設計概要

本節では，5.1節で説明したそれぞれの要件について，設計を行う．

5.2.1 データタグの共有

データのタグは，各データについて必ず1個以上設定される．基本的にはタグはデータ に関するその他のメタ情報（データのサイズ，データの識別子など）と同様に共有され るが，このような方法のみだと，構造化P2Pオーバーレイネットワークの性質上，キー があらかじめわかっていないと検索が出来ないため，データの発見に時間がかかる可能 性が高い．そのため，本研究では，P2Pシステム上にデータのメタ情報を登録する際に，

キーとバリュー以外に，タグを指定することを可能とする．タグを指定することで，メタ 情報の登録処理は，P2Pシステム上の同じタグを持つノードに対して優先的に行われる．

そして，同じタグを持つノードの中で，Kademliaとして適切なノードにバリューが格納 されるようになるため，タグを指定することで，データの発見を高速に行うことが可能と なる．

データを検索・取得する際も，キーを基にして検索するだけでなく，キーとタグ，タグ を基にした検索を可能とする．タグは複数個指定することが可能であり，タグを指定しな

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5.2. 設計概要 第 5章 設計

い場合には通常のKademliaの動作によって検索・取得が行われる．キーとタグを指定し た場合（図5.1）には，キーを検索する際に，同じタグを持つノードのみに検索を行うた め，検索範囲を縮小することで，より高速な発見を行うことが可能である．

また，タグを指定した検索を可能にする．これは，構造化P2Pオーバーレイネットワー ク上で，擬似的なキーワード検索を可能にするためである．タグのみで検索を行う場合

（図5.2）には，同じタグを持つほぼ全てのノードに対して検索を行うことになるため，構

造化P2Pオーバーレイネットワークを用いた通常の検索よりも時間がかかる可能性があ る．しかし，複数のタグを指定した場合にも，それぞれのタグに対して検索を行うのでは なく，ある1つのタグに関して問い合わせを行えば検索が完了するため，通常の非構造化 P2Pオーバーレイネットワークでのキーワード検索と比べて，リソースの消費を最小化 することが可能である．検索が1つのタグに関しての問い合わせのみで終わる理由は，構 造化P2Pオーバーレイネットワークが，1度の検索で，あるタグを含むすべてのメタ情報 を取得することが可能であるためである．そのため，複数のタグが検索された場合には，

1つのタグの検索によって得られたメタ情報に対して，他のタグをマッチングすることに よりAND検索を行い，最終的な結果が得られることとなる．

D

Y B

Z C

X A

Y B

X A

Y

Z C

Kademlia 160bit space

Key: D Tag: γ

β α

γ D

図 5.1: キーとタグを基にした検索（γグループに検索を行う）

5.2. 設計概要 第 5章 設計

D

Y B

Z C

X A

Y B

X A

D

Z C

Y Kademlia

160bit space

Tag: γ

β α

γ

図 5.2: タグを基にした検索（γグループに属するノードに検索を行う）

5.2.2 _{ノードタグの共有}

ノードタグの選出方法を図5.3に示す．図5.3に示すように，ノードのタグは，ノード が取得したデータにより動的に決定される．5.2.1項で説明したように，データにはタグ が付加されているため，データを取得したノードは，そのデータに付加されているタグ 情報も取得可能である．そのため，P2Pシステム上で複数のデータを取得していく中で，

あるノードにおいて出現頻度の高いタグと，出現頻度の低いタグを区別することが可能で ある．本研究では，あるノードにおけるタグの出現頻度を，タグの優先度として扱い，出 現頻度の高いタグほど，あるノードにとって重要なタグであると定義する．そして，ある ノードの中で相対的に高い優先度を持つタグをノードのタグとして設定し，P2Pシステ ム上で共有する．

ノードのタグとその優先度は，P2Pシステム上において，ノードへのポインタ（ノード の識別子，IPアドレスなど）と一緒に共有される．本研究では構造化P2Pオーバーレイ ネットワークとしてKademliaを用いているため，ノード情報はP2Pシステム上へのデー タの登録・検索・取得処理など，様々な操作によってやりとりされる．Kademliaでは，こ のような操作を行う中で経路表へノード情報を格納するため，本研究でも，基本的な動作

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5.2. 設計概要 第 5章 設計

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Tag A Tag B Tag C

Tag A Tag C

䝜䞊䝗

A A

A B

C B

C C

䝎䜴䞁䝻䞊䝗䛧䛯䝕䞊䝍

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図 5.3: ノードタグの選出方法

は同様である．実装における本研究で拡張したKademliaと，通常のKademliaとの唯一 の違いは，ノードへのポインタにタグが入っているか居ないかということになる．

また，本研究においてノードのタグは，データの取得を行っていく中で決定されるた め，初めてP2Pシステム上に参加したノードにはタグがつかないことになる．このよう な場合，ノードはどのグループにも属さないため，P2Pシステム上への操作は，全ての ノードが関与するKademliaへの操作となってしまい，オーバーヘッドが高くなると共に，

ユーザへの応答が遅れる可能性がある．そのため，実装を行う場合には，検索クエリなど に含まれるキーワードなどを基に，一時的なタグを決定し，実際にデータを取得した場合 に，ノードのタグを正式に決定するといった動作を行う．

5.2.3 データタグとノードタグとのマッチング

データタグとノードタグとのマッチングは，データ展開時のキャッシュノードの選択時 に発生する．この作業では，データタグにより多く該当するノードを検索するため，5.2.2 項で述べた，ノードタグを手がかりにノードの検索を行う．データタグとノードタグとの マッチングを図5.4に示す．

まず，あるデータタグを持つノードに対して，すべてのデータタグを検索クエリとして ノードの検索を行う．ある1つのタグに関して問い合わせを行うのは，5.2.1項で述べた，

タグのみを指定した検索と同様の理由からだが，4.2.1項で述べた理由から，データを配 置するユーザはあらかじめ同じタグを持つノードを隣接ノードして選んでいる可能性が 高いため，5.2.1項で述べた場合よりも，検索時間は短くなることが期待できる．

また，5.2.2項で述べたように，ノードタグには，優先度としてタグの出現頻度（＝デー

タ取得数情報）が付加されている．そのため，上述した方法で取得したノードの中から，

展開しようとしているデータタグとノードタグの一致数が多く，かつ，絶対的にタグ優先 度の高いノードをキャッシュノード候補として選出することが可能である．

このように本研究では，データタグとノードタグの一致数でまず候補を絞り，さらに，

その中で優先度の高いノードを選ぶという，2段階の照合を行うことで，高精度なデータ タグとノードタグとのマッチングを行う．