nghiên cứu giải pháp tìm kiếm tài nguyên hiệu quả theo tên miền trên mạng ngang hàng có cấu trúc

Khóa luận sẽ trình bày một giải pháp tìm kiếm thông tin trên hệ thống mạng ngang hàng với thành phần là các máy phân tích, đóng vai trò như những kho dữ liệu lưu trữ tài nguyên và xử lý

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Đỗ Việt Kiên

NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP TÌM KIẾM TÀI NGUYÊN HIỆU QUẢ THEO TÊN MIỀN TRÊN MẠNG NGANG

HÀNG CÓ CẤU TRÚC

KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Công nghệ Thông tin

Cán bộ hướng dẫn: TS Nguyễn Hoài Sơn

HÀ NỘI - 2010

LỜI CẢM ƠN

Em xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo trong trường Đại học Công nghệ -

Đại học Quốc gia Hà Nội đã tận tình giúp đỡ và truyền đạt kiến thức cho em trong suốt

4 năm học qua để em có đủ kiến thức hoàn thành khóa luận này

Đặc biệt, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy Nguyễn Hoài Sơn – người đã

nhiệt tình giúp đỡ, định hướng cũng như động viên em trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành khóa luận

Em xin cảm ơn sự nhiệt tình chia sẻ kinh nghiệm, đóng góp ý kiến của nhóm nghiên cứu do thầy Nguyễn Hoài Sơn hướng dẫn, của các anh chị cao học

Mặc dù đã rất cố gắng hoàn thành khóa luận này, xong khóa luận sẽ khó tránh khỏi những thiếu sót, kính mong quý thầy cô tận tình chỉ bảo giúp em Một lần nữa em xin cảm ơn tất cả mọi người

Hà Nội, tháng 5 năm 2010

Sinh viên

Đỗ Việt Kiên

Tóm tắt

Ngày nay, sự phát triển các dịch vụ cung cấp tài nguyên mạng khiến cho việc xây dựng một hệ thống có khả năng tìm kiếm nhanh các tài nguyên theo yêu cầu là rất cần thiết Thách thức đặt ra là làm sao để hệ thống có thể hoạt động tốt trong những hệ thống mạng quy mô lớn nhưng tiềm tàng nhiều biến động Một mối quan tâm khác là bằng cách nào người dùng có thể diễn tả và tìm kiếm được tài nguyên mà họ mong muốn

Khóa luận sẽ trình bày một giải pháp tìm kiếm thông tin trên hệ thống mạng ngang hàng với thành phần là các máy phân tích, đóng vai trò như những kho dữ liệu lưu trữ tài nguyên và xử lý các yêu cầu tìm kiếm Giải pháp thực thi việc mô tả tài nguyên bằng một câu trúc cây thuộc tính-giá trị có khả năng biểu diễn cao, mô tả mềm dèo và chính xác tài nguyên Tầng phủ DHT với cơ chế ánh xạ khóa đến dữ liệu được

sử dụng giúp hệ thống đạt hiệu quả trong việc tìm kiếm nhanh và mở rộng quy mô Tuy nhiên, để hỗ trợ việc tìm kiếm mở rộng sử dụng truy vấn tổng quát, giải pháp sẽ cung cấp thêm khả năng ánh xạ từ dải khóa đến tập hợp tài nguyên để cái tiến cơ chế một – một của các mạng DHT Ngoài ra hệ thống cũng giải quyết được vấn đề cân bằng lưu trữ trên các máy phân tích

Mục lục

Mở đầu 3

Chương 1 Tổng quan về tìm kiếm tài nguyên mạng 6

1.1 Tầm quan trọng của tài nguyên và các dịch vụ cung cấp tài nguyên 6

1.2 Tổng quan hệ thống tìm kiếm tài nguyên mạng 7

1.2.1 Giới thiệu 7

1.2.2 Diễn đạt tài nguyên 7

1.2.3 Kiến trúc hệ thống 10

1.2.4 Tìm kiếm và phân bổ tài nguyên 12

1.2.5 Đánh giá chung 16

Chương 2 Tìm kiếm tài nguyên trên mạng ngang hàng có cấu trúc 17

2.1 Tổng quan về mạng ngang hàng 17

2.1.1 Khái niệm mạng ngang hàng 17

2.1.2 Đánh giá ưu nhược điểm của mạng ngang hàng 18

2.2 Mạng ngang hàng có cấu trúc 19

2.2.1 Kiến trúc mạng 19

2.2.2 Giao thức Chord 20

Mô hình mạng Chord 21

Ánh xạ khóa vào một nút trong Chord 22

Tìm kiếm trong mạng Chord 22

Tham gia và ổn định mạng 23

2.3 Một số giải pháp về tìm kiếm tài nguyên trên mạng ngang hàng có cấu trúc 23 2.3.1 Hệ thống INS/TWINE 24

2.3.2 Data Indexing[4] 28

3.1 Vấn đề giải quyết 32

3.2 Ý tưởng 34

3.3 Chi tiết giải pháp 39

3.4 Đánh giá chung về giải pháp 43

4.1 Môi trường mô phỏng 44

4.1.1 Xây dựng chương trình mô phỏng 44

4.1.2 Các tham số mô phỏng 45

4.2 Đánh giá kết quả 47

4.2.1 Hiệu quả trong phân bổ tài nguyên 47

4.2.2 Hiệu quả trong xử lý truy vấn 52

5.1 Kết luận 55

5.2 Hướng phát triển tiếp theo của đề tài 56

Tài liệu tham khảo 57

1

Danh mục hình ảnh

Hình 1: Mô tả tài nguyên dưới dạng cây 9

Hình 2:Mô tả tài nguyên dưới dạng các cặp thẻ [thuộc tính = giá trị] 10

Hình 3: Sơ đồ kiến trúc mạng INS 11

Hình 4:Ví dụ về việc phân bổ tài nguyên trong hệ thống 14

Hình 5 :Thuật toán tìm kiếm tài nguyên theo tên miền 15

Hình 9 : Một mạng Chord với 3 nút 21

Hình 10 Lưu giữ key trong mạng Chord 22

Hình 11: Ví dụ về mô tả tài nguyên trong INS/TWINE 24

Hình 12: Kiến trúc của hệ thống INS/TWINE 25

Hình 13: Ví dụ về việc chia nhánh từ cây avtree 25

Hình 14: Việc quản lý trạng thái trong hệ thông INS/Twine 27

Hình 15 Ví dụ về đặc tả file trong hệ thống Indexing 28

Hình 16: Đồ thị biểu diễn các câu truy vấn được đưa ra trong ví dụ 29

Hình 17 : Lược đồ chỉ mục cho dữ liệu cây thư mục (bibliographic database) 30

Hình 18 : Ví dụ về index dữ liệu 31

Hình 19: Ví dụ về mô tả tài nguyên của hệ thống 35

Hình 21 : Ví dụ về mô tả truy vấn trong giải pháp 41

Hình 22: Biều đồ phân tích số lượng bản sao thực hiện trên mỗi tài nguyên, trường hợp cây mô tả chung chia 2 nhánh tại mỗi nút 48

Hình 23 :Biều đồ phân tích số lượng bản sao thực hiện trên mỗi tài nguyên, trường hợp cây mô tả chung chia 3 nhánh tại mỗi nút 49

Hình 24: Biều đồ phân tích số lượng bản sao lưu trên mỗi nút mạng, trong trường hợp cây mô tả chung chia 2 nhánh tại mỗi nút 50

2

Hình 25: Biều đồ phân tích số lượng bản sao lưu trên mỗi nút mạng, trong trường hợp cây mô tả chung chia 4 nhánh tại mỗi nút 51 Hình 26 : Biều đồ phân tích số lượng bản sao lưu trên mỗi nút mạng, trong trường hợp cây mô tả chung chia 6 nhánh tại mỗi nút 52 Hình 27: Biều đồ đánh giá hiệu quả của truy vấn thông qua số lượng các hope trên mỗi truy vấn 53 Hình 28: Biểu đồ đánh giá hiệu quả của việc thực hiện truy vấn thông qua số lượng truy vấn / 1 nút mạng 54

ra còn rất nhiều những hệ thống tìm kiếm tương tự khác Điểm chung của các hệ thống này là chỉ hỗ trợ việc tìm kiếm dựa từ khóa xuất hiện trên nội dung của các websites Chúng không cung cấp khả năng tìm kiếm thông tin đối với nhiều loại tài nguyên khác nhau như các dịch vụ cung cấp thông tin trực tuyến, hay một dạng tài nguyên rất phổ biến khác đó là các files tài nguyên được chia sẻ trên mạng ngang hàng Hệ thống

miền tới IP Nhưng mô tả tài nguyên trong hệ thống này là chưa hiệu quả với những tài nguyên phức tạp có nhiều thuộc tính

Việc xây dựng một hệ thống tìm kiếm tài nguyên là không hề đơn giản, nó phải chịu sự tác động từ rất nhiều yếu tố Trước tiên, hệ thống luôn phải chịu tác động của

sự thay đổi động trong trong các hệ thống mạng, ví dụ như : việc ra vào của các nút, thay đổi vị trí, địa chỉ của các thiết bị Sự thay đổi thường xuyên trong những mạng

Thứ hai, là thách thức trong việc lưu trữ số lượng lớn tài nguyên trong hệ thống Với

sự phát triển về số lượng các dịch vụ theo nhu cầu của người sử dụng thì số lượng tài nguyên cũng không ngừng tăng lên và việc phân bổ lưu trữ chúng hợp lý sẽ là một vấn

đề quan trọng Thêm vào đó các tài nguyên cũng cần được cập nhật thường xuyên và

hệ thống cần phải có cơ chế giúp các nhà cung cấp dịch vụ thực hiện điều này

Để xây dựng được một hệ thống hoạt động hiệu quả, hệ thống cần hiện được một

số yêu cầu quan trọng Thứ nhất, cần có một các thức mô tả tài nguyên tốt, mang tính biểu đạt cao, có thể diễn đạt mềm dẻo các tích chất đa dạng của tài nguyên Thứ hai,

hệ thống phải có khả năng mở rộng tốt để có thể triển khai trên những quy mô mạng lớn Thứ ba, hệ thống phải đảm bảo hiệu quả trong tìm kiếm và phân bổ tài nguyên Hiệu quả trong tìm kiếm được đánh giá qua thời gian thực hiện yêu cầu và việc cân bằng tải giữa các nút trong hệ thống trước nhiều yêu cầu về tìm kiếm Hiệu quả trong phân bổ tài nguyên được đánh giá thông qua số lượng bản sao so với tài nguyên thực

4

và cân bằng lưu trữ tài nguyên giữa các nút mạng Cuối cùng, cần phải luôn đảm bảo tính sẵn sàng của hệ thống trước những vấn đề về hỏng hóc, bảo trì, hay cập nhật thiết

bị

thống có khả năng diễn đạt tài nguyên tốt đó là hệ thống INS với việc sử dụng bộ định danh để biểu diễn các cặp thuộc tính – giá trị một cách có thự tự, theo cấu trúc phân cấp Mỗi một mô tả có được khi sử dụng bộ định danh sẽ tương đương với một cây thuộc tính – giá trị

Để đảm bảo khả năng tìm kiếm và phân bố hiệu quả hệ thống đề xuất việc sử

dụng mạng ngang hàng có cấu trúc Trong mạng ngang hàng có cấu trúc, các thông

điệp được định tuyến theo khóa một cách hiệu quả với số hop khoảng O(logN) trong

đó N là số node trong mạng Các ưu điểm khác của mạng này là đem lại cho hệ thống

khả năng mở rộng, tính sẵn sàng trong các trường hợp xử lý lỗi và đảm bảo cân bằng tải giữa các nút Tuy nhiên, giải thuật bảng băm phân tán chỉ hỗ trợ tìm kiếm chính xác tài nguyên theo khóa tương ứng, trong khi đó hệ thống của chúng ta cần có khả năng trả lời những truy vấn theo dải (partial query)

Khóa luận đề xuất việc tìm kiếm theo dải ID, việc thực hiện bằng cách xây dựng một cấu trúc cây lưu trữ dựa trên dải ID cấp phát bởi mạng ngang hàng phía dưới Việc xây dựng như sau, tại tầng đầu nút root của cây sẽ quản lý toàn bộ dải ID, ở các tầng tiếp theo, dải ID được chia nhỏ cho các nút con quản lý, thông tin về tài nguyên thực sự chỉ được lưu tại các nút lá Nhờ đó, khi tìm kiếm đến một nút hệ thống sẽ ánh

xạ đến dải ID mà nó quản lý, nếu nút không phải nút lá, dải ID của nó sẽ chứa toàn bộ dải ID của các nút lá nhờ đó việc tìm kiếm trên dải ID này sẽ cho kết quả là tập hợp các tài nguyên thỏa mãn yêu cầu chứa tại các nút lá Việc sử dụng dải ID để ánh xạ còn giúp hệ thống chống chịu tốt hơn với việc hỏng hóc của các nút mạng, khi một nút mạng rời đi các nút mạng cùng dải ID vẫn có thể trả lời kết quả

Để đánh giá hiệu quả của giải pháp đề xuất, khóa luận xây dựng một chương

trình mô phỏng với số lượng lớn các nút mạng ảo và tài nguyên ảo Các kết quả thử nghiệm sẽ chứng minh cho hiệu quả của giải pháp đề ra

Khóa luận được chia thành năm chương:

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về tầm quan trọng của tài nguyên và các dịch vụ cung cấp tài nguyên, sơ lược về một hệ thống tìm kiếm tài nguyên mạng

5

Chương 2: Đề cập đến việc thực hiện hệ thống tìm kiếm tài nguyên trên mạng ngang hàng có cấu trúc, ưu điểm của nó và giới thiệu một số hệ thống đã được thực thi Chương 3: Từ các hệ thống và phương pháp giải quyết đã được trình bày trong 2 chương trước đưa ra các đánh giá chung và mục tiêu phát triển Trên cơ sở đó đề đạt ý tưởng và giải pháp để xây dựng hệ thống chia sẻ tài nguyên

Chương 4: Xây dựng chương trình mô phỏng, các bước thực thi chương trình và những đánh giá từ kết quả đạt được

Chương 5: Kết luận, những vấn đề nảy sinh và hướng đi tiếp theo

6

Chương 1 Tổng quan về tìm kiếm tài nguyên mạng

Tìm kiếm tài nguyên hay thuật ngữ tiếng anh là Resource Discovery đã được sử dụng từ lâu trên các hệ thống mạng đặc biết là trong mạng Internet ngày nay Trong nỗ lực khiến cho việc tìm kiếm tài nguyên mạng trở nên dễ sử dụng với người dùng nhiều

hệ thống tìm kiếm trong lĩnh vực này đã được ra đời

Chương này, khóa luận sẽ giới thiệu tổng quan về thế nào là tài nguyên mạng và tầm quan trọng của chúng cũng như các dịch vụ cung cấp chúng, các vấn đề trong việc xây dựng một hệ thống tìm kiếm tài nguyên, những tiêu chí được đề ra cho một hệ thống được cho là hoàn chỉnh

nguyên

Định nghĩa

Tài nguyên mạng, là những thứ trực tiếp cung cấp thông tin hay khả năng sử dụng đối với một người dùng mạng Mọi tài nguyên đều được định nghĩa bởi một tập hợp các thuộc tính Mỗi thuộc tính thể hiện một tính chất của tài nguyên, có thể là các tính chất về hình dạng như chiều dài, chiều rộng, … cũng có thể là các tính chất về chất liệu hay các mối quan hệ phụ thuộc Các tài nguyên mạng phổ biến nhất gồm các tài nguyên mềm như là tệp tin, tất cả các dạng như âm thanh, hình ảnh, dữ liệu, hoặc các tài nguyên phần cứng như camera, máy in, …

Tầm quan trọng của tài nguyên

Với sự phát triển của công nghệ thông tin ngày nay, đặc biệt là sự phát triển của các mạng không dây và di động khiến cho nhu cầu về thông tin của con người cũng phát triển mạnh mẽ hơn Con người có thể thỏa mãn nhu cầu thông tin ở mọi nơi và mọi lúc chỉ với một thiết bị di động trong tay, các hình thức của thông tin cũng đa dạng hơn rất nhiều, từ dữ liệu về chữ viết đến hình ảnh hay thậm chí là video cũng trở nên thường xuyên hơn

Từ nhu cầu thông tin của con người các dịch vụ cung cấp chúng được phát triển nhanh chóng cả về chất lượng lẫn số lượng, các dịch vụ này tập trung vào khai thác những nhu cầu tìm kiếm thông tin của con người trong cuộc sống, và truyền tải nó thông qua các hệ thống mạng mà điển hình là các mạng di động Một ví dụ điển hình như dịch vụ cung cấp hình ảnh được truyền tải từ camera giao thông trong một thành phố, các hình ảnh về tình trạng giao thông trên các tuyến đường, sự cố tắc nghẽn hay

7

các thông tin liên quan Qua đó có thể thấy tầm quan trọng của các dịch vụ cung cấp tài nguyên là rất quan trọng đối với cuộc sống hiện đại ngày nay Vấn đề là làm sao để thực hiện được một hệ thống cung cấp hiệu quả nhưng vẫn phải mang tính thuận tiện với người sử dụng

Như đã trình bày trong phần trước, việc xây dựng và cung cấp một hệ thống tìm kiếm tài nguyên là rất quan trọng, trong phần này ta sẽ trình bày cụ thế về một hệ thống hoàn chỉnh

Tính diễn đạt : hệ thống tên miền sử dụng phải thật sự linh hoạt để có

thể vẫn dụng trên các thiết bị di động và các dịch vụ khác nhau nhưng vẫn phải đảm bảo khả năng diễn đạt một cách mềm dẻo và chính xác các tài nguyên trong hệ thống cũng như các truy vấn dùng khi tìm kiếm

Phản hồi nhanh : hệ thống cần có đáp ứng nhanh các yêu cầu về tìm

kiếm cũng như yêu cầu chia sẻ tài nguyên mới

Tính vững chắc : hệ thống cần phải có khả năng ổn định khi gặp các

vấn đề về tải và lưu lượng đường truyền trên mạng, ngoài ra khả năng phục hồi lỗi và sửa chữa nhanh là rất quan trọng

Dễ cài đặt : hệ thống nên mang tính tự động và giảm thiểu các yêu

cầu can thiệp từ bên ngoài ở mức thấp nhất

1.2.2 Diễn đạt tài nguyên

Các vấn đề trong diễn tả tài nguyên

Các ứng dụng trong môi trường mạng thông thường không thể biết được chính xác vị trí mạng có thể thỏa mãn được yêu cầu thông tin của nó Do đó chúng ta sẽ tập trung vào giải quyết vấn đề làm sao cho các ứng dụng này có thể diễn tả được chúng “tìm kiếm cái gì?” thay cho việc “tìm kiếm ở đâu?” Vậy làm

8

sao để diễn tả chính xác và hiệu quả được những tài nguyên mà ứng dụng tìm kiếm?

thống INS hay chính xác là Intentional Naming System là một thiết kế và thực thi của một hệ thống tìm kiếm tài nguyên và dịch vụ trên các môi trường mạng có tính biến thiên cao INS sử dụng tên miền khái niệm để diễn đạt tài nguyên và ánh xạ từ tên miền đến tài nguyên được cất giữ trong hệ thống INS sử dụng một ngôn ngữ đặc trưng để diễn đạt tài nguyên có tên gọi là Intentional Naming Language Về cơ bản, ngôn ngữ này dựa trên hệ thống thứ bậc các cặp thuộc tính

và giá trị Điều này cho phép các nhà cung cấp dịch vụ có thể diễn đạt chính xác thứ họ cung cấp và phía người dùng có thể diễn tả chính xác thứ họ yêu cầu Việc tìm kiếm tài nguyên dựa trên các mô tả còn cho phép các ứng dụng sử dụng INS có khả năng duy trì tìm kiếm ngay cả khi ví trí của các thiết bị tham gia mạng thay đổi, điều thường xuyên diễn ra tại các môi trường mạng có tính biến thiên lớn như các mạng không dây và di động

Để có thể phản hồi nhanh trước các truy vấn tìm kiếm, hệ thống INS không

chỉ sử dụng tên miền để tìm kiếm tài nguyên (hay dịch vụ) mà còn sử dụng chúng

để định tuyến các thông điệp truy vấn, việc định tuyến này cần được phân biệt

với định tuyến ở tầng mạng Các máy phân tích dựa vào tên miền được sử dụng

để định danh ra các máy phân tích khác mà nó có thông tin (Các thông tin có thể

là : địa chỉ IP, thông tin về tên miền lưu trữ, …) và chuyển tiếp thông điệp đến các máy phân tích này

Bộ định danh

Được INS dùng để đánh tên miền, bộ định danh được các máy khách sử

dụng trong trường tiêu đề của thông điệp gửi đi trong hệ thống Từ các tên miền

được mô tả, thông điệp nhận biết được đích đến cũng như nguồn gốc của thông điệp

Bộ định danh được thiết kết đơn giản và dễ dàng để thực thi Hai phần chính trong bộ định danh đó là “thuộc tính” và “giá trị” Một “thuộc tính” là một tiêu chí được sử dụng để phân loại đối tượng (ví dụ: thuộc tính có thể là màu sắc)

“giá trị” chính là giá trị mà đối tượng nhận được trong tiêu chí đánh giá đó (ví

dụ : giá trị trong trường hợp này là đỏ) Thuộc tính và giá trị đều được biểu diễn

đó cặp thuộc tính giá trị “building-whitehouse” là phụ thuộc vào cặp

“city-washington” Các cặp thuộc tính được gọi là “trực giao” nếu chúng cùng phụ thuộc vào một cặp thuộc tính khác và là anh em của nhau trên cây thuộc tính – giá trị Trong ví dụ thể hiện bộ định danh ở hình 2, data-type và resolusion có ý nghĩa độc lập lẫn nhau và theo đó 2 cặp thuộc tính – giá trị là “datatype-picture”

và “resolusion-640x480” là 2 cặp thuộc tính - giá trị “trực giao” Cách mô tả theo thứ tự của cây thuộc tính – giá trị giúp một định danh trở nên dễ hiểu hơn và làm cho việc phân loại tài nguyên hiệu quả hơn

Hình 1: Mô tả tài nguyên dưới dạng cây

Một hình thức mô tả tài nguyên khác cũng tỏ ra hiệu quả và đơn giản không kém được bộ định danh sử dụng thường xuyên hơn trong các thông điệp trao đổi

Mô tả được thể hiện như trong hình 2 dưới dạng các thẻ dữ liệu được lồng ghép

10

Hình 2:Mô tả tài nguyên dưới dạng các cặp thẻ [thuộc tính = giá trị]

Việc mô tả như trong hình 2 vẫn giữ được hệ thống thứ bậc đối với các cặp thuộc tính giá trị nhưng dễ dàng hơn cho máy tính trong quá trình thực hiện phân tích tài nguyên từ bộ định danh

1.2.3 Kiến trúc hệ thống

Để tìm kiếm và phân bổ tài nguyên hệ thống cần có một hệ thống máy xử lý

các yêu cầu của nhà cung cấp dịch vụ và người sử dụng Các hệ thống xử lý thường là một mạng phân tán bao gồm nhiều máy phân tích tham gia trong việc tìm kiếm tên miền và chuyển thông điệp Một cách dễ thực hiện, các máy phân tích nên được tự động cấu hình, cập nhật dữ liệu khi tham gia vào hệ thống Người dùng hoàn toàn có thể có được thông tin mong muốn từ một máy phân tích bất kì trong hệ thống

Một tính năng thường thấy ở các hệ thống tìm kiếm tài nguyên đó là khả năng lớn mạnh và dễ dàng triển khai trên mạng Internet mà không cần thay đổi hay loại bỏ bất kì mô hình hay cấu trúc mạng sẵn có nào Các hệ thống thường

được xây dựng như là một ứng dụng đặt trên nền tảng của tầng mạng, nơi mà các

thông điệp được đánh địa chỉ và định tuyến thực sự Các dịch vụ chỉ được phép cung cấp tài nguyên và thông tin diễn tả chúng, còn người sử dụng cũng không cần quan tâm đến kiến trúc mạng cũng như cấu hình phía dưới mà trực tiếp tìm kiếm tài nguyên dựa trên các mô tả đặc trưng Ứng dụng trên các máy phân tích

sẽ thực hiện phân tích tên miền theo mô tả và chọn giải pháp trả lời truy vấn hoặc gửi đến các máy phân tích khác mà nó có thông tin Toàn bộ việc định tuyến và

đánh địa chỉ đều được thực hiện bởi tầng mạng

Khóa luận sẽ giới thiệu về kiến trúc của INS như là một ví dụ cụ thể cho kiến trúc hoàn chỉnh của hệ thống tìm kiếm tài nguyên Trong INS các ứng dụng

có thể là các dịch vụ hoặc các ứng dụng khách hàng, dịch vụ cung cấp chức năng

11

và dữ liệu, khách hàng yêu cầu và truy cập vào dữ liệu thông qua hệ thống Kiến trúc của hệ thống INS như trong hình 3 được chia làm 2 phần chính:

yêu cầu về quảng bá cũng như tìm kiếm tài nguyên trên hệ thống

Hình 3: Sơ đồ kiến trúc mạng INS

Các INRs (Intentional Name Resolovers) mà ta sẽ gọi là các “máy phân tích” làm nhiệm vụ định tuyến cho các yêu cầu đến được với các dịch vụ tương

ứng, tại các máy phân tích một thuật toán và giao thức đơn giản sẽ được thực thi

để đảm bảo nó có thể hoạt động tốt ngay cả với những máy tính có khả năng tính

toán thấp

Các máy phân tích làm việc trên tầng ứng dụng phía trên của mạng để trao

đổi những mô tả về dịch vụ và xây dựng một cơ sở lưu trữ nội bộ Mỗi dịch vụ

gắn với một máy phân tích bất kì và thông báo cơ sở dữ liệu về thuộc tính giá trị,

mô tả dịch vụ, ứng dụng điểu khiển Mỗi máy khách giao tiếp với một máy phân tích bất kì khác và gửi yêu cầu với một truy vấn mô tả, do mô tả dịch vụ được rải trên hệ thống các máy phân tích nên mỗi dịch vụ mới sẽ được quảng bá bởi các máy phân tích trong hệ thống và đến được với máy khách yêu cầu dịch vụ

Khi một thông điệp được gửi từ bên ngoài đến một máy phân tích, yêu cầu của thông điệp sẽ được xử lý trên cơ sở của tên đích đến Máy phân tích sẽ quyết

định xử lý trực tiếp yêu cầu hay chuyển tiếp xử lý sang các máy phân tích khác

tùy thuộc vào đặc tính của dịch vụ hay tài nguyên được yêu cầu Thông điệp

12

trong hệ thống INS có hỗ trợ cho lựa chọn đặc biệt là early-binding flag, khi một

thông điệp truy vấn có sử dụng lựa chọn này máy phân tích sẽ lập tức trả về một danh sách các IP tương ứng với tên miền được dùng trong truy vấn để trả lời, với danh sách các IP này máy khách có thể lựa chọn một thiết bị cuối có khoảng cách gần nhất để lấy dữ liệu hay tài nguyên mà nó tìm kiếm Trong trường hợp xử lý

muộn (không sử dụng lựa chọn early-binding flag) hệ thống hỗ trợ 2 tùy chọn để

xử lý thông điệp đó là : intentional anycast và intentional multicast Chúng sẽ giúp cho hệ thống linh hoạt hơn trong những hoàn cảnh thay đổi Ở đây, các địa chỉ IP không được trả lại trực tiếp cho các máy khách , nhưng thay vào đó yêu cầu sẽ được chuyển tiếp đến các máy phân tích khác, với lựa chọn intentional anycast nó sẽ gửi đến chính xác một máy phân tích khác có khả năng trả lời yêu cầu tốt nhất, với lựa chọn còn lại yêu cầu sẽ được gửi đến toàn bộ các máy phân tích trong danh sách lưu trữ của máy phân tích đang trả lời

Hệ thống máy phân tích được tự động cấu hình trên cây “spanning tree” phủ trên topology của tầng mạng, tối ưu hóa thời gian trễ giữa các máy phân tích Spanning tree cũng được sử dụng trong việc quảng bá các dịch vụ đến các máy phân tích trong hệ thống, hay gửi tin nhắn tìm kiếm

Trong hệ thống INS, các máy phân tích được ứng cử và danh sách các hoạt

động mà chúng thực hiện được duy trì bởi một đối tượng của hệ thống gọi là

Domain Space Resolver (DSR)

DSR được cho là giống như một hệ thống DNS mở rộng dùng để quản trị miền đang chứa chính bản thân nó bến trong Khi một máy phân tích mới muốn gia nhập và hệ thống cần được liên hệ trước với DSR để lấy danh sách các máy phân tích đang hoạt động và sau đó chọn ra một máy phân tích có kết quả “ping”

đến nó nhỏ nhất và công bó làm hàng xóm

1.2.4 Tìm kiếm và phân bổ tài nguyên

Trong phần trước ta đã nói về kiến trúc của một hệ thống tìm kiếm tài nguyên, các thành phần hoạt động trong hệ thống, công việc mà chúng phụ trách cũng như mối liên hệ giữa các thành phần Trong phần này ta sẽ trình bày việc làm sao để hệ thống có thể phân bổ và tìm kiếm tài nguyên trên các máy phân tích trong mạng phân tích mà ta đã đề cập đến

Phân bổ tài nguyên

13

cung cấp với một trong các máy phân tích, các tài nguyên theo đó được chuyển vào hệ thống cùng với tên miền mô tả chúng Mỗi máy phân tích lắng nghe trên một cổng định trước các thông báo để lấy thông tin của các dịch vụ đang chạy trên những thiết bị cuối hay các máy phân tích khác Các máy phân tích có nhiệm

vụ rải rắc thông tin về tài nguyên trong mạng phân tích Công việc này được thực hiện bởi 1 giao thức định tuyến kết hợp với định kì cập nhật và cập nhật khi có yêu cầu đề cập nhật thông tin giữa các máy phân tích là hàng xóm của nhau Ta

sẽ tìm hiểu làm thế nào một máy phân tích lưu trữ tài nguyên

Việc lưu trữ tài nguyên sẽ phụ thuộc vào cách thức diễn tả tài nguyên đã

được đưa ra Do đó trong khóa luận ta sẽ tìm hiểu cách thức phân bổ và lưu trữ

tài nguyên dựa trên mô tả có được từ bộ định danh của INS

Hệ thống sử dựng “name-trees” mà sau này ta sẽ dùng thuật ngữ cây tên miền để lưu trữ tương ứng giữa một định danh với một bản ghi dữ liệu tài nguyên Thông tin chưa trong một bản ghi dữ liệu bao gồm định tuyến đến những máy phân tích phù hợp tiếp theo ( next-hop INR), địa chỉ IP của đích đến hoặc thời hạn của bản ghi (khoảng thời gian tồn tại có giá trị của bản ghi tài nguyên)

Cấu trúc của một cây tên miền gần giống cấu trúc cây được bộ định danh sử dụng bao gồm các tầng luân phiên của các cặp thuộc tính – giá trị, nhưng có sự khác biết đó là một thuộc tính có thể bao gồm nhiều giá trị tương ứng với nó,

điều này có thể hiểu đơn giản khi trong hệ thống chứa nhiều tài nguyên tương tự

nhau có cùng các tiêu chí đánh giá tương ứng với các thuộc tính được mô tả, nhưng mỗi tài nguyên lại cho mỗi giá trị phân biệt ứng với các thuộc tính Một cây tên miền sẽ là một sự tổng hợp của các cây định danh mà máy phân tích biết

đến Hình 4 mô tả một cây tên miền tương ứng với các bộ định danh mà một

trong số đó được mô tả trong hình 1

14

Hình 4:Ví dụ về việc phân bổ tài nguyên trong hệ thống

Tìm kiếm tài nguyên

Thuật toán tìm kiếm theo tên miền sử dụng truy vấn là một định danh có

được theo cách thức mô tả của hệ thống để tìm chính xác tài nguyên mà định

danh mô tả, định danh sẽ được chuyển đến các máy phân tích, tại các máy phân tích cụ thể thuật toán tìm kiếm nội bộ sẽ được sử dụng để tìm ra bản ghi tương

ứng với tài nguyên Kết quả tổng hợp từ tất cả các máy phân tích trong hệ thống

Trong hình 5 là mô tả về thuật toán tìm kiếm được sử dụng trong hệ thống INS, ý tưởng chung của thuật toán này là chuyển tên miền tìm kiếm theo kiểu flooding từ một máy phân tích Thuật toán sử dụng những lời gọi để quy để giảm

15

dần số lượng các bản ghi phù hợp với truy vấn, tập hợp các bản ghi được đề cử ban đầu là toàn bộ các bản ghi có thể của hệ thống (kí hiệu tập hợp này là S)

Hình 5 :Thuật toán tìm kiếm tài nguyên theo tên miền

Với mỗi cặp thuộc tính – giá trị nằm trong định danh thuật toán sẽ bắt đầu tìm kiếm với node thuộc tính trong cây tên miền của máy phân tích, nếu node giá trị trong bộ định danh mang giá trị tự do (thể hiện bởi dấu *) thì tập hợp S sẽ

được thay thế bởi S’ là hợp của tất cả các bản ghi thuộc về cây con với gốc là

node con của node thuộc tính được dùng để bắt đầu tìm kiếm Nếu giá trị của node thuộc tính không mang giá trị tự do, thuật thoán sẽ tiếp tục với node giá trị tương ứng với node thuộc tính đã được dùng đến Khi đó nếu node giá trị là node

lá của cây định danh hay cây tên miền thuật toán sẽ trả về bản ghi có trong node giá trị đang được gọi đến Ngược lại thuật toán sẽ gọi đệ quy đến toàn bộ cây

định danh có root là node con của node giá trị đang được gọi đến

bị di động có tính biến thiên cao Có thể nói tính năng này của INS tương đương

với việc thay thế câu hỏi tìm kiếm tài nguyên ở đâu? bằng câu hỏi tìm kiếm cái gì? Rất đơn giản, chỉ cần đưa ra mô tả về tài nguyên muốn tìm kiếm hệ thống sẽ

tìm kiếm tài nguyên mà không quan tâm đến việc cấu trúc mạng hay địa chỉ IP biến đổi liên tục trong hệ thống

Kiến trúc phân tán đối hệ thống là không thể tách rời Tuy nhiên hệ thống cần phải có một thuật toán tìm kiếm hiệu quả hơn là truyền flooding giữa các máy phân tích Hệ thống INS cho thấy rõ nhược điểm trong trường hợp này, nó khiến cho khả năng mở rộng của hệ thống sẽ bị ảnh hưởng rất nhiều Rõ ràng việc không có được khả năng mở rộng là hạn chế rất lớn, vì các ứng dụng tìm kiếm tài nguyên với tầm quan trọng của nó cần được thực hiện trên những kiến trúc mạng lớn có thể vươn tới tầm cỡ như mạng Internet Ta hy vọng sẽ tìm ra những giải pháp mới cho hệ thống để hạn chế được vấn đề này

bổ tài nguyên trong hệ thống

Tiếp theo, chương hai của khóa luận sẽ đưa ra một số giải pháp thực thi khác khả năng tìm kiếm và phân bổ tài nguyên tương đối hiệu quả Các hệ thống được trình bày

đều được đặt trên cơ sở là những mạng ngang hàng có cấu trúc, sử dụng bảng băm

2.1.1 Khái niệm mạng ngang hàng

đó hai hay nhiều máy tính chia sẻ tập tin và

truy cập các thiết bị như máy in mà không

cần đến máy chủ hay phần mềm máy chủ

Hay ở dạng đơn giản nhất, mạng p2p được

tạo ra bởi hai hay nhiều máy tính được kết

nối với nhau và chia sẻ tài nguyên mà không

phải thông qua một máy chủ dành riêng

Mạng ngang hàng có thể là kết nối tại

chỗ – hai máy tính nối với nhau qua cổng

USB để truyền tập tin Mạng ngang hàng cũng có thể là cơ sở hạ tầng thường trực kết nối 5, 6 máy tính với nhau trong một văn phòng nhỏ bằng cáp đồng Hay nó cũng có thể là một mạng có quy mô lớn hơn nhiều, dùng các giao thức và ứng dụng đặc biệt để thiết lập những mối quan hệ trực tiếp giữa người dùng trên Internet

Cấu trúc mạng ngang hàng là biểu hiện của một trong những khái niệm quan trọng nhất của Internet, mô tả trong "RFC 1, Host Software" xuất bản ngày

7 tháng 4 năm 1969 Gần hơn, khái niệm này đã được sự công nhận rộng rãi trong các cấu trúc chia sẻ nội dung mà không có máy chủ trung tâm

Hình 6 Mô hình mạng ngang hàng

18

Mô hình mạng ngang hàng (Hình 6)

không có khái niệm máy chủ và máy khách, nói

cách khác, tất cả các máy tham gia đều bình

đẳng và được gọi là peer, là một nút mạng đóng

vai trò đồng thời là máy khách và máy chủ đối

với các máy khác trong mạng Với mô hình

khách chủ (Hình 7), máy khách gửi yêu cầu,

thực hiện việc nhận dữ liệu một chiều từ phía

máy chủ

Mạng ngang hàng thế hệ thứ nhất sử dụng

một máy chủ trung tâm cho một số tác vụ Tiếp đến thế hệ thứ 2 với việc cải tiến

sử dụng mô hình ngang hàng cho tất cả các tác vụ, nên các mạng này thường

được xem như là mạng ngang hàng đúng nghĩa Ngày nay thế hệ mạng ngang

hàng thứ 3 tức mạng ngang hàng có cấu trúc được chú ý rất nhiều do đặc tính ưu việt của nó so với các thế hệ trước Chi tiết về thế hệ thứ 3 này sẽ được trình bày

cụ thể trong phần sau

2.1.2 Đánh giá ưu nhược điểm của mạng ngang hàng

Ưu điểm

Không cần server riêng, các client chia sẻ tài nguyên Khi mạng càng được

mở rộng thì khả năng hoạt động của hệ thống càng tốt Khắc phục nhược điểm

“nút cổ chai” trong mô hình mạng máy khách – máy chủ Thuận lợi cho việc chia sẽ file, máy in, CD-ROM v.v…

Tính chất phân tán của mạng ngang hàng cũng giúp cho mạng hoạt động tốt khi một số máy gặp sự cố Đối với cấu trúc tập trung, chỉ cần máy chủ gặp sự cố thì cả hệ thống sẽ ngưng trệ

Mô hình mạng ngang hàng dễ cài đặt và tổ chức và quản trị, chi phí thiết bị thấp Ngày nay, các máy tính cá nhân đủ mạnh để có thể làm nhiều hơn công việc của một client, do đó khi tham gia vào mạng ngang hàng là rất khả thi

Nhược điểm

Hình 7 Mô hình mạng khách chủ

19

Trong mạng ngang hàng dữ liệu thường chỉ được chuyển giao trong khoảng thời gian ngắn và với số lượng tương đối nhỏ, chất lượng đường truyền chậm do thường phải chuyển những dữ liệu có kích thước lớn

Các nút đột ngột rời khỏi mạng sẽ làm sai bảng định tuyến trong một thời gian nhất định, làm cho việc truy vấn thiếu chính xác Dữ liệu mà nút đó phụ trách cũng có thể bị mất theo

Kết quả truy vấn trả về có thể là rất nhiều và bị trùng lặp do kết nối đến nhiều nút khác nhau, sự đồng bộ chưa hoàn thiện giữa các nút Không tốt với các

ứng dụng dùng cơ sở dữ liệu Hơn nữa sự bảo mật dữ liệu là kém do dữ liệu bị

phân tán Vì thế độ tin cậy về dữ liệu trong các mạng ngang hàng là không cao

Trong phần này ta sẽ tìm hiểu kĩ hơn về mạng ngang hàng có cấu trúc - thế hệ thử 3 của mạng ngang hàng với nhiều ưu điểm nổi trội Nó được đánh giá là một lựa chọn hoàn hảo cho các hệ thống ngang hàng hiện tại và trong tương lai

2.2.1 Kiến trúc mạng

Trong mạng ngang hàng có cấu trúc các kết nối ở tầng phủ là cố định, và

kết giữa các nút mạng trong mạng phủ tuân theo một thuật toán cụ thể, xác định chặt chẽ mỗi nút mạng sẽ chịu trách nhiệm đối với phần dữ liệu nào được chia sẻ trong mạng

Mạng ngang hàng có cấu trúc luôn đảm bảo mọi nút tham gia mạng đều có thể định tuyến truy vấn tới các nút khác chứa dữ liệu mong muốn, ngay cả khi dữ liệu đó không phổ biến Ngoài ra, trong mạng một kỹ thuật băm phù hợp được sử dụng để gán quyền quản lý dữ liệu cho những nút tham gia cụ thể, cũng như bảng băm truyền thống, mỗi khóa sẽ được gán cho những nút mạng cụ thể Một số mạng based-DHT phổ biến có thể kể là: Chord, Pastry, CAN,…

Bảng băm là một tập hợp các cặp (khóa, giá trị) Mỗi một nút tìm giá trị tương ứng dựa vào khóa của nó Việc hình thành khóa và gắn các khóa đó với giá trị tương ứng được thực hiện trực tiếp tại các nút trong mạng, do đó việc rời nút

hay hỏng học không làm ảnh hưởng nhiều đến hệ thống Cộng với việc mỗi nút chỉ lưu thông tin của xấp xỉ log(N) nút khiến cho khả năng mở rộng của mạng

20

DHT là cực lớn, quá trình kiểm soát việc tham gia, dời bỏ mạng của các nút cũng trở nên dễ dàng hơn

2.2.2 Giao thức Chord

nổi bật Hai trong số đó là khả năng tìm kiếm dữ liệu nhanh và cân bằng tải giữa các nút Trong phạm vi khóa luận chúng ta chọn Chord như đại diện thay thế cho mạng DHT nói chung Các hệ thống

tìm kiếm tài nguyên được ta giới

thiệu và kể cả hệ thống được đề xuất

trong giải pháp cũng sử dụng Chord

làm tầng phủ (overlay) Hình 8 thể

hiện không gian định danh dạng

vòng (ring) của Chord

Cũng như trong các mạng

ngang hàng có cấu trúc khác sự phân

bổ khóa trong giao thức Chord

thường đi kèm với dữ liệu, thường là

một cặp (khóa, dữ liệu) Khóa được

xem như một công cụ chỉ đường để có

thể tìm thấy dữ liệu mong muốn một

cách nhanh chóng nhất

Hệ thống Chord là đại diện tiêu biểu nhất của hệ thống mạng ngang hàng có cấu trúc DHT, được sử dụng làm nên tảng cho nhiều ứng dụng phát triển trên mạng ngang hàng Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng: Chord không chỉ là một mạng DHT đơn thuần mà còn mang nhiều ưu điểm khác mà một số mạng DHT không có Những đặc điểm nổi bật có thể kể đến đó là:

Khả năng cân bằng tải (Load Balance): Quá trình hình thành và phân

bổ khóa của Chord dựa trên thuật toán Consistent Hashing Chính những

đặc điểm của thuật toán này đã tạo cho Chord một khả năng cân bằng tải

một cách tự nhiên ngay khi mạng được khởi tạo

Sự phân quyền: Trong giao thức Chord, các nút được coi như nhau

không có sự phân biệt ưu tiên giữa các nút, phương pháp phân quyền này

được thực hiện rất hiệu quả trong giao thức Chord Một số mạng P2P

Hình 8: Mạng ngang hàng có cấu trúc

Chord dạng vòng tròn

21

ban đầu cũng có những đặc điểm tương tự nhưng vẫn tồn tại những yếu

điểm mà Chord đã khắc phục được

Khả năng mở rộng (scalable): Trong quá trình hình thành mạng, tìm

kiếm dữ liệu, thêm và rời nút trong Chord độ phức tạp tính toán chỉ

được tính theo hàm số logarit Chính điều này tạo cho Chord khả năng

mở rộng với số lượng rất lớn các nút, cải thiện hiệu suất tìm kiếm một cách tối đa

Tính sẵn sàng: Mỗi nút trong Chord có khả năng tự điều chỉnh bảng

định tuyến (Finger Table) của chính nó khi có một nút tham gia hoặc dời

mạng Việc thực hiện các chức năng xử lý khi thêm nút, rời nút là tự

động khiến hệ thống có khả năng tự động cao, chịu ít ảnh hưởng của các

yếu tố bên ngoài, tăng khả năng của hệ thống so với các hệ thống khác

Mô hình mạng Chord

Mạng Chord được cấp phát không gian định danh cỡ N, các định danh được sắp xếp liên tục theo thứ tự như trên một vòng tròn (ring) Mỗi nút mạng có một

định danh id, và các id trong mạng Chord sắp xếp thành vòng tròn và tăng theo

chiều kim đồng hồ Chord sử dụng một hàm băm để sinh định danh cho nút và dữ liệu, đầu ra của hàm băm là một giá trị N bit Một định danh xác định hai nút kề

nó bằng các hàm Successor(id), và Predecessor(id) Các nút liên kết với nhau dựa vào Succcessor và Predecessor tương ứng với định danh nó

Hình 9 : Một mạng Chord với 3 nút

22

Mỗi nút sẽ lưu một bảng định tuyến gọi là Finger Table (Hình 9) Thay vì phải tìm kiếm tuyến tính, bảng định tuyến cho phép một nút định tuyến tới các nút ở xa Mỗi dòng trong bảng Finger Table sẽ lưu thông tin về 1 nút ở xa, gọi là

1 liên kết (entry) Entry thứ i sẽ lưu nút là successor của khóa có định danh cách

định danh nút đang xét 2i

theo chiều tiến của vòng Chord Vì vậy, không gian

định danh có bao nhiêu bit thì Finger Table có bấy nhiêu entry

Ánh xạ khóa vào một nút trong Chord

Chord ánh xạ các khóa vào các nút, thường sẽ là một cặp khóa và giá trị Một giá trị có thể là 1 address, 1 văn bản, hoặc 1 mục dữ liệu Chord có thể thực hiện chức năng này bằng cách lưu các cặp khóa/gía trị tại các nút mà khóa được

ánh xạ (Hình 10) Một nút sẽ chịu trách nhiệm lưu giữ một khóa k nếu nút đó là nút có định danh id nhỏ nhất và lớn hơn k Một nút khi lưu giữ khóa k cũng sẽ

được gọi là Successor(k)

Hình 10 Lưu giữ key trong mạng Chord

Tìm kiếm trong mạng Chord

Khi một nút cần tìm kiếm một khóa có định danh id, nút đó sẽ tìm nút chịu trách nhiệm lưu giữ id đó Nếu nút ở xa so với vị trí của nút lưu giữ id, nút có thể nhờ vào thông tin trong bảng Finger Table để định tuyến đến các nút xa hơn, từ

đó dần dần biết được nút chịu trách lưu giữ id

Một ví dụ được chỉ trong hình 9, giả sử nút 3 muốn tìm successor của ID (hoặc còn có thể coi là khóa) 1 ID 1 thuộc khoảng [7, 3), tức là 3.finger[3].interval nút 3 kiểm tra entry thứ 3 trong bảng định tuyến của nó, là 0 Bởi vì 0 trước 1, nút 3 sẽ hỏi nút 0 để tìm successor của 1 Quay trờ lại, nút 0 sẽ

Khi tham gia vào một mạng Chord, một nút n cần chọn cho nó một định danh id và thông báo cho các nút hàng xóm biết về sự tham gia của nó Các nút Successor và Predecessor sẽ cần phải cập nhật thông tin về nút mới tham gia vào mạng Nút n sẽ khởi tạo bảng định tuyến Finger Table rỗng và cập nhật dần từ các nút khác trong hệ thống bằng việc tìm các nút là Successor của các id trong từng entry của Finger Table, các id sẽ có được trong quá trình hoạt động của hệ thống Để mạng vẫn định tuyến đúng sau khi có sự tham gia của nút n, các nút cần thường xuyên chạy thuật toán ổn định mạng để cập nhật thông tin về nút hàng xóm Một số nút sẽ có n trong bảng Finger Table, nên cần cập nhật một số entry của Finger Table Cuối cùng là nút Successor của n sẽ chuyển một phần khóa mà bây giờ n là Successor(khóa), cho n lưu giữ Việc chuyển khóa sẽ do tầng trên của ứng dụng thực hiện

Khi một nút chuẩn bị rời khỏi mạng, nó cần thông báo cho các nút bên cạnh biết để ổn định lại mạng Nút đó cũng sẽ chuyển các khóa nó lưu giữ cho nút Successor của nó Trong trường hợp các nút gặp sự cố rời đột ngột khỏi mạng, hệ thống Chord thông thường sẽ mất toàn bộ dữ liệu được lưu tại nút đó, sau đó các nút khác sẽ cập nhật lại bảng định tuyến mà không có nút vừa rời đi

cấu trúc

Tính hiệu quả của các hệ thống mạng ngang hàng có cấu trúc là không còn phải bàn cãi, chính vì vậy việc thực hiện tìm kiếm tài nguyên mạng một cách hiệu quả hiện nay đa số đều được thực hiện trên các hệ thống ngang hàng có cấu trúc Trong phần

24

này chúng ta sẽ giới thiệu một số những hệ thống tiêu biểu, đồng thời cũng là nền tảng cho ý tưởng chính được đề ra trong khóa luận này

2.3.1 Hệ thống INS/TWINE

để đạt hiệu quả cao hơn, và cho phép thực hiện các truy vấn theo khoảng phù hợp

hơn với các nhu cầu tìm kiếm tài nguyên Trong phần này ta sẽ tìm hiểu chi tiết

hơn về hệ thống này

Mô tả tài nguyên

Tài nguyên trong hệ thống được mô tả với một như một hệ thống thứ bậc

của các cặp thuộc tính – giá trị Cách tiếp cận là chuyển chúng về dạng chính tắc atributes-value tree(Avtre) Tài nguyên được chú thích bằng mô tả meta-data và

được biểu diễn dưới dạng cây

Hình 11: Ví dụ về mô tả tài nguyên trong INS/TWINE

Trong INS/Twine, 1 tài nguyên d là kết quả trả về cho 1 câu truy vấn q nếu cây AVTree được thiết lập từ q là khớp với AVTree sinh ra bởi đặc tả của d,

ngoài ra hệ thống được hộ trợ cho phép tìm kiếm theo truy vấn từng phần (partial query) Điều này cho phép các truy vấn có dạng q=<res>camera</res> vẫn có thể

Kiến trúc hệ thống

Hệ thống INS được phân chia làm 3 tầng thực hiện các công việc riêng biệt giúp hệ thống hoạt động một cách hiệu quả hơn

25

Hình 12: Kiến trúc của hệ thống INS/TWINE

Các tầng trong hệ thống:

Tầng phân tích (resolver)

Tầng trên cùng Resolvers ,tương tác với cây lưu trữ avtree cục

bộ và bộ truy vấn, nắm giữ các mô tả tài nguyên và xử lí các truy vấn

Sử dụng thuật toán phân chia các thành phần của mô tả , mục

đích là để tách mô tả ra thành các phấn có ý nghĩa mà các máy phân

tích có thể đưa vào một tập con của các mô tả

Hình 13: Ví dụ về việc chia nhánh từ cây avtree

Hình trên thể hiện việc trích AVTree thành các nhánh Số nhánh

được tính theo công thức: s = 2a – t, với a là số cặp thuộc tính - giá

trị, t là độ cao của AVTree

đến khóa tương ứng sẽ không được tiếp nhận

Trong quá trình giải quyết truy vấn, nếu một nút trả về kết quả không hoàn chỉnh do ngưỡng gây ra, một nhánh khác sẽ được chọn

để tìm tiếp Việc này được lặp lại cho đến khi danh sách tất cả tài

nguyên có đặc tả phù hợp được tìm thấy hoặc khi đã duyệt hết tất cả các nhánh Thêm vào đó, nếu gặp trường hợp một truy vấn quá ngắn hoặc chỉ gồm thông tin đặc tả phổ biến, để trách cho nút chịu trách nhiệm quản lý nhánh phổ biến bị quá tải, những nút hàng xóm sẽ duy trì cơ chế caching để lưu một số kết quả nhằm hỗ trợ các truy

Ví dụ: