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小型デバイスからのデータアクセス
情報処理系論
第5回
今日の授業は？
小型デバイスからのデータアクセス
• 先週やったこと
– PDAをはじめとする小型デバイス
– ハードウエアとソフトウエア(概要)
• 今週は，，，
– 分散ファイルシステムを例にとって小型デバイ
スから遠隔データにアクセスする際の色々
• キャッシング，デュプリケーション，ファイルロック
小型デバイスのソフトウエア
• このように，小型デバイスのハードウエア
は，フツーのデスクトップ計算機や大型計
算機やラップトップ計算機とは全く異なる．
– 小型デバイスでは，記憶装置も小型
• そこで，小型デバイスでは，
– ファイルサーバを使って記憶装置を大きく
見せられる(分散ファイルシステム)．
– ファイルサーバを介した情報共有も
可能
小型デバイスから見た
ファイルサーバ
• ファイルサーバ上に置いてあるファイルを
小型デバイスから操作できる．
一般的なモデル
ｵｻﾑ君の
ｶｼｵﾍﾟｱ
（クライアント）
くっつける
（マウント）
ファイルサーバ
①アクセス
②リモートアクセス
ｵｻﾑ君のﾌｧｲﾙ
ファイルサーバのモデル
アップロード/ダウンロードモデル
リモートアクセスモデル
• アップロード/ダウンロードモデル
– 編集したいファイル全体をまずクライアントに
ダウンロードしておき，編集が終わったら元へ
– クライアント（小型端末内）にファイルの大きさ
分の記憶装置が必要
– ファイルの共有ができないので作るのが簡単
サーバ
クライアント
③ファイルをサーバへ戻す
②ファイルを編集
①ファイルをクライアントへ移動
新しいファイル
古いファイル
ファイルサーバのモデル
アップロード/ダウンロードモデル
リモートアクセスモデル
• リモートアクセスモデル
– ファイルは常にサーバ上にある
– クライアントは，オープン/クローズ，ファイルの
一部の読み取り/書き込みなどを行なう
– クライアントにファイルを転送しないので，資源
的制約が少ない．
クライアント
サーバ
サーバ上に常
駐するファイル
クライアントからの要求によりリモートファイルをアクセス
ファイルの共有
• 複数のユーザ（クライアント）が同じファイ
ルを共有する場合，読み書きする意味を
定義する必要がある．
– 単一ホスト上では：UNIX意味論
• 書き込み命令後の読み込みでは，直前に書きこま
れた内容を返す
• 2回の書き込み命令後の読み込みでは，最後に書
きこまれた内容を返す
• 全ての処理が一つずつ順番に実行される．
プロセス
プロセス
プロセス
ファイル
サーバ上のファイル共有
UNIX意味論
• UNIX意味論をサーバ（分散ファイルシス
テム）で実現すると，
– 全ての命令（書き込みと読み込み）がいちいち
ネットワークを経由してサーバに届く
– 性能が悪い
 キャッシング（後で説明）
クライアント
クライアント
クライアント
ネットワーク
ファイル
サーバ上のファイル共有（２）
セッション意味論
• UNIX意味論を緩和し，分散ファイルシステム
に適した形にしたもの
– セッション意味論
– オープンされたファイルの変更点はファイルを修
正したクライアントに対してのみ見える
– ファイルがクローズされた場合にのみ，他のクラ
イアントに対して変更点が見える
– 二つ以上のクライアントが同じファイルを同じに
変更するとどうなる？⇒キャッシュの一貫性問題
サーバ上のファイル共有
トランザクション処理
• 複数のクライアントが同じファイルを変更す
るとき，
– クライアントAの処理がクライアントBの処理に
妨害されずに，順番に実行されればよい
– これを保証する処理をトランザクション処理と
いう．
実行される順番
クライアントA
１２３
ネットワーク
ファイル
クライアントB
４５６
小型デバイスのファイルシステム
キャッシング
• 一度遠隔ファイルシステムから取得した
データを，とりあえず小型デバイスのメモリ
上にできる限り残しておく．
• ネットワークが切断されても編集を継続で
きる．（ディスコネクテッドオペレーション）
メモリ中に
残しておく
ネットワーク
ファイルサーバ
小型デバイスのファイルシステム
デュプリケーション（複製）
• PCのファイルシステム上のデータのうち，
よく使うと思われるものを小型デバイスに
あらかじめ複製して持ち歩く．
 ワーキングセット/ブリーフケース
行って
来ま
す！
ワーキングセットとして
あらかじめ複製しておく
小型デバイスのファイルシステム
シンクロナイゼーション（同期）
• お出かけ先で編集したワーキングセットや
ネットワーク切断中に編集したデータを，
元のデータと統合する．
• Windowsのブリーフケースや
Palm Pilotのホットシンクなど．
ただいま！
ワーキングセットをもとの
データと統合する．

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