# HG changeset patch # User Nobuyasu Oshiro # Date 1391499818 -32400 # Node ID edc3773f15a7b70fefd3492cb4a4e7c87668c12b # Parent 8f5c9719d6ee37838c8255f005e995dee741b9dd Modified abstarct diff -r 8f5c9719d6ee -r edc3773f15a7 paper/introduciton.tex --- a/paper/introduciton.tex Mon Feb 03 14:35:15 2014 +0900 +++ b/paper/introduciton.tex Tue Feb 04 16:43:38 2014 +0900 @@ -1,5 +1,17 @@ \chapter{序論} \pagenumbering{arabic} +IT システムが巨大化していくにつれ, 障害発生事例 が社会に与える影響もより大きな物となる. それに伴 い, IT システムにおけるディペンダビリティへの注目 が増し +そこで, DEOS プロジェクトは IT システムにおけ るディペンダビリティを担保する技術体系をまとめ, 制度化, さらには事業化を目指している. DEOS プロ ジェクトは 2006 年に独立行政法人科学技術機構 (JST) は CREST プログラムの 1 つとして始まったプロジェ クトて. DEOS プロジェクトは, 変化し続ける 目的や環境の中でシステムを適切に対応させ, 継続的 にユーザが求めるサービスを提供することができるシ ステムの構築法を開発することを目標としてい. + +DEOS プロセスにおいて, 全てのデータを保持する D-ADD(DEOS Agreement Description Database) と呼ばれるデータベースがある. +D-ADD はステークホルダ合意と対象システムに存 在するプログラム・コード, 及び対象システムの運用状 態との間の一貫性を常に保つための機構を提. +このようなデータベースは様々なデータを柔軟に格納する必要がある. +例えば, データベーススキーマの頻繁な変化に対応する必要がある. +そのためには木構造を直接使えるデータベースが必須である. +これらのデータベースは, ウェブからアクセスされる. +DEOSはウェブサービスとして捉えることができる. + + ウェブサービスにとってデータベースは必須であり, ウェブサービスの規模 に比例してデータベースへの負荷も大きなものとなっている. そのため, データベースの処理能力の高さはそのままウェブサービスの質にも繋がってくる重要な diff -r 8f5c9719d6ee -r edc3773f15a7 slides/slides.html --- a/slides/slides.html Mon Feb 03 14:35:15 2014 +0900 +++ b/slides/slides.html Tue Feb 04 16:43:38 2014 +0900 @@ -105,7 +105,7 @@

ウェブサービスにとってデータベースは必須であり、ウェブサービスの規模に比例してデータベースへの負荷も高まる。

データベースの処理能力の高さはそのままウェブサービスの質に繋がるため、データベースのスケーラビリティの確保は重要である。

スケーラビリティ確保の方法としてデータ分散があるが、分散する方法により性能も変わってくる。

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コンテンツマネジメントシステムに合ったスケーラビリティの確保ができるデータベースの開発を行う。 +

ウェブサービスのなかでも、コンテンツマネジメントシステムに合ったスケーラビリティの確保ができるデータベースの開発を行う。

@@ -132,6 +132,9 @@
  • スケールアウト
    汎用的なマシンを複数台用意することで性能アップ
  • 分散システムにおいてはスケールアウトによりスケーラビリティを高める

    +

    + +

    @@ -143,10 +146,7 @@

    ウェブサービスにおいても、どのようなサービスを行うかによってスケーラビリティの確保の仕方も変わってくる。

    本研究で開発しているデータベースはコンテンツマネジメントシステム(CMS)を対象としている。

    -

    - -

    - +
    @@ -160,6 +160,7 @@
  • スケールアウトするシステム
  • データ全体の整合性に遅延がある、結果整合性でもよい。書き込みや読み込みを優先としたデータベースが必要。

    そこで、非破壊的木構造データベースJungleの開発が行われた。

    +
    @@ -267,7 +268,7 @@

    -

    Aliceでトポロジーを形成後に、データ編集に使われたオペレーションを他サーバノードに送る。

    +

    Aliceでトポロジーを形成後は、データ編集に使われたオペレーションを他サーバノードに送られる。

    オペレーションを受信したノードはデータ編集を行う。他にサーバが繋がっている場合はそちらにもオペレーションを送る。



    @@ -438,7 +439,7 @@ -->

    Jungleはリクエストに対し手元にあるデータを返す。そのためノードの数が増えてもレスポンスの早さを維持できる。

    Cassandraはデータを持っている数台のノードに読み込みに行くという作業が入るためJungleより遅くなってしまう

    -

    Jungleは同期を取らないためデータ全体の整合性は落ちるが、分散管理システムを参考にした設計の有用性を示すことができた。

    +

    ただしJungleは全て非同期でデータの伝搬を行うため、データ全体の整合性は落ちる

    @@ -453,7 +454,9 @@

    Mergeアルゴリズムの1つとして掲示板プログラムにおけるMergeについて設計・実装を行った

    性能比較の実験のためJungle、Cassandraで利用できる簡易掲示板の作成を行った

    実験は単体サーバと分散環境下において行い、どちらともCassandraより平均時間が最低でも2倍以上速いという結果を示すことができた。

    +
    @@ -501,9 +504,15 @@

    - + 分散Key-ValueストアCassandraの特徴

    - +

    ring型トポロジーを形成。ring上にはHash値があり、書き込むデータのキーのハッシュ値により書き込むノードを決定

    +

    1つのデータの複製を最大何とるかというReplication factorの設定がある。

    +

    Consistency Levelというデータの読み書きの際に何台のノードから読み書きするかを決定できる

    +

    Consistency LevelにはONE,QUORUM,ALLがある。QUORUMはReplication factorの数/2+1 のノードに読み書きする。

    +

    + +