Geri Dön

Reducing query overhead throungh route learning in unstuructured P2P

Plansız peer-to-peer sistemler 'rota öğrenme' tekniği ile sorgulama yükünün azaltılması

  1. Tez No: 198890
  2. Yazar: SELİM ÇIRACI
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ÖZGÜR ULUSOY, Y.DOÇ.DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Peer-to-peer query routing, Parzen Windows estimation, querycaching, distributed hash tables
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

üOZETPLANSIZ PEER-TO-PEER SISTEMLERDE ?ROTAü GRENME? YONTEMI ILE SORGULAMA YUKUNUNğ ü üüüOAZALTıLMASıSelim CıracışBilgisayar Mühendisliği, Yüksek Lisansu g u˙ üuTez Yüneticileri: Assist. Prof. Dr. Ibrahim Kürpeoğlu, Prof. Dr. Ozgü r Ulusoyo o gAğustos, 2005gGnutella gibi belli bir planı olmayan peer-to-peer (P2P) sistemlerde, akranlarsorgu mesajlarını kaynak tutucularına sel baskını yüntemi ile P2P ağı uzerindeno güaktarır. Fakat bu operasyon cok verimli değildir, cunkü sel baskını yüntemi akran-ş g şü u oügların bant genişliği gibi kaynaklarını gereksiz yere harcamaktadır. Orneğin, birsgakranın bir sorgu mesajına cevap verecek kaynağa sahip olmadığı, veya o kaynağag g ggidecek yolu bilmediği zaman, bu sorgu mesajının rotasını belirlemede gürev al-g omasına gerek yoktur.Anlamsal rota belirleme tekniği sorgu mesajlarını sadece cevaplarınggelebileceği akranlara yollamaya calışan bir mekanizmadır. Bu tezde plansızg şsP2P sistemlerde sorgulama yü kü nü ?Parzen Windows? sınıflandırma algorit-uuumalarını kullanarak azalatmaya calışan ve bir anlamsal rota belirleme sistemişsü grenme) sistemini sunuyoruz. Sunduğumuz bu sis-olan ?Route Learning? (Rota Oğ gtemde, akranlar sorgu mesajlarını cevapların yü ksek olasılıkla gelebileceği komşuu g sakranlara iletirler. Bu sayede, bir sorgu mesajı bir akranın, sel baskını tekniğindegolduğu gibi, tüm komşularına değil, sadece bu komşuların bir kısmına aktarılır.g u s g sEğer bir akranın komşularının gelen bir sorguya cevap veremeyecekleri tah-g smin edilirse, o sorgu mesajı düşurü lü r. Sistemimiz ayrıca sorgulardaki anahtarusü u usüzcü k değişikleri gibi dinamik yapılar ile başa cıkabilecek mekanizmalara sahip-ou gs sştir. Büylece sistemimiz daha onceden gürmediği sorguların bile rotasını tahmino ü o gedebilir. Sistemimiz uc fazdan oluşmaktadır; bunlar: ogrenme, değerlendirme veüş s üğ gyeniden ogrenmedir. Yaptığımız testler sonucunda sistemimizin sorgularda bantüğ ggenişliği kullanımını, kullanıcı memnuniyetini cok düşurmeden, yüksek düzeydesg ş usü u uazalttığı gürü lmüştü r.g o u us uiv

Özet (Çeviri)

ABSTRACTREDUCING QUERY OVERHEAD THROUGH ROUTELEARNING IN UNSTRUCTURED PEER-TO-PEERNETWORKSSelim CıracışM.S. in Computer Engineering˙ üuSupervisors: Assist. Prof. Dr. Ibrahim Kürpeoğlu, Prof. Dr. Ozgü r Ulusoyo gAugust, 2005In unstructured peer-to-peer networks, such as Gnutella, peers propagate querymessages towards the resource holders by flooding them through the network.This is, however, a costly operation since it consumes node and link resourcesexcessively and most of the time unnecessarily. There is no reason, for example,for a peer to receive a query message if the peer does not own any matchingresource or if the peer is not on the path reaching to a peer holding a matchingresource.Semantic routing is a technique that tries to forward the queries only to thosenodes where replies are likely to come from. In this thesis, we present ?RouteLearning?, a semantic routing scheme, which aims to reduce query traffic in un-structured peer-to-peer networks by utilizing a well-known estimation techniquecalled ?Parzen Windows?. In Route Learning, peers try to find the most likelyneighbors through which replies can be obtained for submitted queries. In thisway, a query is forwarded only to a subset of the neighbors of a peer, or is droppedif no neighbor, which is likely to return a reply, is found. The scheme has alsomechanisms to cope with variations in user submitted queries, like changes inthe keywords. This way the scheme can also evaluate the route for a query forwhich it is not trained. The proposed scheme consists of three phases: training,evaluation, and recursive learning. The last phase enables the scheme to adaptitself to changes in a dynamic peer-to-peer network. Our simulation results showthat our scheme reduces the bandwidth overhead significantly without scarifyinguser satisfaction compared to a pure flooding based querying approach.

Benzer Tezler

  1. Hiding query access patterns in range queries using private information retrieval and oblivious ram

    Mahremiyet korumalı erim sorgularında mahremiyet korumalı bilgi erişimi ve ilgisiz bellek kullanarak sorgu erişim örüntüsünün gizlenimi

    GAMZE TİLLEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERKAY SAVAŞ

  2. Reducing processor-memory performance gap and improving network-on-chip throughput

    İşlemci-bellek performans farkını azaltmak ve yonga-üstü-ağ verimini artırmak

    MUSTAFA NAVEED UL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZCAN ÖZTÜRK

  3. Efficient k-nearest neighbor query processing in metric spaces based on precise radius estimation

    Metrik uzaylarda iyi bir alan tahmini ile en yakın k komşu sorgusu işleme

    CAN ŞARDAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    DR. CENGİZ ÇELİK

    YRD. DOÇ. DR. ALİ AYDIN SELÇUK