[論文レビュー] SocialCloud: Using Social Networks for Building Distributed Computing Services

Aziz Mohaisen, Huy Tran+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 10, 2011

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ひとこと要約

本稿では、ソーシャルネットワークを活用して信頼を構築し、ユーザーの友人から計算リソースを確保することで、安全でインcentive駆動型のリソース共有を実現する分散コンピューティングパラダイム「SocialCloud」を提案する。信頼性の高い性質を持つソーシャルグラフは、Sybil攻撃防御には不適であるが、優れた自己負荷分散特性を示し、最大50％のノードが計算を外部委託しても、タスク完了時間が著しく短縮されることを示している。

ABSTRACT

In this paper we investigate a new computing paradigm, called SocialCloud, in which computing nodes are governed by social ties driven from a bootstrapping trust-possessing social graph. We investigate how this paradigm differs from existing computing paradigms, such as grid computing and the conventional cloud computing paradigms. We show that incentives to adopt this paradigm are intuitive and natural, and security and trust guarantees provided by it are solid. We propose metrics for measuring the utility and advantage of this computing paradigm, and using real-world social graphs and structures of social traces; we investigate the potential of this paradigm for ordinary users. We study several design options and trade-offs, such as scheduling algorithms, centralization, and straggler handling, and show how they affect the utility of the paradigm. Interestingly, we conclude that whereas graphs known in the literature for high trust properties do not serve distributed trusted computing algorithms, such as Sybil defenses---for their weak algorithmic properties, such graphs are good candidates for our paradigm for their self-load-balancing features.

研究の動機と目的

• 友人同士の信頼を活用して、安全でピアツーピアのリソース共有を実現する新しい分散コンピューティングパラダイムの探求。
• 特に信頼性、セキュリティ、経済的インcentiveの面で限界を示す従来のクラウドおよびグリッドコンピューティングの課題に対処すること。
• 顔を合わせた対話によって裏付けられる高い信頼性を持つソーシャルグラフが、効率的でスケーラブルな分散コンピューティングサービスを支えるかどうかを評価すること。
• 社会的要因に基づいて始動するシステムにおけるスケジューリング、中央集権化、遅延ノード（straggler）対策のトレードオフを調査すること。
• アルゴリズム的に弱いが信頼性の高いソーシャルグラフでも、自己負荷分散特性のおかげで強力なパフォーマンスを発揮できることを実証すること。

提案手法

• 実世界のソーシャルグラフを基盤として、既存の社会的つながりを信頼性とリソースの募集に活用する分散コンピューティングオーバーレイを構築する。
• 暗号的証明ではなく、社会的つながりから継承される信頼に基づくブートストラップ信頼モデルを採用する。
• 信頼されたピアに計算タスクを割り当てる分散型スケジューリング機構を設計し、遅延と負荷の不均衡を最小限に抑える。
• さまざまなソーシャルグラフ構造においてタスクの外部委託をシミュレーションし、アクティブな外部委託ノードの割合（10％〜50％）に応じたタスク完了時間とシステム効用を測定する。
• 平均タスク完了時間、負荷分布、遅延ノード対策などのメトリクスを用いて、異なるネットワーク状態下でのパフォーマンスを評価する。
• 過去の社会的信頼に関する研究にインspiredされた信頼ベースのスケジューリングヒューリスティクスを導入し、信頼性が高く応答性の高いピアを優先する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 顔を合わせた対話によって裏付けられる高い信頼性を持つソーシャルネットワークは、分散型で信頼性のある分散コンピューティングの基盤として実現可能か？
• RQ2 特にSybil攻撃防御に弱いとされるソーシャルグラフ構造において、SocialCloudモデルのパフォーマンスはどのように変化するか？
• RQ3 アクティブな外部委託ノードの数が増加する（例：ノードの10％〜50％）場合、システムのパフォーマンスと負荷分散はどの程度維持されるか？
• RQ4 社会的要因に基づいて始動するシステムにおいて、中央集権化、スケジューリングアルゴリズム、遅延ノード対策の間にはどのようなトレードオフが生じるか？
• RQ5 信頼性の高いがトポロジー的に弱いグラフにおいて、自己負荷分散が自然に発現するか、もしそうならどのような条件下で発現するか？

主な発見

• 顔を合わせた対話によって裏付けられる高い信頼性を持つソーシャルグラフは、Sybil攻撃防御には不適であるが、顕著な自己負荷分散特性を示す。
• ネットワーク内のノードの最大50％が計算を外部委託しても、大多数のノードにおいてタスク完了時間が低く安定している。
• 複雑な信頼管理や暗号的防御を要せず、ソーシャルグラフの固有の構造的性質のおかげで、高いシステム効用とパフォーマンスを達成している。
• 従来の分散システムにとってアルゴリズム的に弱いにもかかわらず、信頼性の高いソーシャルグラフは、密接に接続されたグラフよりも負荷分散性とタスク完了効率において優れている。
• 高負荷下でも性能優位性が維持されることから、中央集権的な調整なしに、スケーラブルで分散型のコンピューティングがソーシャルグラフによって実現可能であることが示唆される。
• 信頼性とトポロジーがシステム設計において互いに排他的ではないことが示唆され、信頼性の高いグラフは特定のワークロードにおいて、セキュリティ的利点とパフォーマンス的利点の両方を提供できる。