SIGCOMM2004 報告

SIGCOMM2004 から：関連研究の報告?

Overlay関係だけ。(youki)

• Vivaldi: A Decentralized Network Coordinate System

  	分散型の coordinate system
  	dampening parameter (delta) を導入し、早期に収束する分散アルゴリズムを提案している
  	GNP並みの精度を実現
  	2-d, 3-d 等でモデル化するより 2-d + height でモデル化したほうが精度が良い
  	まだソース無し
  		chord-dev ではずいぶん前に話題になっていた模様

• Locating Internet Bottlenecks: Algorithms, Measurements and Implications

         ボトルネックを正確に判別する手法として pathneck を提案
         probing 手法として Recursive Packet Train を提案
         これまでの定説では inter-AS がボトルネックだと考えられていたが、
         これに反してボトルネックの 40% が intra-ASであることを示した
         ソース有り
                 http://gs274.sp.cs.cmu.edu/www/pathneck/

• An Algebraic Approach to Practical and Scalable Overlay Network Monitoring

         略

• CapProbe?: A Simple and Accurate Capacity Estimation Technique

         dispersion と delay の両方に注目して capacity estimation する方式
                 (available bandwidth ではなく bottleneck link speed を計算する)
         pathchar, pathrate よりはるかに高速で、数秒で結果が出る
         100Mbps くらいまでは問題なく結果が得られる
         (URL:ソースの公開とかって将来的にあるのかな。。)
         http://www.research.ucla.edu/tech/ucla04-157.htm

• A Comparison of Overlay Routing and Multihoming Route Control

         BGPマルチホーミングと、Overlay を使った場合の性能を比較
         k ISPとのマルチホーミング (k-multihoming) と、1 ISPとの Overlay を比較
                 k > 3 で k-multihoming のほうが有利に
         k-multihoming と k-overlay (k ISPを入り口・出口とするOverlay) を比較
                 k = 3 で overlay は 5% - 15% 程度、有利
         BGPマルチホーミングも捨てたものではないという結論

• The Feasibility of Supporting Large-Scale Live Streaming Applications with Dynam ic Application End-Points

         ESM (Carnegie Mellon University) の評価
         ESM は end-system multicast で、application-layer multicast の一種
         Akamai の Live streaming 負荷に基づいてシミュレーションをおこない ESM の適用可能性を検証
         エンドユーザの session lifetime をログを元に解析 -> CDF
                 20% のセッションは 30分以上つながっている
                 55% のセッションは 5分以下しかつながっていない
                 30% のセッションは 1分以下しかつながっていない
         上のCDFをもとに、ESM tree に join する strategy を変えて評価
                 Oracle (一番最初に抜けるノードを知っている）
                 Minimum Depth (tree の一番浅いところに join)
                 Random
                 Longest First (もっとも uptime の長いノードに join)
         http://esm.cs.cmu.edu/
                 結構がんばって作っている。ソースなし、バイナリのみ。

• The Design and Implementation of a Next Generation Name Service for the Internet

         DNS problems: failure resilience, peformance, consistency
         75% of names at large have a delegation botleneck of only two name servers
                 similar results on top 500 sites
         majority of names bottlenecked on a single network link

       CoDoNS
               DHT to serve DNS
               self-organizing, failure resilient, scalable, worst-case performance bounds
       naive application of DHTs fail to achive performance comparable to legacy DNS
               self-organizing, failure resilient, scalable, worst-case performance bounds
       naive application of DHTs fail to achive performance comparable to legacy DNS
       O(1) lookup performance
       evaluation
               CoDoNS performs better than DNS with >6hr cache warming.
       http://www.cs.cornell.edu/people/egs/beehive/

• A Layered Naming Architecture for the Internet

         position paper
         authors believe in "Flat naming"; attracted lots of disputes

• Mercury: supporting scalable multi-attribute range queries

         existing DHT: exact match queries only
                 more expressive queries?
                 in a scalable manner?
         key idea: sampling and histogram maintenance
                 useful for efficient routing
                 load balancing
                 selectivity estimation

• Modeling and Performance analysis of BitTorrent?-like Peer-to-Peer Networks

         build a simple fluid model
         P2P: service rate increases when the number of peers increases
         peers arrive according to Poisson process
         download times are exponentially distributed
         in steady state, the number of seeds and downloaders are Gaussian

• A Scalable Distributed Information Management System

         goal
                 a distributed oparting system backbone
                 core functionality of large distributed systems:
                         monitor, query and react to changes in the system
         for more info
                 http://www.cs.utexas.edu/users/ypraveen/sdims