地理情報を考慮した P2P ストリーミングOptimized P2P Streaming

with Geographical Information後藤研究室　修士 2 年5109B021-9 大村淳己

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【関連発表】大村淳己，高田和也，後藤滋樹 , Location Based Clustering を用いたP2P ストリーミング , 電子情報通信学会技術研究報告 , vol. 110, no. 373, IN2010-124, pp.37–42, 2011 年 1 月 .

目次1. 研究背景2. 研究目的3. 提案内容– Location Based Clustering– ピース選択アルゴリズム Earliest First4. 実験

① クラスタリング実験② ピース選択アルゴリズム改造実験③ クラスタ内ダウンロード実験5. まとめ2

研究背景• 高画質動画の数が増し，ユーザの動画に対する需要も高まっている．• 限られたリソースの中で如何にして安定した配信が行えるかが長年の技術的な課題となっている．• 従来のクライアント - サーバモデルの配信ではスケーラビリティに限界があり，加えて非常にコストが高い．

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研究目的• 目的

① 地理情報に基づいた P2P ネットワークを構成することでトランジットコストを減らす．② ストリーミングシステムに適したアルゴリズムをBitTorrent に適用することにより， P2P を利用したストリーミングシステムを実現し，実ネットワークであるPlanetLab 上で評価する．

• 成果物– BitTorrent を利用したロケーションベースの高画質ストリーミングシステム．

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提案内容Location Based Clustering

• ピアの地理情報 ( 緯度・経度 ) を用いてクラスタリングを行い， P2P 通信をそれぞれのクラスタ内に閉じる． ピア間通信におけるトランジットコスト減少． 近接ピア選択による通信速度の向上．

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IntelligentTracker

C1 C2 CN

Leecher

Original Seeder

Normal Seeder

BitTorrent• 2001 年に開発された大容量コンテンツ配信向けソフトウェア及びプロトコル．最も普及している P2P の一つ．• トラッカーから受け取ったピアリストから接続先を決め， ピースと呼ばれる小さな単位で相互通信する．• 用語

– トラッカー• ピアやピアの持つファイル情報の管理

– リーチャ• ダウンロード中のピア

– シーダ• ダウンロードが完了したピア

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Tracker

BitTorrentNetwork

既存 Bi ｔ Torrent システム通常のトラッカー

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P2P ピアDB

ピアリスト渡し処理

User

ピア情報登録処理

xx.xx.xxx.xxxxx.xxx.xx.xxxxx.x.xxx.xxx…

NormalTracker通常のトラッカーは単純なピア情報の管理を行うだけ．

Request

提案 BitTorrent システムインテリジェント・トラッカー

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IntelligentTracker

クラスタリング結果DB

P2P ピアDB

地理情報取得処理 クラスタリング処理

ピアリスト渡し処理

User

ピア情報登録処理Request

xx.xx.xxx.xxxxx.xxx.xx.xxxxx.x.xxx.xxx…

提案内容ピース選択アルゴリズムの改造• BitTorrent のピース選択アルゴリズムをストリーミング配信に適した形の Earliest-First に変更する．

既存手法Rarest-First

採用手法Earliest-First

ピースの取得が再生と無関係↓ユーザの待ち時間　大

ピースの取得が再生と相関関係↓ユーザの待ち時間　小

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実験一覧• 実験 1: クラスタリング実験

– クラスタリング手法の概要とその評価を行う．• 実験 2: ピース選択アルゴリズム改造実験

– ピース選択アルゴリズムを実際に動かし評価する．• 実験 3: クラスタ内ダウンロード実験

– 実験 1 ， 2 で得られた結果を元に， PlanetLab 上で評価を行う．

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PlanetLab• PlanetLab はインターネット上に展開する大規模テストベッド． 2010 年 11 月の時点で世界 519 拠点 1138 ノードが稼働中．• 問題点

一部地域にノードが集まっている． 生ネットワークゆえにノードが不安定． 大学機関のネットワーク経由がほとんど．

42%

21%

4%

4%

29%

PlanetLab ノードの参加国USEUJPPL

その他

PlanetLabノードの分布図

実験 1 : クラスタリング実験• 目的– ノードの地理情報に基づいたクラスタリング手法について検討する．今回利用した PlanetLabノード数は

618 ．• 実験内容– ノード数増減時のクラスタ数の変化について

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実験 1-1 : ノード数増減時のクラスタ数の変化について• オリジナルシーダのみ＊（ n=30, k=4），全ノード参加時 (n=618, k=15) を結んだ線形関数を利用する．• PAM (Partition around medoids) をクラスタリングアルゴリズムとして採用．

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30136

242348

454560

02468

10121416

参加ノード数に応じたクラスタ数の変化

参加ノード

クラスタ

数

＊コンテンツ配布者側が用意するシーダ

実験 2: ピース選択アルゴリズム改造実験比較手法

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既存手法

提案手法 (1)

提案手法 (2)

全ピースに Rarest-First 適用． ( 通常の BT アルゴリズム )

最初の 100 ピースを Earliest First ，残りのピースは Rarest-First.

全ピースに Earliest-First 適用．

実験 2: ピース選択アルゴリズム改造実験• 目的

– ピース選択アルゴリズムを改造し， PlanetLab 上でダウンロード実験を行い，ストリーミング配信に適していることを示す．• 実験内容

– CentOS-5.5-x86_64-LiveCD (694.4M) をストリーミングコンテンツと見立ててダウンロード． 1 ピース 256KB ， 2Mbps 配信とすると 1 ピースの再生時間は 1秒，計 50分弱の動画となる． ※ CentOS を選んだ理由はシーダが豊富で効率的に実験できるため．

• 評価項目– ダウンロード速度の比較– 累計待ち時間の比較

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パラメタ 値コンテンツサイ

ズCentOS-5.5-x86_64-LiveCD

694.4M

配信ビットレート

2Mbps

ピースサイズ 256KB

実験 2-1: ピース選択アルゴリズム改造実験ダウンロード速度の比較

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

経過時間 (sec)

ダウンロ

ード速度

(KB/s

)

提案手法 (2) がもっとも低速＝＞しかし再生に間に合っているなら問題ない

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2Mbps

実験 2-1: ピース選択アルゴリズム改造実験経過時間と待ち時間の関係

0 50 100 150 200 250 300 350 400 4500

50

100

150

200

250

300

buffer=10sec, try=3

経過時間 (sec)

累計待ち

時間 (se

c)

取得ピースが動画再生と無関係のためバッファによらず待ち時間は改善していないバッファ時間に初期ピースをダウンロードできるため待ち時間を大幅に削減できている提案手法 (1) よりさらに削減できている

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0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 0

50

100

150

200

250

300

buffer=30sec, try=3

経過時間 (sec)

• waiting time 　 : コンテンツを再生してからの待ち時間， buffer 時間は含まない• buffer : 再生開始時の初期バッファリング時間• try : 再生ピースが存在しない時の再検索回数

実験 3: クラスタ内ダウンロード実験概要• 実験内容

3-1: 　全ノード参加時 (ノード数 618 ，クラスタ数 15)• アジア地区 (class 15) • アメリカ東海岸地区 (class 3)• 南米地区 (class 2)

• 評価項目– 各クラスタの平均通信速度– 各クラスタの累計待ち時間の分布

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実験 3-1: クラスタ内ダウンロード実験アジア地区 (class 15)

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有効ノード数 17

実験 3-1: クラスタ内ダウンロード実験アメリカ東海岸地区 (class 3)

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有効ノード数 39

実験 3-1: クラスタ内ダウンロード実験南米地区 (class 2)

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有効ノード数 10

実験 3-1: クラスタ内ダウンロード実験各クラスタの平均通信速度

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RF EF RF EF RF EFアジア地区 C15

米東海岸地区 C3

南米地区 C2

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

EF では通信速度が低下

地区のネットワーク状況に大きく依存

ピース番号を考慮する必要がない RF の方が通信速度がよいことが分かった．

Down は配信ビットレートを大幅に上回っている．2Mbps

RF: Rarest First 既存手法EF: Eariest First 提案手法

実験 3-1: クラスタ内ダウンロード実験各クラスタの累計待ち時間の分布

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buffer = 10sec buffer = 30sec

C15: アジア， C2: 東アメリカ海岸， C3: 南米

RF: Rarest First 既存手法EF: Eariest First 提案手法

各クラスタにおいて提案手法 EF の累計待ち時間を少なく抑えることができた．

まとめ① 地理情報を利用したノードのクラスタリングを行うことにより，通信局所性を高め，地理的に狭い範囲で通信を行うことができた．② ストリーミングに適したピース選択アルゴリズムを採用したことにより，ユーザの再生時の累計待ち時間を減少させユーザビリティを向上させることを PlanetLab 上の評価で確認した．• 課題

– インテリジェント・トラッカーの負荷状況の考慮．– オリジナルシーダの運用方法．– VoDオリジナルサーバとのハイブリッドシステム．

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ご清聴ありがとうございました

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