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PlanetenWachHundNetz Instrumenting Infrastructure for PlanetLab
Outline <ul><li>Motivation </li></ul><ul><li>Hindernisse </li></ul><ul><li>Bekannte Ansätze </li></ul><ul><li>Unsere Lösun...
Motivation <ul><li>Context: Verteilte Anwendung </li></ul><ul><ul><li>P2P (File-sharing), PlanetLab, SETI ... </li></ul></...
Probleme und Auswege <ul><li>“ Central warehousing” nicht scalierbar </li></ul><ul><ul><li>“ Push”: logs alle 5 min werden...
Andere Lösungen <ul><li>Reduction-Trees auf P2P </li></ul><ul><li>Basieren auf “structured overlays” </li></ul><ul><li>Fin...
Structured Overlay (DHT) <ul><li>Key-based routing (KBR) </li></ul><ul><ul><li>Vergebe lange bit strings (keys/IDs) </li><...
DHT Beispiel: Chord <ul><li>160 bit Ids, representiert in einem Kreis </li></ul><ul><li>Fingertables speichern Zeiger </li...
Chord: Lookup <ul><li>Benutze fingertable um zur nahsten bekannten node zu springen </li></ul>
Finger-table based Tree (FTT) <ul><li>Vereinigung aller Wege zu einer bestimmten ID </li></ul><ul><ul><li>Abhängig von all...
Key-based Tree (KBT) <ul><li>Tree auf Key-space gemappt </li></ul><ul><ul><li>“ virtuelle” interne Nodes representieren pr...
Unser Ansatz <ul><li>Hybrid zwischen FTT und KBT </li></ul><ul><li>KBT mit “root” node </li></ul><ul><ul><li>Ein Tree pro ...
Key-based MapReduce (KMR) <ul><li>Phys. Root node </li></ul><ul><li>In jedem level genaues Bit des root negiert </li></ul>
KMR: Anwendung <ul><li>“ Down”: Interne nodes senden eine Nachricht an jeden Bruder </li></ul><ul><li>“ Up”: Nur eine Nach...
Evaluation <ul><li>PlanetenWachHundNetz (PWHN) </li></ul><ul><ul><li>Application-level monitoring software </li></ul></ul>...
Zusammenfassung <ul><li>Context: Verteilte Anwendung </li></ul><ul><li>Motivation: Logging, monitoring </li></ul><ul><li>P...
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DA Abschlußpräsentation 2006

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The final defense for my german part of the Diplomarbeit done with Prof. Wolf at the IBR, TU Braunschweig in 2006

Veröffentlicht in: Technologie
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DA Abschlußpräsentation 2006

  1. 1. PlanetenWachHundNetz Instrumenting Infrastructure for PlanetLab
  2. 2. Outline <ul><li>Motivation </li></ul><ul><li>Hindernisse </li></ul><ul><li>Bekannte Ansätze </li></ul><ul><li>Unsere Lösung </li></ul><ul><li>Evaluation </li></ul><ul><li>Zusammenfassung </li></ul>
  3. 3. Motivation <ul><li>Context: Verteilte Anwendung </li></ul><ul><ul><li>P2P (File-sharing), PlanetLab, SETI ... </li></ul></ul><ul><li>Monitoring </li></ul><ul><ul><li>Statistics </li></ul></ul><ul><ul><li>Log collection </li></ul></ul>
  4. 4. Probleme und Auswege <ul><li>“ Central warehousing” nicht scalierbar </li></ul><ul><ul><li>“ Push”: logs alle 5 min werden an zentralen Server geschickt </li></ul></ul><ul><ul><li>“ Pull”: nur auf Anfrage </li></ul></ul><ul><li>Daten müssen “en-route” reduziert werden </li></ul><ul><ul><li>Reduction-tree </li></ul></ul><ul><ul><li>Distributed parallel prefix (MapReduce) </li></ul></ul>
  5. 5. Andere Lösungen <ul><li>Reduction-Trees auf P2P </li></ul><ul><li>Basieren auf “structured overlays” </li></ul><ul><li>Finger-table based Tree (FTT) </li></ul><ul><ul><li>Unregelmäßig </li></ul></ul><ul><li>Key-based Tree (KBT) </li></ul><ul><ul><li>Nur ein globaler Tree </li></ul></ul><ul><li>Beide nicht locality-aware </li></ul>
  6. 6. Structured Overlay (DHT) <ul><li>Key-based routing (KBR) </li></ul><ul><ul><li>Vergebe lange bit strings (keys/IDs) </li></ul></ul><ul><ul><li>Nodes teilen key-space unter sich auf </li></ul></ul><ul><ul><li>Garantiertes routing zum “Besitzer” in log(n) </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Durch Route zu “näherer” Node </li></ul></ul></ul><ul><li>Distributed Hashtable (DHT) </li></ul><ul><ul><li>Put, Get (Hashtable Semantik) </li></ul></ul><ul><ul><li>Bucket beim Besitzer des Hash </li></ul></ul>
  7. 7. DHT Beispiel: Chord <ul><li>160 bit Ids, representiert in einem Kreis </li></ul><ul><li>Fingertables speichern Zeiger </li></ul>
  8. 8. Chord: Lookup <ul><li>Benutze fingertable um zur nahsten bekannten node zu springen </li></ul>
  9. 9. Finger-table based Tree (FTT) <ul><li>Vereinigung aller Wege zu einer bestimmten ID </li></ul><ul><ul><li>Abhängig von allen Fingertables </li></ul></ul><ul><li>Braucht Benachrichtigung in jedem Hop </li></ul>
  10. 10. Key-based Tree (KBT) <ul><li>Tree auf Key-space gemappt </li></ul><ul><ul><li>“ virtuelle” interne Nodes representieren prefixes </li></ul></ul><ul><ul><li>“ physikalische” nodes sind Blätter </li></ul></ul><ul><ul><li>Subtree enthält alle Teilnehmer, die prefix entsprechen </li></ul></ul><ul><ul><li>Algorithmus entscheidet, wer Vater wird </li></ul></ul>
  11. 11. Unser Ansatz <ul><li>Hybrid zwischen FTT und KBT </li></ul><ul><li>KBT mit “root” node </li></ul><ul><ul><li>Ein Tree pro query </li></ul></ul><ul><ul><li>Stochastisch balanciert </li></ul></ul><ul><ul><li>Root-ID legt Tree eindeutig fest </li></ul></ul><ul><li>Coral für Ortsinformation </li></ul><ul><ul><li>Bildet “cluster” </li></ul></ul>
  12. 12. Key-based MapReduce (KMR) <ul><li>Phys. Root node </li></ul><ul><li>In jedem level genaues Bit des root negiert </li></ul>
  13. 13. KMR: Anwendung <ul><li>“ Down”: Interne nodes senden eine Nachricht an jeden Bruder </li></ul><ul><li>“ Up”: Nur eine Nachricht an Vater </li></ul><ul><li>Nachricht landet bei “nahster” node </li></ul>
  14. 14. Evaluation <ul><li>PlanetenWachHundNetz (PWHN) </li></ul><ul><ul><li>Application-level monitoring software </li></ul></ul><ul><ul><li>Service für PlanetLab </li></ul></ul><ul><ul><li>Testet KMR und FFT </li></ul></ul><ul><ul><li>auf Coral und (Free-) Pastry </li></ul></ul><ul><ul><li>Reduzierung durch 3 Executables von User : </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Eingabe (Init) </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Reduzieren (Update) </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Ausgabe (Eval) </li></ul></ul></ul>
  15. 15. Zusammenfassung <ul><li>Context: Verteilte Anwendung </li></ul><ul><li>Motivation: Logging, monitoring </li></ul><ul><li>Problem: Hot-spots, dynamisches p2p </li></ul><ul><li>FTT/KBT: Lösungen auf DHTs nicht scalierbar </li></ul><ul><li>KMR: Hybrid zwischen FTT und KBT </li></ul><ul><li>PWHN: Evaluation auf PlanetLab </li></ul>
  16. 16. Fragen ?

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