分散システム本読書会 第５回資料です

1. 第5回 分散システム本読書会
名前付け / Naming 後半
@nishio_dens
2013/05/31
第5回 分散システム本読書会

2. 5.4 属性ベース名前付け
• フラットな名前付け、構造化された名前付け
– 多くの場合一つのエンティティを参照するために利用される
• 属性ベース名前付けシステムの特徴
– エンティティを(属性,
値)
の組で記述する
– エンティティは探索に利用可能な属性セットを保持している
– ユーザが興味のあるエンティティの属性を指定することで、
エンティティを絞り込む
– ユーザの検索条件に一致した一つ以上のエンティティを返す
名前付けシステム
属性ベース名前付けシステムは
ディレクトリサービスとも呼ばれる
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3. 5.4.2 階層化された実装: LDAP (1)
• 特徴
– 構造化された名前付けと属性ベース名前付けを組み合わせている
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4. 5.4.2 階層化された実装 : LDAP (2)
• LDAPの特徴
– 基本的にはDNSのような名前付けサービスと同じ
– DNSと異なる点は、数多くの探索エペレーションをサポートしている
• 探索の例
– Vrije
大学における、すべての主要なサーバのリストが欲しい
• 探索条件
– Country
(C)
=
NL
– Organization
(O)
=
Vrije
Universiteit
– Organization
Unit
(OU)
=
*
– Common
Name
(CN)
=
Main
Server
• [Howes,
1997]
において定義されている表記法での記述
– Answer
=
search(“&(C=NL)(O
=
Vrije
Universiteit)(OU=*)
(CN=Main
Server)”)
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5. LDAPの課題: スケーラビリティ
• 大規模なディレクトリを対象とする場合
– ディレクトリ情報木(DIT)を分割し、複数サーバへ分割する
– 検索条件によっては、一つの結果を得るために複数のノードに
アクセスする必要があり、スケーラビリティに問題がある
• Active
Directoryが行っている解決策
– 最初に探索されるグローバルなインデックスサーバ(グローバル
カタログ)を配置している
– インデックスサーバに最初にアクセスし、どのLDAPドメインを
次に探索すればよいかを決定する
※
Active
Directory
• Microsoftのディレクトリサービスシステム
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6. 5.4.3 非集中型の実装 (1)
• P2Pシステムによる属性ベース名前付けシステムの実装
– スケーラビリティの問題を解決したい
– 課題は、探索オペレーションが効率的に行われるように、
(属性,
値)
の組を効率的にマッピングすること
• 分散ハッシュテーブル(DHT)へのマッピング
– DHTを用いることで、特定のサーバ(インデックスサーバ等)を
用いること無く探索が行える
– 属性をDHTシステムで検索可能なキーの集合に変換する
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7. 5.4.3 分散ハッシュテーブルへのマッピング
• 各経路に対するハッシュの割当
– h1
:
hash(type-­‐book)
– h2:
hash(type-­‐book-­‐author)
– h3:
hash(type-­‐book-­‐author-­‐Tolkien)
– h4:
hash(type-­‐book-­‐title)
– h5:
hash(type-­‐book-­‐title-­‐LOTR)
– h6:
hash(genre-­‐fantasy)
• 上記で割り当てられたハッシュに対応するノードが、リソースを
保持している（6ノードが実際のデータを保持)
• 探索の例
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h1:
hash(type-­‐book)
h2:
hash(type-­‐book-­‐author)
h3:
hash(type-­‐book-­‐author-­‐Tolkien)
h1,
h2,
h3
のhash値を持つノードにアクセスして、
データ取得
検索条件:
Tolkien
によって
書かれた書籍名を返せ

8. 5.4.4 セマンティックオーバーレイネットワーク
• 非構造化オーバーレイネットワークで効率的な探索を実現
するには?
– ノードに、意味的に近い情報を持つ近隣ノードへのリンクを持たせる
(クラスタリング?)
– 情報を検索するときは、まずその情報を持っているであろうノード群に
問い合わせる
• 意味的に近いノードのリストを構築するには?
– [Voulgaris
and
van
Steen,
2005]
では、単純なセマンティック近傍関数を
用いる手法が提案されている
– 単に互いのノードが保持している共通のファイル数をカウントして、そ
の値を元に近傍ノードとするかどうかを判定している
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