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
  • 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


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Last-modified: 2004-10-04 (月) 16:16:41 (5438d)