平成 17 年度卒業研究発表会（日本大学工学部情報工学科） G-8 QueryHits 履歴に基づく動的なクラスタリング手法 A Dynamic Clustering Method using History of QueryHits in P2P Networks 136033 １樫尾訓征［竹中研究室］ 10 10 はじめに d1 10 Query Hits aveN_Hops(d1) = 1 現在のインターネットサービスのうち大部分は、情報を提供するサーバとそのサーバから情報を受信する端末 (クライアント)で構成されるクライアント・サーバモデルである。これに対して各端末（ピア）が対等に通信を行う Peer-to-Peer (P2P)ネットワークが注目されている。 P2P ネットワークを利用したサービスとして、ファイル共有、インスタントメッセンジャー、分散コンピューティングなどが挙げられるが、特に注目されているのがファイル共有である。[4][5] サーバが存在しない Pure 型 P2P ネットワークでは、ノードの情報は、各ノード自身で保持し、各ノード同士のみでデータのやり取りを行う。またサーバが無いため負荷分散、耐障害性に優れるといった利点があるが、検索メッセージ(Query)を広く伝播させるためシステム全体の負荷が大きくなるという問題点もある。Gnutella[2] や Winny[3]がこれにあたる。本稿では、Pure 型 P2P における Query 転送の負荷を軽減するため、クラスタリングの概念を導入し、興味の類似するノード同士が優先的に繋がることで、メッセージの伝播範囲を制限する方式を提案し、シミュレーションにより比較、評価する。 R 8+2×2 8+2 ２．３３灰色のノードは興味が類似図１繋ぎ換え前のトポロジー図２繋ぎ換え後のトポロジーノードの重要度 Imp(d, t) = α* 問題点提案手法提案手法は、片方向リンクのネットワークを想定する。すなわち、ノード A からノード B へと接続している場合でも、ノード B からノード A へと接続しているとは限らない。既存方式の問題点を解決するために重要度ではなく、より多くの QueryHits を返信してきたノードに直接接続する。その際、自身が保持するリンクすべてを繋ぎ換えるのではなく、繋ぎ換えを行わないリンクを少なくとも１本は残すものとする。これは、興味の変化が起こった場合、すべてのリンクを単一の興味に向けていると、そのクラスタから抜け出せなくなり検索成功率が低下する可能性があるためである。また、QueryHits の履歴には有効期限が設定され、有効期限が切れた場合はその履歴を削除する。これによって、興味が変わった後に、QueryHits を返さなくなったノードの履歴が残らないようにする。この処理により、既存方式の興味の変更後に古い履歴が残り続ける問題を解決することができる。 R QueryHits ( d ) + QueryHits (i ) * numHops (i ) (1) QueryHits ( d ) + QueryHits (i ) QueryHits (d ) allQueryHits 平均ホップ数前述したアルゴリズムの場合、式(3)よりホップ数の少ない位置にいるノードの重要度が高くなるため、そういったノードが優先的にリクエスタに直接接続する。しかし、リクエスタからネットワーク的に遠い(ホップ数が多い)位置にいるノードの場合、たとえ QueryHits を多く返したとしても式(3)により重要度が低くなるため、リクエスタに直接接続することができないと考えられる。また、既存方式では QueryHits の履歴を累積して保持するため、興味が変わり、検索に必要のなくなった古い履歴が消去されないまま残ることになる。そのため、リクエスタの興味が変わった後でも、興味が変わる前に多くの QueryHits を返していたノードの履歴が残ることになる。結果として、興味変更後にそれ以上の QueryHits を返すノードが現れるまで履歴が残り、繋ぎ換えが起こらず新しい興味に対応できない。よって、検索成功率が向上しない可能性がある。検索は Flooding 手法を用いて行い、QueryHits 数と平均ホップ数に基づいて計算した重要度を用いた繋ぎ換えアルゴリズムによりクラスタリングする。 perQueryHits(d) = 8 Query Hits 式(1)は、平均ホップ数を表す式である。図 3 の場合、ノード d1 の平均ホップ数は１となり、ノード d2 の平均ホップ数は 1.2 となる。式(2)は、QueryHits の割合を示す式である。リクエスタが受け取るすべての QueryHits 数に対するノード d の QueryHits 数で表される。式(1)、式(2)から得られた値と式(3)を用いて、ノードの重要度を計算する。式(3)より、QueryHits の割合が高く、平均ホップ数が小さい場合にこの値が大きくなる。２．１検索手法 aveN_Hops( d) = d2 図３ Finding Good Peer では、ノード（ピア）の興味を捉え興味の似ているノード同士をネットワーク的により近い位置に置きクラスタリングすることで、検索成功率を下げることなくメッセージ数およびメッセージの伝播範囲を減らすことができる。[1] ２．２ 2 Query Hits aveN_Hops(d2) = 1.2 ２ Finding Good Peers R i (2) perQueryHits(d ) ＋(1 −α) * Imp(d, t - 1) (3) aveN _ Hops(d ) 17 平成 17 年度卒業研究発表会 G-8 とを示している。その結果として、メッセージの伝播範囲が制限され、メッセージ数及び平均ホップ数が減少している。このことから、現在検索している興味に関するクラスタを形成していると考えられる。図４と５から、提案方式よりも全てのリンクを繋ぎ換えた場合の方が優れた方式のように見える。確かに 4 本のリンク全てを繋ぎ換えると、同じ興味を持つノードのみと繋がるので、メッセージ数及び平均ホップ数ともに提案方式よりも少ない結果となっている。しかし、全てのリンクを繋ぎ換えた場合、興味が変わった後の検索に対応できない。その様子を図６のグラフにより示す。シミュレーションによる評価 C++言語で作成したシミュレータにより、提案方式の有効性を評価する。シミュレーション条件ノードを 1,000 台とし、各ノードのリンク数を 4 本とする。各リンクはランダムに選択されたノードに接続される。コンテンツを 1,000 種類とし、1 種類につき 10 個配置する。コンテンツは 100 種類ずつ 10 の分野に分類される。各ノードは１つの分野にのみ興味を持ち、その分野のコンテンツのみを保持、検索するものとする。また、Query の TTL を 7 とし、QueryHits の履歴を 10 個保持する。履歴の有効期限を 30 タイムステップとし、 Query を１ノード当たり 30 回送信する。このとき、 Query 毎にリクエスタをランダムに選択する。ただし、履歴の有効期限は、QueryHit が返ってくる度に 1 タイムステップ経過するものとし、有効期限内に更新がなかった履歴は削除される。 1 検 0.8 索成 0.6 功率 0.4 図６ 4000 3500 ッーセ繋ぎ換えなし３本繋ぎ換え４本繋ぎ換え 30 00 60 00 90 00 12 図４ 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 10 0 4 0 0 70 0 0 0 0 3 2 2 2 1 15 試行回数メッセージ数５ 6 ッホ4 繋ぎ換えなし３本繋ぎ換え４本繋ぎ換え 1 0 0 30 00 60 00 90 00 12 00 図５ 0 0 0 00 00 30 27 24 00 0 0 0 00 21 00 18 00 0 0 15 00 00 12 むすび既存方式である Finding Good Peers を基に、繋ぎ換えを用いて動的にクラスタリングを行う手法を提案し、シミュレーションによる評価を行った。その結果、リンクをすべて繋ぎ換えた場合にはネットワークに分断が発生し、コンテンツの興味が変わった場合に検索成功率が著しく低下する。一方、少なくとも１本繋ぎ換えを行わないリンクを残す場合は、興味を変更した後も高い検索成功率を維持できることを確認した。今後は、複数の分野に対して興味を持たせた場合やノード数を増加させた場合、さらにノードの参加離脱を考慮した実環境に近い条件での評価を行う予定である。 5 3 プ数2 興味変更による検索成功率の変化図６では 15,000 回目で興味の変更を行っている。リンクを４本繋ぎ換えた場合、興味の変化に全く対応できず検索成功率が著しく低下している。これは、１∼14,999 回目までのシミュレーションでクラスタが形成されてネットワークが分断してしまい、興味の変更後にそのクラスタ外のノードに Query を転送できなくなってしまうためであると考えられる。しかし、提案方式では、繋ぎ換えを行わないリンクを１本残すため、ネットワークの分断が発生せず、検索成功率 100％を維持している。これにより、提案方式は興味の変更に対応できる。メ 3000 0 90 試行回数図４と図５にシミュレーション結果を示す。 500 0 00 0 0 シミュレーション結果 2500 2000 ジ 1500 数 1000 ３本繋ぎ換え４本繋ぎ換え 0.2 30 ４．２ 1.2 00 ４．１ 60 ４ 0 0 0 0 0 0 0 0 80 0 10 0 4 0 0 7 0 0 0 0 0 3 2 2 2 1 15 試行回数平均ホップ数参考文献 [1] Murali Krishna Ramanathan1, Vana Kalogeraki, Jim Pruyne,“Finding Good Peers in Peer-to-Peer Networks” Soft Technology Laboratory HP Laboratories Palo Alto HPL-2001-271 October 23rd,2001* [2] Clip2.com The Gnutella protocol specification v0.4. In http://www9.limewire .com/developer/gnutellaprotocol_0.4.pdf,2000 [3] 金子勇, Winny の技術 ,アスキー書籍編集部 2005 [4] 伊藤直樹,”P2P コンピューティング-技術解説とアプリケーション-”,ソフト・リサーチ・センター2001/11 [5] マイケル・ミラー,“P2P コンピューティング入門”翔泳社 2002 年 10 月 16 日図４と図５の結果は、区間 300 の移動平均により求めている。図４は１Query 当たりのメッセージ数を表している。図５は、Query が Hit したときの平均ホップ数を表している。図４の繋ぎ換えが起こらない場合では、メッセージ数は全く減少していないことが確認できる。これに対し、リンクを繋ぎ換えた場合は、メッセージの削減に成功している。また、図５においても繋ぎ換えが起こらない場合は、平均ホップ数が減少していないが、提案方式（３本繋ぎ換え）の場合では約１ホップ減少し、全てのリンクを繋ぎ換えた場合（４本繋ぎ換え）では、約２ホップ減少している。これは、より多くの QueryHits を返すノードに繋ぎ換えを行うことで、少ない検索ステップで目的のコンテンツを発見することができているこ 18