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@@ -1,10 +1,13 @@
 \relax 
 \citation{YCSB}
+\citation{BIGTABLE}
 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {1}はじめに}{1}}
 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2}先行研究}{1}}
 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.\,1}Yahoo! Cloud Serving Benchmark}{1}}
 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3}分散データベース Cassandra}{1}}
 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.\,1}ConsictencyLevel}{1}}
+\citation{SEDA1}
+\citation{SEDA2}
 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.\,2}コンシステント・ハッシュ}{2}}
 \newlabel{fig:chash}{{1}{2}}
 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.\,3}SEDA}{2}}

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@@ -70,13 +70,12 @@
 \subsection{Yahoo! Cloud Serving Benchmark}
 数のデータベース（Sherpa,BitTable,Azure）などがあるが, 実際にはどのデータベースを使用すればよいか確かではない. この研究では, 異なるデータベースの性能を比較する共通なフレームワークを開発する．\cite{YCSB}
 \section{分散データベース Cassandra}
-Cassandraは, FaceBookが自社のために開発した分散Key-Valueストアデータベースである. 2008年にオープンソースとして公開され, 2009年にApache Incubatorのプロジェクトとなった.
+Cassandraは, FaceBookが自社のために開発した分散Key-Valueストアデータベースであり，DynamoとBigTable\cite{BIGTABLE}を合わせた特徴を持っている. 2008年にオープンソースとして公開され, 2009年にApache Incubatorのプロジェクトとなった.
 2010年にはApacheのトップレベルプロジェクトとなり, 現在でも頻繁にバージョンアップが行われている. 
 \subsection{ConsictencyLevel}
 Cassandraには, ConsistencyLevelが用意されている. これは, 整合性と応答速度どちらを取るか選ぶためのパラメータであり, リクエストごとに設定することが出来る. 
 また, ReadとWriteでConsistencyLevelの意味は異なる. 
 このConsistencyLevelを適用するノードの台数をReplicationFactorといい, Cassandraの設定ファイルで設定することが出来る. 
-
 {\gt Read}
 \begin{enumerate}
 \item{ConsistencyLevel::ZERO}\\
@@ -118,12 +117,9 @@
 \label{fig:chash}
 \end{figure}
 \subsection{SEDA}
-SEDA(Staged Event-Driven Architecture)は, Cassandraで使用されているアーキテクチャである. 処理を複数のステージに分解しタスクキューとスレッドプールを用意し処理を行う. 処理の様子を図\ref{fig:seda}に示す. 
+SEDA(Staged Event-Driven Architecture)は, Cassandraで使用されているアーキテクチャである\cite{SEDA1}\cite{SEDA2}. 処理を複数のステージに分解しタスクキューとスレッドプールを用意し処理を行う. 処理の様子を図\ref{fig:seda}に示す. 
 タスクが各ステージのタスクキューに入ると, スレッドプールにどれかのスレッドがタスクキューの中からタスクを取り出し処理を行う. 処理が終わるとそのタスクを次のステージのタスクキューに入れる. 
-
 このアーキテクチャはマルチスレッドベースなためマルチコアなPCと多数のタスクがある状況で性能を発揮することができる. しかし, あまりにもスレッドプールやタスクが多すぎると, コンテキストに切り替えに時間がかかり性能は低下する. 
-%           ^^^ 何に載っていたか引用する
-
 \begin{figure}[h]
 \begin{center}
 \includegraphics{./fig/SEDA.pdf}
@@ -132,7 +128,7 @@
 \label{fig:seda}
 \end{figure}
 \subsection{Cassandra上でのステージの構成}
-Cassandraは主に以下のステージにより構成されており, concurrent. StageManagerを参照すると見つけることが出来る. 
+Cassandraは主に以下のステージにより構成されており, concurrent::StageManagerを参照すると見つけることが出来る. 
 \begin{itemize}
 \item{READ STAGE}
 \item{MUTATION STAGE}
@@ -146,7 +142,8 @@
 実際にはもっと多数のステージが存在し, この他にもクライアントの接続を待つスレッドプールやMemTableのFlushを行うスレッドプールがあり, 全部で40個程度のスレッドが動作している. 
 \subsection{YukiWiki on Cassandra}
 今回の検証のため, CMSのであるWikiクローンのYukiWikiをCassandra上で動作するように改造した．YukiWikiは文書の管理にTIEHASHを使用しており，Cassandra用のTIEHASHを作成することで簡単に実装することが出来る．\\
-Cassandra上で動作するため，このWikiで複数のサーバー上でデータを共有することが出来るようになった．
+Cassandra上で動作するため，このWikiで複数のサーバー上でデータを共有することが出来るようになった．\\
+ソースコードは以下のURLで参照することが出来る．
 \section{実験}
 本研究では, Cassandraのスケーラビリティの検証の為にベンチマークテストを行う. 実験環境は以下のとおりである. 
 \subsection{実験環境}