そして、周知のホストを使用する、操作[320]に参加してください。 El-Ansary、他による最も早いDHTベースの放送仕事はそうしませんでした。
Risson & Moors Informational [Page 24] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[24ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
address the issue of dynamic membership [321]. Ghodsi, et al.
addressed it in a subsequent paper, though, giving two broadcast
algorithms that accommodate routing table inconsistencies [327].
One algorithm achieves a more optimal multicasting network at the
expense of greater correction overhead. Splitstream, based on
Scribe and Pastry, redundantly striped content across multiple
interior-node-disjoint multicast trees -- if one interior node
fails, then only one stripe is lost [240].
ダイナミックな会員資格[321]の問題を記述してください。 Ghodsi、もっとも、他は経路指定テーブル矛盾[327]を収容する2つの放送アルゴリズムを与えながら、その後の論文にそれを記述しました。 1つのアルゴリズムが、よりすばらしい修正オーバーヘッドを犠牲にして、より最適のマルチキャスティングネットワークを実現します。 ScribeとPastryに基づくSplitstreamは複数の内部のノードがばらばらになっているマルチキャスト木の向こう側に冗長に内容にしまをつけました--1つの内部のノードが失敗するなら、1つのしまだけが無くなっている[240]です。
3) Large Any-Source Multicast Groups. Any group member should be
allowed to send multicast messages. The group should scale to a
very large number of hosts. CAN-based multicast was the first
application-level multicast scheme to scale to groups of several
thousands of nodes without restricting the service model to a
single source [320]. Bayeux scales to large groups but has a
single root node for each multicast group. It supports the any-
source model only by having the root node operate as a reflector
for multiple senders [242].
3) 多大である、いくらか、-、ソース、マルチキャストグループ。 どんなグループのメンバーもマルチキャストメッセージを送ることができるべきです。 グループは非常に多くのホストに比例するべきです。 ベースである場合があるマルチキャストはサービスモデルを単独のソース[320]に制限しないでノードの数個の数千のグループに比例する最初のアプリケーションレベルマルチキャスト計画でした。 バユーには、それぞれのマルチキャストグループのために大きいグループに比例しますが、ただ一つの根のノードがあります。 支持する、単に根のノードを複数の送付者[242]のための反射鏡として作動させることによって、いくらか、ソースはモデル化します。
3.5. Routing Geometries
3.5. ルート設定幾何学
In Sections 3.5.1 to 3.5.6, we introduce the main geometries for simple key lookup and survey their robustness mechanisms.
セクション3.5.1、3.5 .6 私たちは、簡単な主要なルックアップのために主な幾何学を紹介して、それらの丈夫さメカニズムについて調査します。
3.5.1. Plaxton Trees (Pastry, Tapestry)
3.5.1. Plaxton木(ペストリー、つづれおり)
Work began in March 2000 on a structured, fault-tolerant, wide-area Dynamic Object Location and Routing (DOLR) system called Tapestry [6, 155]. While DHTs fix replica locations, a DOLR API enables applications to control object placement [31]. Tapestry's basic location and routing scheme follows Plaxton, Rajaraman, and Richa (PRR) [30], but it remedies PRR's robustness shortcomings described in Section 3.1. Whereas each object has one root node in PRR, Tapestry uses several to avoid a single point of failure. Unlike PRR, it allows nodes to be inserted and deleted. Whereas PRR required a total ordering of nodes, Tapestry uses 'surrogate routing' to incrementally choose root nodes. The PRR algorithm does not address congestion, but Tapestry can put object copies close to nodes generating high query loads. PRR nodes only know of the nearest replica, whereas Tapestry nodes enable selection from a set of replicas (for example, to retrieve the most up to date). To detect routing faults, Tapestry uses TCP timeouts and UDP heartbeats for detection, sequential secondary neighbours for rerouting, and a 'second chance' window so that recovery can occur without the overhead of a full node insertion. Tapestry's dependability has been measured on a testbed of about 100 machines and on simulations of
仕事は2000年3月につづれおり[6、155]と呼ばれる構造化されたフォールトトレラント、広い領域Dynamic Object Location、およびルート設定(DOLR)システムの上で始まりました。 DHTsはレプリカ位置を修理しますが、DOLR APIは、アプリケーションが物のプレースメント[31]を制御するのを可能にします。 つづれおりの基本的な位置とルーティング計画はPlaxton、Rajaraman、およびRicha(PRR)[30]に続きますが、それはセクション3.1で説明されたPRRの丈夫さ短所を改善します。 各物はPRRに1つの根のノードを持っていますが、つづれおりは、1ポイントの失敗を避けるのに数個を使用します。 PRRと異なって、それは、ノードが挿入されて、削除されるのを許容します。 PRRはノードを注文する合計を必要としましたが、つづれおりは、根のノードを増加して選ぶのに'代理のルーティング'を使用します。 PRRアルゴリズムは混雑を記述しませんが、つづれおりは、高い質問負荷を発生させながら、近くで物のコピーをノードにつけることができます。 つづれおりノードは1セットのレプリカ(例えば最も最新に検索する)から選択を可能にしますが、ノードが知っているだけである中でレプリカ最も近づくPRR。 ルーティング欠点を検出するために、回復が完全なノード挿入のオーバーヘッドなしで起こることができて、つづれおりは検出、コースを変更するための連続した二次隣人、および'セカンドチャンス'の窓にTCPタイムアウトとUDP鼓動を使用します。 つづれおりの信頼性はおよそ100台のマシンのテストベッドとシミュレーションのときに測定されました。
Risson & Moors Informational [Page 25] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[25ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
about 1000 nodes. Successful routing rates and maintenance bandwidths were measured during instantaneous failures and ongoing churn [31].
およそ1000のノード。 うまくいっているルーティングレートと維持帯域幅は瞬時に起こっている失敗と進行中の攪乳器[31]の間、測定されました。
Pastry, like Tapestry, uses Plaxton-like prefix routing [2]. As in Tapestry, Pastry nodes maintain O(log n) neighbours and route to a target in O(log n) hops. Pastry differs from Tapestry only in the method by which it handles network locality and replication [2]. Each Pastry node maintains a 'leaf set' and a 'routing table'. The leaf set contains l/2 node IDs on either side of the local node ID in the node ID space. The routing table, in row r, column c, points to the node ID with the same r-digit prefix as the local node, but with an r+1 digit of c. A Pastry node periodically probes leaf set and routing table nodes, with periodicity of Tls and Trt and a timeout Tout. Mahajan, Castry, et al. analyzed the reliability versus maintenance cost trade-offs in terms of the parameters l, Tls, Trt, and Tout [328]. They concluded that earlier concerns about excessive maintenance cost in a churning P2P network were unfounded, but suggested follow-up work for a wider range of reliability targets, maintenance costs, and probe periods. Rhea Geels, et al. concluded that existing DHTs fail at high churn rates [329]. Building on a Pastry implementation from Rice University, they found that most lookups fail to complete when there is excessive churn. They conjectured that short-lived nodes often leave the network with lookups that have not yet timed out, but no evidence was provided to confirm the theory. They identified three design issues that affect DHT performance under churn: reactive versus periodic recovery of peers; lookup timeouts; and choice of nearby neighbours. Since reactive recovery was found to add traffic to already congested links, the authors used periodic recovery in their design. For lookup timeouts, they advocated an exponentially weighted moving average of each neighbour's response time, over alternative fixed timeout or 'virtual coordinate' schemes. For selection of nearby neighbours, they found that 'global sampling' was more effective than simply sampling a 'neighbour's neighbours' or 'inverse neighbours'. Castro, Costa, et al. have refuted the suggestion that DHTs cannot cope with high churn rates [330]. By implementing methods for continuous detection and repair, their MSPastry implementation achieved shorter routing paths and a maintenance overhead of less than half a message per second per node.
つづれおりのように、ペストリーはPlaxtonのような接頭語ルーティング[2]を使用します。 つづれおりのように、PastryノードはO(ログn)ホップでO(ログn)隣人とルートを目標に維持します。 ペストリーは単にそれがネットワーク場所と模写[2]を扱う方法でつづれおりと異なっています。 それぞれのPastryノードは'葉のセット'と'経路指定テーブル'を維持します。 葉のセットはノードIDスペースにローカルのノードIDのどちらの側にもl/2つのノードIDを保管しています。 列rの経路指定テーブル(コラムc)はローカルのノードと同じr-ケタ接頭語にもかかわらず、cのr+1ケタがあるノードIDを示します。 Pastryノードは定期的に設定されて、テーブルノードを発送する葉を調べます、TlsとTrtの周期性とタイムアウトToutと共に。 高利貸し、Castry、他はパラメタl、Tls、Trt、およびTout[328]に関して維持コストトレードオフに対して信頼性を分析しました。 彼らは、かきまぜるP2Pネットワークにおける過度の維持費に関する以前の心配が無根拠であると結論を下しましたが、より広い範囲の信頼性の目標、維持コスト、および徹底的調査の期間事後確認作業を示しました。 リアGeels、他は既存のDHTsが高い解約率[329]で失敗すると結論を下しました。 Pastry実現のときにライス大学から建てて、彼らは、過度の攪乳器があるとき、ほとんどのルックアップが完全な状態でそうしないのがわかりました。 彼らは、短命なノードがしばしばネットワークを外のルックアップにまだ調節されていなくおくと推測しましたが、理論を確認するために証拠を全く提供しませんでした。 彼らは攪乳器の下でDHT性能に影響する3デザイン冊を特定しました: 同輩の周期的な回復に対して反応する。 ルックアップタイムアウト。 そして、近い隣人の選択。 反応回復が既に混雑しているリンクに交通を加えるのがわかったので、作者は彼らのデザインに周期的な回復を使用しました。 ルックアップタイムアウトに関しては、彼らは各隣人の応答時間の指数加重移動平均を支持しました、代替の固定タイムアウトか'仮想の座標'計画の上で。 近い隣人の品揃えに関しては、彼らは、'グローバルな標本抽出'が単に'隣人の隣人'か'逆さの隣人'を抽出するより効果的であることがわかりました。 カストロ、コスタ他はDHTsが高い解約率[330]を切り抜けることができないという提案を反駁させました。 連続した検出と修理のための方法を実行することによって、彼らのMSPastry実現はノード単位で1秒あたりの半分未満メッセージの、より短いルーティング経路と維持オーバーヘッドを実現しました。
There have been more recent proposals based on these early Plaxton- like schemes. Kademlia uses a bit-wise exclusive or (XOR) metric for the 'distance' between 160-bit node identifiers [45]. Each node keeps a list of contact nodes for each section of the node space that is between 2^i and 2^(i+1) from itself (0.i<160). Longer-lived nodes are deliberately given preference on this list -- it has been found in Gnutella that the longer a node has been active, the more likely
これらに基づいて、前のPlaxtonが計画が好きであるというより最近の提案がありました。 少し的に160ビットのノード識別子[45]の間の'距離'に排他的であるか、または(XOR)メートル法であることで用途をKademliaします。 各ノードは2^iと2^(i+1)の間にそれ自体(0.i<160)からあるノードスペースの各セクションのための連絡ノードのリストを保ちます。 故意にこのリストにおける優先をより長く送られたノードに与えます--グヌーテラでノードが、より長くアクティブであることが見つけられました、よりありそうです。
Risson & Moors Informational [Page 26] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[26ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
it is to remain active. Like Kademlia, Willow uses the XOR metric [32]. It implements a Tree Maintenance Protocol to 'zipper' together broken segments of a tree. Where other schemes use DHT routing to inefficiently add new peers, Willow can merge disjoint or broken trees in O(log n) parallel operations.
それはアクティブなままであることになっています。 Kademliaのように、WillowはXORのメートル法の[32]を使用します。 それは木の一緒に'ジッパー'壊れているセグメントにTree Maintenanceプロトコルを実行します。 他であるところでは、計画がO(ログn)並列操作で新しい同輩、Willow缶のマージがばらばらになると効率悪く言い足すために掘るDHTか壊れている木を使用します。
3.5.2. Rings (Chord, DKS)
3.5.2. リングス(和音、DKS)
Chord is the prototypical DHT ring, so we first sketch its operation. Chord maps nodes and keys to an identifier ring [7, 34]. Chord supports one main operation: find a node with the given key. It uses Consistent Hashing (Section 3.1) to minimize disruption of keys when nodes join and leave the network. However, Chord peers need only track O(log n) other peers, not all peers as in the original consistent hashing proposal [49]. It enables concurrent node insertions and deletions, improving on PRR. Compared to Pastry, it has a simpler join protocol. Each Chord peer tracks its predecessor, a list of successors, and a finger table. Using the finger table, each hop is at least half the remaining distance around the ring to the target node, giving an average lookup hop count of (1/2)log n(base 2). Each Chord node runs a periodic stabilization routine that updates predecessor and successor pointers to cater to newly added nodes. All successors of a given node need to fail for the ring to fail. Although a node departure could be treated the same as a failure, a departing Chord node first notifies the predecessor and successors, so as to improve performance.
和音がprototypical DHTリングであるので、私たちは最初に、操作についてスケッチします。 和音は識別子リング[7、34]のノードとキーを写像します。 和音は1つの主な操作を支持します: 与えられたキーでノードを見つけてください。 それは、ノードがネットワークに加わって、出るとき、キーの分裂を最小にするのに、Consistent Hashing(セクション3.1)を使用します。 しかしながら、Chord同輩はオリジナルで一貫するとしての提案[49]を論じ尽くすすべての同輩ではなく、道O(ログn)の他の同輩だけを必要とします。 PRRを改良して、それは同時発生のノード入と削除を可能にします。 Pastryと比較されていて、それでaは、より簡単になります。プロトコルを接合してください。 それぞれのChord同輩は前任者、後継者のリスト、および指のテーブルを追跡します。 指のテーブルを使用して、リングの周りで各ホップは目標ノードに少なくとも残っている距離の半分です、(1/2) ログn(ベース2)の平均したルックアップホップカウントを与えて。 それぞれのChordノードは新たに付記されたノードに満たすために前任者と後継者ポインタをアップデートする周期的な安定化ルーチンを走らせます。 与えられたノードのすべての後継者が、リングが失敗しない必要があります。 同じようにノード出発を失敗として扱うことができましたが、出発しているChordノードは最初に前任者と後継者に通知します、性能を向上させるために。
In their definitive paper, Chord's inventors critiqued its dependability under churn [34]. They provided proofs on the behaviour of the Chord network when nodes in a stable network fail, stressing that such proofs are inadequate in the general case of a perpetually churning network. An earlier paper had posed the question, "For lookups to be successful during churn, how regularly do the Chord stabilization routines need to run?" [331]. Stoica, Morris, et al. modeled a range of node join/departure rates and stabilization periods for a Chord network of 1000 nodes. They measured the number of timeouts (caused by a finger pointing to a departed node) and lookup failures (caused by nodes that temporarily point to the wrong successor during churn). They also modeled the 'lookup stretch', the ratio of the Chord lookup time to optimal lookup time on the underlying network. They demonstrated the latency advantage of recursive lookups over iterative lookups, but there remains room for delay reduction. For further work, the authors proposed to improve resilience to network partitions, using a small set of known nodes or 'remembered' random nodes. To reduce the number of messages per lookup, they suggested an increase in the size of each step around the ring, accomplished via a larger number of fingers at each node. Much of the paper assumed independent, equally
それらの決定的な紙では、Chordの発明者は攪乳器[34]の下で信頼性を批評しました。 Chordネットワークのふるまいのネットワークが失敗するうまやのノードであるときに、彼らは証拠を提供しました、そのような証拠が絶えずかきまぜているネットワークの一般的な場合で不十分であると強調して。 以前の紙は質問、「ルックアップが攪乳器の間、うまくいっているために、安定化ルーチンが走る必要があるChordはどれくらい定期的にそうするか」にポーズをとらせました。 [331]. ストイカ、モリス、他のモデル化されたa範囲のノードは1000のノードのChordネットワークのために/出発率と安定化の期間を接合します。 彼らはタイムアウト(去られたノードへの非難合戦で、引き起こされる)とルックアップ失敗(攪乳器の間に一時間違った後継者を示すノードで、引き起こされる)の数を測定しました。 また、彼らは'ルックアップ伸び'(Chordルックアップ時間対基本的なネットワークの最適のルックアップ時間の比率)をモデル化しました。 彼らは繰り返しのルックアップの上に再帰的なルックアップの潜在利点を示しましたが、遅れ減少の余地は残っています。 さらなる仕事のために、作者は、小さいセットの知られているノードを使用して、ネットワークパーティションに弾力を改良するよう提案するか、または無作為のノードを'覚えていました'。 1ルックアップあたりのメッセージの数を減少させるために、彼らはリングの周りのそれぞれのステップのサイズの増加を示しました、各ノードの、より多くの指を通して、優れています。 等しい独立していると思われた紙の多く
Risson & Moors Informational [Page 27] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[27ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
likely node failures. Analysis of correlated node failures, caused by massive site or backbone failures, will be more important in some deployments. The paper did not attempt to recommend a fixed optimal stabilization rate. Liben-Nowell, Balakrishnan, et al. had suggested that optimum stabilization rate might evolve according to measurements of peers' behaviour [331] -- such a mechanism has yet to be devised.
ありそうなノード障害。 大規模なサイトか背骨失敗によって引き起こされた関連ノード障害の分析はいくつかの展開で、より重要になるでしょう。 紙は、固定最適の安定化率を推薦するのを試みませんでした。 Liben-Nowell、Balakrishnan、他は同輩のふるまい[331]の測定値によると、最適な安定化率が発展するかもしれないのを示しました--そのようなメカニズムはまだ工夫されていません。
Alima, El-Ansary, et al. considered the communication costs of Chord's stabilization routines, referred to as 'active correction', to be excessive [332]. Two other robustness issues also motivated their Distributed K-ary Search (DKS) design, which is similar to Chord. Firstly, the total system should evolve for an optimum balance between the number of peers, the lookup hop count, and the size of the routing table. Secondly, lookups should be reliable -- P2P algorithms should be able to guarantee a successful lookup for key/value pairs that have been inserted into the system. A similar lookup-correctness issue was raised elsewhere by one of Chord's authors; "Is it possible to augment the data structure to work even when nodes (and their associated finger lists) just disappear?" [333] Alima, El-Ansary, et al. asserted that P2Ps using active correction, like Chord, Pastry, and Tapestry, are unable to give such a guarantee. They propose an alternate 'correction-on-use' scheme, whereby expired routing entries are corrected by information piggybacking lookups and insertions. A prerequisite is that lookup and insertion rates are significantly higher than node arrival, departure, and failure rates. Correct lookups are guaranteed in the presence of simultaneous node arrivals or up to f concurrent node departures, where f is configurable.
アリマ、El-Ansary(Chordの安定化ルーチンのコミュニケーションコストであると考えられた他)は過度の[332]になるように'活発な修正'を呼びました。 また問題がそれらの同様のDistributedのK aryな検索(DKS)デザインを動機づけた他の2丈夫さ、Chord。 まず第一に、トータル・システムは同輩の数と、ルックアップホップカウントと、経路指定テーブルのサイズの間の最適なバランスのために発展するはずです。 第二に、ルックアップは信頼できるべきです--P2Pアルゴリズムはうまくいっているルックアップをシステムに指し込まれたキー/値の組保証できるべきです。 同様のルックアップ正当性問題はほかの場所にChordの作者のひとりと同じくらい増加しました。 「ノード(彼らの関連指は記載する)がただ見えなくなるときさえ、働くためにデータ構造を増大させるのは可能ですか?」 [333] アリマ、El-Ansary、他は活発な修正を使用することでそのP2Psについて断言しました、Chord(Pastry、およびつづれおり)がそのような保証を与えることができないように。 彼らは交互の'使用の修正'計画を提案します。(満期のルーティングエントリーはルックアップと入を背負う情報によって修正されますそれで)。 前提条件がそのルックアップであり、挿入率はノード到着、出発、および故障率よりかなり高いです。 正しいルックアップは同時のノード到着があるときf同時発生のノード出発まで保証されます、fが構成可能であるところで。
3.5.3. Tori (CAN)
3.5.3. トーラス(CAN)
Ratnasamy, Francis, et al. developed the Content-Addressable Network (CAN), another early DHT widely referenced alongside Tapestry, Pastry, and Chord [8, 334]. It is arranged as a virtual d-dimensional Cartesian coordinate space on a d-torus. Each node is responsible for a zone in this coordinate space. The designers used a heuristic thought to be important for large, churning P2P networks: keep the number of neighbours independent of system size. Consequently, its design differs significantly from Pastry, Tapestry, and Chord. Whereas they have O(log n) neighbours per node and O(log n) hops per lookup, CAN has O(d) neighbours and O(dn^(1/d)) hop count. When CAN's system-wide parameter d is set to log(n), CAN converges to their profile. If the number of nodes grows, a major rearrangement of the CAN network may be required [151]. The CAN designers considered building on PRR, but opted for the simple, low- state-per-node CAN algorithm instead. They had reasoned that a PRR- based design would not perform well under churn, given node
Ratnasamy、フランシス、他はContentアドレス可能なNetwork(CAN)、つづれおりと並んで広く参照をつけられる別の前のDHT、Pastry、およびChord[8、334]を開発しました。 それはd-トーラスの仮想のd次元のデカルト座標スペースとしてアレンジされます。 それぞれのノードはこのコーディネートしているスペースのゾーンに原因となります。 デザイナーは大きくて、かきまぜているP2Pネットワークに重要であると考えられたヒューリスティックを使用しました: システムサイズの如何にかかわらず隣人数を保ってください。 その結果、デザインはPastry、つづれおり、およびChordから有意差があります。 彼らには、ノードとO(ログn)ホップあたりのO(ログn)隣人がルックアップ単位でいますが、CANはO(d)隣人とO(dn^(1/d))ホップを数えさせます。 CANのシステム全体のパラメタdが(n)を登録するように設定されるとき、CANはそれらのプロフィールに一点に集まります。 ノードの数が成長するなら、CANネットワークの主要な配列換えは必要な[151]であるかもしれません。 CANのデザイナーは、PRRに建てると考えましたが、代わりに簡単で、低い1ノードあたりの州のCANアルゴリズムを選びました。 ノードを考えて、彼らは、PRRのベースのデザインが攪乳器の下でよく振る舞わないと推論しました。
Risson & Moors Informational [Page 28] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[28ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
departures and arrivals would affect a logarithmic number of nodes [8].
出発と到着は対数の数のノード[8]に影響するでしょう。
There have been preliminary assessments of CAN's resilience. When a node leaves the CAN in an orderly fashion, it passes its own Virtual ID (VID), its neighbours' VIDs and IP addresses, and its key/value pairs to a takeover node. If a node leaves abruptly, its neighbours send recovery messages towards the designated takeover node. CAN ensures the recovery messages reach the takeover node, even if nodes die simultaneously, by maintaining a VID chain with Chord's stabilization algorithm. Some initial 'proof of concept' resilience simulations were run using the Network Simulator (NS) [335] for up to a few hundred nodes. Average hop counts and lookup failure probabilities were plotted against the total number of nodes for various node failure rates [8]. The CAN team documented several open research questions pertaining to state/hop count trade-offs, resilience, load, locality, and heterogeneous peers [44, 334].
CANの弾力の初期評価がありました。 ノードが規則的な方法でCANを出るとき、それは隣人のそれ自身のVirtual ID(VID)、VIDs、およびIPにアドレス、および接収ノードへのそのキー/値の組を向かわせます。 ノードが突然にいなくなるなら、隣人は指定された接収ノードに向かって回復メッセージを送ります。 CANは、回復メッセージが接収ノードに達するのを確実にします、ノードが同時に死んでも、Chordの安定化アルゴリズムがあるVIDチェーンを維持することによって。 いくつかの'概念の証拠'初期の弾力シミュレーションは数100のノードまでNetwork Simulator(NS)[335]を使用する走行でした。 平均したホップカウントとルックアップ故障確率は様々なノード故障率[8]のためのノードの総数に対してプロットされました。 CANチームは状態/ホップカウントトレードオフに関係する弾力がロードされるといういくつかの未解決の研究質問、場所、および異種の同輩[44、334]を記録しました。
3.5.4. Butterflies (Viceroy)
3.5.4. 蝶(総督)
Viceroy approximates a butterfly network [46]. It generally has
constant degree like CAN. Like Chord, Tapestry, and Pastry, it has
logarithmic diameter. It improves on these systems, inasmuch as its
diameter is better than CAN and its degree is better than Chord,
Tapestry, and Pastry. As with most DHTs, it utilizes Consistent
Hashing. When a peer joins the Viceroy network, it takes a random
but permanent 'identity' and selects its 'level' within the network.
Each peer maintains general ring pointers ('predecessor' and
'successor'), level ring pointers ('nextonlevel' and 'prevonlevel'),
and butterfly pointers ('left', 'right', and 'up'). When a peer
departs, it normally passes its key pairs to a successor, and
notifies other peers to find a replacement peer.
総督は蝶のネットワーク[46]に近似します。 一般に、それには、一定の度の同様のCANがあります。 Chord、つづれおり、およびPastryのように、それには、対数の直径があります。 それはこれらのシステムの上で直径が極めて良い限り、つづれおり、およびPastryを改良します。 ほとんどのDHTsのように、それはConsistent Hashingを利用します。 同輩がViceroyネットワークに加わるとき、それは、無作為の、しかし、永久的な'アイデンティティ'を取って、ネットワークの中で'レベル'を選択します。 各同輩は一般的なリングポインタ('前任者'と'後継者')レベルリングポインタ('nextonlevel'と'prevonlevel')と蝶のポインタ('左'、'権利'、および'up')を維持します。 同輩が出発するとき、それは、通常、主要な組を後継者に渡して、他の同輩が交換同輩を見つけるように通知します。
The Viceroy paper scoped out the issue of robustness. It explicitly assumed that peers do not fail [46]. It assumed that join and leave operations do not overlap, so as to avoid the complication of concurrency mechanisms like locking. Kaashoek and Karger were somewhat critical of Viceroy's complexity [37]. They also pointed to its fault-tolerance blind spot. Li and Plaxton suggested that such constant-degree algorithms deserve further consideration [47]. They offered several pros and cons. The limited degree may increase the risk of a network partition, or inhibit use of local neighbours (for the simple reason that there are less of them). On the other hand, it may be easier to reason about the correctness of fixed-degree networks. One of the Viceroy authors has since proposed constant- degree peers in a two-tier, locality-aware DHT [310] -- the lower degree maintained by each lower-tier peer purportedly improves network adaptability. Another Viceroy author has since explored an
Viceroy紙は丈夫さの問題を見ました。 それは、同輩が[46]に失敗しないと明らかに仮定しました。 それは接合してください。そうすれば、操作がする休暇が重ならないと仮定しました、ロックするような合意メカニズムの複雑さを避けるために。 KaashoekとKargerはViceroyの複雑さ[37]にいくらか批判的でした。 また、彼らは耐障害性盲点を示しました。 李とPlaxtonは、そのような一定の度アルゴリズムがさらなる考慮[47]に値することを提案しました。 彼らはいくつかの賛否両論を提供しました。 限られた度は、ネットワークパーティションの危険を増加させるか、または地元の隣人の使用を抑制するかもしれません(彼らで、より少ない状態である簡単な理由で)。 他方では、固定度ネットワークの正当性に関して推論するのは、より簡単であるかもしれません。 Viceroy作者のひとりは以来2層の中で一定の度同輩を提案しています、場所意識しているDHT[310]--それぞれの下の階層同輩によって維持された下側の度はネットワークの適応性を表面上改良します。 別のViceroy作者は以来、探検しています。
Risson & Moors Informational [Page 29] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[29ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
alternative bounded-degree graph for P2P, namely the de Bruijn graph [336].
すなわち、P2Pのための代替の境界がある度グラフ、de Bruijnグラフ[336]。
3.5.5. de Bruijn (D2B, Koorde, Distance Halving, ODRI)
3.5.5. de Bruijn(D2B、Koorde、距離半分に、ODRI)
De Bruijn graphs have had numerous refinements since their inception [337, 338]. Schlumberger was the first to use them for networking [339]. Two research teams independently devised the 'generalized' de Bruijn graph that accommodates a flexible number of nodes in the system [340, 341]. Rowley and Bose studied fault-tolerant rings overlaid on the de Bruijn graph [342]. Lee, Liu, et al. devised a two-level de Bruijn hierarchy, whereby clusters of local nodes are interconnected by a second-tier ring [343].
デブルーイングラフには、それらの始まり[337、338]以来頻繁な気品があります。 シュランベルジェはネットワーク[339]に1番目にそれらを使用しました。 2つの調査チームが独自にシステム[340、341]でフレキシブルな数のノードに対応する'一般化された'de Bruijnグラフを工夫しました。 ローリーとボーズはde Bruijnグラフ[342]でかぶせられたフォールトトレラントリングを研究しました。 リー、リュウ、他は2レベルのde Bruijn階層構造について工夫しました。(ローカルのノードのクラスタは2番目の層のリング[343]によってインタコネクトされますそれで)。
Many of the algorithms discussed previously are 'greedy' in that each time a query is forwarded, it moves closer to the destination. Unfortunately, greedy algorithms are generally suboptimal -- for a given degree, the routing distance is longer than necessary [344]. Unlike these earlier P2P designs, de Bruijn graphs of degree k achieve an asymptotically optimal diameter log n, where n is the number of nodes in the system and k can be varied to improve resilience. If there are O(log n) neighbours per node, the de Bruijn hop count is O(log n/log log n). To illustrate de Bruijn's practical advantage, consider a network with one million nodes of degree 20: Chord has a diameter of 20, while de Bruijn has a diameter of 5 [36]. In 2003, there were a quick succession of de Bruijn proposals -- D2B [345], Koorde [37], Distance Halving [132, 336], and the Optimal Diameter Routing Infrastructure (ODRI) [36].
以前に議論したアルゴリズムの多くが質問を送って、それが目的地の、より近くに動く各回それで'貪欲です'。 残念ながら、一般に、貪欲なアルゴリズムは準最適です--与えられた度のために、ルーティング距離は必要な[344]より長いです。 これらの以前のP2Pデザインと異なって、度kのde Bruijnグラフは漸近的に最適の直径ログnを実現します。そこでは、nがシステムのノードの数であり、弾力を改良するためにkを変えることができます。 1ノードあたりのO(ログn)隣人がいれば、de BruijnホップカウントはO(ログn/ログログn)です。 de Bruijnの実用的な利点を例証するには、度20の100万のノードがあるネットワークを考えてください: 和音には、20の直径がありますが、de Bruijnでは、5[36]の直径があります。 2003年に、de Bruijn提案の迅速な連続があります--D2B[345]、Koorde[37]、Distance Halving[132、336]、およびOptimal Diameterルート設定Infrastructure(ODRI)[36]。
Fraigniaud and Gauron began the D2B design by laying out an informal problem statement: keys should be evenly distributed; lookup latency should be small; traffic load should be evenly distributed; updates of routing tables and redistribution of keys should be fast when nodes join or leave the network. They defined a node's "congestion" to be the probability that a lookup will traverse it. Apart from its optimal de Bruijn diameter, they highlighted D2B's merits: a constant expected update time when nodes join and leave (O(log n) with high probability (w.h.p.)); the expected node congestion is O((log n)/n) (O(((log n)^2)/n) w.h.p.) [345]. D2B's resilience was discussed only in passing.
FraigniaudとGauronは非公式の問題声明を広げることによって、D2Bデザインを始めました: キーは均等に分配されるべきです。 ルックアップ潜在はわずかであるべきです。 トラヒック負荷は均等に分配されるべきです。 ノードがネットワークを加わるか、または出るとき、経路指定テーブルのアップデートとキーの再分配は速いはずです。 彼らは、ルックアップがそれを横断するという確率になるようにノードの「混雑」を定義しました。 最適のde Bruijn直径は別として、彼らはD2B's長所を強調しました: 定数はノードが接合して、いなくなるアップデート時間(高い確率(w.h.p.)があるO(ログn))を予想しました。 予想されたノード混雑はO(ログn)/n)(O(ログn)^2)/n)w.h.p.)です。 [345]. 単に通過でD2B's弾力について議論しました。
Koorde extends Chord to attain the optimal de Bruijn degree/diameter trade-off above [37]. Unlike D2B, Koorde does not constrain the selection of node identifiers. Also unlike D2B, it caters to concurrent joins, by extension of Chord's functionality. Kaashoek and Karger investigated Koorde's resilience to a rather harsh failure scenario: "in order for a network to stay connected when all nodes fail with probability of 1/2, some nodes must have degree
Koordeは、[37]の上で最適のde Bruijn度/直径トレードオフに達するようにChordを広げています。 D2Bと異なって、Koordeはノード識別子の品揃えを抑制しません。 D2Bと異なっても、それは同時発生に仕出しされます。Chordの機能性の拡大で、接合します。 KaashoekとKargerはかなり厳しい失敗シナリオにKoordeの弾力を調査しました: 「ネットワークが接続されていた状態で残る1/2の確率に応じてすべてのノードが失敗するときの命令では、いくつかのノードが度を持たなければなりません」
Risson & Moors Informational [Page 30] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[30ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
omega(log n)" [37]. They sketched a mechanism to increase Koorde's degree for this more stringent fault tolerance, losing de Bruijn's constant degree advantage. Similarly, to achieve a constant-factor load balance, Koorde would have to sacrifice its degree optimality. They suggested that the ability to trade the degree, and hence the maintenance overhead, against the expected hop count may be important for churning systems. They also identified an open problem: find a load-balanced, degree optimal DHT. Datta, Girdzijauskas, et al. showed that for arbitrary key distributions, de Bruijn graphs fail to meet the dual goals of load balancing and search efficiency [346]. They posed the question, "(Is there) a constant routing table sized DHT which meets the conflicting goals of storage load balancing and search efficiency for an arbitrary and changing key distribution?"
「オメガ(ログn)」[37]。 de Bruijnの一定の度利点を失って、彼らは、このより厳しい耐障害性のためにKoordeの学位を増加させるようにメカニズムについてスケッチしました。 同様に、恒常的要因負荷バランスを獲得するために、Koordeは度の最適を犠牲にしなければならないでしょう。 彼らは、かきまぜるシステムに、度を取り引きして、したがって予想されたホップカウントに対する維持オーバーヘッドを取り引きする能力が重要であるかもしれないと示唆しました。また、開いている問題を特定しました: 負荷でバランスのとれていて、度最適のDHTを見つけてください。 ダッタ、Girdzijauskas、他は任意の主要な配のために、de Bruijnグラフがロードバランシングと検索効率[346]の二元的な目標を達成しないのを示しました。 彼らは質問、「任意、そして、変化の主要な分配のために格納ロードバランシングと検索効率の闘争目標を達成するテーブルの大きさで分けられたDHTを発送する(あります)定数?」にポーズをとらせました。
Distance Halving was also inspired by de Bruijn [336] and shares its optimal diameter. Naor and Wieder argued for a two-step "continuous-discrete" approach for its design. The correctness of its algorithms is proven in a continuous setting. The algorithms are then mapped to a discrete space. The source x and target y are points on the continuous interval [0,1). Data items are hashed to this same interval. <str> is a string that determines how messages leave any point on the ring: if bit t of the string is 0, the left leg is taken; if it is 1, the right leg is taken. <str> increases by one bit each hop, giving a sequence by which to step around the ring. A lookup has two phases. In the first, the lookup message containing the source, target, and the random string hops toward the midpoint of the source and target. On each hop, the distance between <str>(x) and <str>(y) is halved, by virtue of the specific 'left' and 'right' functions. In the second phase, the message steps 'backward' from the midpoint to the target, removing the last bit in <str> at each hop. 'Join' and 'leave' algorithms were outlined but there was no consideration of recovery times or message load on churn. Using the Distance Halving properties, the authors devised a caching scheme to relieve congestion in a large P2P network. They have also modified the algorithm to be more robust in the presence of random faults [132].
距離Halvingはまた、de Bruijn[336]が奮い立たせられて、最適の直径を共有します。 Naorとウィーダーはデザインのためのツーステップの「連続して離散的な」アプローチについて賛成の議論をしました。 アルゴリズムの正当性は連続した設定で立証されます。 そして、アルゴリズムは離散的なスペースに写像されます。 ソースxと目標yは連続した間隔0、1)のポイントです。この同じ間隔にデータ項目を論じ尽くします。<str>はメッセージがリングの上にどのように任意な点を出るかを決定するストリングです: ストリングのビットtが0であるなら、左足を取ります; 1ビットに従って、<str>は各ホップを増加させます、リングの周りで踏む系列を与えて。各ホップの上では、<str>(x)と<str>(y)の間の距離は半分にされます、'左'で'正しい'特定の機能による。それが1であるなら、右足を取ります。ルックアップには、二相があります。1番目では、ソース、目標、および無作為のストリングを含むルックアップメッセージはソースと目標の中点に向かって跳びます; 2番目のフェーズでは、メッセージは'後方に'に中点から目標まで踏まれます、各ホップで<str>における最後のビットを取り除いて。''接合してください'、攪乳器の上に回復回かメッセージ負荷の考慮を全く概説されましたが、あった'アルゴリズムに残さないでください。Distance Halvingの特性を使用して、作者は、大きいP2Pネットワークで混雑を救うためにキャッシュ計画について第工夫しました。また、eyは、ランダム故障[132]があるときより強健になるようにアルゴリズムを変更しました。
Solid comparisons of DHT resilience are scarce, but Loguinov, Kumar, et al. give just that in their ODRI paper [36]. They compare Chord, CAN, and de Bruijn in terms of routing performance, graph expansion and clustering. At the outset, they give the optimal diameter (the maximum hop count between any two nodes in the graph) and average hop count for graphs of fixed degree. De Bruijn graphs converge to both optima, and outperform Chord and CAN on both counts. These optima impact both delay and aggregate lookup load. They present two clustering measures (edge expansion and node expansion), which are interesting for resilience. Unfortunately, after decades of de Bruijn research, they have no exact solution. De Bruijn was shown to
Loguinov、クマー、DHT弾力の確実な比較は不十分ですが、他はそれらのODRI論文[36]でまさしくそれを与えます。 彼らはルーティング性能、グラフ拡大、およびクラスタリングでChord、CAN、およびde Bruijnを比較します。 最初に、彼らは固定度のグラフのための最適の直径(グラフによるどんな2つのノードの間の最大のホップカウント)と平均したホップカウントを与えます。 デブルーイングラフは、optimaを両方に一点に集めて、Chordより優れていて、両方のカウントに関して優れることができます。 両方が遅らせるこれらのoptima衝撃と集合ルックアップはロードされます。 彼らは2つのクラスタリング測定(縁の拡大とノード拡大)を寄贈します。(測定は弾力のためにおもしろいです)。 何10年間ものde Bruijnが調査した後に、残念ながら、彼らには、どんな正確な解決策もありません。 デブルーインに、目立ちました。
Risson & Moors Informational [Page 31] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[31ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
be superior in terms of path overlap - "de Bruijn automatically selects backup paths that do not overlap with the best shortest path or with each other" [36].
経路オーバラップでは、優れてください--「de Bruijnは自動的に最も良い最短パスか互いに重ならないバックアップ道を選択する」という[36]。
3.5.6. Skip Graphs
3.5.6. グラフをスキップしてください。
Skip Graphs have been pursued by two research camps [38, 41]. They augment the earlier Skip Lists [347, 348]. Unlike earlier balanced trees, the Skip List is probabilistic -- its insert and delete operations do not require tree rearrangements and so are faster by a constant factor. The Skip List consists of layers of ordered linked lists. All nodes participate in the bottom layer 0 list. Some of these nodes participate in the layer 1 list with some fixed probability. A subset of layer 1 nodes participate in the layer 2 list, and so on. A lookup can proceed quickly through the list by traversing the sparse upper layers until it is close to, or at, the target. Unfortunately, nodes in the upper layers of a Skip List are potential hot spots and single points of failure. Unlike Skip Lists, Skip Graphs provide multiple lists at each level for redundancy, and every node participates in one of the lists at each level.
スキップGraphsは2つの研究キャンプ[38、41]によって追求されました。 彼らは以前のSkip Lists[347、348]を増大させます。 操作を削除してください。そして、以前のバランスのとれている木と異なって、Skip Listは確率的です--、差し込み、恒常的要因で、より速い状態で木を必要としないでください。 Skip Listは規則正しい繋がっているリストの層から成ります。 すべてのノードが下部層0のリストに参加します。 これらのいくつかのノードが何らかの固定確率で層1のリストに参加します。 層1のノードの部分集合は層2のリストなどに参加します。 ルックアップは、リストを通して目標か目標にそれがあるまでまばらな上側の層を横断することによって、急速に続くことができます。 残念ながら、Skip Listの上側の層のノードは潜在的ホットスポットと単一のポイントの失敗です。 Skip Listsと異なって、Skip Graphsは各レベルで複数のリストを冗長に提供します、そして、あらゆるノードが各レベルでリストの1つに参加します。
Each node in a Skip Graph has theta(log n) neighbours on average, like some of the preceding DHTs. The Skip Graph's primary edge over the DHTs is its support for prefix and proximity search. DHTs hash objects to a random point in the graph. Consequently, they give no guarantees over where the data is stored. Nor do they guarantee that the path to the data will stay within the one administration as far as possible [38]. Skip graphs, on the other hand, provide for location-sensitive name searches. For example, to find the document docname on the node user.company.com, the Skip Graph might step through its ordered lists for the prefix com.company.user [38]. Alternatively, to find an object with a numeric identifier, an algorithm might search the lowest layer of the Skip Graph for the first digit, the next layer for the next digit, in the same vein until all digits are resolved. Being ordered, Skip Graphs also facilitate range searches. In each of these examples, the Skip Graph can be arranged such that the path to the target, as far as possible, stays within an administrative boundary. If one administration is detached from the rest of the Skip Graph, routing can continue within each of the partitions. Mechanisms have been devised to merge disconnected segments [157], though at this stage, segments are re- merged one at a time. A parallel merge algorithm has been flagged for future work.
Skip Graphの各ノードには、θ(ログn)隣人がいくつかの前のDHTsのように平均的にいます。 DHTsの上のSkip Graphの第一の縁はその接頭語と近接検索のサポートです。 DHTsはグラフで無作為のポイントに物を論じ尽くします。 その結果、彼らはデータが格納されるところで保証を全く明け渡しません。 または、彼らは、データへの経路ができるだけ1つの管理の範囲内にとどまるのを保証しません。[38]。 グラフをスキップしてください、そして、他方では、位置の敏感な名前検索に備えてください。 例えば、ドキュメントがノードuser.company.comの上のdocnameであることがわかるために、Skip Graphは接頭語com.company.user[38]のための規則正しいリストを通して踏むかもしれません。 あるいはまた、ケタが同じすべてまでの流れで次のケタに決議されているので、数値識別子で物を見つけるために、アルゴリズムは最初のケタ、次の層のためにSkip Graphの最も低い層を捜すかもしれません。 命令されて、また、Skip Graphsは範囲検索を容易にします。 それぞれに関するこれらの例では、Skip Graphを配置できるので、目標への経路はできるだけ管理境界の範囲内にとどまります。 1つの管理がSkip Graphの残りから取り外されるなら、ルーティングはそれぞれのパーティションの中で続くことができます。 メカニズムは外されたセグメント[157]を合併するために工夫されました、セグメントが一度に一つ、現在のところ、再合併されていますが。 今後の活動のために平行なマージアルゴリズムの旗を揚げてあります。
The advantages of Skip Graphs come at a cost. To be able to provide range queries and data placement flexibility, Skip Graph nodes require many more pointers than their DHT counterparts. An increased number of pointers implies increased maintenance traffic. Another
Skip Graphsの利点は費用で来ます。 範囲質問とデータプレースメントの柔軟性を提供できるように、Skip Graphノードは彼らのDHT対応者よりずっと多くのポインタを必要とします。 増加する数のポインタが増加する維持交通を含意します。 別
Risson & Moors Informational [Page 32] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[32ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
shortcoming of at least one of the early proposals was that no algorithm was given to assign keys to machines. Consequently, there are no guarantees on system-wide load balancing or on the distance between adjacent keys [100]. Aspnes, Kirsch, et al. have recently devised a scheme to reduce the inter-machine pointer count from O(mlogm), where m is the number of data elements, to O(nlog n), where n is the number of nodes [100]. They proposed a two-layer scheme -- one layer for the Skip Graph itself and the second 'bucket layer'. Each machine is responsible for a number of buckets and each bucket elects a representative key. Nodes locally adjust their load. They accept additional keys if they are below their threshold or disperse keys to nearby nodes if they are above threshold. There appear to be numerous open issues: simulations have been done but analysis is outstanding; mechanisms are required to handle the arrival and departure of nodes; there were only brief hints as to how to handle nodes with different capacities.
少なくとも早めの提案の1つの短所はマシンのキーを割り当てるためにアルゴリズムを全く与えなかったということでした。 その結果、システム全体のロードバランシングの上、または、隣接しているキー[100]の間の距離の上に保証が全くありません。 Aspnes、Kirsch、他は最近O(mlogm)から相互マシンポインタカウントを抑えるために計画について工夫しました、O(nlog n)に。そこでは、mがデータ要素の数です。そこでは、nがノード[100]の数です。 彼らは2層の計画を提案しました--Skip Graph自身のための1つの層と2番目の'バケツ層'。 それぞれのマシンは多くのバケツに原因となります、そして、各バケツは代表しているキーを選出します。 ノードは局所的にそれらの負荷を調整します。 敷居を超えているなら、それらの敷居の下にあるか、または近いノードのキーを分散するなら、彼らは追加キーを受け入れます。 多数の未解決の問題はあるように見えます: シミュレーションは完了していましたが、分析は傑出しています。 メカニズムはノードの到着と出発を扱わなければなりません。 異なった能力でどうノードを扱うかに関して簡潔なヒントしかありませんでした。
4. Semantic Index
4. 意味インデックス
Semantic indexes capture object relationships. While the semantic- free methods (DHTs) have firmer theoretic foundations and guarantee that a key can be found if it exists, they do not capture the relationships between the document name and its content or metadata on their own. Semantic P2P designs do. However, since their design is often driven by heuristics, they may not guarantee that scarce items will be found.
意味インデックスは物の関係を得ます。 存在しているなら、意味無料の方法(DHTs)が、より堅い理論的な基礎を持って、キーを見つけることができるのを保証している間、それらはそれら自身のに関するそのドキュメント名と内容かメタデータとの関係を得ません。 意味P2Pデザインはそうします。 しかしながら、それらのデザインが発見的教授法でしばしば追い立てられるので、それらは、不十分な項目が見つけられるのを保証しないかもしれません。
So what might the semantically indexed P2Ps add to an already crowded field of distributed information architectures? At one extreme, there are the distributed relational database management systems (RDBMSs), with their strong consistency guarantees [284]. They provide strong data independence, the flexibility of SQL queries, and strong transactional semantics -- Atomicity, Consistency, Isolation and Durability (ACID) [349]. They guarantee that the query response is complete -- all matching results are returned. The price is performance. They scale to perhaps 1000 nodes, as evidenced in Mariposa [350, 351], or require query caching front ends to constrain the load [284]. Database research has "arguably been cornered into traditional, high-end, transactional applications" [72]. Then there are distributed file systems, like the Network File System (NFS) or the Serverless Network File Systems (xFS), with little data independence, low-level file retrieval interfaces, and varied consistency [284]. Today's eclectic mix of Content Distribution Networks (CDNs) generally deload primary servers by redirecting Web requests to a nearby replica. Some intercept the HTTP requests at the DNS level and then use consistent hashing to find a replica [23]. Since this same consistent hashing was a forerunner to the DHT
それで、意味的に索引をつけられたP2Psは分配されたインフォメーション・アーキテクチャの既に混雑している分野に何を加えるかもしれませんか? 1つの極端には、彼らの強一致性保証[284]がある分配された関係型データベースマネージメントシステム(RDBMSs)があります。 彼らは強いデータ独立、SQL質問の柔軟性、および強い取引の意味論を提供します--最小単位、Consistency、Isolation、およびDurability(ACID)[349]。 彼らは、質問応答が完全であることを保証します--すべての合っている結果が返されます。 価格は性能です。 彼らは、マリポサ[350、351]で証明されるように恐らく1000のノードに比例するか、または負荷[284]を抑制するために前の終わりをキャッシュする質問を必要とします。 データベース研究は「論証上伝統的に追い詰められて、上位の、そして、取引のアプリケーションです」。[72]。 次に、分散ファイルシステムがあります、ネットワークファイルシステム(NFS)やServerless Network File Systems(xFS)のように、少ないデータ独立、低レベルであるファイルの検索インタフェース、および様々な一貫性[284]で。 今日の一般にウェブを向け直すのによる(CDNs)「反-負荷」の第一のサーバが近いレプリカに要求するContent Distribution Networksの折衷主義者のミックス。 或るものは、DNSレベルでHTTP要求を妨害して、次に、レプリカが[23]であることがわかるのに一貫した論じ尽くすことを使用します。 この同じ一貫した論じ尽くすのがDHTへの前触れであったので
Risson & Moors Informational [Page 33] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[33ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
approaches above, CDNs are generally constrained to the same simple key lookups.
一般に、上のアプローチであり、CDNsは同じ簡単な主要なルックアップに抑制されます。
The opportunity for semantically indexed P2Ps, then, is to provide:
意味的に索引をつけられたP2Psの機会は次に、提供することです:
a) graduated data independence, consistency, and query flexibility,
and
そしてa) 目盛りの付いたデータ独立、一貫性、および質問の柔軟性。
b) probabilistically complete query responses, across
直径のb)probabilistically完全な質問応答
c) very large numbers of low-cost, geographically distributed,
dynamic nodes.
c) 非常に多くの安価の、そして、地理的に分配されて、ダイナミックなノード。
4.1. Keyword Lookup
4.1. キーワードルックアップ
P2P keyword lookup is best understood by considering the structure of the underlying index and the algorithms by which queries are routed over that index. Figure 3 summarizes the following paragraphs by classifying the keyword query algorithms, index structures, and metrics. The research has largely focused on scalability, not dependability. There have been very few studies that quantify the impact of network churn. One exception is the work by Chawathe, et al. on the Gia system [61]. Gia's combination of algorithms from Figure 3 (receiver-based flow control, biased random walk, and one- hop replication) gave 2-4 orders of magnitude improvement in query success rates in churning networks.
P2Pキーワードルックアップは質問がそのインデックスの上に発送される対象指標とアルゴリズムの構造を考えるのに特に解釈されます。 図3は、キーワード質問アルゴリズム、インデックス構造、および測定基準を分類することによって、以下のパラグラフをまとめます。 研究は信頼性ではなく、スケーラビリティに主に焦点を合わせました。 ネットワーク攪乳器の衝撃を定量化するほんのわずかな研究がありました。 1つの例外がChawatheによる仕事、Giaシステム[61]の上の他です。 Giaの図3(受信機ベースのフロー制御、偏っているランダムウォーク、および1つのホップ模写)からのアルゴリズムの組み合わせはかきまぜるネットワークで質問成功率における2-4桁の改良を与えました。
Risson & Moors Informational [Page 34] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[34ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
QUERY
Query routing
Flooding: Peers only index local files so queries must propagate
widely [4]
Policy-based: Choice of the next hop node: random; most/least
recently used; most files shared; most results [265, 352]
Random walks: Parallel [67] or biased random walks [61, 66]
Query forwarding
Iterative: Nodes perform iterative unicast searches of ultrapeers,
until the desired number of results is achieved. See Gnutella
UDP Extension for Scalable Searches (GUESS) [265, 353]
Recursive
Query flow control
Receiver-controlled: Receivers grant query tokens to senders, so
as to avoid overload [61]
Reactive: sender throttles queries when it notices receivers are
discarding packets [61, 66]
Dynamic Time To Live: In the Dynamic Query Protocol, the sender
adjusts the time-to-live on each iteration based on the number
of results received, the number of connections left, and the
number of nodes already theoretically reached by the search [354]
QUERY QueryルーティングFlooding: 同輩がローカルファイルに索引をつけるだけであるので、質問は広く方針ベースであることで[4]を伝播しなければなりません、: 次のホップノードの選択: 無作為。 最近最も最少に使用されたほとんどの/。 ほとんどのファイルが共有されました。 ほとんどの結果[265、352]ランダムウォーク: 平行[67]か偏っているランダムウォーク[61、66]が推進Iterativeについて質問します: 結果の必要な数が達成されるまで、ノードは「ウルトラ-同輩」の繰り返しのユニキャスト検索を実行します。 Receiverによって制御されていた状態で、Scalable検索(GUESS)の[265、353]再帰的なQueryフロー制御に関してグヌーテラUDP Extensionを見てください: 受信機は反応していた状態でオーバーロード[61]を避けるために質問象徴を送付者に与えます: 受信機がパケット[61、66]のダイナミックなTime To Liveを捨てているのに気付くと、送付者は質問を阻止します: Dynamic Queryプロトコルでは、送付者は受け取られた結果の数、あとポートの数、および検索で既に理論的に達したノードの数に基づく各繰り返しのときに生きる時間を調整します。[354]
INDEX
Distribution
Compression: Leaf nodes periodically send ultrapeers compressed
query routing tables, as in the Query Routing Protocol [260]
One hop replication: Nodes maintain an index of content on their
nearest neighbors [61, 352]
Partitioning
By document [210]
By keyword: Use an inverted list to find a matching document,
either locally or at another peer [21]. Partition by keyword
sets [355]
By document and keyword: Also called Multi-Level Partitioning [21]
分配圧縮に索引をつけてください: 葉のノードはQueryのルート設定のプロトコルの[260]のワンバウンドの模写のように定期的に圧縮された質問経路指定テーブルを「ウルトラ-同輩」に送ります: ノードはキーワードでByドキュメント[210]を仕切りながら、彼らの最も近い隣人[61、352]に関する内容のインデックスを維持します: 逆さのリストを使用して、局所的か別の同輩[21]で合っているドキュメントを見つけてください。 キーワードによるパーティションはドキュメントとキーワードで[355]を設定します: また、Multi-レベルPartitioningと呼ばれます。[21]
METRIC
Query load: Queries per second per node/link [65, 265]
Degree: The number of links per node [66, 352]. Early P2P networks
approximated power-law networks, where the number of nodes with L
links is proportional to L^(-k), where k is a constant [65]
Query delay: Reported in terms of time and hop count [61, 66]
Query success rate: The "Collapse Point" is the per-node query rate
at which the query success rate drops below 90% [61]. See
also [61, 265, 352].
METRIC Queryはロードします: ノード/リンク[65、265]度あたり2番目あたりの質問: ノード[66、352]あたりのリンクの数。 (そこでは、Lリンクがあるノードの数がL^(-k)に比例しています)。そこでは、kが一定の[65]質問遅れです。早めのP2Pネットワークは指数法則ネットワークに近似しました: 時間とホップカウント[61、66]で報告されて、成功率について質問してください: 1ノードあたり「崩壊ポイント」は質問成功率が90%[61]の下に低下する質問率です。 また、[61、265、352]を見てください。
Figure 3: Keyword Lookup in P2P Systems
図3: P2Pシステムのキーワードルックアップ
Risson & Moors Informational [Page 35] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
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4.1.1. Gnutella Enhancements
4.1.1. グヌーテラ増進
Perhaps the most widely referenced P2P system for simple keyword match is Gnutella [4]. Gnutella queries contain a string of keywords. Gnutella peers answer when they have files whose names contain all the keywords. As discussed in Section 2.1, early versions of Gnutella did not forward the document index. Queries were flooded and peers searched their own local indexes for filename matches. An early review highlighted numerous areas for improvement [65]. It was estimated that the query traffic alone from 50,000 early-generation Gnutella nodes would amount to 1.7% of the total U.S. Internet backbone traffic at December 2000 levels. It was speculated that high-degree Gnutella nodes would impede dependability. An unnecessarily high percentage of Gnutella traffic crossed Autonomous System (AS) boundaries -- a locality mechanism may have found suitable nearby peers.
簡単なキーワードマッチの恐らく最も広く参照をつけられたP2Pシステムはグヌーテラ[4]です。 グヌーテラ質問は一連のキーワードを含んでいます。 彼らに名前がすべてのキーワードを含むファイルがあるとき、グヌーテラ同輩は答えます。 セクション2.1で議論するように、グヌーテラの早めのバージョンはドキュメントインデックスを転送しませんでした。 質問は水につかっていました、そして、同輩はファイル名マッチのために地元のインデックスを捜しました。 早めのレビューは改良[65]のために多数の領域を強調しました。 5万の世代前半のグヌーテラノードからの質問交通だけが2000年12月レベルで総米国インターネットの基幹交通の1.7%に達すると見積もられていました。 高度グヌーテラノードが信頼性を妨害すると推測されました。 不必要に高い百分率のグヌーテラ交通がAutonomous System(AS)境界に交差しました--場所メカニズムは適当な近い同輩に当たったかもしれません。
Fortunately, there have since been numerous enhancements within the Gnutella Developer Forum. At the time of writing, it has been reported that Gnutella has almost 350,000 unique hosts, of which nearly 90,000 accept incoming connections [356]. One of the main improvements is that an index of filename keywords, called the Query Routing Table (QRT), can now be forwarded from 'leaf peers' to its 'ultrapeers' [260]. Ultrapeers can then ensure that the leaves only receive queries for which they have a match, dramatically reducing the query traffic at the leaves. Ultrapeers can have connections to many leaf nodes (~10-100) and a small number of other ultrapeers (<10) [260]. Originally, a leaf node's QRT was not forwarded by the parent ultrapeer to other ultrapeers. More recently, there has been a proposal to distribute aggregated QRTs amongst ultrapeers [357]. To further limit traffic, QRTs are compressed by hashing, according to the Query Routing Protocol (QRP) specification [281]. This same specification claims QRP may reduce Gnutella traffic by orders of magnitude, but cautions that simulation is required before mass deployment. A known shortcoming of QRP was that the extent of query propagation was independent of the popularity of the search terms. The Dynamic Query Protocol addressed this [358]. It required leaf nodes to send single queries to high-degree ultrapeers that adjust the queries' time-to-live (TTL) bounds according to the number of received query results. An earlier proposal, called the Gnutella UDP Extension for Scalable Searches (GUESS) [353], similarly aimed to reduce the number of queries for widely distributed files. GUESS reuses the non-forwarding idea (Section 2). A GUESS peer repeatedly queries single ultrapeers with a TTL of 1, with a small timeout on each query to limit load. It chooses the number of iterations and selects ultrapeers so as to satisfy its search needs. For adaptability, a small number of experimental Gnutella nodes have
幸い、グヌーテラDeveloper Forumの中に頻繁な増進が以来、あります。 これを書いている時点で、グヌーテラにはおよそどの9万が接続要求[356]を受け入れるかに関するおよそ35万人のユニークなホストがいると報告されました。 主な改良の1つは現在'葉の同輩'から'「ウルトラ-同輩」'[260]までQueryルート設定Table(QRT)と呼ばれるファイル名キーワードのインデックスを転送できるということです。 次に、Ultrapeersは、葉がそれらが競技する質問を受けるだけであるのを確実にすることができます、葉で質問交通を劇的に抑えて。 Ultrapeersは多くの葉のノード(~10-100)と少ない数の他の「ウルトラ-同輩」(<10)[260]に接続を持つことができます。 元々、葉のノードのQRTは親「ウルトラ-同輩」によって他の「ウルトラ-同輩」に送られませんでした。 より最近、「ウルトラ-同輩」[357]に集められたQRTsを分配するという提案がありました。 限界交通を促進するために、QRTsはQueryルート設定プロトコル(QRP)によると、仕様[281]を論じ尽くすことによって、圧縮されます。 この同じ仕様は、QRPがグヌーテラ交通を何桁も抑えるかもしれないと主張しますが、シミュレーションが大規模展開の前に必要であると警告します。 QRPの知られている短所は質問伝播の範囲が検索用語の人気から独立していたということでした。Dynamic Queryプロトコルはこの[358]を記述しました。 容認された質問結果の数に応じて質問の生きる時間(TTL)領域を調整する高度「ウルトラ-同輩」にただ一つの質問を送るのが葉のノードを必要としました。 Scalable検索(GUESS)[353]のためにグヌーテラUDP Extensionと呼ばれる以前の提案は、広く分配されたファイルのための質問の数を減少させることを同様に目指しました。 GUESSは非推進考え(セクション2)を再利用します。 GUESS同輩は1のTTLと共に単一の「ウルトラ-同輩」について繰り返して質問します、制限荷重への各質問での小さいタイムアウトで。 それは、繰り返しの数を選んで、検索需要を満たすために「ウルトラ-同輩」を選択します。 適応性、ノードが持っている実験用グヌーテラの少ない数のために
Risson & Moors Informational [Page 36] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[36ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
implemented eXtensible Markup Language (XML) schemas for richer queries [359, 360]. None of the above Gnutella proposals explicitly assess robustness.
より豊かな質問[359、360]のためにeXtensible Markup Language(XML)schemasを実行しました。 上のグヌーテラ提案のいずれも明らかに丈夫さを評価しません。
The broader research community has recently been leveraging aspects of the Gnutella design. Lv, Ratnasamy, et al. exposed one assumption implicit in some of the early DHT work -- that designs "such as Gnutella are inherently not scalable, and therefore should be abandoned" [66]. They argued that by making better use of the more powerful peers, Gnutella's scalability issues could be alleviated. Instead of its flooding mechanism, they used random walks. Their preliminary design to bias random walks towards high capacity nodes did not go as far as the ultrapeer proposals in that the indexes did not move to the high-capacity nodes. Chawathe, Ratnasamy, et al. chose to extend the Gnutella design with their Gia system, in response to the perceived shortcomings of DHTs in Section 1.2 [61]. Compared to the early Gnutella designs, they incorporated several novel features. They devise a topology adaptation algorithm so that most peers are attached to high-degree peers. They use a random walk search algorithm, in lieu of flooding, and bias the query load towards higher-degree peers. For 'one-hop replication', they require all nodes to keep pointers to content on adjacent peers. To implement a receiver-controlled token-based flow control, a peer must have a token from its neighbouring peer before it sends a query to it. Chawathe, Ratnasamy, et al. show by simulations that the combination of these features provides a scalability improvement of three to five orders of magnitude over Gnutella "while retaining significant robustness". The main robustness metrics they used were the 'collapse point' query rate (the per-node query rate at which the successful query rate falls below 90%) and the average hop count immediately prior to collapse. Their comparison with Gnutella did not take into account the Gnutella enhancements above -- this was left as future work. Castro, Costa, and Rowstron argued that if Gnutella were built on top of a structured overlay, then both the query and overlay maintenance traffic could be reduced [259]. Yang, Vinograd, et al. explore various policies for peer selection in the GUESS protocol, since the issue is left open in the original proposal [265]. For example, the peer initiating the query could choose peers that have been "most recently used" or that have the "most files shared". Various policy pitfalls are identified. For example, good peers could be overloaded, victims of their own success. Alternatively, malicious peers could encourage the querying peer to try inactive peers. They conclude that a "most results" policy gives the best balance of robustness and efficiency. Like Castro, Costa, and Rowstron, they concentrated on the static network scenario. Cholvi, Felber, et al. very briefly describe how similar "least recently used" and "most often used" heuristics can be used by a peer to select peer 'acquaintances' [352]. They were motivated by the
より広い研究団体は最近、グヌーテラデザインの局面に投機しています。 Lv、Ratnasamy、早めのDHT仕事のいくつかにおける暗黙の他露出しているものの仮定--それは「グヌーテラが本来スケーラブルでなく、したがって、捨てられるべきであるようなもの」[66]を設計します。 彼らは、有効により強力な同輩を利用することによって、グヌーテラのスケーラビリティ問題を軽減できるだろうと主張しました。 氾濫メカニズムの代わりに、彼らはランダムウォークを使用しました。 インデックスが高容量ノードに動かなかったので、高容量ノードに向かってランダムウォークに偏るそれらの予備のデザインは「ウルトラ-同輩」提案ほど同じくらい遠くに行きませんでした。 Chawathe、Ratnasamy、他は、それらのGiaシステムでグヌーテラデザインを広げるのを選びました、セクション1.2[61]のDHTsの知覚された短所に対応して。 早めのグヌーテラデザインと比べて、それらはいくつかの目新しい特徴を取り入れました。 彼らがトポロジー適合アルゴリズムを工夫するので、ほとんどの同輩が高度同輩に愛着しています。 彼らは、氾濫の代わりにランダムウォーク検索アルゴリズムを使用して、より高度同輩に向かって質問負荷に偏ります。 'ワンバウンドの模写'のために、彼らは、すべてのノードが隣接している同輩に関する内容にポインタを保つのを必要とします。 受信機で制御された象徴ベースのフロー制御を実行するために、質問をそれに送る前に同輩は隣接している同輩からの象徴を持たなければなりません。 Chawathe、Ratnasamy、他はこれらの特徴の組み合わせが「重要な丈夫さを保有している」間3〜5桁のスケーラビリティ改良をグヌーテラの上に供給するのをシミュレーションで示します。 それらが使用した主な丈夫さ測定基準は、'崩壊ポイント'質問率(うまくいっている質問率が下がる90%未満の1ノードあたりの質問率)と崩壊のすぐ前の平均したホップカウントでした。 グヌーテラとの彼らの比較は上のグヌーテラ増進を考慮に入れませんでした--これは今後の活動として残されました。 カストロ、コスタとRowstronは、グヌーテラが構造化されたオーバレイの上で組立てられるなら質問とオーバレイ維持交通の両方を抑えることができると主張しました。[259]。 陽、Vinograd、他はGUESSプロトコルにおける同輩選択のための様々な方針を探ります、問題が起案[265]で開くままにされるので。 例えば、質問を開始する同輩は「ごく最近、使用された」か、または「ファイルが共有した大部分」を持っている同輩を選ぶことができました。 様々な方針落とし穴は特定されます。 例えば、良い同輩を積みすぎることができて、それら自身の犠牲者は成功です。 あるいはまた、悪意がある同輩は、質問している同輩が不活発な同輩を裁くよう奨励できました。 彼らは、「ほとんどの結果」方針が丈夫さと効率のバランスの負けを認めると結論を下します。 カストロ、コスタとRowstronのように、彼らは静的なネットワークシナリオに集中しました。 Cholvi、フェルバー、他は非常に簡潔に同輩が同輩'知人'[352]を選択するのにどう同様の「最も最近でない、中古」の、そして、「たいてい使用された」発見的教授法を使用できるかを説明します。 それらは動機づけられました。
Risson & Moors Informational [Page 37] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[37ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
congestion associated with Gnutella's TTL-limited flooding. Recognizing that the busiest peers can quickly become overloaded central hubs for the entire network, they limit the number of acquaintances for any given peer to 25. They sketch a mechanism to decrement a query's TTL multiple times when it traverses "interested peers". In summary, these Gnutella-related investigations are characterized by a bias for high-degree peers and very short directed query paths, a disdain for flooding, and concern about excessive load on the 'better' peers. Generally, the robustness analysis for dynamic networks (content updates and node arrivals/departures) remains open.
混雑はグヌーテラのTTLによって限られた氾濫と交際しました。 最も忙しい同輩が急速に全体のネットワークのための積みすぎられた中央のハブになることができると認めて、それらはどんな与えられた同輩のためにも知人の数を25に制限します。 彼らは、「関心がある同輩」を横断するとき、クエリーのTTLを複数の回減少させるためにメカニズムについてスケッチします。 概要では、これらのグヌーテラ関連の調査は'より良い'同輩の上で高度同輩と非常に短い指示された照会経路への偏見、氾濫に対する軽蔑、および負担過重に関する心配によって特徴付けられます。 一般に、ダイナミックなネットワーク(コンテントアップデートとノード到着/出発)のためのロバスト性解析は開いたままで残っています。
4.1.2. Partition-by-Document, Partition-by-Keyword
4.1.2. ドキュメントパーティションと、キーワードパーティション
One aspect of P2P keyword search systems has received particular attention: should the index be partitioned by document or by keyword? The issue affects scalability. To be partitioned by document, each node has a local index of documents for which it is responsible. Gnutella is a prime example. Queries are generally flooded in systems partitioned by document. On the other hand, a peer may assume responsibility for a set of keywords. The peer uses an inverted list to find a matching document, either locally or at another peer. If the query contains several keywords, inverted lists may need to be retrieved from several different peers to find the intersection [21]. The initial assessment by Li, Loo, et al. was that the partition-by-document approach was superior [210]. For one scenario of a full-text Web search, they estimated the communications costs to be about six times higher than the feasible budget. However, wanting to exploit prior work on inverted list intersection, they studied the partition-by-keyword strategy. They proposed several optimizations that put the communication costs for a partition-by-keyword system within an order of magnitude of feasibility. There had been a couple of prior papers that suggested partitioned-by-keyword designs incorporate DHTs to map keywords to peers [355, 361]. In Gnawali's Keyword-set Search System (KSS), the index is partitioned by sets of keywords [355]. Terpstra, Behnel, et al. point out that by keeping keyword pairs or triples, the number of lists per document in KSS is squared or tripled [362]. Shi, Guangwen, et al. interpreted the approximations of Li, Loo, et al. to mean that neither approach is feasible on its own [21]. Their Multi-Level Partitioning (MLP) scheme incorporates both partitioning approaches. They arrange nodes into a group hierarchy, with all nodes in the single 'level 0' group, and with the same nodes sub- divided into k logical subgroups on 'level 1'. The subgroups are again divided, level by level, until level l. The inverted index is partitioned by document between groups and by keyword within groups. MLP avoids the query flooding normally associated with systems partitioned by document, since a small number of nodes in each group
P2Pキーワード検索システムの1つの局面が特別の配慮を受けました: インデックスはドキュメントかキーワードによって仕切られるべきですか? 問題はスケーラビリティに影響します。 ドキュメントによって仕切られるために、各ノードには、それは責任があるドキュメントのローカルのインデックスがあります。 グヌーテラは主要例です。 一般に、質問はドキュメントによって仕切られたシステムで水につかっています。 他方では、同輩は1セットのキーワードへの責任を負うかもしれません。 同輩は、局所的か別の同輩で合っているドキュメントを見つけるのに逆さのリストを使用します。 質問がいくつかのキーワードを含んでいるなら、逆さのリストは、交差点が[21]であることがわかるために数人の異なった同輩から検索される必要があるかもしれません。 李、Looによる初期評価であり、他はドキュメントによるパーティションアプローチが上司[210]であったということでした。 全文ウェブ検索の1つのシナリオのために、彼らは、コミュニケーションコストが可能な予算よりおよそ6倍高いと見積もっていました。 しかしながら、逆さのリスト交差点に対する先の仕事を利用したくて、彼らはキーワードによるパーティション戦略を研究しました。 彼らはキーワードシステムによるパーティションのために実行可能性の1桁以内でコミュニケーションコストを置くいくつかの最適化を提案しました。 キーワードによって仕切られて、デザインが同輩[355、361]にキーワードを写像するためにDHTsを組み込むのを示した2、3の先の書類がありました。 GnawaliのKeyword-セット検索System(KSS)では、インデックスはキーワード[355]のセットによって仕切られます。 テルプストラ、Behnel、他はKSSのドキュメントあたりのリストの数がキーワード組か三重を維持することによって、二乗されたか、または[362]を3倍にしたと指摘します。 シャイ、Guangwen、他は李の近似を解釈しました、Loo、どちらのアプローチもそれ自身の[21]で可能でないことを意味する他。 それらのMulti-レベルPartitioning(MLP)計画は両方の仕切りのアプローチを取り入れます。 彼らは'レベル1'に単一の'レベル0'のノードが分類していてグループ階層構造、および同じノードがすべてがサブ分割されているノードをk論理的なサブグループに配置します。 サブグループは、レベルlまで再び、分割されていて、レベルで平らです。 逆さのインデックスはグループの間のドキュメントとグループの中のキーワードによって仕切られます。 MLPは通常、ドキュメントによって仕切られるシステムに関連している質問氾濫を避けます、それぞれの少ない数のノードが分類するので
Risson & Moors Informational [Page 38] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[38ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
process the query. It reduces the bandwidth overheads associated with inverted list intersection in systems partitioned solely by keyword, since groups can calculate the intersection independently over the documents for which they are responsible. MLP was overlaid on SkipNet, per Section 3.5.6 [38]. Some initial analyses of communications costs and query latencies were provided.
質問を処理してください。 それは唯一キーワードによって仕切られたシステムの逆さのリスト交差点に関連している帯域幅オーバーヘッドを下げます、グループが彼らが原因となるドキュメントの上に関して独自に交差点について計算できるので。 MLPはセクション3.5.6[38]あたりのSkipNetでかぶせられました。 コミュニケーションコストと質問潜在のいくつかの初期の分析を提供しました。
4.1.3. Partial Search, Exhaustive Search
4.1.3. 部分的な検索、徹底的な検索
Much of the research above addresses partial keyword search. Daswani, et al. highlighted the open problem of efficient, comprehensive keyword search [25]. How can exhaustive searches be achieved without flooding queries to every peer in the network? Terpstra, Behnel et al. couched the keyword search problem in rendezvous terms: dynamic keyword queries need to 'meet' with static document lists [362]. Their Bitzipper scheme is partitioned by document. They improved on full flooding by putting document metadata on 2sqrt(n) nodes and forwarding queries through only 6sqrt(n) nodes. They reported that Bitzipper nodes need only 1/166th of the bandwidth of full-flooding Gnutella nodes for an exhaustive search. An initial comparison of query load was given. There was little consideration of either static or dynamic resilience; that is, of nodes failing, of documents continually changing, or of nodes continually joining and leaving the network.
上の研究の多くが部分的なキーワード探索を記述します。 Daswani、他は効率的で、包括的なキーワード探索[25]の開いている問題を強調しました。 氾濫質問なしでネットワークにおけるすべての同輩に徹底的な検索をどうしたら達成できますか? テルプストラ、Behnel他はランデブー用語でキーワード探索問題を堆積させました: ダイナミックなキーワード質問は、静的なドキュメントリスト[362]で'会う'必要があります。 それらのBitzipper計画はドキュメントによって仕切られます。 彼らは、ドキュメントメタデータを2sqrt(n)ノードに載せて、6sqrt(n)ノードだけを通して質問を送ることによって、完全な氾濫を改良しました。 彼らは、Bitzipperノードが徹底的な検索のための完全な氾濫グヌーテラノードの帯域幅の1/166番目だけを必要とすると報告しました。 質問負荷の初期の比較を与えました。 静的であるかダイナミックな弾力の考慮がほとんどありませんでした。 ノードが絶えずネットワークにドキュメントが絶えず変化するか、加わって、または出るのについてそれはノードが失敗するのがいます。
4.2. Information Retrieval
4.2. 情報検索
The field of Information Retrieval (IR) has matured considerably since its inception in the 1950s [363]. A taxonomy for IR models has been formalized [262]. It consists of four elements: a representation of documents in a collection; a representation of user queries; a framework describing relationships between document representations and queries; and a ranking function that quantifies an ordering amongst documents for a particular query. Three main issues motivate current IR research -- information relevance, query response time, and user interaction with IR systems. The dominant IR trends for searching large text collections are also threefold [262]. The size of collections is increasing dramatically. More complicated search mechanisms are being found to exploit document structure, to accommodate heterogeneous document collections, and to deal with document errors. Compression is in favour -- it may be quicker to search compact text or retrieve it from external devices. In a distributed IR system, query processing has four parts. Firstly, particular collections are targeted for the search. Secondly, queries are sent to the targeted collections. Queries are then evaluated at the individual collections. Finally, results from the collections are collated.
始まり以来情報Retrieval(IR)の分野は1950年代の[363]でかなり熟しています。 IRモデルのための分類学は正式にされました。[262]。 それは4つの要素から成ります: 収集における、ドキュメントの表現。 ユーザー・クエリーの表現。 ドキュメント表現と質問との関係について説明する枠組み。 そして、特定の質問のためのドキュメントの中で注文を定量化する幹部の機能。 3つの本題が現在のIR研究を動機づけます--IRシステムとの情報関連性、質問応答時間、およびユーザ相互作用、また、探すことの大きいテキスト収集のための優位なIR傾向は三重の[262]です。 収集のサイズは劇的に増加しています。 より複雑な検索メカニズムはドキュメント構造を利用して、異種のドキュメント収集に対応して、ドキュメント誤りに対処するのがわかっています。 好意には圧縮があります--それは、コンパクトなテキストを捜すか、または外部の装置からそれを検索するのが、より迅速であるかもしれません。 分配されたIRシステムでは、問い合わせ処理は4つの部品を持っています。 まず第一に、特定の収集は検索のために狙います。 第二に、狙っている収集に質問を送ります。 そして、質問は戸別収集のときに評価されます。 最終的に、収集からの結果は照合されます。
Risson & Moors Informational [Page 39] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[39ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
So how do P2P networks differ from distributed IR systems? Bawa, Manku, et al. presented four differences [62]. They suggested that a P2P network is typically larger, with tens or hundreds of thousands of nodes. It is usually more dynamic, with node lifetimes measured in hours. They suggested that a P2P network is usually homogeneous, with a common resource description language. It lacks the centralized "mediators" found in many IR systems that assume responsibility for selecting collections, for rewriting queries, and for merging ranked results. These distinctions are generally aligned with the peer characteristics in Section 1. One might add that P2P nodes display more symmetry -- peers are often both information consumers and producers. Daswani, Garcia-Molina, et al. pointed out that, while there are IR techniques for ranked keyword search at moderate scale, research is required so that ranking mechanisms are efficient at the larger scale targeted by P2P designs [25]. Joseph and Hoshiai surveyed several P2P systems using metadata techniques from the IR toolkit [60]. They described an assortment of IR techniques and P2P systems, including various metadata formats, retrieval models, bloom filters, DHTs, and trust issues.
それで、P2Pネットワークはどのように分配されたIRシステムと異なっていますか? Bawa、Manku、他は4つの違い[62]を提示しました。 彼らは、P2Pネットワークが10か何十万ものノードで通常大きいと示唆しました。 通常、ノード寿命が何時間も測定されている状態で、それは、よりダイナミックです。 彼らは、通常、P2Pネットワークが一般的なリソース記述言語で同次であると示唆しました。 それは収集を選択する質問を書き直すことへの責任を負う多くのIRシステムで見つけられて、合併するために結果であると格付けされた集結された「仲介」を欠いています。 一般に、これらの区別はセクション1で同輩の特性に並べられます。 人は、P2Pノードが、より多くの対称を表示すると言い足すかもしれません--同輩は、しばしば両方の情報消費者とプロデューサーです。 Daswani、ガルシア-モリーナ、他は格付けされた適度のスケールでのキーワード探索のためのIRのテクニックがありますが、研究が必要であるので幹部のメカニズムがP2Pデザイン[25]で狙うより大きいスケールで効率的であると指摘しました。 ジョゼフとHoshiaiは、IRツールキット[60]からメタデータのテクニックを使用することで数個のP2Pシステムについて調査しました。 彼らはIRのテクニックとP2Pシステムの分類について説明しました、様々なメタデータ形式、検索モデル、花のフィルタ、DHTs、および信用問題を含んでいて。
In the ensuing paragraphs, we survey P2P work that has incorporated information retrieval models, particularly the Vector Model and the Latent Semantic Indexing Model. We omit the P2P work based on Bayesian models. Some have pointed to such work [60], but made no explicit mention of the model [364]. One early paper on P2P content-based image retrieval also leveraged the Bayesian model [365]. For the former two models, we briefly describe the design, then try to highlight robustness aspects. On robustness, we are again stymied for lack of prior work. Indeed, a search across all proceedings of the Annual ACM Conference on Research and Development in Information Retrieval for the words "reliable", "available", "dependable", or "adaptable" did not return any results at the time of writing. In contrast, a standard text on distributed database management systems [366] contains a whole chapter on reliability. IR research concentrates on performance measures. Common performance measures include recall, the fraction of the relevant documents that has been retrieved and precision, the fraction of the retrieved documents that is relevant [262]. Ideally, an IR system would have high recall and high precision. Unfortunately techniques favouring one often disadvantage the other [363].
続くパラグラフでは、私たちは法人組織の情報検索モデル、特にVector Model、およびLatent Semantic Indexing Modelを持っているP2P仕事について調査します。 私たちはベイズモデルに基づくP2P仕事を省略します。 或るものは、そのような仕事[60]を示しますが、モデルのどんな明白な言及も[364]にしていません。 また、1つの早めの紙のP2Pの内容ベースの画像検索がベイズモデル[365]に投機しました。 元2つのモデルのために、私たちは、簡潔にデザインについて説明して、次に、丈夫さ局面を目立たせようとします。 丈夫さでは、私たちは先の仕事の不足によって再び邪魔されます。 本当に、「信頼できる」か、「利用可能である」か、「信頼できる」か、「融通のきく」単語のための情報RetrievalのResearchとDevelopmentにおけるAnnual ACMコンファレンスのすべての議事の向こう側の検索はこれを書いている時点で少しの結果も返しませんでした。 対照的に、分散データベースマネージメントシステム[366]に関する標準のテキストは信頼性に全体の章を含んでいます。 IR研究は性能測定に集中します。 一般的な性能測定はリコールと検索された関連ドキュメントの部分と精度(関連[262]である検索されたドキュメントの部分)を含んでいます。 理想的に、IRシステムには、高いリコールと高い精度があるでしょう。 残念ながら、テクニック支持1はしばしばもう片方の[363]が不都合です。
Risson & Moors Informational [Page 40] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[40ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
4.2.1. Vector Model (PlanetP, FASD, eSearch)
4.2.1. ベクトル模型(PlanetP、FASD、eSearch)
The vector model [367] represents both documents and queries as term vectors, where a term could be a word or a phrase. If a document or query has a term, the weight of the corresponding dimension of the vector is non-zero. The similarity of the document and query vectors gives an indication of how well a document matches a particular query.
ベクトル模型[367]は用語ベクトルとしてドキュメントと質問の両方を表します、用語が単語か句であるかもしれないところで。 ドキュメントか質問に用語があるなら、ベクトルの対応する次元の重さは非ゼロです。 ドキュメントと質問ベクトルの類似性はドキュメントが特定の質問にどれくらいよく合うかしるしを与えます。
The weighting calculation is critical across the retrieval models. Amongst the numerous proposals for the probabilistic and vector models, there are some commonly recurring weighting factors [363]. One is term frequency. The more a term is repeated in a document, the more important the term is. Another is inverse document frequency. Terms common to many documents give less information about the content of a document. Then there is document length. Larger documents can bias term frequencies, so weightings are sometimes normalized against document length. The expression "TFIDF weighting" refers to the collection of weighting calculations that incorporate term frequency and inverse document frequency, not just to one. Two weighting calculations have been particularly dominant -- Okapi [368] and pivoted normalization [369]. A distributed version of Google's Pagerank algorithm has also been devised for a P2P environment [370]. It allows incremental, ongoing Pagerank calculations while documents are inserted and deleted.
重さの計算は検索モデルの向こう側に批判的です。 確率的、そして、ベクトルモデルに、頻繁な提案の中に、いくつかの一般的に再発している重み係数[363]があります。 1つは用語頻度です。 用語がさらにドキュメントで繰り返されれば繰り返すほど、用語は、より重要です。 別のものは逆さのドキュメント頻度です。 多くのドキュメントに共通の用語はドキュメントの中身の、より少ない情報を教えます。 そして、ドキュメントの長さがあります。 より大きいドキュメントが用語頻度に偏ることができるので、おもみづけは時々ドキュメントの長さに対して正常にされます。 「TFIDFの重さ表現」は1だけではなく、用語頻度を取り入れる計算と逆さのドキュメント頻度に重みを加える収集を示します。 計算に重みを加える2は特に優位です--オカピ[368]とピボット上に置かれた正常化[369]。 また、グーグルのPagerankアルゴリズムの分配されたバージョンはP2P環境[370]のために工夫されました。 ドキュメントは、挿入されて、削除されますが、それは増加の、そして、進行中のPagerank計算を許容します。
A couple of early P2P systems leveraged the vector model. Building on the vector model, PlanetP divided the ranking problem into two steps [215]. In the first, peers are ranked for the probability that they have matching documents. In the second, higher-priority peers are contacted and the matching documents are ranked. An Inverse Peer Frequency, analogous to the Inverse Document Frequency, is used to rank relevant peers. To further constrain the query traffic, PlanetP contacts only the first group of m peers to retrieve a relevant set of documents. In this way, it repeatedly contacts groups of m peers until the top k document rankings are stable. While the PlanetP designers first quantified recall and precision, they also considered reliability. Each PlanetP peer has a global index with a list of all other peers, their IP addresses, and their Bloom filters. This large volume of shared information needs to be maintained. Klampanos and Jose saw this as PlanetP's primary shortcoming [371]. Each Bloom filter summarized the set of terms in the local index of each peer. The time to propagate changes, be they new documents or peer arrivals/departures, was studied by simulation for up to 1000 peers. The reported propagation times were in the hundreds of seconds. Design workarounds were required for PlanetP to be viable across slower dial-up modem connections. For future work, the authors were
一組の早めのP2Pシステムがベクトル模型に投機しました。 ベクトル模型の上に建てて、PlanetPは幹部の問題を2ステップ[215]に分割しました。 1番目では、同輩は彼らには合っているドキュメントがあるという確率のために格付けされます。 2番目では、より高い優先度同輩は連絡されます、そして、合っているドキュメントは格付けされます。 Inverse Document Frequencyに類似のInverse Peer Frequencyは、関連同輩を格付けするのに使用されます。 さらに質問交通を抑制するなら、1番目だけが分類するmのPlanetP接触は、関連セットのドキュメントを検索するためにじっと見ます。 このように、トップkドキュメントランキングが安定するまで、それは繰り返してm同輩のグループに連絡します。 PlanetPデザイナーは最初にリコールと精度を定量化しましたが、また、彼らは信頼性を考えました。 それぞれのPlanetP同輩には、他のすべての同輩、彼らのIPアドレス、およびそれらのブルームフィルタのリストがあるグローバルなインデックスがあります。 共有された情報のこの大きいボリュームは、維持される必要があります。 KlampanosとホセはPlanetPの第一の短所[371]であるとこれをみなしました。 それぞれのブルームフィルタはそれぞれの同輩のローカルのインデックスに用語のセットをまとめました。 変化を伝播する時間は新しいドキュメントか同輩到着/出発であることにかかわらず1000人の同輩までシミュレーションで研究されました。 報告された伝播時間が何百秒でもありました。 デザイン次善策が、PlanetPが、より遅いダイヤルアップモデム接続の向こう側に実行可能であるのに必要でした。 今後の活動のために、作者はそうでした。
Risson & Moors Informational [Page 41] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[41ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
considering some sort of hierarchy to scale to larger numbers of peers.
ある種の階層構造が、より多くの同輩に比例すると考えます。
A second early system using the vector model is the Fault-tolerant, Adaptive, Scalable Distributed (FASD) search engine [283], which extended the Freenet design (Section 2.3) for richer queries. The original Freenet design could find a document based on a globally unique identifier. Kronfol's design added the ability to search, for example, for documents about "apples AND oranges NOT bananas". It uses a TFIDF weighting scheme to build a document's term vector. Each peer calculates the similarity of the query vector and local documents and forwards the query to the best downstream peer. Once the best downstream peer returns a result, the second-best peer is tried, and so on. Simulations with 1000 nodes gave an indication of the query path lengths in various situations -- when routing queries in a network with constant rates of node and document insertion, when bootstrapping the network in a "worst-case" ring topology, or when failing randomly and specifically selected peers. Kronfol claimed excellent average-case performance -- less than 20 hops to retrieve the same top n results as a centralized search engine. There were, however, numerous cases where the worst-case path length was several hundred hops in a network of only 1000 nodes.
Adaptive、ベクトル模型を使用する2番目の早めのシステムはFault許容性ことがある、Scalable Distributed(FASD)はエンジン[283]を捜します。(それは、より豊かな質問のために、Freenetデザイン(セクション2.3)を広げました)。 オリジナルのFreenetデザインはグローバルにユニークな識別子に基づくドキュメントを見つけるかもしれません。 Kronfolのデザインは例えば「バナナではなく、りんごとオレンジ」に関するドキュメントが探される能力を加えました。 それはドキュメントの用語ベクトルを築き上げるために計画に重みを加えるTFIDFを使用します。 各同輩は、質問ベクトルとローカルのドキュメントの類似性について計算して、最も良い川下の同輩に質問を送ります。 最も良い川下の同輩がいったん結果を返すと、第二位の同輩は、試験済みであって、とてもオンです。 1000のノードによるシミュレーションは「最悪の場合」でネットワークを独力で進むときのノードとドキュメント挿入の一定の速度があるネットワークにおけるルーティング質問がトポロジーを鳴らすか、または失敗が無作為に明確に同輩を選んだときの様々な状況における、照会経路の長さのしるしを与えました。 Kronfolは素晴らしい平均したケース性能を要求しました--集結されたサーチエンジンと同じトップnの結果を検索する20未満のホップ。 しかしながら、多数のケースが最悪の場合経路の長さが1000のノードだけのネットワークで数100のホップであったところにありました。
In parallel, there have been some P2P designs based on the vector model from the University of Rochester -- pSearch [9, 372] and eSearch [373]. The early pSearch paper suggested a couple of retrieval models, one of which was the Vector Space Model, to search only the nodes likely to have matching documents. To obtain approximate global statistics for the TFIDF calculation, a spanning tree was constructed across a subset of the peers. For the m top terms, the term-to-document index was inserted into a Content- Addressable Network [334]. A variant that mapped terms to document clusters was also suggested. eSearch is a hybrid of the partition- by-document and partition-by-term approaches (Section 4.1.2) eSearch nodes are primarily partitioned by term. Each is responsible for the inverted lists for some top terms. For each document in the inverted list, the node stores the complete term list. To reduce the size of the index, the complete term lists for a document are only kept on nodes that are responsible for top terms in the document. eSearch uses the Okapi term weighting to select top terms. It relies on the Chord DHT [34] to associate terms with nodes storing the inverted lists. It also uses automatic query expansion. This takes the significant terms from the top document matches and automatically adds them to the user's query to find additional relevant documents. The eSearch performance was quantified in terms of search precision, the number of retrieved documents, and various load-balancing metrics. Compared to the more common proposals for partitioning by
ベクトル模型に基づくいくつかのP2Pデザインがロチェスター大学から来ていました--pSearch[9、372]とeSearch[373]。 前のpSearch紙は2、3の検索モデルを示しました。その1つは、合っているドキュメントを持ちそうなノードだけを捜すためにはVector Space Modelでした。 大体のグローバルな統計をTFIDF計算に得るために、スパニングツリーは同輩の部分集合の向こう側に構成されました。 m最高な用語のときに、用語からドキュメントへのインデックスはContentのアドレス可能なNetwork[334]に挿入されました。 また、ドキュメントクラスタに用語を写像した異形は示されました。eSearchによるパーティションにおけるドキュメントによるハイブリッドの、そして、用語パーティションのアプローチ(セクション4.1.2)eSearchノードが用語で主として仕切られるということです。 それぞれがいくつかの最高期間、逆さのリストに責任があります。逆さのリストの各ドキュメントに関して、ノードはリストという完全な用語を格納します。 インデックスのサイズを減少させるために、ドキュメントのための完全な用語リストはドキュメントの最高用語に原因となるノードの上に保たれるだけです。eSearchは、最高用語を選択するのに重さというOkapi用語を使用します。それは、逆さのリストを格納するノードに用語を関連づけるためにChord DHT[34]を当てにします。 また、それは自動質問拡大を使用します。 これは、トップドキュメントマッチから重要な用語でかかって、追加関連ドキュメントを見つけるために自動的にユーザの質問にそれらを加えます。 eSearch性能は検索精度、検索されたドキュメント、および様々な負荷分散測定基準の数で定量化されました。 仕切るための、より一般的な提案と比較されます。
Risson & Moors Informational [Page 42] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[42ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
keywords, eSearch consumed 6.8 times the storage space to achieve faster search times.
キーワードであり、eSearchは、より速い検索時間を達成するために集積スペースの6.8倍を消費しました。
4.2.2. Latent Semantic Indexing (pSearch)
4.2.2. 潜在している意味インデックス(pSearch)
Another retrieval model used in P2P proposals is Latent Semantic Indexing (LSI) [374]. Its key idea is to map both the document and query vectors to a concept space with lower dimensions. The starting point is a t*N weighting matrix, where t is the total number of indexed terms, N is the total number of documents, and the matrix elements could be TFIDF rankings. Using singular value decomposition, this matrix is reduced to a smaller number of dimensions, while retaining the more significant term-to-document mappings. Baeza-Yates and Ribeiro-Neto suggested that LSI's value is a novel theoretic framework, but that its practical performance advantage for real document collections had yet to be proven [262]. pSearch incorporated LSI [9]. By placing the indices for semantically similar documents close in the network, Tang, Xu, et al. touted significant bandwidth savings relative to the early full- flooding variant of Gnutella [372]. They plotted the number of nodes visited by a query. They also explored the trade-off with accuracy, the percentage match between the documents returned by the distributed pSearch algorithm and those from a centralized LSI baseline. In a more recent update to the pSearch work, Tang, Dwarkadas, et al. summarized LSI's shortcomings [375]. Firstly, for large document collections, its retrieval quality is inherently inferior to Okapi. Secondly, singular value decomposition consumes excessive memory and computation time. Consequently, the authors used Okapi for searching while retaining LSI for indexing. With Okapi, they selected the next node to be searched and selected documents on searched nodes. With LSI, they ensured that similar documents are clustered near each other, thereby optimizing the network search costs. When retrieving a small number of top documents, the precision of LSI+Okapi approached that of Okapi. However, if retrieving a large number of documents, the LSI+Okapi precision is inferior. The authors want to improve this in future work.
P2P提案に使用される別の検索モデルはLatent Semantic Indexing(LSI)[374]です。 主要な考えは低い寸法でドキュメントと質問ベクトルの両方を概念スペースに写像することです。 出発点はt*N重み行列です、そして、Nはドキュメントの総数です、そして、マトリクス要素はTFIDFランキングであるかもしれません。そこでは、tが索引をつけられた用語の総数です。 特異値分解を使用して、このマトリクスは用語からドキュメントへの、より重要なマッピングを保有している間、より少ない数の寸法まで減少します。 Baeza-イェイツとリベイロ-ネトは、LSIの値が目新しい理論的な枠組みですが、本当のドキュメント収集のための実用性能利点が[262]であるとまだ立証されていなかったと示唆しました。pSearchはLSI[9]を取り入れました。 入賞することによって、意味的に同様のドキュメントのためのインデックスリストはネットワークで閉じます、Tang、シュー、グヌーテラ[372]の早い完全な氾濫異形に比例した他の売り込まれた重要な帯域幅貯蓄。 彼らは質問で訪問されたノードの数をプロットしました。 また、彼らは精度(分配されたpSearchアルゴリズムとものによって集結されたLSI基線から返されたドキュメントの間の割合マッチ)でトレードオフについて調査しました。 pSearch仕事への、より最近のアップデート、Tang、Dwarkadasでは、他はLSIの短所[375]をまとめました。 まず第一に、大きいドキュメント収集において、検索品質は本来Okapiに劣っています。 第二に、特異値分解は過度の記憶と計算時間を費やします。 その結果、作者は、索引をつけるためのLSIを保有している間、探すのにOkapiを使用しました。 彼らは、Okapiと共に、次のノードが捜されるのを選択して、捜されたノードの上のドキュメントを選択しました。 LSIで、彼らは、同様のドキュメントが互いの近くに群生しているのを確実にして、その結果、ネットワーク検索コストを最適化しました。 少ない数のトップドキュメントを検索するとき、LSI+オカピの精度はOkapiのものにアプローチしました。 しかしながら、多くのドキュメントを検索するなら、LSI+オカピ精度は劣っています。 作者は今後の活動でこれを改良したがっています。
4.2.3. Small Worlds
4.2.3. 小さい世界
The "small world" concept originally described how people are interconnected by short chains of acquaintances [376]. Kleinberg was struck by the algorithmic lesson of the small world, namely "that individuals using local information are collectively very effective at constructing short paths between two points in a social network" [377]. Small world networks have a small diameter and a large clustering coefficient (a large number of connections amongst relevant nodes) [378].
「小さい世界」概念は元々、人々が知人[376]の短連鎖によってどうインタコネクトされるかを説明しました。 Kleinbergは小さい世界(すなわち、「ローカルの情報を使用している個人はソーシャルネットワークで2ポイントの間の短い経路を構成するところで非常にまとめて有能である」という[377])のアルゴリズムのレッスンで打たれました。 小さい世界ネットワークには、小さい直径と大きいクラスタリング係数(関連ノードの中の多くの接続)[378]があります。
Risson & Moors Informational [Page 43] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[43ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
The small world idea has had a limited impact on peer-to-peer algorithms. It has influenced only a few unstructured [62, 378-380] and structured [344, 381] algorithms. The most promising work on "small worlds" in P2P networks are those concerned with the information retrieval metrics, precision and recall [62, 378, 380].
小さい世界考えはピアツーピアアルゴリズムに限定的な影響を持っていました。それは、ほんのいくつかに不統一な状態で[378-380の62]影響を及ぼして、アルゴリズム大部分が、P2Pネットワークにおける「小さい世界」に対する仕事に約束する情報検索測定基準、精度、およびリコール[62、378、380]に関するものである[344、381]を構造化しました。
5. Queries
5. 質問
Database research suggests directions for P2P research. Hellerstein observed that, while work on fast P2P indexes is well underway, P2P query optimization remains a promising topic for future research [23]. Kossman reviewed the state of the art of distributed query processing, highlighting areas for future research: simulation and query optimization for networks of tens of thousands of servers and millions of clients; non-relational data types (e.g., XML, text, and images); and partial query responses since on the Internet, "failure is the rule rather than the exception" [19]. A primary motivation for the P2P system, PIER, was to scale from the largest database systems of a few hundred nodes to an Internet environment in which there are over 160 million nodes [22]. Litwin and Sahri have also considered ways to combine distributed hashing, more specifically the Scalable Distributed Data Structures, with SQL databases, claiming to be first to implement scalable distributed database partitioning [382]. Motivated by the lack of transparent distribution in current distributed databases, they measure query execution times for Microsoft SQL servers aggregated by means of an SDDS layer. One of their starting assumptions was that it is too challenging to change the SQL query optimizer.
データベース研究はP2P調査のための指示を示します。 Hellersteinは、速いP2Pインデックスに対する仕事がよく進行中ですが、P2P質問最適化が今後の調査[23]のための有望な話題のままで残っているのを観測しました。 今後の調査のために領域を強調して、Kossmanは分配された問い合わせ処理の到達技術水準を見直しました: 何万ものサーバと何百万人ものクライアントのネットワークのためのシミュレーションと質問最適化。 非関係しているデータ型(例えば、XML、テキスト、およびイメージ)。 そして、インターネットでは、「失敗は例外よりむしろ規則である」という[19]以来の部分的な質問応答。 P2Pシステムに関する第一の動機(PIER)は数100のノードの最も大きいデータベース・システムから1億6000万以上のノード[22]があるインターネット環境まで比例することでした。 また、リトウィンとSahriは分配された論じ尽くすことを結合する方法を考えました、より明確にScalable Distributed Data Structures、SQLデータベースで、最初に、スケーラブルな分散データベース仕切りの[382]を実行することになっていると主張して。 現在の分散データベースにおける、わかりやすい分配の不足によって動機づけられて、彼らはSDDS層によって集められたマイクロソフトSQLサーバのために質問実行時間を測定します。 彼らの始めの仮定の1つはSQL質問オプティマイザを変えるのがやりがいがあり過ぎるということでした。
Database research also suggests the approach to P2P research. Researchers of database query optimization were divided between those looking for optimal solutions in special cases and those using heuristics to answer all queries [383]. Gribble, et al. cast query optimization in terms of the data placement problem, which is to "distribute data and work so the full query workload is answered with lowest cost under the existing bandwidth and resource constraints" [250]. They pointed out that even the static version of this problem is NP-complete in P2P networks. Consequently, research on massive, dynamic P2P networks will likely progress using both strategies of early database research - heuristics and special-case optimizations.
また、データベース研究はP2P研究へのアプローチを示します。 データベース質問最適化の研究者はすべての質問[383]に答えるのに発見的教授法を使用する特別なケースともので最適解を探すものの間で分割されました。 たまふなむし、他はデータプレースメント問題に関して質問最適化を投げかけました。(「完全な質問ワークロードが既存の帯域幅とリソース規制での最も低い費用で答えられるためにデータと仕事を広げてください」という[250]にはそれが、あります)。 彼らは、この問題の静的なバージョンさえNP P2Pネットワークで完全であると指摘しました。 その結果、大規模で、ダイナミックなP2Pネットワークの研究は早めのデータベース研究の両方の戦略を使用することでおそらく進歩をするでしょう--発見的教授法と特別なケース最適化。
If P2P networks are going to be adaptable, if they are to support a wide range of applications, then they need to accommodate many query types [72]. Up to this point, we have reviewed queries for keys (Section 3) and keywords (Sections 4.1. and 4.2). Unfortunately, a major shortcoming of the DHTs in Section 3.5 is that they primarily support exact-match, single-key queries. Skip Graphs support range and prefix queries, but not aggregation queries. Here we probe below
さまざまなアプリケーションを支持するつもりであるとP2Pネットワークが融通がきくなら、それらは、多くの質問タイプ[72]に対応する必要があります。 この時点までに、私たちはキー(セクション3)のための質問とキーワード(セクション4.1 4.2)を再検討しました。 残念ながら、セクション3.5におけるDHTsの主要な短所は彼らが主として正確なマッチの、そして、単一の主要な質問を支持するということです。 集合質問ではなく、Graphsサポート範囲と接頭語質問をサボってください。 ここで、私たちは以下で調べます。
Risson & Moors Informational [Page 44] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[44ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
the language syntax to identify the open research issues associated with more expressive P2P queries [25]. Triantafillou and Pitoura observed the disparate P2P designs for different types of queries and so outlined a unifying framework [76]. To classify queries, they considered the number of relations (single or multiple), the number of attributes (single or multiple), and the type of query operator. They described numerous operators: equality, range, join, and "special functions". The latter referred to aggregation (like sum, count, average, minimum, and maximum), grouping and ordering. The following sections approximately fit their taxonomy -- range queries, multi-attribute queries, join queries and aggregation queries. There has been some initial P2P work on other query types -- continuous queries [20, 22, 73], recursive queries [22, 74], and adaptive queries [23, 75]. For these, we defer to the primary references.
より表現のP2Pに関連している開いている研究課題を特定する言語構文は[25]について質問します。 TriantafillouとPitouraは、異なったタイプの質問に関して異種のP2Pデザインを観測するので、統一されている枠組み[76]について概説しました。 質問を分類するために、彼らは関係の数(単一の、または、複数の)、属性の数(単一の、または、複数の)、および質問オペレータのタイプを考えました。 彼らは多数のオペレータについて説明しました: 平等、範囲は接合します、そして、「特別番組は機能します」。 後者は集合(合計、カウント、平均、最小限、および最大のような)、組分け、および注文について言及しました。 以下のセクションは周囲でそれらの分類学に合います--範囲質問(マルチ属性質問)は質問と集合質問に参加します。 他の質問タイプの上にいくらかの初期のP2P仕事がありました--連続した質問[20、22、73]、反復クエリー[22、74]、および適応型の質問[23、75]。 これらに関しては、私たちは第一の参照に従います。
5.1. Range Queries
5.1. 範囲質問
The support of efficient range predicates in P2P networks was identified as an important open research issue by Huebsch, et al. [22]. Range partitioning has been important in parallel databases to improve performance, so that a transaction commonly needs data from only one disk or node [22]. One type of range search, longest prefix match, is important because of its prevalence in routing schemes for voice and data networks alike. In other applications, users may pose broad, inexact queries, even though they require only a small number of responses. Consequently, techniques to locate similar ranges are also important [77]. Various proposals for range searches over P2P networks are summarized in Figure 4. Since the Scalable Distributed Data Structure (SDDS) has been an important influence on contemporary Distributed Hash Tables (DHTs) [49-51], we also include ongoing work on SDDS range searches.
P2Pネットワークにおける、効率的な範囲述部のサポートはHuebschによる重要な開いている研究課題として特定されました、他 [22]. 範囲仕切りは性能を向上させるために平行なデータベースで重要です、取引が一般的に1個のディスクかノード[22]だけからのデータを必要とするように。 1つのタイプの範囲検索(最も長い接頭語マッチ)は普及のために声のルーティング計画もデータ網でも重要です。 他のアプリケーションでは、彼らは少ない数の応答だけを必要としますが、ユーザは広くて、不正確な質問を引き起こすかもしれません。 その結果、また、同様の範囲の場所を見つけるテクニックは重要な[77]です。 P2Pネットワークの上の範囲検索のための様々な提案は図4にまとめられます。 Scalable Distributed Data Structure(SDDS)が現代のDistributed Hash Tables(DHTs)[49-51]への重要な影響であるので、また、私たちはSDDS範囲検索に対する進行中の仕事を入れます。
PEER-TO-PEER (P2P) Locality Sensitive Hashing (Chord) [77] Prefix Hash Trees (unspecified DHT) [78, 79] Space Filling Curves (CAN) [80] Space Filling Curves (Chord) [81] Quadtrees (Chord) [82] Skip Graphs [38, 41, 83, 100] Mercury [84] P-Grid [85, 86]
(和音)[81]四分木(和音)[82]がスキップするカーブをいっぱいにする(和音)[77]接頭語細切れ肉料理木(不特定のDHT)[78、79]のスペースの腹を満たすカーブ(CAN)[80]が区切るピアツーピア(P2P)の場所の敏感な論じ尽くすのが[38、41、83、100]水星[84]P-Gridをグラフで表します。[85, 86]
SCALABLE DISTRIBUTED DATA STRUCTURES (SDDS) RP* [87, 88]
スケーラブルな分散データは(SDDS)RP*を構造化します。[87, 88]
Figure 4: Solutions for Range Queries on P2P and SDDS Indexes
図4: P2Pにおける範囲質問とSDDSインデックスのためのソリューション
Risson & Moors Informational [Page 45] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[45ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
The papers on P2P range search can be divided into those that rely on an underlying DHT (the first five entries in Figure 4) and those that do not (the subsequent three entries). Bharambe, Agrawal, et al. argued that DHTs are inherently ill-suited to range queries [84]. The very feature that makes for their good load balancing properties, randomized hash functions, works against range queries. One possible solution would be to hash ranges, but this can require a priori partitioning. If the partitions are too large, partitions risk overload. If they are too small, there may be too many hops.
P2P範囲検索での書類を基本的なDHT(図4における最初の5つのエントリー)を当てにするものと(その後の3つのエントリー)でないのをするものに分割できます。 Bharambe、Agrawal、他はDHTsが本来範囲質問[84]に不適当であると主張しました。 彼らの良いロードバランシングの特性になるまさしくその特徴(ランダマイズされたハッシュ関数)は範囲質問に不利に働きます。 可能な解決策が論じ尽くすことになっている1つは及びますが、これは先験的な仕切りを必要とすることができます。 パーティションが大き過ぎるなら、パーティションはオーバーロードを危険にさらします。 それらが小さ過ぎるなら、あまりに多くのホップがあるかもしれません。
Despite these potential shortcomings, there have been several range query proposals based on DHTs. If hashing ranges to nodes, it is entirely possible that overlapping ranges map to different nodes. Gupta, Agrawal, et al. rely on locality sensitive hashing to ensure that, with high probability, similar ranges are mapped to the same node [77]. They propose one particular family of locality sensitive hash functions, called min-wise independent permutations. The number of partitions per node and the path length were plotted against the total numbers of peers in the system. For a network with 1000 nodes, the hop count distribution was very similar to that of the exact- matching Chord scheme. Was it load-balanced? For the same network with 50,000 partitions, there were over two orders of magnitude variation in the number of partitions at each node (first and ninety-ninth percentiles). The Prefix Hash Tree is a trie in which prefixes are hashed onto any DHT. The preliminary analysis suggests efficient doubly logarithmic lookup, balanced load, and fault resilience [78, 79]. Andrzejak and Xu were perhaps the first to propose a mapping from ranges to DHTs [80]. They use one particular Space Filling Curve, the Hilbert curve, over a Content Addressable Network (CAN) construction (Section 3.5.3). They maintain two properties: nearby ranges map to nearby CAN zones; if a range is split into two sub-ranges, then the zones of the sub-ranges partition the zone of the primary range. They plot path length and load proxy measures (the total number of messages and nodes visited) for three algorithms to propagate range queries: brute force, controlled flooding, and directed controlled flooding. Schmidt and Parashar also advocated Space Filling Curves to achieve range queries over a DHT [81]. However, they point out that, while Andrzejak and Xu use an inverse Space Filling Curve to map a one-dimensional space to d- dimensional zones, they map a d-dimensional space back to a one- dimensional index. Such a construction gives the ability to search across multiple attributes (Section 5.2). Tanin, Harwood, et al. suggested quadtrees over Chord [82], and gave preliminary simulation results for query response times.
これらの潜在的短所にもかかわらず、DHTsに基づくいくつかの範囲質問提案がありました。 ノードに範囲を論じ尽くすなら、範囲を重ね合わせるとノードが異なるのに写像されるのは、完全に可能です。 グプタ、Agrawal、他は同様の範囲が高い確率で同じノード[77]に写像されるのを保証するために場所の敏感な論じ尽くすことを当てにします。 彼らは分的な独立している順列と呼ばれる場所の敏感なハッシュ関数の特定の1つの家族を提案します。 1ノードあたりの分割数と経路の長さはシステムの同輩の総数に対してプロットされました。 1000のノードがあるネットワークにおいて、ホップカウント分配は正確な合っているChord計画のものと非常に同様でした。 それは負荷でバランスのとれていましたか? 5万のパーティションがある同じネットワークのために、分割数の2桁以上の変化が各ノード(1番目と99番目の百分順位)にあります。 Prefix Hash Treeは接頭語がどんなDHTにも論じ尽くされるtrieです。 予備的な分析は効率的な二倍対数のルックアップ、平衡荷重、および欠点弾力[78、79]を示します。 Andrzejakとシューは恐らく範囲からDHTs[80]まで1番目にマッピングを提案しました。 彼らはContent Addressable Network(CAN)工事(セクション3.5.3)の上で、ある特定のSpace Filling Curve、ヒルベルト曲線を使用します。 彼らは2つの特性を維持します: 近くにへの近くの範囲地図はゾーンをそうすることができます。 範囲が2つのサブ範囲に分けられるなら、サブ範囲のゾーンは第一の範囲のゾーンを仕切ります。 彼らは、経路の長さをプロットして、3つのアルゴリズムが範囲質問を伝播するプロキシ測定(メッセージとノードの総数は訪問された)を積み込みます: 馬鹿力、制御氾濫、および指示された制御氾濫。 また、シュミットとParasharは、DHT[81]の上で範囲質問を達成するためにSpace Filling Curvesについて提唱しました。 しかしながら、彼らは、Andrzejakとシューがd次元ゾーンに一次元空間を写像するのに逆さのSpace Filling Curveを使用している間d次元のスペースを1つの次元インデックスに写像して戻すと指摘します。 そのような工事は複数の属性(セクション5.2)の向こう側に探す能力を与えます。 ターニン、ハーウッド、他は、Chord[82]の上に四分木を示して、質問応答回数のために予備のシミュレーションの結果を与えました。
Because DHTs are naturally constrained to exact-match, single-key queries, researchers have considered other P2P indexes for range searches. Several were based on Skip Graphs [38, 41], which, unlike
DHTsが自然に正確なマッチの、そして、単一の主要な質問に抑制されるので、研究者は範囲検索のために他のP2Pインデックスを考えました。 数個がSkip Graphs[38、41]に基づいた、どれ、異なる。
Risson & Moors Informational [Page 46] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[46ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
the DHTs, do not necessitate randomizing hash functions and are therefore capable of range searches. Unfortunately, they are not load balanced [83]. For example, in SkipNet [48], hashing was added to balance the load -- the Skip Graph could support range searches or load balancing, but not both. One solution for load-balancing relies on an increased number of 'virtual' servers [168] but, in their search for a system that can both search for ranges and balance loads, Bharambe, Agrawal, et al. rejected the idea [84]. The virtual servers work assumed load imbalance stems from hashing; that is, by skewed data insertions and deletions. In some situations, the imbalance is triggered by a skewed query load. In such circumstances, additional virtual servers can increase the number of routing hops and increase the number of pointers that a Skip Graph needs to maintain. Ganesan, Bawa, et al. devised an alternate method to balance load [83]. They proposed two Skip Graphs, one to index the data itself and the other to track load at each node in the system. Each node is able to determine the load on its neighbours and the most (least) loaded nodes in the system. They devise two algorithms: NBRADJUST balances load on neighbouring nodes; using REORDER, empty nodes can take over some of the tuples on heavily loaded nodes. Their simulations focus on skewed storage load, rather than on skewed query loads, but they surmise that the same approach could be used for the latter.
DHTsはハッシュ関数をランダマイズするのを必要としないで、したがって、範囲検索ができます。 残念ながら、それらは負荷が[83]のバランスをとったということではありません。 例えば、SkipNet[48]では、論じ尽くすことは負荷のバランスをとるために加えられました--Skip Graphは範囲検索かロードバランシングを支持しますが、ともに支持できませんでした。 負荷分散の1つの解決策が増加する数の'仮想'のサーバ[168]を当てにしますが、彼らのともに範囲とバランス負荷、Bharambe、Agrawalを捜し求めることができるシステムの検索では、他は考え[84]を拒絶しました。 仮想サーバは論じ尽くすのから仮定荷重不均衡軸を扱います。 すなわち、歪曲されたデータ入と削除で。 いくつかの状況で、不均衡は歪曲された質問負荷によって引き起こされます。 そのような事情では、追加仮想サーバは、ルーティングホップの数を増加させて、Skip Graphが維持する必要があるポインタの数を増加させることができます。 ガネーサン、Bawa、他は負荷[83]のバランスをとる代替方法を工夫しました。 彼らは、システムの各ノードで負荷を追跡するためにデータ自体ともう片方に索引をつけるために2Skip Graphs、1を提案しました。 それぞれのノードは隣人の上で負荷を決定できます、そして、最も多くの(least)がシステムでノードをロードしました。 彼らは2つのアルゴリズムを工夫します: NBRADJUSTバランスは隣接しているノードの上でロードされます。 REORDERを使用して、空のノードは大いにロードされたノードでいくらかのtuplesを持って行くことができます。 彼らのシミュレーションは歪曲された質問負荷でというよりむしろ歪曲された格納負荷に集中しますが、それらは、後者に同じアプローチを使用できたのを推量します。
Other proposals for range queries avoid both the DHT and the Skip Graph. Bharambe, Agrawal, et al. distinguish their Mercury design by its support for multi-attribute range queries and its explicit load balancing [84]. In Mercury, nodes are grouped into routing hubs, each of which is responsible for various query attributes. While it does not use hashing, Mercury is loosely similar to the DHT approaches: nodes within hubs are arranged into rings, like Chord [34]; for efficient routing within hubs, k long-distance links are used, like Symphony [381]. Range lookups require O(((log n)^2)/k) hops. Random sampling is used to estimate the average load on nodes and to find the parts of the overlay that are lightly loaded. Whereas Symphony assumed that nodes are responsible for ranges of approximately equal size, Mercury's random sampling can determine the location of the start of the range, even for non-uniform ranges [84]. P-Grid [42] does provide for range queries, by virtue of the key ordering in its tree structures. Ganesan, Bawa, et al. critiqued its capabilities [83]: P-Grid assumes fixed-capacity nodes; there was no formal characterization of imbalance ratios or balancing costs; every P-Grid periodically contacts other nodes for load information.
範囲質問のための他の提案はDHTとSkip Graphの両方を避けます。 Bharambe、Agrawal、他はマルチ属性範囲質問とその明白なロードバランシング[84]のサポートでそれらの水星デザインを区別します。 水星の中では、ノードはルーティングハブに分類されます。それはそれぞれ様々な質問属性に責任があります。 論じ尽くすことを使用しませんが、水星は緩くDHTアプローチと同様です: ハブの中のノードはChord[34]のようなリングにアレンジされます。 ハブの中の効率的なルーティングのために、k長距離のリンクはシンフォニー[381]のように使用されます。 範囲ルックアップはO(ログn)^2)/k)ホップを必要とします。 無作為抽出法は、ノードの上で平均荷重を見積もって、軽く積み込まれるオーバレイの部品を見つけるのに使用されます。 シンフォニーは、ノードがほとんど等しいサイズの範囲に原因となると仮定しましたが、水星の無作為抽出法は範囲の始まりの位置を決定できます、不均等な範囲[84]にさえ。 P-格子[42]は木構造における主要な注文によって範囲質問に備えます。 ガネーサン、Bawa、他は能力[83]を批評しました: P-格子は、固定容量がノードであると仮定します。 不均衡比かバランスをとることのコストのどんな正式な特殊化もありませんでした。 あらゆるP-格子が定期的に負荷情報のための他のノードに連絡します。
The work on Scalable Distributed Data Structures (SDDSs) has progressed in parallel with P2P work and has addressed range queries. Like the DHTs above, the early SDDS Linear Hashing (LH*) schemes were not order-preserving [52]. To facilitate range queries, Litwin,
Scalable Distributed Data Structures(SDDSs)への作業は、P2P仕事と平行して進歩をして、範囲質問を記述しました。 DHTsのように、前のSDDS Linear Hashing(LH*)計画は上では、オーダーを保存する[52]ではありませんでした。 範囲質問、リトウィンを容易にするために
Risson & Moors Informational [Page 47] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[47ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
Niemat, et al. devised a Range Parititioning variant, RP* [87]. There are options to dispense with the index, to add indexes to clients, and to add them to servers. In the variant without an index, every query is issued via multicasting. The other variants also use some multicasting. The initial RP* paper suggested scalability to thousands of sites, but a more recent RP* simulation was capped at 140 servers [88]. In that work, Tsangou, Ndiaye, et al. investigated TCP and UDP mechanisms by which servers could return range query results to clients. The primary metrics were search and response times. Amongst the commercial parallel database management systems, they reported that the largest seems only to scale to 32 servers (SQL Server 2000). For future work, they planned to explore aggregation of query results, rather than establishing a connection between the client and every single server with a response.
Niemat、他はRange Parititioning異形、RP*[87]について工夫しました。 インデックスを省いて、クライアントにインデックスを加えて、彼らをサーバに追加するために、オプションがあります。 インデックスのない異形では、あらゆる質問がマルチキャスティングで発行されます。 また、他の異形は何らかのマルチキャスティングを使用します。 初期のRP*紙はスケーラビリティを何千ものサイトまで示しましたが、140のサーバ[88]で、より最近のRP*シミュレーションにふたをしました。 その仕事、Tsangou、ヌディアエでは、他はサーバが範囲質問結果をクライアントに返すことができたTCPとUDPメカニズムを調査しました。 第一の測定基準は、検索と応答時間でした。 商業平行なデータベース管理システムの中では、それらは、最も大きいのが単に32のサーバ(SQLサーバー2000)に比例するように思えると報告しました。 今後の活動のために、彼らは、クライアントとあらゆるサーバの間に応答で取引関係を築くよりむしろ質問結果の集合について調査するのを計画していました。
All in all, it seems there are numerous open research questions on P2P range queries. How realistic is the maintenance of global load statistics considering the scale and dynamism of P2P networks? Simulations at larger scales are required. Proposals should take into account both the storage load (insert and delete messages) and the query load (lookup messages). Simplifying assumptions need to be attacked. For example, how well do the above solutions work in networks with heterogeneous nodes, where the maximum message loads and index sizes are node-dependent?
結局、P2P範囲質問の多数の未解決の研究質問があるように思えます。 グローバルな負荷統計の維持はP2Pネットワークのスケールと力動説を考えるのにおいてどれくらい現実的ですか? より大きいスケールでのシミュレーションが必要です。 提案は格納負荷(メッセージを挿入して、削除する)と質問負荷(ルックアップメッセージ)の両方を考慮に入れるべきです。 攻撃されるべき仮定の必要性を簡素化します。 例えば、どれくらい上手に、異種のノードのネットワークにおける上の解決策仕事、どこに負荷とインデックスサイズがノード依存しているという最大のメッセージをしてくれますか?
5.2. Multi-Attribute Queries
5.2. マルチ属性質問
There has been some work on multi-attribute P2P queries. As late as September 2003, it was suggested that there has not been an efficient solution [76].
マルチ属性P2P質問に対するいくらかの仕事がありました。 効率的な解決策[76]がなかったと2003年9月には示唆されました。
Again, an early significant work on multi-attribute queries over aggregated commodity nodes germinated amongst SDDSs. k-RP* [89] uses the multi-dimensional binary search tree (or k-d tree, where k indicates the number of dimensions of the search index) [384]. It builds on the RP* work from the previous section and inherits their capabilities for range search and partial match. Like the other SDDSs, k-RP* indexes can fit into RAM for very fast lookup. For future work, Litwin and Neimat suggested a) a formal analysis of the range search termination algorithm and the k-d paging algorithm, b) a comparison with other multi-attribute data structures (quad-trees and R-trees) and c) exploration of query processing, concurrency control, and transaction management for k-RP* files [89]. On the latter point, others have considered transactions to be inconsequential to the core problem of supporting more complex queries in P2P networks [72].
一方、集められた商品ノードの上のマルチ属性質問に対する早めの重要な仕事はSDDSs. k-RPの中に発芽しました。*[89]は多次元の二分探索木(または、kが検索インデックスの次元の数を示すk-d木)の[384]を使用します。 それは、RP*仕事のときに前項から建てて、範囲検索と部分的なマッチのために彼らの能力を引き継ぎます。 他のSDDSsのように、k-RP*インデックスは非常に速いルックアップのためのRAMに収まることができます。 今後の活動のために、リトウィンとNeimatはb) a) 範囲検索終了アルゴリズムとk-dページング・アルゴリズムの形式的分析、問い合わせ処理の他のマルチ属性データ構造(四分木とR-木)とc)探検との比較を勧めました、合意コントロール、そして、k-RP*のためのトランザクション管理は[89]をファイルします。 後者のポイントの上では、他のものは、取引がP2Pネットワーク[72]で、より複雑な質問を支持する核心問題に取るに足らないと考えました。
Risson & Moors Informational [Page 48] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[48ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
In architecting their secure wide-area Service Discovery Service (SDS), Hodes, Czerwinski, et al. considered three possible designs for multi-criteria search -- Centralization, Mapping and Flooding [90]. These correlate to the index classifications of Section 2 -- Central, Distributed, and Local. They discounted the centralized, Napster-like index for its risk of a single point of failure. They considered the hash-based mappings of Section 3, but concluded that it would not be possible to adequately partition data. A document satisfying many criteria would be wastefully stored in many partitions. They rejected full flooding for its lack of scalability. Instead, they devised a query filtering technique, reminiscent of Gnutella's query routing protocol (Section 4.1). Nodes push proactive summaries of their data rather than waiting for a query. Summaries are aggregated and stored throughout a server hierarchy, to guide subsequent queries. Some initial prototype measurements were provided for total load on the system, but not for load distribution. They put several issues forward for future work. The indexing needs to be flexible to change according to query and storage workloads. A mesh topology might improve on their hierarchic topology since query misses would not propagate to root servers. The choice is analogous to BGP meshes and DNS trees.
architectingにおけるそれらの安全な広い領域ServiceディスカバリーService(SDS)、ホーズ、ザウインスキー、マルチ評価基準のための可能なデザインが捜す3であると考えられた他--中央集権化、Mapping、およびFlooding[90]。 これらはセクション2のインデックス分類に関連します--セントラル、Distributed、およびLocal。 彼らは1ポイントの失敗のリスクのために集結されて、ナップスターのようなインデックスを無視しました。 彼らは、セクション3の細切れ肉料理ベースのマッピングを考えましたが、適切にデータを仕切るのが可能でないと結論を下しました。 多くの評価基準を満たすドキュメントは多くのパーティションに浪費して格納されるでしょう。 彼らはスケーラビリティの不足で完全な氾濫を拒絶しました。 代わりに、彼らはグヌーテラの質問ルーティング・プロトコル(セクション4.1)のなごりの質問フィルター技術を工夫しました。 ノードは質問を待っているよりむしろそれらのデータの先を見越す合計を押します。 概要は、その後の質問を誘導するためにサーバ階層構造中に集められて、格納されます。 いくつかの初期の原型測定値をシステムの上で総合負荷に提供しましたが、負荷分配のために提供したというわけではありません。 彼らは今後の活動のためにいくつかの問題について提唱します。 インデックスは、質問と格納ワークロードに応じて変化するのにおいてフレキシブルである必要があります。 質問ミスはサーバを根づかせるために伝播されないでしょう、したがって、メッシュトポロジーがそれらの階層的なトポロジーを改良するかもしれません。 選択はBGPメッシュとDNS木に類似しています。
More recently, Cai, Frank, et al. devised the Multi-Attribute Addressable Network (MAAN) [91]. They built on Chord to provide both multi-attribute and range queries, claiming to be the first to service both query types in a structured P2P system. Each MAAN node has O(log n) neighbours, where N is the number of nodes. MAAN multi-attribute range queries require O(log n+N*Smin) hops, where Smin is the minimum range selectivity across all attributes. Selectivity is the ratio of the query range to the entire identifier range. The paper assumed that a locality preserving hash function would ensure balanced load. Per Section 5.1, the arguments by Bharambe, Agrawal, et al. have highlighted the shortcomings of this assumption [84]. MAAN required that the schema must be fixed and known in advance -- adaptable schemas were recommended for subsequent attention. The authors also acknowledged that there is a selectivity breakpoint at which full flooding becomes more efficient than their scheme. This begs for a query resolution algorithm that adapts to the profile of queries. Cai and Frank followed up with RDFPeers [55]. They differentiate their work from other RDF proposals by a) guaranteeing to find query results if they exist and b) removing the requirement of prior definition of a fixed schema. They hashed <subject, predicate, object> triples onto the MAAN and reported routing hop metrics for their implementation. Load imbalance across nodes was reduced to less than one order of magnitude, but the specific measure was the number of triples stored per node - skewed query loads were not considered. They plan to improve load balancing with the virtual servers of Section 5.1 [168].
Cai、フランク、より最近、他はMulti-属性Addressable Network(マアーン)[91]について工夫しました。 彼らはマルチ属性と範囲質問の両方を提供するためにChordに建てました、構造化されたP2Pシステムで両方の質問タイプにサービスを提供する1日であると主張して。 それぞれのマアーンノードには、O(ログn)隣人がNがノードの数であるところにいます。 マアーンのマルチ属性範囲質問はSminがすべての属性の向こう側の最小の範囲選択性であるところでO(ログn+N*Smin)ホップを必要とします。 選択性は質問範囲対全体の識別子範囲の比率です。 紙は、ハッシュ関数を保存する場所が平衡荷重を確実にすると仮定しました。 セクション5.1に従って、Bharambe、Agrawalによる議論であり、他はこの仮定[84]の短所を強調しました。 マアーンは、あらかじめ図式を修理されていて、知っていなければならないのを必要としました--融通のきくschemasはその後の注意のために推薦されました。 また、作者は、完全な氾濫が彼らの計画より効率的になる選択性区切り点があると認めました。 これは質問のプロフィールに順応する質問解決アルゴリズムを求めます。 CaiとフランクはRDFPeers[55]で引き続きました。 彼らは、固定図式の先の定義の要件を取り除きながら、存在しているなら質問結果を見つけるのを保証するa)とb)で他のリモート・データ・ファシリティ提案と自分達の仕事を区別します。 彼らは、<対象、述部、物の>三重をマアーンに論じ尽くして、実現のためにホップ測定基準を発送すると報告しました。 具体策はノード単位で格納された三重の数でした--ノードの向こう側の負荷不均衡は1桁未満まで減少しましたが、歪曲された質問負荷は考えられませんでした。 彼らは、セクション5.1[168]の仮想サーバでロードバランシングを改良するのを計画しています。
Risson & Moors Informational [Page 49] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[49ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
5.3. Join Queries
5.3. 質問に参加してください。
Two research teams have done some initial work on P2P join operations. Harren, Hellerstein, et al. initially described a three-layer architecture -- storage, DHT and query processing. They implemented the join operation by modifying an existing Content Addressable Network (CAN) simulator, reporting "significant hot-spots in all dimensions: storage, processing, and routing" [72]. They progressed their design more recently in the context of PIER, a distributed query engine based on CAN [22, 385]. They implemented two equi-join algorithms. In their design, a key is constructed from the "namespace" and the "resource ID". There is a namespace for each relation and the resource ID is the primary key for base tuples in that relation. Queries are multicast to all nodes in the two namespaces (relations) to be joined. Their first algorithm is a DHT version of the symmetric hash join. Each node in the two namespaces finds the relevant tuples and hashes them to a new query namespace. The resource ID in the new namespace is the concatenation of join attributes. In the second algorithm, called "fetch matches", one of the relations is already hashed on the join attributes. Each node in the second namespace finds tuples matching the query and retrieves the corresponding tuples from the first relation. They leveraged two other techniques, namely the symmetric semi-join rewrite and the Bloom filter rewrite, to reduce the high bandwidth overheads of the symmetric hash join. For an overlay of 10,000 nodes, they simulated the delay to retrieve tuples and the aggregate network bandwidth for these four schemes. The initial prototype was on a cluster of 64 PCs, but it has more recently been expanded to PlanetLab.
研究チームがP2Pへの何らかの初期の作業をした2は操作に参加します。 Harren、Hellerstein、他は初めは、3層の構造について説明しました--格納、DHT、および問い合わせ処理。 彼らが実行した、既存のContent Addressable Network(CAN)シミュレータ、報告を変更することによって操作に参加してください、「すべての寸法における重要なホットスポット:」 「格納、処理、およびルーティング」[72]。 彼らは、より最近、PIER、CAN[22、385]に基づく分配された質問エンジンの文脈で自分達のデザインを進行しました。 彼らは2つの等結合アルゴリズムを実行しました。それらのデザインでは、キーは、「名前空間」から組み立てられて「リソースID」です。 各関係のための名前空間があります、そして、リソースIDはその関係におけるベースtuplesのための主キーです。 質問は2つの接合されるべき名前空間(関係)におけるすべてのノードへのマルチキャストです。 それらの最初のアルゴリズムは左右対称の細切れ肉料理のDHTバージョンが接合するということです。 2つの名前空間における各ノードは、関連tuplesを見つけて、新しい質問名前空間にそれらを論じ尽くします。 新しい名前空間におけるリソースIDが連結である、属性を接合してください。 呼ばれて、2番目のアルゴリズムで、関係の1つが「フェッチマッチ」が既に論じ尽くされる、属性を接合してください。 2番目の名前空間における各ノードは、tuplesが質問に合っているのがわかって、最初の関係から対応するtuplesを検索します。 彼らがすなわち、他の2つのテクニック、左右対称に投機した、準、接合、書き直しとブルームフィルタ書き直し、減少するために、左右対称の細切れ肉料理の高帯域オーバーヘッドは接合します。 1万のノードのオーバレイのために、tuplesを検索する遅れをシミュレートしました、そして、これらの4のための集合ネットワーク回線容量は計画します。 64PCのクラスタの上に初期の原型がありましたが、より最近、それをPlanetLabに広げてあります。
Triantafillou and Pitoura considered multicasting to large numbers of peers to be inefficient [76]. They therefore allocated a limited number of special peers, called range guards. The domain of the join attributes was divided, one partition per range guard. Join queries were sent only to range guards, where the query was executed. Efficient selection of range guards and a quantitive evaluation of their proposal were left for future work.
TriantafillouとPitouraは、多くの同輩へのマルチキャスティングが効率の悪い[76]であると考えました。 範囲の番人は、したがって、彼らが限られた数の特別な同輩を割り当てたと呼びました。 属性を接合してください。ドメイン、範囲警備あたり1つのパーティションに分割されました。 質問に参加してください。範囲の番人だけに送りました。そこでは、質問が実行されました。 範囲の番人の効率的な品揃えと彼らの提案のquantitive評価は今後の活動に残されました。
5.4. Aggregation Queries
5.4. 集合質問
Aggregation queries invariable rely on tree-structures to combine results from a large number of nodes. Examples of aggregation queries are Count, Sum, Maximum, Minimum, Average, Median, and Top-K [92, 386, 387]. Figure 5 summarizes the tree and query characteristics that affect dependability.
不変の集合質問は、多くのノードから結果を結合するために木構造を当てにします。 集合質問に関する例は、Countと、Sumと、Maximumと、Minimumと、Averageと、Medianと、Top-K[92、386、387]です。 図5は信頼性に影響する木と質問の特性をまとめます。
Risson & Moors Informational [Page 50] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[50ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
Tree type: Doesn't use DHT [92], use internal DHT trees [95], use
independent trees on top of DHTs
Tree repair: Periodic [93], exceptional [32]
Tree count: One per key, one per overlay [56]
Tree flexibility: Static [92], dynamic
木のタイプ: DHT[92]を使用してください、そして、内部のDHT木[95]を使用してください、そして、DHTs Tree修理の上で独立している木を使用してください: 周期的な[93]、例外的な[32]木のカウント: 1キーあたり1つ、オーバレイ[56]木の柔軟性あたり1つ: 静電気[92]、動力
Query interface: install, update, probe [98]
Query distribution: multicast [98], gossip [92]
Query applications: leader election, voting, resource location,
object placement and error recovery [98, 388]
Query semantics
Consistency: Best-effort, eventual [92], snapshot / interval /
single-site validity [99]
Timeliness [388]
Lifetime: Continuous [97, 99], single-shot
No. attributes: Single, multiple
Query types: Count, sum, maximum, minimum, average, median, top k
[92, 386, 387]
インタフェースについて質問してください: インストールしてください、そして、アップデート、徹底的調査[98]は分配について質問します: マルチキャスト[98]、ゴシップ[92]はアプリケーションについて質問します: リーダー選挙、票、リソース位置、物のプレースメント、およびエラー回復[98、388]は意味論Consistencyについて質問します: ベストエフォート型の、そして、最後の[92]、ただ一つのスナップ/間隔/サイト正当性[99]タイムリー[388]生涯: 連続[97、99]であって、ただ一つのショットのNo.属性: シングル、複数のQueryタイプ: カウント、合計、最大の、そして、最小の、そして、平均して、中央の先端k[92, 386, 387]
Figure 5: Aggregation Trees and Queries in P2P Networks
図5: P2Pネットワークにおける集合木と質問
Key: Astrolabe [92]; Cone [93]; Distributed Approximative System Information Service (DASIS) [95]; Scalable Distributed Information
キー: アストロラーベ[92]。 円錐[93]。 分配された近似的なシステム情報サービス(DASIS)[95]。 スケーラブルな分配された情報
Management System (SDIMS) [98]; Self-Organized Metadata Overlay (SOMO) [56]; Wildfire [99]; Willow [32]; Newscast [97]
マネージメントシステム(SDIMS)[98]。 自己によって組織化されたメタデータオーバレイ(SOMO)[56]。 鬼火[99]。 柳[32]。 ニュース放送[97]
The fundamental design choices for aggregation trees relate to how the overlay uses DHTs, how it repairs itself when there are failures, how many aggregation trees there are, and whether the tree is static or dynamic (Figure 5). Astrolabe is one of the most influential P2P designs included in Figure 5, yet it makes no use of DHTs [92]. Other designs make use of the internal trees of Plaxton-like DHTs. Others build independent tree structures on top of DHTs. Most of the designs repair the aggregation tree with periodic mechanisms similar to those used in the DHTs themselves. Willow is an exception [32]. It uses a Tree Maintenance Protocol to "zip" disjoint aggregation trees together when there are major failures. Yalagandula and Dahlin found reconfigurations at the aggregation layer to be costly, suggesting more research on techniques to reduce the cost and frequency of such reconfigurations [98]. Many of the designs use multiple aggregation trees, each rooted at the DHT node responsible for the aggregation attribute. On the other hand, the Self-Organized Metadata Overlay [56] uses a single tree and is vulnerable to a single point of failure at its root.
集合木のための基本的なデザイン選択は木がオーバレイがどのようにDHTsを使用するか、そして、失敗があるとき、どのようにそれ自体を修理するか、そして、いくつの集合木があるか、そして、静的であるかまたはダイナミックかに(図5)関係します。 図5にP2Pデザインを含んでいて、アストロラーベが最も有力な人間のひとりである、しかし、それはDHTsの無駄を[92]にします。 他のデザインはPlaxtonのようなDHTsの内部の木を利用します。 他のものはDHTsの上で独立している木構造を築き上げます。 デザインの大部分はDHTs自身で使用されるものと同様の周期的なメカニズムで集合木を修理します。 柳は例外[32]です。 それは、「すばやく動くこと」にTree Maintenanceプロトコルを使用します。一緒に主要な失敗がある集合木をばらばらにならせてください。 YalagandulaとDahlinは、集合層での再構成が高価であることがわかりました、そのような再構成[98]のコストと頻度を削減するためにテクニックの、より多くの研究を示して。 デザインの多くが複数の集合木、集合属性に原因となるDHTノードに根づくそれぞれを使用します。 他方では、Selfによって組織化されたMetadata Overlay[56]は単一の木を使用して、根で1ポイントの失敗に傷つきやすいです。
Risson & Moors Informational [Page 51] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[51ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
At the time of writing, researchers have just begun exploring the performance of queries in the presence of churn. Most designs are for best-effort queries. Bawa, et al. devised a better consistency model, called Single-Site Validity [99] to qualify the accuracy of results when there is churn. Its price was a five-fold increase in the message load, when compared to an efficient but best-effort Spanning Tree. Gossip mechanisms are resilient to churn, but they delay aggregation results and incur high message cost for aggregation attributes with small read-to-write ratios.
これを書いている時点で、研究者は攪乳器があるときちょうど質問の性能を探り始めました。 ほとんどのデザインがベストエフォート型質問のためのものです。 Bawa、他は攪乳器があるとき、結果の精度に資格を与えるためにSingle-サイトValidity[99]と呼ばれるより良い一貫性モデルについて工夫しました。 効率的な、しかし、ベストエフォート型のSpanning Treeと比べると、価格はメッセージ負荷の5倍の増加でした。 ゴシップメカニズムはかきまぜるために弾力がありますが、それらは、集合属性のためにわずかな書くために読まれた比率で、集合結果を遅らせて、高いメッセージ費用を被ります。
6. Security Considerations
6. セキュリティ問題
An initial list of references to research on P2P security is given in Figure 1, Section 1. This document addresses P2P search. P2P storage, security, and applications are recommended for further investigation in Section 8.
図1、セクション1でP2Pセキュリティで研究する初期の参考文献一覧を与えます。 このドキュメントはP2P検索を記述します。 P2P格納、セキュリティ、およびアプリケーションはセクション8におけるさらなる調査のために推薦されます。
7. Conclusions
7. 結論
Research on peer-to-peer networks can be divided into four categories -- search, storage, security and applications. This critical survey has focused on search methods. While P2P networks have been classified by the existence of an index (structured or unstructured) or the location of the index (local, centralized, and distributed), this survey has shown that most have evolved to have some structure, whether it is indexes at superpeers or indexes defined by DHT algorithms. As for location, the distributed index is most common. The survey has characterized indexes as semantic and semantic-free. It has also critiqued P2P work on major query types. While much of it addresses work from 2000 or later, we have traced important building blocks from the 1990s.
ピアツーピアネットワークの研究を4つのカテゴリに分割できます--検索、格納、セキュリティ、およびアプリケーション。 この批判的な調査は検索方法に焦点を合わせました。 P2Pネットワークはインデックスの存在(構造化されたか不統一な)かインデックスの位置(地方の、そして、集結されて、分配された)によって分類されましたが、この調査は、大部分が何らかの構造を持つために発展したのを示しました、それが「スーパー-同輩」のインデックスかDHTアルゴリズムで定義されたインデックスであることにかかわらず。位置に関して、分配されたインデックスは最も一般的です。 調査は意味と意味なしとしてインデックスを特徴付けました。 それで、また、批評されたP2Pは主要な質問タイプに取り組みます。 それの多くが2000年以降から仕事を記述している間、私たちは1990年代から重要なブロックをたどっています。
The initial motivation in this survey was to answer the question, "How robust are P2P search networks?" The question is key to the deployment of P2P technology. Balakrishnan, Kaashoek, et al. argued that the P2P architecture is appealing: the startup and growth barriers are low; they can aggregate enormous storage and processing resources; "the decentralized and distributed nature of P2P systems gives them the potential to be robust to faults or intentional attacks" [18]. If P2P is to be a disruptive technology in applications other than casual file sharing, then robustness needs to be practically verified [20].
この調査における初期の動機は「P2P検索ネットワークはどれくらい強健ですか?」と質問に答えることでした。 質問はP2P技術の展開に主要です。 Balakrishnan、Kaashoek、他はP2P構造が魅力的であると主張しました: 始動と成長バリアは低いです。 彼らは莫大な格納と処理リソースに集めることができます。 「P2Pシステムの分散していて分配された本質は強健に欠点か意図的な攻撃になる可能性をそれらに与える」という[18]。 丈夫さは、P2Pによるカジュアルなファイル共有を除いたアプリケーションにおける破壊的な技術であるつもりであるなら実際に確かめられる必要があります。[20]。
The best comparative research on P2P dependability has been done in the context of Distributed Hash Tables (DHTs) [291]. The entire body of DHT research can be distilled to four main observations about dependability (Section 3.2). Firstly, static dependability comparisons show that no O(log n) DHT geometry is significantly more
Distributed Hash Tables(DHTs)[291]の文脈でP2Pの信頼性の最も良い比較研究をしました。 信頼性(セクション3.2)に関してDHT研究の全身を4つの主な観測に蒸留できます。 まず第一に、静的な信頼性比較は、どんなO(ログn)DHT幾何学もかなり多くないのを示します。
Risson & Moors Informational [Page 52] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[52ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
dependable than the other O(log n) geometries. Secondly, dynamic dependability comparisons show that DHT dependability is sensitive to the underlying topology maintenance algorithms (Figure 2). Thirdly, most DHTs use O(log n) geometries to suit ephemeral nodes, whereas the O(1) hop DHTs suit stable nodes - they deserve more research attention. Fourthly, although not yet a mature science, the study of DHT dependability is helped by recent simulation tools that support multiple DHTs [299].
信頼できる、他のO(ログn)幾何学より。 第二に、ダイナミックな信頼性比較は、DHTの信頼性が基本的なトポロジー維持アルゴリズム(図2)に敏感であることを示します。 O(1)ホップDHTsは安定したノードに合います--三番目に、ほとんどのDHTsがはかないノードに合うのにO(ログn)幾何学を使用しますが、それらは、より多くの研究上の注目に値します。 4番目に、しかし、熟している科学ではありませんが、DHTの信頼性の研究は複数のDHTs[299]を支持する最近のシミュレーションツールによって助けられます。
We make the following four suggestions for future P2P research:
私たちは今後のP2P調査のために以下の4つの提案をします:
1) Complete the companion P2P surveys for storage, security, and
applications. A rough outline has been suggested in Figure 1,
along with references. The need for such surveys was highlighted
within the peer-to-peer research group of the Internet Research
Task Force (IRTF) [17].
1) 格納、セキュリティ、およびアプリケーションのための仲間P2P調査を終了してください。 概要は参照に伴う図1に示されました。 そのような調査の必要性はインターネットResearch Task Force(IRTF)のピアツーピア研究グループの中で強調されました。 [17].
2) P2P indexes are maturing. P2P queries are embryonic. Work on
more expressive queries over P2P indexes started to gain momentum
in 2003, but remains fraught with efficiency and load issues.
2) P2Pインデックスは熟しています。 P2P質問は十分練られていません。 P2Pインデックスの上の、より表現の質問に対する仕事は、2003年にはずみがつき始めますが、効率と負荷問題について悲惨なままで残っています。
3) Isolate the low-level mechanisms affecting robustness. There is
limited value in comparing robustness of DHT geometries (like
rings versus de Bruijn graphs), when robustness is highly
sensitive to underlying topology maintenance algorithms (Figure
2).
3) 丈夫さに影響する低レベルであるメカニズムを隔離してください。 DHT幾何学(リング対de Bruijnグラフのような)の丈夫さを比較するのにおいて限られた値があります、丈夫さが基本的なトポロジー維持アルゴリズム(図2)に非常に敏感であるときに。
4) Build consensus on robustness metrics and their acceptable ranges.
This paper has teased out numerous measures that impinge on
robustness, for example, the median query path length for a
failure of x% of nodes, bisection width, path overlap, the number
of alternatives available for the next hop, lookup latency,
average live bandwidth (bytes/node/sec), successful routing rates,
the number of timeouts (caused by a finger pointing to a departed
node), lookup failure rates (caused by nodes that temporarily
point to the wrong successor during churn), and clustering
measures (edge expansion and node expansion). Application-level
robustness metrics need to drive a consistent assessment of the
underlying search mechanics.
4) 丈夫さ測定基準とそれらの許容できる範囲に関するコンセンサスを築き上げてください。 この紙はx%のノードの失敗によって例えば、丈夫さで中央の照会経路の長さを打つ多数の測定を引き出しました、二等分幅、経路オーバラップ、次のホップに利用可能な代替手段の数、ルックアップ潜在、平均したライブ帯域幅(バイト/ノード/秒); うまくいっているルーティングは評価します、タイムアウト(去られたノードへの非難合戦で、引き起こされる)の数、ルックアップ故障率(攪乳器の間に一時間違った後継者を示すノードで、引き起こされる)、そして、クラスタリングが(縁の拡大とノード拡大)を測定します。 アプリケーションレベル丈夫さ測定基準は、基本的な検索整備士の一貫した評価を追い立てる必要があります。
8. Acknowledgments
8. 承認
This document was adapted from a paper in Elsevier's Computer Networks:
このドキュメントはElsevierのコンピュータNetworksの論文から翻案されました:
J. Risson & T. Moors, Survey of Research towards Robust Peer-to-
Peer Networks: Search Methods, Computer Networks 51(7)2007.
強健な同輩から同輩へのネットワークに向かった研究のJ.RissonとT.ムーアズ、調査: 方法、コンピュータネットワーク51(7)2007を捜してください。
Risson & Moors Informational [Page 53] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[53ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
We thank Bill Yeager, Ali Ghodsi, and several anonymous reviewers for thorough comments that significantly improved the quality of earlier versions of this document.
私たちはこのドキュメントの以前のバージョンの品質をかなり改良した徹底的なコメントについてビル・イェーガー、アリGhodsi、および数人の匿名の評者に感謝します。
9. References
9. 参照
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Risson & Moors Informational [Page 56] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
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[103] 不統一なピアツーピアネットワーク、ProcのE.コーエンとS.Shenker、Replication戦略。 2002年のコンピュータコミュニケーション2002、ページのためのアプリケーション、技術、構造、およびプロトコルの会議 177-190.
[104] E. Cohen and S. Shenker, P2P and multicast: replication
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conference on applications, technologies, architectures and
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[104] E.コーエン、S.Shenker、P2P、およびマルチキャスト: 不統一なピアツーピアネットワーク、Procの模写戦略。 2002年のコンピュータコミュニケーション2002、ページのためのアプリケーション、技術、構造、およびプロトコルの会議 177-190.
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[388] R.はレネッセ、集合の重要性をバンに積んで、コンピュータScienceのSpringer-Verlag Lecture Notesは「分散コンピューティングの今後の指示」です。 A。 Schiper、A.A.シュバルツマン、H.ウェザースプーン、およびB.Y.チャオ、エディタ。 第2584追出石-Verlag、ハイデルベルグ巻(2003)
Risson & Moors Informational [Page 89] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[89ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
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作者のアドレス
John Risson School of Elec Eng and Telecommunications University of New South Wales Sydney NSW 2052 Australia
ElecエングのジョンRisson学校とニューサウスウェールズシドニーNSW2052オーストラリアのテレコミュニケーション大学
EMail: jr@tuffit.com
メール: jr@tuffit.com
Tim Moors School of Elec Eng and Telecommunications University of New South Wales Sydney NSW 2052 Australia
Elecエングのティムムーアズ学校とニューサウスウェールズシドニーNSW2052オーストラリアのテレコミュニケーション大学
EMail: t.moors@unsw.edu.au
メール: t.moors@unsw.edu.au
Risson & Moors Informational [Page 90] RFC 4981 Survey of Research on P2P Search September 2007
P2Pにおける研究のRissonとムーアズ情報[90ページ]のRFC4981調査は2007年9月に探されます。
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Risson & Moors Informational [Page 91]
RissonとムーアズInformationalです。[91ページ]
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