HybridNN：基于广义延迟度量的网络位置服务支持
分布式、并行与集群计算
2011-08-10 v1
摘要
分布式最近邻搜索（DNNS）用于定位对请求主机具有最短交互延迟的服务节点。DNNS为大规模延迟敏感的网络应用（如VoIP、在线网络游戏或云上的交互式网络服务）提供了一项重要服务。现有工作假设延迟是对称的，但这不能推广到对单向延迟敏感的应用，例如从服务器到主机的多媒体视频传输。我们为网络延迟空间提出了一种松弛的下度量模型，该模型不假设三角不等式和延迟对称性成立。我们证明，如果延迟空间表现出适度的下度量维度（这一点我们可以通过经验观察到），则DNNS请求可以被高效完成。最后，我们提出了一种基于下度量模型的DNNS方法，名为HybridNN（混合最近邻搜索），以实现快速准确的DNNS。对于DNNS请求，HybridNN通过下度量建模准确选择最近邻居，并通过将延迟预测与对剪枝邻居集的直接探测相结合来实现可扩展性。仿真结果表明，HybridNN能近乎最优地定位最近邻。在PlanetLab上的实验表明，HybridNN能够以适度的查询开销和维护流量，提供接近最优的准确最近邻。
引用
@article{arxiv.1108.1928,
title = {HybridNN: Supporting Network Location Service on Generalized Delay Metrics},
author = {Yongquan Fu and Yijie Wang and Ernst Biersack},
journal= {arXiv preprint arXiv:1108.1928},
year = {2011}
}