SIGCOMM2004 報告のバックアップ(No.2)

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SIGCOMM2004 報告へ行く。
- 1 (2004-09-07 (火) 05:08:57)
- 2 (2004-09-07 (火) 05:22:17)
- 3 (2004-09-08 (水) 09:02:22)

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あったような気がしたが、まだページなし？)

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

SIGCOMM2004 報告 のバックアップ(No.2)

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