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[[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
-面白いらしい・・・。 -- [[doi]] &new{2004-10-04 (月) 16:14:36};

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- 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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