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意味情報ネットワーク SIONet の試み
NTT 未来ねっと研究所 星合隆成 HOSHIAI Takashige● E-mail : hoshiai@ma.onlab.ntt.co.jpのふるまいを制御するものが「フィルタ」です．フィ

はじめに
筆者は，'98 年にブローカレス型探索モデルを提唱しルタに登録するフィルタ値により，エンティティの連て以来，その実現技術として意味情報ネットワーク

鎖反応の仕方を動的に制御することができます．具体（SIONet: Semantic Information-Oriented Network）を提的には，イベントルーティング，イベント転送モード，案してきました．そして，'99年にSIONetの試作を完了

ファイアウォール，ネットワークエンティティのオンしました．

ライン増減設機構，障害処理機構，統計情報収集機構などが，この考え方に基づいて設計／実装されていま

SIONet（意味情報ネットワーク）とはす．

SIONet は，意味情報（メタデータ）に基づいてイベントを配送するメタネットワークであり，ネットワーSIONet エンティティ

ク上に超分散する不特定多数のエンティティの中から，PC，ワークステーション，情報携帯端末，携帯電話，特定のエンティティを動的に探索／発見することがでウェアラブルコンピュータなどのあらゆるコンピュー

きます．すなわち，SIONet は，従来のネットワークでタを総称して，ホストと呼びます．さらに，SIONet ソ用いていた宛先アドレス（誰に対して送信する）の代

フトウェアを実装したホストを，SIONetエンティティ，わりに，意味情報（どういう人に対して送信する）にもしくは，単にエンティティと呼びます．エンティテ基づいてイベントを配送するネットワークです．

ィは，SIONet ソフトウェアを実装したホストを，SIONetは，SIONetの構成要素を含めたすべてのエンSIONet における自律分散協調の単位として仮想化したティティが自律分散協調することにより，ネットワーものです（図 A）．なお，SIONet ソフトウェアは，個々クが自己組織化される自律分散協調ネットワークです．のエンティティが自律分散協調を行うためのしくみを

SIONet のネットワーク構成要素には，意味情報スイッ提供します．

チ（SI-SW），意味情報ルータ（SI-R），意味情報ゲートウエイ（SI-GW），イベントプレース，セッションなどがあり，これらが必要に応じて自己組織化することにより，セキュアでスケーラブルな P2P ネットワークをボトムアップアプローチで構築することができます．
SIONetの基本概念は単純で一元的です． エンティテ
ィによるフィルタの登録とイベントの送出 という単純操作の繰り返し，すなわち， エンティティの刺激と発火の連鎖反応（後述） により，すべてのエンティティを自律分散協調させる点にあります．この連鎖反応¡サービスとしてふるまうエンティティ（サービスエンティティ：SE）¡ネットワーク構成要素としてふるまうエンティティ（ネットワークエンティティ：NE）¡サービス，および，ネットワーク構成要素の両者の観点からふるまうエンティティ（サービスネットワークエンティティ：SNE）
SE は，SIONet 上で動作する P2P アプリケーション●図 A SIONet エンティティ
SIONetエンティティ

エンティティは，次のように主に3つのタイプに分類されます．

をエンティティとして仮想化したものです．NE は，SIONetエンティティ

SIONet を構築／運営するためのエンティティであり，複数の NE が分散協調することにより，ネットワークが自己組織化されます．これは，主に Hybrid P2P ネット

SIONetソフトウェア
SIONetソフトウェア
ホスト（PC）

ホスト（PDA）

ワークやバックボーン P2P ネットワークの構築に用いられます．SNE は，サービスとネットワーク構成要素の両者の観点からふるまうエンティティであり，PureP2P ネットワークを構築する際に用いられます．これ50 - Software Design

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は，個々の SNE が互いに助け合うことにより，ボランす．たとえば，SI-SW は他の SI-SW に対してシェアー

ティア型のネットワークを構築する形態であり，SNEドリンクの確立要求を行うことにより，SI-SW 間にシが自律分散協調することにより，ネットワークを自己ェアードリンクを確立することができます．なお，後組織化します．

述するフィルタ値の設定によって，SI-SW 間にさまざ

SIONet では，目的に応じてエンティティを配置／組まなイベントルーティング方式を動的に設定できます．

み合わせることにより，さまざまな形態の P2P ネット図 B を用いて，シェアードリンク確立までのしくみをワークを構築することができます．また，異なる形態説明します．の P2P ネットワークをシームレスに連携させることもできます．これは，①たとえば SI-SW2（エンティティ２）が SI-SW1（エンティティ１）に対して，シェアードリンクの確立¡すべてのエンティティを， 刺激と発火に基づく連鎖反応 という一元的かつ単純なしくみで自律分散協要求を発行した場合を考えます．
②このとき，SI-SW1（エンティティ１）は，SL1,2 を確調させること，立するために，SI-R1,2 を動的に生成するとともに，¡P2P ネットワーク形態の差異をエンティティの配置

SI-SW2 をシェアードリンクの確立要求元であること問題に帰着させること，を記憶します．SI-R（意味情報ルータ）は，意味情報に基づいて，SI-SW 間のイベントルーティングなどにより達成されます．なお，エンティティは公開プロトコルに基づいて，自身の存在をアドバタイズします．

（イベント転送）を行う意味情報ルータです．
③ SI-R1,2 は，SI-SW2 に対して，イベント受信のためのセッションを確立し，さらに，自身が属する SI-SW1に対して，イベント送信のためのセッションを確立

意味情報スイッチ（SI-SW）
SI-SW（意味情報スイッチ）は，意味情報に基づいて，イベントをスイッチングするスイッチング機構を提供します．
④これにより，SL1,2 が確立され，たとえば，SE4 が SISW2 に対して送出したイベントが，SI-R1,2 を介して，します．SI-SW はセッションを介して，SE をスター型で収容します．ここで言う，セッションとは，SI-SWと SE 間のコネクションであり，SE はセッションを介SI-SW1へも送出されます．
⑤このとき，SI-R1,2 が SI-SW2 に対して登録するフィルしてのみイベントの送受信を行うことができます．

択できます．主なイベント転送方式として，語彙概

意味情報ルータ（SI-R）とシェアードリンク（SL）
SL（シェアードリンク）は，複数の異なる SI-SW 間において，双方向のイベント共有を行うための概念で●図 B

タの設定値により，イベントの転送方式を動的に選念ルーティングプロトコルを用いた属性付きマルチキャスト通信，語彙ルーティングプロトコルを用いたマルチキャスト／ユニキャスト通信，無条件ルー
ティングプロトコルを用いたブロードキャスト通信

SI-R とシェアードリンクなどがあります．
エンティティ2

SI-R1,2
SI-R

SE1

SL1,2SL2,1SI-SW1
SE2

イベント構造と意味情報体系
SE3

エンティティ1

SI-R

SI-SW2
SI-R
SI-R2,1部には，送信データが格納されます．
SE4

SL1,3

意味情報部には，送信データの意味情報（語彙とその値），および，意味情報の語彙概念（イベントタイプ）が格納

エンティティ3

SI-R1,3

イベントは，データ部，意味情報部，制御情報部から構成されます．データされます．ここで，意味情報とは，送SL3,1

SI-R3,1
SI-R

信データの特性を記述したメタデータ

SI-SW3SE5であり，イベントタイプのインスタン
スです．一方，イベントタイプは意味Aug.

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情報のテンプレートです．イベントタイプ間には継承し，これを満足した場合には，意味情報と照合条件を関係を定義できます．意味情報の記述言語としてはチェックします．照合の結果，条件を満足した場合にXMLなどがあります．

は，合致したフィルタを登録したエンティティを起動

制御情報部は，SIONet の実行制御のために用いられするととともに，当該イベントを通知します．SIONetる制御フィールドであり，これのみが SIONet のユーザ

では，イベントの送信を 刺激 ，フィルタがイベントである SE に対して開放されていません．制御情報部にに合致することを 反応 ，合致したフィルタを登録しは，合致したフィルタの識別子，合致したフィルタのたエンティティを起動しイベント通知することを 発

照合得点，同期型統計情報収集フラグ，TTL値，ホップ

火 と呼びます．

数などの制御情報が設定されます．
イベントプレース
イベントプレースは以下の目的から考案されたグルフィルタ
図 C に示すように，SE はセッションを介して，イベントの取得条件を SI-SW に登録します．これをフィル
タと呼びます．フィルタには，取得したいイベントのイベントタイプ，および意味情報との照合条件（たとえば，語彙 Price が $20から$40の範囲 のものを取得対象とする）を設定します．なお，当該イベントタイプに定義されているすべての語彙との完全一致，一部の語彙との部分一致，重み付け一致など，照合条件をフィルタ単位で選択することができます．
1 つのセッションから複数のフィルタを登録可能ですが，同一セッションを介して登録されたフィルタ間はーピングの概念です．
①イベントの転送範囲：刺激と発火に基づく連鎖反応の波及範囲を制限します．
②イベントルーティングの対象範囲：シェアードリン
クにより接続されている SI-SW の集合です．イベン
トプレースごとに，リンクトポロジやイベントルーティング方式を選択できます．
③意味情報体系の一意性が保証される空間：取り扱うイベントタイプの爆発的な増大を抑止することができます．

or 関係を有します．すなわち，1 つのイベントに対一般的に，サービスごとに必要とされる意味情報体して，1 つのセッションは高々 1 回しか発火しません．

系（語彙概念や語彙）が異なります．たとえば，証券取得したいイベントのイベントタイプにワイルドカーサービス，医療サービスなどサービス種別ごとにイベドを指定した場合には，すべてのイベントタイプが照ントプレースを構築することができます．

合の対象となります．また，意味情報との照合条件に 1（論理値が真）が設定された場合には，無条件に意味情報との照合条件が満足されたことを意味します．

意味情報ゲートウェイ（SI-GW）
イベントプレース間でのイベント共有はできません

一方，SE はセッションを介して SI-SW にイベントのが，SI-GW（意味情報ゲートウェイ）を用いることに送信を行います．このとき，SI-SW はイベントの意味より，イベントプレース間でのイベント共有が可能に情報部とフィルタとを照合します．具体的には，まず，なります．これにより，それぞれの用途や目的に応じ受信したいイベントタイプであるかどうかをチェックて構築されたイベントプレース間の連携（フェデレーション）が可能になります．

●図 C フィルタ
リファレンスモデル
送信セッション

受信セッションSESE

SIONet はリファレンスモデルの考え方を採用しています．最下位層がイベントの伝達層です．上位層に対してネットワークインターフェースを提供します．ミ

SI-SWSEドルウエア層がコミュニティ（コミュニティネットワSEーク）であり，SIONet のインテリジェンス層に相当します．そして最上位層がアプリケーション層（SE）とフィルタ

52 - Software Designなっています．

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NeuroGrid と P2P ネットワーク
Jnutella.org Sam Joseph

NeuroGrid とは●図 A● E-mail :sam@jnutella.org

能動的なサーチと総当たり的なサーチ

NeuroGrid はフォルダとディレクトリといった制限を取り払った 1 つのデータ管理システムです．NeuroGrid

Aのスペルのうち Neuro の部分は「神経的」という意味

BCDCで，Grid の部分は「管理されたネットワーク」という意味です．キーワードとデータを正確に結びつけるたG

めに，NeuroGrid は利用者の検索行動を観察して，ニュEーラルネットワーク（神経回路網）のように情報を蓄積していきます．

ABFD
E
F
GH
I
J

能動的なサーチB

DCE

F

G

総当たり的なサーチさについての情報を蓄えていくのです．
NeuroGrid のしくみ

次に 2 つめのメカニズムについて説明します．Neuro

現在 NeuroGrid は 2 つの要素から構成されています．

Grid が採用しているのは実社会で通常行われている方

1 つは利用者の検索行動を観察して，ファイルのメタデ法，つまり「人に聞く」という手段です．実生活で人ータを変更する学習エンジンで，もう1つはファイルとが情報を探す際，まずは知人に聞いてみて，それでだノードのメタデータを使用して分散型ネットワークのめな場合はその知人がさらに他の情報を持っている人クエリを制御するプロトコルです．この2者が協調するに問い合わせをして次第に必要な情報が集まってくることで，学習済みのメタデータによる経路判断と，という順序になるでしょう．

各々の経路判断に対するユーザからの反応によるメタデータの更新が可能となります．

NeuroGrid ではどこにどの情報が分散配置されているかを学習していく点が特徴です．NeuroGrid のノード

まず 1 つめのメカニズムについて解説します．
「上手（NG ノード）は，ユーザからの検索要求を隣接する NGにファイリング」という悩みは皆さんもきっと経験さノードにフォワードするうちに，それぞれのNGノードれているはずです．たとえば，友達からあるメーリンがそのユーザに適切な情報を提供するかどうかを学習

グリスト経由でメールが届いて，友達は新しいプログするため，次第にクエリを効率的にフォワードするよ

ラミング言語のことを伝えてくれたとしましょう．メ

うになっていきます．これにより検索結果の確度と検ールをファイリングするとき，最初は友達の名前のフ索結果が得られる速度を飛躍的に向上させることが可ォルダに入れようかと思ったとしても，次の瞬間には能となるわけです．NeuroGrid では検索効率を高めるたもしかしてメーリングリストのフォルダに入れたほうめに，どのNGノードがより正しい結果を返したかを各がいいと思うかもしれません．

ノードが学習するため，クエリを発行する経路を効率

ここでは2つのファイリングシステムを見てみましょ良く選択していくことが可能なのです．

う．1 つは階層的なファイリングシステムです．ここでは 1 つのファイルは 1 つ以上のフォルダには入りませNeuroGrid と P2Pん．もう 1 つは Web 形のファイリングシステムです．1

NeuroGrid のしくみは P2P サーチを効率化するためにつのものが関連する複数のフォルダに入る可能性があ使えます．NeuroGrid の技術を P2P ネットワークに応用ります．

すると，正確なメタデータの上でメッセージを伝達さ

NeuroGridではWeb形のファイリングシステムを採る
ほか，利用者の検索のようすから学習する能力を備えせることができ，P2P のノードの接続を効果的に変更することが可能になります（図A）．ています．NeuroGrid は利用者の行動（あるキーワード

今のところ筆者は Web 上で P2P サーチを行う Neuroを検索した後，どのファイルを開いたか）を分析しま

Grid のデモを行っています（http://www.neurogrid.

す．そしてあるキーワードとあるファイルの関係の強com/）．ぜひお試しください．

Aug.

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