クラウドストレージを併用したPeer-to-Peer ネットワーク上の情報共有における コンテンツの有用性に関する検討 名古屋工業大学大学院 工学研究科† 千葉工業大学 工学部‡ 冨森 将司† 菅原 真司‡ 福嶋 慶繋† 石橋 豊† 2015年 3月13日 立命館大学びわこ・くさつキャンパス 電子情報通信学会 総合大会 背景 (1/2) ： ピア ： 接続関係 Peer-to-Peer (P2P)ネットワーク 端末 (ピア)同士が同等の立場で接続 ネットワークの負荷を分散 耐故障性、スケーラビリティに優れる P2Pネットワークを用いたコンテンツ共有 複製配置法 ネットワーク負荷の低減 コンテンツ消失の抑制 問題点 ピアのストレージは有限 複製配置法の効果には限界がある 背景 (2/2) クラウドサービス ネットワークを介して利用 ユーザは手元に機器を用意する必要がない リソースは必要に応じた分だけ利用 大量のコンピュータリソースを共有する オンデマンド型の利用 ユーザ クラウド アプリケーション データベース ストレージ … 背景 (2/2) クラウドサービス ネットワークを介して利用 ユーザは手元に機器を用意する必要がない リソースは必要に応じた分だけ利用 大量のコンピュータリソースを共有する オンデマンド型の利用 ユーザ クラウド アプリケーション オンラインストレージサービスを、P2Pネットワーク データベース ストレージ を用いたコンテンツ共有システムに取り入れる … 目的 † M. Tomimori et al., IEEE TENCON, Oct. 2014 P2Pネットワークを用いたコンテンツ共有において クラウド上のストレージを併用した手法を提案† 複製配置の際に用いる有用度 (ネットワーク上に 残存させる各コンテンツの優先度)の定義に関す る検討が不十分 本研究 有用度の定義に関して再検討し、 より効率的なコンテンツ共有を実現 問題の定式化 (1/4) ネットワークモデル 多数のルータによるネットワーク ルータネットワークに各ピア、データセンタが接続 : 接続関係 : ルータ : ピア : データセンタ 問題の定式化 (2/4) 想定環境 インデックスサーバが存在 ネットワークトポロジ、各ピア、クラウドにおける コンテンツの複製配置に関する情報を把握 各共有コンテンツの複製は、複数のピアに配置する ことで、冗長性を持ってネットワーク内に保持 あるデータセンタに配置された複製は、他のすべて のデータセンタに即座にミラーリング 問題の定式化 (3/4) 想定環境 すべてのピアはある頻度でネットワークへの加入と 離脱が発生 データセンタは常に稼働 各コンテンツはある頻度で要求され、その頻度は 一般に偏りが存在 すべてのピアはコンテンツ共有のためのストレージ をシステムに提供し、その容量はピアにより差異が 存在 クラウドのストレージ容量に制限はない 問題の定式化 (4/4) 各コストの定義 ストレージコスト 単位時間あたりのクラウドのストレージで保持している コンテンツの総容量 ネットワークコスト 単位時間あたりの、コンテンツの参照・複製に要する ホップ数とコンテンツ容量の積の総和 ただし、このホップ数とは、ルータ間のリンクを通過した回数 ロストコスト 単位時間あたりのコンテンツ取得に失敗した回数 これらのコストの加重和を最小とする手法を優れていると考える † Y. Inoue et al., IEICE Trans. Commun., Feb. 2011. 提案手法の概要 コンテンツ毎にその有用度を算出 ピアでコンテンツxを保持する際の有用度 Up(x) クラウドでコンテンツx を保持する際の有用度 Uc(x) 有用度に応じてコンテンツの配置方法を決定 有用度Uc 高 → クラウドで保持 有用度Uc 低 → ピアで保持 有用度Up 高 → 優先的に保持 有用度Up 低 → 優先的に削除 有用度の定義 有用度とは コンテンツの複製一つが持つネットワーク上で保持 されるべき必要性を数値化したもの 保持すべきコンテンツの取捨選択をするために利用 従来手法で用いられてきた有用度 LFU (Least Frequency Used) LFUをそのコンテンツの容量で除した値 クラウドを用いる共有システムに固有の 有用度の定義に関する検討が必要 有用度の定義 ピアでコンテンツxを保持する際の有用度 Up(x) 𝚫E [Psuccess](x) Up(x)= S(x) 𝚫E [Psuccess](x) ∶ S(x) ∶ コンテンツxの複製が一つ削除 された場合における取得成功 率の期待値の変化量 コンテンツxの容量 有用度の定義 クラウドでコンテンツxを保持する際の有用度 Uc(x) Wh h v∈Vh Frequest (v, x) ・ |Vh| Uc(x)= S(x) Frequest (v, x) ∶ Vh ∶ | Vh | ∶ Wh ∶ S(x) ∶ ピアvがコンテンツxを要求する頻度 クラウドからhホップで到達できるピアの集合 集合Vhの要素数 重み Wi > Wj if i < j コンテンツxの容量 提案手法 コンテンツ要求時の動作 ERCT (Expanded Replica Control by number of hops Threshold) 保持しきれないコンテンツはクラウドに移転 一定間隔で行う動作 ピア-クラウド間のコンテンツ移転 コンテンツ削除処理 評価方法 計算機シミュレーションを用いて評価を行う 総コストEを以下の式で定義する E = WS ・ ES + WN ・ EN + WL ・ EL E : 総コスト ES : ストレージコスト (正規化済※) EN : ネットワークコスト (正規化済※) EL : ロストコスト (正規化済※) WS ,WN ,WL : 重み （※各手法間のコストの平均値で正規化） 比較対象手法 RUS (Replication by Utility defined Separately) 提案手法における有用度Up(x)を以下に変更 Frequest(x) Up(x)= S(x) Frequest(x) ∶ コンテンツxの被要求頻度 S(x) ∶ コンテンツxの容量 ERCT RUSからクラウドを用いる部分を省略 シミュレーション条件 (1/2) • • • • 継続単位時間 20000 ネットワーク形態 BAモデル ネットワークのルータ数 2000 ピア数 2000 コンテンツの種類数 5000 ピアのストレージの容量 正規分布 (𝜇=5GB , σ=500MB) コンテンツの容量 正規分布 (𝜇=500MB ,σ=100MB) 各コンテンツの要求される頻度 : Zipf分布 ピアの加入 : ピア毎に1単位時間に1%の確率で発生 ピアの離脱 : ピア毎に1単位時間に1%の確率で発生 コンテンツの要求 : ピア毎に1単位時間に1%の確率で発生 シミュレーション条件 (2/2) パラメータと範囲 複製配置に関する閾値Hth コンテンツ削除処理に関する閾値Dth 4 20 有用度Ucに関する重みWh (h: 最寄のクラウドからのホップ数) Hth − h ( h ≦ Hth ) 0 ( h ＞ Hth ) クラウドへのコンテンツ移転に 関する閾値Uth (×10-5) (提案手法) 5~16 シミュレーション結果 (1/4) ストレージコスト ストレージコスト 200000 150000 提案 RUS 100000 ERCT 50000 I: 95%信頼区間 0 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 閾値Uth (×10-5) シミュレーション結果 (2/4) ネットワークコスト ネットワークコスト 20000 16000 提案 12000 RUS 8000 ERCT 4000 I: 95%信頼区間 0 5 6 7 8 9 10 11 12 閾値Uth (×10-5) 13 14 15 16 シミュレーション結果 (3/4) ロストコスト ロストコスト 2 1.6 提案 1.2 RUS 0.8 I: 95%信頼区間 0.4 0 5 6 7 8 9 10 11 12 閾値Uth (×10-5) 13 14 15 16 ERCT シミュレーション結果 (4/4) 総コスト 2 総コスト 1.6 I: 95％信頼区間 提案 1.2 RUS 0.8 ERCT 0.4 0 (1 : 1 : 1) (5 : 1 : 1) (1 : 5 : 1) (1 : 1 : 5) (5 : 1 : 5) (1 : 5 : 5) 各コストの重みの比 (ストレージコスト : ネットワークコスト : ロストコスト) 結論 ピアのストレージとクラウドを併用したコンテンツ共有 において、コンテンツの有用度の定義について再検討 計算機シミュレーションによりその効果を検証 提案手法はロストコストに重みを置いた条件では 最も総コストを抑制 コンテンツの取得成功率を高めることを重視するならば、提案 手法を用いることは有効 今後の課題 様々な条件における提案手法の評価
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