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クエリ可能なピア ツー ピア システムがある場合は、

  • ネットワーク全体のクエリの総数を減らす (「人気のある」アイテムを広く配布し、「類似の」アイテムをまとめて配布することにより)
  • 各ノードで余分なストレージを避ける
  • クライアントのダウンタイム、ハードウェア障害、およびユーザーの離脱に直面して、中程度に希少なアイテムであっても良好な可用性を保証します (おそらく、アーキビスト/歴史家にとって希少なアイテムを検出します)
  • ネットワーク パーティションが発生した場合にクエリが一致を見つけられないことを回避する

これらの要件を考えると：

  1. 標準的なアプローチはありますか？そうでない場合、尊敬されているが実験的な研究はありますか? 私は分散スキームに精通している人もいますが、ロバスト性の学習に実際に取り組んでいるものは見たことがありません。
  2. 明らかな基準がありませんか？
  3. この問題に取り組んだり、解決したりすることに興味のある人はいますか? (もしそうなら、私が今週末に一緒に投げた非常に不十分なシミュレーターの一部をオープンソースにして喜んで、一般的に役に立たないアドバイスを提供します)。

@cdv: 今ビデオを見ましたが、とても良いです。プラグイン可能な配布戦略に完全に到達しているとは思えませんが、90% は確実に達成されています。ただし、質問は、このアプローチとの有用な違いを強調しており、私のさらなる懸念のいくつかに対処し、フォローアップするための参考文献をいくつか提供してくれます。したがって、質問は未解決であると考えていますが、暫定的にあなたの回答を受け入れています。

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あなたが求めるもののさまざまな側面を備えた複数のシステムがあり、それぞれが異なる妥協をしています。

Amazon のダイナモ: http://s3.amazonaws.com/AllThingsDistributed/sosp/amazon-dynamo-sosp2007.pdf

カイ: http://www.slideshare.net/takemaru/kai-an-open-source-implementation-of-amazons-dynamo-472179

Hadoop: http://hadoop.apache.org/core/docs/current/hdfs_design.html

コード: http://pdos.csail.mit.edu/chord/

蜂の巣: http://www.cs.cornell.edu/People/egs/beehive/

および他の多く。これらの方針に沿ってカスタム システムを構築した後、いくつかのビルディング ブロックをオープン ソース形式で公開しました: http://code.google.com/p/distributerl/ (これはシステム全体ではありませんが、いくつかの有用なライブラリです)。 1 つを構築する場合)

于 2008-09-26T14:56:20.183 に答える