JP4750457B2 - データオーバーレイ、自己編成メタデータオーバーレイおよびアプリケーションレベルマルチキャスティング - Google Patents
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Description
データオーバーレイは、オブジェクトからなるデータ構造である。データ構造は、分散ハッシュテーブルの「上に」実装される。背景として、DHTは、P2Pシステムによって提供された分散ストアにオブジェクトを挿入するため、およびそこからオブジェクトを検索するための技術を提供する。DHTはこのタスクを、論理DHT空間内でDHTノードの集まりを定義することによって実行する。すなわち、DHT技術は各DHTノードをDHT論理空間の所定の部分に割り当て、この部分をDHTノードの「ゾーン」と称する。例えば、CHORD技術では、特定のDHTノードのゾーンを、円形のDHT論理空間(例えば、図3に示す)内のその特定のDHTノードとその隣接ノードの間で定義された範囲として解釈することができる。オブジェクトは、オブジェクトをハッシングしてキーを作成すること、および、次いでこのキーを使用してこのオブジェクトをDHT論理空間内の特定のノードIDに関連付けることによって、格納される。オブジェクトはDHT論理空間から、関連した方法で検索される。関連付けられたゾーンは最終的に実際のマシン(例えば、コンピューティングデバイスおよび関連付けられたファイルストレージシステム)にマップするが、ノードとマシンの間で1対1の関係がある必要はない。
上述のデータオーバーレイは、任意のデータ構造をDHTの上に構築するためのフレームワークを提供する。データ構造には、ノードをデータ構造内で構成する複数のオブジェクトが含まれる。このデータ構造は、複数のノードを異なる方法で共にリンクすることによって、いかなる種類のトポロジを仮定することもできる。さらに、データ構造は、その個々のノードに割り当てられたオペレーションに応じて、異なるファンクションを実装することができる。以下のセクションでは、自己編成メタデータオーバーレイ、または略して「SOMO」と呼ばれるデータオーバーレイの例示的な例を説明した。
SOMOの中心の考えは、複数の個々のマシンの各々と連携してそれらを階層に構成するのではなく、ツリーが論理空間内で最初に「描かれ」、次いで論理ツリーから実際のマシンへのマップが作成されることである。
論理ツリーは、P2Pプール内のすべてのマシンが完全に分散および自動の方法で階層に編成することを助ける、参照フレームワークの機能を果たす。論理ツリーは仮想ノードのセットから構成され、各仮想ノードは図8aのようなキーを有し、これもまた、1次元のDHT論理空間内のその位置を決定する。
物理ツリーは、P2P環境内の各マシンがその親マシンを発見する場合に構築される。これを、上記で構築された論理ツリーを活用することによって、完全に分散された方法で実施することができる。すべてのマシンが論理ツリーの知識全体を有するので、レベル順ツリートラバーサルアルゴリズムを使用して、各マシンはそのゾーンに入る最高の仮想ノードを選択する。この仮想ノードは、最終物理ツリー内でこのマシンを表現し、したがってこの仮想ノードを、マシンxのための代表ノードまたはrepre(x)と呼ぶことができる。論理ツリーの決定性は、xがrepre(x)の親仮想ノードのキーを計算することができることを意味する。DHTルックアップを使用して、xは、図8bに示すように、そのキーをホストするマシンyを発見し、yへの接続を確立する。あらゆるマシンは同じプロシージャを、純粋にローカルの知識(ゾーンおよび決定論的論理ツリートポロジ)により実行する。すべての子と親の接続は、論理キーのペアによって識別され、すなわち、子マシンに位置する代表仮想ノード、および、親マシンに位置する対応する親仮想ノードである。この接続はハートビートを使用して維持され、上記の不変条件は常に保たれる。例えば、新しい近隣物が結合するためにxのゾーンが分割する場合、xは、その親側のポイントがもはやそのゾーンに属さないすべての接続を切るようになる。このポイントで、接続の他方の側のマシンは、以前に概説した同じプロシージャの実行によってそれらの親マシンを再確立するようになり、それによりトポロジは自己修復し、この一実施例は、図9a〜9cに示す例示的プロシージャによって見られる。
SOMOは、インフラストラクチャとして、どのデータが収集されるべきであるかにおいて強要せず、収集されたデータを処理するために呼び出されるオペレーションにおいても強要しない。リソースプールを構築するために、各マシンは単にそのリソースメトリックスを収集し、そのリソースメトリックスを、その子ノードから受信した物と組み合わせ、次いでこれらをその親ノードにマージする。渡されるデータはソフトステートであるべきである。また、最適化として、レポートを連続レポートの「差分」の方法にすることができる。
上述のように、SOMOツリー構造702の1つの例示的使用は、P2Pシステム内で、DHT論理空間704によって表現される物理マシンから情報を収集することである。SOMOツリー構造702のもう1つの例示的使用は、情報をこれらの物理マシンに配布することである。集められた情報はメタデータである可能性がある。メタデータは、その物理マシンのビヘイビアを反映する情報など、P2Pシステムのオペレーションに関する情報を記述する。物理マシンに配布される情報は、物理マシンのオペレーションを管理することができる命令を表すことができる。したがって、SOMOメカニズムを、SOMOリーフノードからSOMOルートノードへの収束キャストを実行して、データ収集を提供し、次いで、マルチキャストをSOMOリーフノードかへ戻るように下がって実行して、データ配布を提供することとして解釈することができる。
データオーバーレイおよびSOMOツリー構造の追加の応用例および変形形態を実施することができる。例えば、1つの例示的実施態様では、SOMOツリー構造から収集されるメタデータに作用するアルゴリズム、または、SOMOツリー構造を通じて下方に伝搬される情報を生成するアルゴリズムを提供することによって、SOMOメカニズムをアプリケーションレベルマルチキャスティング(ALM)と共に使用することができる。適切な機能性を、図10bに示すアプリケーション1010において提供することによって、ALM技術を実施することができる。例として、図11a〜11bは、ALMのための概略的配置を示す。
多数のP2Pアプリケーションでは、リソース統計には、CPU負荷およびネットワークアクティビティのみではなく、マシンからローカルで導出することができないより複雑なリソース統計もが含まれる。その一例は、ALMである。セッションをスケジュールすることが望ましく、潜在的なヘルプ側ピアの大きいリストが、SOMOをクエリすることによって獲得されていると仮定すると、すぐ近くであり、適切な帯域幅をも有する、1つのピアが選択されなければならない。ピアのIPアドレスのみが与えられる場合、これらに渡ってpingしてそれらの近接を発見するプロセスは、時間がかかり、間違いが発生しやすい。以下の考察では、この問題を緩和する物として、IPアドレスおよび帯域幅のメトリックスに焦点を合わせる。論理空間の完全性を維持する複数のDHTノードの間の対話を活用することによって、これらの属性をどのように生成することができるかを説明する。
座標ベースのレイテンシ推定値latency(x,y)を発見するために、distance(coord(x),coord(y))を計算することは十分であり、coordはd次元のユークリッド空間内のネットワーク座標である。各ノードは、DHT空間を集合的に維持するために、そのリーフセットノードとのそのハートビートを提供しなければならない。各ノードがランダムに、そのリーフセット内のノードからのハートビートメッセージに肯定応答することを選択する場合、経時的に各ノードは、そのリーフセット近隣物への測定遅延ベクトルdmを有するようになる。ハートビートメッセージでは、各ノードはまたその現在座標をもレポートする。したがって、予測遅延ベクトルdpもローカルで入手可能である。ノードxはそれ自体の座標を、滑降シンプレックスアルゴリズムを実行すること、および、関数
ピアのネットワーク帯域幅は、ボトルネック帯域幅とスループットの間に相関がある点において、P2Pリソースプールの上で実行する多数のアプリケーションにとってもう1つの重要なメトリックである。したがって、ボトルネック帯域幅は、スループットのための予測子としての機能を果たすことができる。ボトルネックリンクが最後のホップ内にあると仮定することができる。各ノードについて、そのアップストリームボトルネック帯域幅は、ノードからそのリーフセットメンバへの測定ボトルネック帯域幅の最大値として推定され、ノードのアップリンク帯域幅、およびリーフセットノードのダウンリンク帯域幅によって制限される。基本的な考えは、ノードのアップリンク帯域幅より大きいダウンリンク帯域幅を有する1つの近隣物がある場合、この推定値は正確であるということである。そのため、より多くのリーフセットノードでは、正確な推定値を得る可能性はよりよくなる。同じ理由のため、ノードのダウンストリームボトルネック帯域幅は、そのリーフセットノードからノード自体への測定ボトルネック帯域幅の最大値として推定される。
ここで、P2Pリソースプールを複数の同時ALMセッションのために最適に利用する方法を明示する。最終目標は、アクティブセッションが、リソースプール内のすべての使用可能で適切なピアにより最適なパフォーマンスを達成することである。セッションのパフォーマンスメトリックスは、あるQoS定義によって決定される。また、より高い優先順位のセッションは比例的に、プールされたリソースのより大きいシェアを獲得するべきである。ここで、QoSがしばしば要件(例えば、ビデオ会議)であると考えられる、小規模から中規模のセッションサイズに重要性が置かれる。また、静的なメンバシップがあり、参加者の元のセットが所与のセッション「s」についてMとして示されるとも仮定されるが、アルゴリズムを、動的なメンバシップにも対処するように拡張することができる。
単一のALMセッションをスケジューリングするための方法を、リソースプールを利用する場合に単一のALMセッションを最適化するためのアルゴリズムとして考察する。このアルゴリズムはO(N3)パフォーマンス境界を有し、何百ものノードのための解を1秒未満で生成することができる。例として、破線のボックス内のコードなしで、以下の表Aを参照されたい。このアルゴリズムは本明細書で「AMCast」と呼ばれ、最初にルートで開始して、これを現在の解のセットに追加する。次に、ノードの残りの最小高が、次数制約を受ける、解のセット内でそれらの最も近い潜在的な親を発見することによって、計算される。これは、最低高を有するノードを解に吸収することによって、ループバックする。すべてのノードが最終的に、結果として生じるツリーに含まれるまで、このプロセスは継続する。それにより開始するべき最良の可能なツリーが得られることを保証するために、アルゴリズムを、さらなる調節または調整手段のセットにより増補することができる。例えば、グローバルに最適なアルゴリズムに近づけるための調節または調整手段には、発見的移動(heuristic moves)のセットによりツリーを調節することが含まれる場合がある。これらの移動には、(a)最高ノードのための新しい親を発見すること、(b)別のリーフノードを有する最高ノードをスワップすること、および(c)そのルートが別のサブツリーを有する最高ノードの親である、サブツリーをスワップすることが含まれる。
前のセクションでは、1つのALMセッションのためのスタンドアロンのスケジューリングアルゴリズムを説明したが、このセクションでは、複数のアクティブセッションにどのように対処するかを論じ、より高い優先順位のセッションに比例的により多いリソースが割り当てられ、リソースプールの利用は全体として最大化される。
リソースプールを作成するために、適時の集約を保証するように階層構造が採用されることは必然的である。例えば、2レベルのアーキテクチャでは、IPレベルのマルチキャスティングが使用されて1つのロケーション内で統計が収集され、次いで結果を中央サイトに集約することができる。本明細書で、ワイドエリアリソースプールを実現可能にするための要素を論じ、すなわち、(1)P2P DHTの自己編成能力の組合せ、および(2)システム内の自己スケーリングモニタリングインフラストラクチャである。
ALMは、P2P DHTのための有利なアプリケーションである。しかし、ALMを最適化するには、リソースプールが利用されるべきである。リソースプールが与えられると、最適化は、1つの単一のALMセッション、ならびに、無干渉のマーケット主導型の手法においては複数の同時ALMセッションの最適化からなることができる。しかし、ALMは、P2Pリソースプールのためのアプリケーションの1つでしかないことに留意されたい。それにもかかわらず、集中マッチメイキングメカニズムよりも分散される方法では、2ステップの手法が支持され、すなわち、(1)アプリケーションに特化したタスク毎のスケジューリング、および(2)複数のタスクの間で調整することによってマーケット主導型の公正競争と結合されることである。
上記のセクションAで説明したデータオーバーレイは、複数のマシンに渡って、また場合によってはP2Pシステム内の他のインフラストラクチャに渡って広げることができる、データ構造である。したがって、P2Pシステム内の各参加者を、データオーバーレイの一部を実装することと見なすことができる。この効果を達成するために、各参加者は、データオーバーレイを作成するため、および、データオーバーレイと対話するために必要なコードおよびデータを格納することができる。このコードおよびデータを、各参加者の揮発性および/または不揮発性メモリ内に格納することができる(以下で説明する)。
P2Pリソースプールを作成するために、P2P DHTの自己編成能力は、自己スケーリングで階層的なシステム内モニタリングインフラストラクチャと組み合わせられる。自己スケーリングおよび頑強性を達成するため、このインフラストラクチャは、DHTによって作成された仮想空間内で確立され、次いで参加者上にマップされた、論理階層でなければならない。本明細書で、DHTと効果的に組み合わせられたSOMOがどのようにリソースプールを作成するかを説明した。
402 ローカルマシン環境
502 P2P DHT環境
504 ノードx
508 ノードy
1344 処理装置
1346 システムメモリ
1348 バス
1366 SCSIインターフェース
1368 シリアルポート
1370 オペレーティングシステム
1372 アプリケーションプログラム
1374 キャッシュ
1374 他のモジュール
1376 プログラムデータ
1378 キーボード
1382 キーボード/マウスインターフェース
1386 ビデオアダプタ
1390 ローカルエリアネットワーク
1392 ワイドエリアネットワーク
1394 ネットワークインターフェース
1396 モデム
Claims (42)
- データオーバーレイをデータ構造として、ピアツーピアシステムのための分散ハッシュテーブルDHT内に含まれた論理空間の上に構築するステップであって、前記論理空間は、関連付けられた複数のDHTゾーンを有する複数のDHTノードを含む、ステップと、
前記データオーバーレイ内で、各前記DHTノードに関連付けられた1つまたは複数のツリーノードをそれぞれ含む、複数のレベルを有するツリーのトポロジを構築するステップであって、
前記ツリーの第1のレベルは、前記DHTの前記論理空間の全体の範囲に対応し、複数のツリーノードゾーンに論理的に分割される、単一のツリーノードゾーンを有する単一のツリーノードを含み、複数の前記ツリーノードゾーンはそれぞれ、
前記ツリーの各レベルの前記ツリーノードと、
前記DHTの前記論理空間の部分と
に対応し、
各前記ツリーノードは、その各ツリーノードゾーンに関連付けられたキーを識別するキーメンバを含む、ステップと、
複数のマシンを前記DHTの前記論理空間にマップするステップであって、各マシンは、1つまたは複数の前記ツリーノードゾーンに対応し、各マシンはその代表ノードとして、それに対応する前記1つまたは複数のツリーノードゾーンから、最大サイズのツリーノードゾーンに対応する前記ツリーノードを選択し、各前記代表ノードはその親ノードとして、より大きいサイズを有する隣接した前記ツリーノードゾーンのための前記代表ノードである、もう1つの前記代表ノードを選択する、ステップと
を備えることを特徴とする各マシンが実行する方法。 - メタデータを各前記マシンで収集するステップと、
前記マシンで収集された前記メタデータを、対応する代表ノードに送信するステップと、
各前記代表ノードによって受信された前記メタデータを収集し、各前記代表ノードによって収集された前記メタデータを、対応する親ノードに送信するステップと、
前記ツリーの第1のレベルの前記単一のツリーノードで受信されたメタデータを収集するステップと
をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記ツリーの第1のレベルの前記単一のツリーノードで収集されたメタデータを処理するステップと、
処理されたメタデータを、前記ツリーの第1のレベルの前記単一のツリーノードから、各前記マシンへ、各親および代表ノードを介して送信するステップと
をさらに備えることを特徴とする請求項2に記載の方法。 - 前記メタデータは、各前記マシンのオペレーションに関する情報を備え、
前記処理されたメタデータは、各前記マシンのオペレーションを管理することができる命令を備えることを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 前記DHTの前記論理空間の全体の範囲に対応する前記単一のツリーノードゾーンは、k個のツリーノードゾーンに均等に分割され、
kは、前記ツリーの第1のレベルのツリーノードの数であり、
前記ツリーのレベルiのj番目のツリーノードは、
[j/ki,(j+1)/ki]のサイズと、
(2j+1)/2kiであって、(0≦j<2i)であるキーと
を有するツリーノードゾーンを有することを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 各前記キーは、各ツリーノードゾーンの中心を識別する座標の関数である値を有し、
前記ツリーのi番目のレベルは、ki個のツリーノードを含み、
各ツリーノードの前記ツリーノードゾーンは、1/kiのサイズを有する
ことを特徴とする請求項5に記載の方法。 - 各前記マシンについて、前記マシンのための各代表および親ノードの各キーを計算するステップをさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 各キーを計算する前記ステップは、前記マシンにより、ルックアップを前記DHT内で使用して情報を得るステップをさらに備え、前記マシンは前記情報を、対応する前記代表ノードの前記キーにより使用して、前記代表ノードに対応する前記マシンとの通信を確立することを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 各前記マシンで、ハートビート送信を、隣接する前記ツリーノードゾーン内の各前記マシンから受信するステップと、
いずれかの前記ハートビート送信がタイムリーに受信されない場合、前記隣接する前記ツリーノードゾーン内の対応する前記マシンの不在を、
前記DHTの提供を繰り返すことと、
前記データオーバーレイを前記データ構造として、前記DHTの前記論理空間の上に構築する前記ステップを繰り返すことと、
マルチレベルツリーを、再構築されたデータオーバーレイ内で構築するステップを繰り返すことと、
前記複数のマシンを前記DHTの前記論理空間にマップする前記ステップを繰り返すことと
を行うことによって、計上するステップと
をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 各前記代表ノードおよび各前記親ノードは、リソースの可用性の最適化関数として選択されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記最適化関数は、ネットワーク座標、帯域幅ボトルネック、最大レイテンシ、およびレイテンシの変化からなる1つのグループから選択された基準に基づき、それにより、最もリソースを必要とするタスクは、前記ピアツーピアシステム内で最もリソースを利用可能なマシンによって実行されることを特徴とする請求項10に記載の方法。
- 前記DHTは、前記ピアツーピアシステムへのオブジェクトの挿入、および前記ピアツーピアシステムからのオブジェクトの検索を管理し、
前記論理空間は、関連付けられた複数のDHTゾーンを有する複数のDHTノードを含み、
前記DHTの前記データオーバーレイは、
前記データ構造内のオブジェクトを前記DHTノードに関連付けるステップと、
前記データ構造内の前記オブジェクトの間でリンクを確立するステップと
によって構築されることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 各リンクは、
第1のオブジェクトから第2のオブジェクトへポイントする、ハードワイヤードポインタを提供する第1のフィールドと、
前記第1のオブジェクトから、前記第2のオブジェクトをホストするDHTノードへポイントする、ソフトステートポインタを提供する第2のフィールドと
を含むことを特徴とする請求項12に記載の方法。 - 前記データオーバーレイを構築する前記ステップは、
前記DHT内のオブジェクトへのポインタを確立する参照を設定するための第1のプリミティブと、
ポインタによって参照されたオブジェクトを戻すための第2のプリミティブと、
ポインタによって参照されたオブジェクトを削除するための第3のプリミティブと
を使用することを特徴とする請求項12に記載の方法。 - 前記データオーバーレイ内の各ツリーノードは、前記ツリーノードを通過させられるデータ上で実行されるオペレーションを定義する、オペレーションメンバを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記データオーバーレイ内の各ツリーノードは、前記ツリーノードを使用して生成されるレポートタイプを定義する、レポートメンバを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記ツリーの第1のレベルは、前記ツリーのためのルートノードである前記ツリーノードを含み、
前記ルートノードは、前記DHTの前記論理空間の全体の範囲に対応する前記ツリーノードゾーンに対応する
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 請求項12に記載の方法による、前記データオーバーレイ内のオブジェクトの構築を実施するためのプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ可読な記憶媒体。
- 請求項1に記載の方法により作成されたデータオーバーレイを格納することを特徴とするコンピュータ可読な記憶媒体。
- データオーバーレイを、ピアツーピアシステムのための分散ハッシュテーブルDHT内に含まれた論理空間の上のデータ構造として備えるプログラムを記憶したコンピュータ可読な記憶媒体であって、
前記DHTは、ピアツーピアシステムへのオブジェクトの挿入、およびピアツーピアシステムからのオブジェクトの検索を管理し、
前記論理空間は、関連付けられた複数のDHTゾーンを有する複数のDHTノードを含み、
前記DHTの前記データオーバーレイは、
前記データ構造内のオブジェクトを前記DHTノードに関連付けるステップと、
前記データ構造内の前記オブジェクトの間でリンクを確立するステップと
によって構築され、
前記データオーバーレイは、複数のレベルを有するツリーのトポロジを有し、
前記ツリーは、各前記DHTノードに関連付けられた複数のツリーノードを含み、
前記ツリーノードは、前記DHTの前記論理空間に対応するツリーノードゾーンを有するルートノードを含み、
前記ルートノードの前記ツリーノードゾーンは、複数のツリーノードゾーンに論理的に分割され、前記複数のツリーノードゾーンはそれぞれ、
前記ツリーの各レベルのツリーノードの数と、
分散ハッシュテーブルの前記論理空間の部分と
に対応し、
各前記ツリーノードは、その各ツリーノードゾーンに関連付けられたキーを識別するキーメンバを含み、
前記DHTの前記論理空間は複数のマシンにマップされ、
各マシンは、1つまたは複数の前記ツリーノードゾーンに対応し、各マシンにその代表ノードとして、それに対応する前記1つまたは複数のツリーノードゾーンから、最大サイズのツリーノードゾーンに対応する前記ツリーノードを選択させ、各前記代表ノードにその親ノードとして、より大きいサイズを有する隣接した前記ツリーノードゾーンのための前記代表ノードである、もう1つの前記代表ノードを選択させる機能を実現させるためのプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ可読な記憶媒体。 - 前記ルートノードの前記ツリーノードゾーンは、k個のツリーノードゾーンに均等に分割され、kは、前記ツリーの第1のレベルのツリーノードの数であり、
前記ツリーのレベルiのj番目のツリーノードは、
[j/ki,(j+1)/ki]のサイズと、
(2j+1)/2kiであって、(0≦j<2i)であるキーと
を有するツリーノードゾーンを有することを特徴とする請求項20に記載のコンピュータ可読な記憶媒体。 - 各前記キーは、各ツリーノードゾーンの中心を識別する座標の関数である値を有し、
前記ツリーのi番目のレベルは、ki個のツリーノードを含み、
各ツリーノードの前記ツリーノードゾーンは、1/kiのサイズを有することを特徴とする請求項21に記載のコンピュータ可読な記憶媒体。 - 前記DHTは、前記ピアツーピアシステムへのオブジェクトの挿入、および前記ピアツーピアシステムからのオブジェクトの検索を管理し、
前記論理空間は、関連付けられた複数のDHTゾーンを有する複数のDHTノードを含み、
前記DHTの前記データオーバーレイは、
前記DHTに関連付けられた、前記データ構造内のオブジェクトを有し、
前記データ構造内の前記オブジェクトの間で確立されたリンクを有する
ことを特徴とする請求項20に記載のコンピュータ可読な記憶媒体。 - 各リンクは、
第1のオブジェクトから第2のオブジェクトへポイントする、ハードワイヤードポインタを提供する第1のフィールドと、
前記第1のオブジェクトから、前記第2のオブジェクトをホストするDHTノードへポイントする、ソフトステートポインタを提供する第2のフィールドと
を含むことを特徴とする請求項20に記載のコンピュータ可読な記憶媒体。 - 第1のプリミティブは、前記DHT内のオブジェクトへのポインタを確立する参照を設定し、
第2のプリミティブは、ポインタによって参照されたオブジェクトを戻し、
第3のプリミティブは、ポインタによって参照されたオブジェクトを削除する
ことを特徴とする請求項20に記載のコンピュータ可読な記憶媒体。 - 前記データオーバーレイ内の各ツリーノードは、前記ツリーノードを通過させられるデータ上で実行することができるオペレーションを定義する、オペレーションメンバを含むことを特徴とする請求項20に記載のコンピュータ可読な記憶媒体。
- 前記データオーバーレイ内の各ツリーノードは、前記ツリーノードを使用して生成されるレポートタイプを定義する、レポートメンバを含むことを特徴とする請求項20に記載のコンピュータ可読な記憶媒体。
- 前記ツリーの第1のレベルは、前記ツリーのためのルートノードである前記ツリーノードを含み、
前記ルートノードは、前記DHTの前記論理空間の全体の範囲に対応する前記ツリーノードゾーンに対応する
ことを特徴とする請求項20に記載のコンピュータ可読な記憶媒体。 - ピアツーピア方法で対話する複数のマシンを含むピアツーピアシステムであって、
複数の関連付けられたDHTゾーンを有する複数のDHTノードを含む分散ハッシュテーブルDHTの論理空間と、
なお、前記DHTは、前記ピアツーピアシステムへのオブジェクトの挿入、および前記ピアツーピアシステムからのオブジェクトの検索を管理し、
前記DHTの前記論理空間の上のデータ構造としてのデータオーバーレイを構築する手段と、
なお、前記DHTの前記データオーバーレイは、
前記DHTノードに関連付けられた前記データ構造内のオブジェクトを有し、
前記データ構造内の前記オブジェクトの間で確立されたリンクを有し、
前記データオーバーレイにおけるツリーのトポロジを構築する手段であって、前記ツリーは、複数のレベルおよび各前記DHTノードに関連付けられた複数のツリーノードを含む、手段と、
なお、前記ツリーノードは、前記DHTの前記論理空間全体に対応するツリーノードゾーンを有するルートノードを含み、
前記ルートノードの前記ツリーノードゾーンは、複数のツリーノードゾーンに論理的に分割され、前記複数のツリーノードゾーンはそれぞれ、
前記ツリーの各レベルのツリーノードの数と、
分散ハッシュテーブルの前記論理空間の部分と
に対応し、
各前記ツリーノードは、その各ツリーノードゾーンに関連付けられたキーを識別するキーメンバを含み、
前記DHTの前記論理空間を前記複数のマシンにマップする手段と
を有し、各マシンは、1つまたは複数の前記ツリーノードゾーンに対応し、各マシンはその代表ノードとして、それに対応する前記1つまたは複数のツリーノードゾーンから、最大サイズのツリーノードゾーンに対応する前記ツリーノードを選択するように構成され、各前記代表ノードはその親ノードとして、より大きいサイズを有する隣接した前記ツリーノードゾーンのための前記代表ノードである、もう1つの前記代表ノードを選択するように構成されていることを特徴とするピアツーピアシステム。 - データを前記ツリーノード中に通過させることによって、前記データオーバーレイを通じて前記データをルーティングするように構成されたルーティングロジックをさらに備えることを特徴とする請求項29に記載のシステム。
- 前記ルーティングロジックは、データをDHTノードから収集すること、および、前記データを前記ツリーの前記ルートノードへと前記ツリーノード中に通過させることによって、前記データオーバーレイを通じて前記データをルーティングするように構成されることを特徴とする請求項30に記載のシステム。
- 前記ルーティングロジックは、前記ツリーの前記ルートノードから、前記ツリーノードを通じて、前記DHTノードへデータを配布することによって、前記データオーバーレイを通じてデータをルーティングするように構成されることを特徴とする請求項30に記載のシステム。
- 複数のマシンを含むピアツーピアシステムを構築するための装置であって、
データオーバーレイをデータ構造として、ピアツーピアシステムのための分散ハッシュテーブルDHT内に含まれた論理空間の上に構築する手段と、
なお、前記DHTは、ピアツーピアシステムへのオブジェクトの挿入、およびピアツーピアシステムからのオブジェクトの検索を管理し、
前記論理空間は、関連付けられた複数のDHTゾーンを有する複数のDHTノードを含み、
前記DHTの前記データオーバーレイは、
前記データ構造内のオブジェクトを前記DHTノードに関連付けること、および
前記データ構造内の前記オブジェクトの間でリンクを確立すること
によって構築され、
前記データオーバーレイ内でツリーのトポロジを構築する手段と、
なお、前記ツリーは複数のレベルを有し、各前記DHTノードに関連付けられた複数のツリーノードを含み、
前記ツリーノードは、前記DHTの前記論理空間に対応するツリーノードゾーンを有するルートノードを含み、
前記ルートノードの前記ツリーノードゾーンは、複数のツリーノードゾーンに論理的に分割され、前記複数のツリーノードゾーンはそれぞれ、
前記ツリーの各レベルのツリーノードの数と、
前記分散ハッシュテーブルの前記論理空間の部分と
に対応し、
各前記ツリーノードは、その各ツリーノードゾーンに関連付けられたキーを識別するキーメンバを含み、
各マシンが1つまたは複数の前記ツリーノードゾーンに対応する前記複数のマシンを、前記DHTの前記論理空間にマップする手段と、
各マシンにその代表ノードとして、それに対応する前記1つまたは複数のツリーノードゾーンから、最大サイズのツリーノードゾーンに対応する前記ツリーノードを選択させるための手段と、
各前記代表ノードにその親ノードとして、より大きいサイズを有する隣接した前記ツリーノードゾーンのための前記代表ノードである、もう1つの前記代表ノードを選択させるための手段と
を備えることを特徴とする装置。 - メタデータを各前記マシンで収集する手段と、
前記マシンで収集された前記メタデータを、対応する代表ノードに送信する手段と、
各前記代表ノードによって受信された前記メタデータを収集する手段と、
各前記代表ノードによって収集された前記メタデータを、対応する親ノードに送信する手段と、
前記ツリーの第1のレベルの単一のツリーノードで受信されたメタデータを収集する手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項33に記載の装置。 - 前記ツリーの第1のレベルの単一のツリーノードで収集されたメタデータを処理する手段と、
処理されたメタデータを、前記ツリーの第1のレベルの単一のツリーノードから、各前記マシンへ、各親および代表ノードを介して送信する手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項34に記載の装置。 - 前記メタデータは、各前記マシンのオペレーションに関する情報を備え、
前記処理されたメタデータは、各前記マシンのオペレーションを管理することができる命令を備える
ことを特徴とする請求項35に記載の装置。 - 各前記マシンで、ハートビート送信を、隣接する前記ツリーノードゾーン内の各前記マシンから受信する手段と、
いずれかの前記ハートビート送信がタイムリーに受信されない場合、前記隣接する前記ツリーノードゾーン内の対応する前記マシンの不在を、
前記DHTの提供を繰り返すこと、
前記データオーバーレイを前記データ構造として、前記DHTの前記論理空間の上に構築することを繰り返すこと、および
マルチレベルツリーを、再構築されたデータオーバーレイ内で構築することを繰り返すこと
によって、計上する手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項33に記載の装置。 - 前記計上する手段は、前記複数のマシンを前記DHTの前記論理空間にマップすることを繰り返す手段をさらに備え、
各前記代表ノードおよび各前記親ノードを、対応するマシンのリソースの可用性の最適化関数として選択する手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項37に記載の装置。 - 前記最適化関数は、ネットワーク座標、帯域幅ボトルネック、最大レイテンシ、およびレイテンシの変化からなるグループから選択された基準に基づき、それにより、最もリソースを必要とするタスクは、前記ピアツーピアシステム内で最もリソースを利用可能なマシンによって実行されることを特徴とする請求項38に記載の装置。
- データを前記ツリーノード中に通過させることによって、前記データオーバーレイを通じて前記データをルーティングする手段をさらに備えることを特徴とする請求項33に記載の装置。
- 前記ルーティングする手段は、データをDHTノードから収集すること、および、前記データを前記ツリーの前記ルートノードへと前記ツリーノード中に通過させることによって、前記データオーバーレイを通じて前記データをルーティングする手段を含むことを特徴とする請求項40に記載の装置。
- 前記ルーティングする手段は、前記ツリーの前記ルートノードから、前記ツリーノードを通じて、前記DHTノードへデータを配布することによって、前記データオーバーレイを通じてデータをルーティングする手段を含むことを特徴とする請求項40に記載の装置。
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