論文
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分散 RDF データベース応用
データベース応用のためのグリッドためのグリッド基盤
グリッド基盤に基盤に基づくミドルウェアのミドルウェアの実現
Design andand Implementation of OGSA based
Grid Database Middleware for Distributed
RDF D
Data
atabaseatabase Applications

小島 功1

木本 正裕2Isao KOJIMA

Masahiro KIMOTO

グリッドのグリッドのアーキテクチャにアーキテクチャに基き, 分散 RDF データ応用
データ応用を応用を構築するためのミドルするためのミドルウェア
ミドルウェア,ウェア, OGSAOGSA-DAIDAI-RDF の開発に開発について述ついて述べる.
べる . これは,
これは , OGSAOGSA-DAI と 呼 ばれるミドルウェア
ばれる ミドルウェアのミドルウェア の 拡張で拡張 で ,SPARQL 検索などの検索などの RDF 処理を処理を提供する提供する.
する. 第 3 者転送を者転送を含む分散処理を分散処理 を 容易に
容易 に 記述・記述 ・ 実行できるようにした
実行 できるようにした点できるようにした 点 が 特徴であり特徴 であり,であり ,実現した実現したソフト
したソフトのソフトの性能評価も性能評価も行ったので報告ったので報告する
報告する.
する.
In this paper, we present a serviceservice-based database
middleware called OGSAOGSA-DAIDAI-RDF, which is an extension
extensionof the OGSAOGSA-DAI middleware in order to support RDF
databases.
databases. The software pro
provides various RDF dataprocessing activities including W3C SPARQL queryinterface. Since OGSAOGSA-DAIDAI-RDF is based on the OGSA
architecture, it is easy to construct distributed RDF
database application which inc
includesludes the third party
transfer.
transfer. Performance evaluation including
including the reasoning
function shows the usefulness of the system.

1. まえがきグリッド[1]で知られる分散環境の目標の一つは, 広域を含む分散, 並列の環境で, 大量のデータと大規模な計算を結び付けた応用を効果的に処理することである. グリッドの普及と発展に伴って, 意味処理や推論を含んだ高度応用をグリッド上で支援する, セマンティック・グリッド[2]の分野が注目されている. ここでは,大規模なグリッド応用へのセマンティックWeb技術の適用や, セマンティックWeb応用の広域化・大規模化に伴うグリッドによる支援などが課題となっている.
さ て , セ マ ン テ ィ ッ ク Web の 分 野 で は , RDF(ResourceDescription Frameworｋ))[3]で表現されたデータを扱うことが不可欠であり, セマンティック・グリッドの応用でも, 分散・大規模なRDFデータをグリッド上で扱うデータベース環境が必要である.
RDFのデータベースシステムは多く知られており, HTTP経由の遠隔アクセスを支援する[4][5]. しかし, これらはグリッドのミドルウェア[6]とその機能, 例えばGSI(Grid Security Infrastructure)と呼ばれる認証基盤を支援せず, データベース処理とグリッド上での計算処理との連携ができない. また, クライアント・サーバ型のアクセスモデルに基づくため, 第3者転送（サーバでの検索結果をクライアントでない第3のサイトに送る）が支援できず, サイト間での中間結果の相互転送といった分散問い合わせ処理に関わる基本機能の実現が容易でない.

1
2

1

正会員 産業技術総合研究所 kojima@ni.aist.go.jp
非会員 ビジネスサーチテクノロジ kimoto@bsearchtech.com

そこで本稿では, 分散RDFデータ応用の構築支援を目的とし,
グ リ ッ ド の 標 準 ア ー キ テ ク チ ャ OGSA(Open Grid ServicesArchitecture)[7] に基づく, OGSA-DAI-RDFと呼ばれるミドルウェアを開発したので, その評価とあわせ報告する.

2. OGSAOGSA-DAIDAI-RDF とそのとそのアプローチ
2.1 背景と背景と要求
著者らはグリッド上のデータベースシステムの研究開発の一つとして, Federated SPARQL[8]の研究を行っている. これは, 分散した RDF データベースを連携させ, 仮想的に一つのデータベースを実現するもので, SPARQL の分散問い合わせ処理・最適化などの新しい問題がある. 応用としては、広域でボトムアップ的に作成されたメタデータに基づく知識基盤の構築や, セマンティックSOA(Service Oriented Architecture)[9]におけるレジストリの分散化などが想定されている. この問題解決の支援のためには, 分散問い合わせ処理を含めた分散 RDF データ応用を容易に構築できる, 以下の機能を有するミドルウェアが必要である.
1) Web サービスに基づき, RDF の標準問い合わせ言語であるSPARQL[10]による問い合わせを支援する機能で, 各サイトのデータベース管理ソフトトウェアの相違を吸収できるもの.
2) 問い合わせ処理を含む分散 RDF 処理において, 各サーバで必要な処理やその手順を容易に記述できる機能で, 第 3
者転送を含むサーバ間データ転送や同期を支援するもの.
この要求に対し本稿では, OGSA-DAI(OGSA Data Access andIntegration[11])というグリッドのデータベースミドルウェアを, RDFのデータ形式や問い合わせ言語 SPARQＬを扱うよう拡張することで, これらの機能を実現した.

2.2
2.2 OGSAOGSA-DAIによるDAIによるアプローチによるアプローチとそのアプローチとその特徴とその特徴
OGSA-DAIは, 英国e-Scienceプロジェクトで研究開発中のミドルウェアで, OGSAに基づき, Webサービスによる遠隔のデータベー ス の ア ク セ ス を 提 供 す る . 現 在 , Oracle や PostgreSQL,MySQLなどの関係データベースと, eXist, XindiceなどのXMLデータベースが支援されており, 次のような基本的特徴を有する.
1) グリッドのグリッドのセキュリティ基盤
セキュリティ基盤の基盤の支援と支援と第3者転送の者転送の実現：
実現：
クライアントが処理を依頼するサーバから, さらに第3のサイトへ処理を呼び出す場合, 単純な認証ではなりすましの問題がある. グリッドにおける標準セキュリティ基盤であるＧＳＩは, 証明書のdelegationの仕組みを有し, 安全な認証の伝搬に基づいた第3のサイトへの処理の依頼が可能である. ＯＧＳＡ-DAIはＧＳＩを支援するデータベースミドルウェアで, 単一のアカウントでの計算とデータベース処理の連携や, 検索結果を他のサイトにＦＴＰで転送するなど第3者転送を安全に実現できる.
2) Activity Framework:
分散データ処理を行う場合, 例えば１つのサイトで
1)SPARQLでローカルな検索をし, 2)他のサイトから送られるデー
タと結合し, 3) 結果を圧縮し, 4)HTTPやＦＴＰ等でさらに次のサイトに送る. という一連の処理を指示し, 実行させる必要があるが,同一サイト内の処理をWebサービス同士の連携で実現するのは効果的ではない. ＯGSA-DAIは, ＳＱＬやXPathの問い合わせや結果の圧縮, 加工, ＦＴＰでのデータ転送など, データベースの周辺処理を含めた機能を, Activityという独自の単位で実現し,1つのサービスに対する１つの要求は, これらActivityの連携したワークフローとして実行させる. 例を3節で述べるが, 連携した複数の操作を１つのサービス要求の中で記述できるので, 分散データ処理応用の記述を単純にすると共に, サービス連携のオーバーヘッドを軽減している. OGSA-DAI上の分散SQLシステムであるOGSA-DQP (Distributed Query Processing)[12]は, この枠組

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3) 標準化活動
標準化活動との化活動との連携との連携：
連携：
グリッドの場合, 他のデータベースソフトなど異種のシステムとの相互接続性の提供が不可欠で, インターフェイスの開発だけでなく, 標準に基づく相互接続性を提供することが重要である.
グリッドの分野では, ＯＧＦ（Ｏpen Grid Forum）というコンソーシアムにおいてデータベースアクセスの標準（WS-DAI）が議論され,OGSA-DAIはその参照実装の１つとして検討されている.
以上1)1),,2),のように,OGSA-DAIの提供する枠組みは, 分散
1)
2)
SPARQL問い合わせ処理を含めた分散RDFデータ応用を実現するために有益で, これをRDFに拡張することは意義が高い. また, 3）の点でも, WS-DAI規格でRDFを扱うよう拡張[13]することが検討されており, 相互互換性の点でも有益である.

他にも, オントロジの操作Activity等を開発中である.
各ActivityはXML形式のインターフェイスを持ち, Webサービス
で あ る OGSA-DAI を 経 由 し て 呼 ば れ る . 1) の SPARQLQuery
StatementActivityを実行するXML記述を図2に示す. <query>で囲まれた部分がSPARQL文である. なお, 対応するJavaのAPIを提供して, 応用のプログラミングを容易にしている.

2.3 比較
現在, グリッド上で大規模なRDFデータベースを扱うソフトウェ
ア基盤は存在しない. また, SPARQLではサイト同士の情報の結合が暗黙的に記述されるため, その分散処理はＳＱＬの分散問い合わせ処理に比べ複雑で, 研究開発もあまり知られていない.
代表的なものにDARQ(Distributed ARQ)[14] がある. これは複数のＪｅｎａサーバ上で分散SPARQLの環境を構築するものである.
OGSA-DAI-RDFは分散SPARQLも含めた分散RDFデータ処理応用を容易に構築するためのミドルウェアで, 分散SPARQLそのものを実現するソフトウェアではないが, 比較すると,
1) 特定のシステムに依存しない.
2) サーバ間の第3者転送など, クライアント・サーバ型のアクセスに限らないデータ処理が可能で, 中間結果の相互転送を利用した処理など, 問い合わせ最適化の余地が大きい.
3) 各サイトで実行すべき処理をActivityのワークフローで記述できるので, 分散処理の記述, 実装が容易である.という特徴がある.

3. OGSAOGSA-DAIDAI-RDF の設計と設計と開発
3.1 システムのシステムの概要
概念図を図１に示す. 基本的には, OGSA-DAIが支援する関係データベース,XMLデータベースに加え, RDFデータベース型を拡張し, 次の種類のRDF処理のActivityを実現したものである.
1) SPARQL の 問 い 合 わ せ 処 理 (SPARQLQueryStatement)(SPARQLQueryStatement) ：W3Cの標準言語SPARQLに基づく問い合わせ処理機能
2) 推論処理(ont
推論処理(onto(ontologyReasonerActivity)
logyReasonerActivity)：
Activity)：RDFデータ（トリプル）の集合（グラフ）に対する, RDFSやOWLの推論機能.
3) グラフ 管理 (GraphManagementActivity)(GraphManagementActivity) ： RDFデータセット（ＲＤＦのグラフの集合）の管理機能（リストや削除, 追加）
4) トリプル管理
トリプル管理(TripleManagementActivity):
管理(TripleManagementActivity):ＲＤＦデータ（トリプ(TripleManagementActivity):ル）の基本操作機能. トリプルの更新や追加など.

図2 SPARQL問SPARQL問い合わせActivity
わせActivityをActivityを実行する
実行するXMLするXML
Fig.2 An XML request to invoke a SPARQL Activity.
Activity.

OGSA-DAI-RDFは, OGSA-DAIの関係データベースやXMLに対し, RDF固有の問題とその解決のため, 次の特徴を有する.
1）中間インターフェイス
中間インターフェイス（インターフェイス（ドライバ）ドライバ）層の設定：
設定 RDFのデータベースはシステムごとに仕様やインターフェイスが大きく異なる. そこで, ソフトウェアの相違を吸収する中間インターフェイス層を実現した. この入出力インターフェイスは, W3Cの標準プロトコルとデータフォーマットに準拠する. これにより, 将来他のRDFデータベースシステムを支援する場合の開発を容易にした.
2）推論Activity
推論ActivityのActivityの実装:
実装 RDFの問い合わせ処理では, オントロジに基づいた検索など, 推論(Reasoning)を伴う検索が不可欠である. しかし, SPARQLは推論の実現方法を規定しないので, 推論を伴う検索はデータベースの実装により異なる. そこで,SPARQLの問い合わせと推論の処理とを別のActivityとして実装し, 推論を伴う問い合わせは, 推論で導出されたグラフに対する問い合わせ処理として実現した. 標準の言語と実装依存性の高い推論処理を分離することで, より多くのシステムに対応する.
一方, この方法はActivity間でグラフ全体が渡されるため, 性能の問題が発生しやすく, 4節で評価する.
3 ） ストリー ム 入出 力 の 支援 : SPARQLの関連規格 [10] では,SPARQLの検索はURLで指定されたグラフの集合に対して行われるが, 本ミドルウェアではActivityの入出力となるストリームデー
タに対しても, 問い合わせ言語による検索が可能なように拡張して実装した. この結果, 2)の推論Activityからストリーム的に出力2)されるグラフに対する問い合わせ処理が可能になった. また, 他のサイトからの検索結果と, ローカルに指定されるグラフに対して,これらをマージしたデータ集合への問い合わせ処理が可能となり,分散問い合わせ処理の記述が容易になった.

3.2 ソフトウェアのソフトウェアの構成と構成と実現.
実現.

図1．OGSAOGSA-DAIDAI-RDFのDFの基本構成
OGSA-DAIFig.1. The Architecture of OGSADAI-RDF2

OGSA-DAI-RDF は分散 RDF 応用の構築のためのミドルウェ
アであるが, 図 3 に示すＧＵＩを有し, タブで区別された次の機能を利用者に直接提供する.
1) SPARQL の対話的な入力と実行機能.
2) 推論付きの SPARQL の入力と実行機能. 推論は RDFS とOWL を支援する.
3) グラフ管理や操作, トリプルの操作・挿入など RDF データベースの基本操作機能.
4) 分散ワークフローの作成と実行機能.

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3)
4)

ontologyReasoner0:
ontologyReasoner0: 取得したデータに推論をかけ, 結果のグラフを生成, 出力.
SparqlQuery0:
SparqlQuery0: 3）で出力されたグラフを受信して問い合わせを実行.

図 3 OGSAOGSA-DAIDAI-RDF の SPARQL 問い合わせと結果表示
わせと結果表示
Figure.3 A Screenshot of the SPARQL Query Interface

3.3 OGSAOGSA-DAIDAI-RDFにおけるRDFにおけるActivity
におけるActivityワークフロー
Activityワークフロー
ここでは, OGSA-DAI-RDF において各サイトおよびサイト間で行われる処理(Activity のワークフロー)がどのように記述されるかを示す. 例として先に述べた,
1) あるサイトで SPARQL による検索を行い,
2) 結果を加工して3) データを他のサイトに送る,処理を考える. これは, OGSA-DAI-RDF では図 4 のような１つのXMＬ表現で記述される. Activity の間のデータ転送は入出力の名前（図で赤文字）で結びつけられており, このＸＭＬを送れば,該当する Activity が実行され, データが相互に転送される.

図 5．OGSAOGSA-DAIDAI-RDF のワークフローエディタ.
ワークフローエディタ.
Fig5
5．Activity Workflow Editor of OGSAFig
OGSA-DAIDAI-RDF

図の右側の入力指定画面は, 3)の Reasoner の Activity の編集画面であり, ２つのストリーム入力から RDFS に基づく推論を行い,結果を Jena のモデル形式で出力することを指定している. 構築したワークフローはそのまま実行(Execute)できる.
問い合わせ処理を含めた多様なデータ処理を容易に連携できる GUI 環境を提供することで, RDF にかかわる分散データ処理を容易に実現可能としている.

4. 性能評価
4.1 概要開発したOGSA-DAI-RDFの性能を評価した. 本ミドルウェア
は, OGSA-DAIから呼ばれるサブシステムなので, OGSA-DAIそのものの処理性能[15]は改良できない. そこで本稿では, 1) クライ
アントからのネットワーク越しのRDF問い合わせの全体応答時間が, 実用的な性能を満足すること, 2) 3.2節に示したような,
DAI-RDF固有の特徴である, Reasonerを別Activityとして実装した方法が実用性を持つこと, 3) 大規模なデータ応用に対しての実用性があること, に注目し, 脚注の環境3で評価を行った. い
ずれもWebサービスに基づく遠隔呼び出しに基づく評価である.

4.2 問い合わせ応答時間
わせ応答時間の応答時間の評価：
評価：SPARQL検索
SPARQL検索処理
検索処理

図 4．分散ＲＤＦ
分散ＲＤＦ処理
ＲＤＦ処理のための処理のためのＸＭＬのためのＸＭＬ要求
ＸＭＬ要求の要求の例.
perform
rform Activity workflows.
Fig.4. Aｎ
Aｎ XML request to pe

同様に, データを受ける側のサイトでも,
1) データをＦＴＰなどで受信して中間ファイルに格納し2) 他の結果と合わせて統合する.
といった処理がやはり１つのＸＭＬで記述できる. 処理の受け側と送り側に送られる２つのＸＭＬの間でセッションを共有（図で茶文字）できるので, これらの要求を各サービスに別個に投げても,サイト間で連携した分散処理が可能である.
Activity ワークフローは, GUI に基づくエディタを使って記述することもできる. 図 5 に画面例を示す. 図の左側のリストがサービス上での処理ワークフローを構成する Activity 群であり, この例
では以下の４つの処理によるワークフローを定義している.のデー
1) deliverfromURL0 および, 2)deliverfromURL1：RDF
2)deliverfromURL1
タと推論に用いるスキーマを, それぞれ URL0, URL1 内で記述された 2 つの別のサイトから HTTP を使って取得.

3

OGSA-DAIの関係データベースのベンチマーク[15]に基づき,SQLの代わりにSPARQLを発行し, Jenaと, Sesameの提供する２つの実装(MemoryとＮative)について評価した. 検索データはWordNetを用い, 検索結果の個数に応じたクライアントでの応答時間(10回の平均, 秒)を評価した. 図6のように, おおむね検索結果の個数に応じた応答時間増となった. Sesameのメモリ上の実装(Server)の結果から, ネットワーク通信のオーバーヘッドは小さいと判断できる.
次に, Jenaを用いて問い合わせ処理の内訳時間を評価した.
表1のように, ミドルウェア内のデータ加工に最も時間がかかり,Jenaシステム単体での検索時間は小さいことが示された. これは,Jenaの検索結果がmodelと言われる独自形式で, 最終的な答を標準のXML形式に変換するとき, Jenaの提供するAPIを用いて処理した結果である. 改良は今後の課題である. SesameではXML形式が直接出力できるので, このような加工時間は発生しない.

3

AMD Opteron 2.0Ghz x 2way, 主記憶6GB, ディスク500GB,SuSE linux9. Java1.5,ヒープ512MB, OGSA-DAI2.2,
GlobusToolkit4, Tomcat5

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全体として, 応答時間が接続先のデータベースシステムの実装に大きく依存する結果となり, ミドルウェアのオーバーヘッドは応答時間に対し主要な要素とならないことが示された.

4.4 大規模評価(Lehigh University BenchMark)BenchMark)
大規模評価：
評価：LUBM(LehighLUBM[1７]は, RDFデータベースシステムのベンチマークとして提案されたもので, サンプルデータと14個の問い合わせからなる.
基本的にはSesameやJenaなどのDBサーバ本体に対するベンチマークであるが, 参考のために評価した. JenaとそのReasonerを用い, クライアントでの応答時間を測定したものを表3に示す. [１７]と比較してタイムアウトが発生する場合が４個から３個に減少する結果が得られ, 実用性の指標としては十分と考えられる.
表 3. LUBMベンチマーク
LUBMベンチマークのベンチマークの結果(結果(秒, Jena, Javaクライアント
Javaクライアント)クライアント)
Table 3.
3. The result of LUBM benchmark (seconds)

図6 Javaクライアント
Javaクライアントからのクライアントからの応答時間からの応答時間(応答時間(秒)Fig.6. Response Time Evaluation from Java Client

表1 JenaにおけるJenaにおける処理における処理の処理の内訳
Ｔａｂｌｅ １. Detailed Proce
Processing
ssing Analysis using Jena

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

Q6

Q7

4.0097

timeout

6.946

4.848

16.8041

6.3892

timeout

Q8

Q9

Q10

Q11

Q12

Q13

Q14

109.5456

timeout

6.11083.44893.17768.93996.0145

5. まとめと今後まとめと今後の今後の課題
OGSA-DAI-RDFの開発と評価について述べた. OGSA-DAIをRDFに拡張した点が特徴であるが, 分散RDFデータベース応用の実現のための基盤として十分な実用性を有していると考える.
ソフトウェアは http://www.dbgrid.org/を通じ公開中で, 引き続
きこの環境上で分散SPARQL処理の研究開発を行い, 広域にわたる分散知識基盤の構築に貢献する予定である.
謝辞：
謝辞：日頃から有益な議論を頂く, 産総研グリッド研究センターのSaid Mirza Pahlevi,的野晃整, Steven Lynden の各氏に深謝します.

[文献］
文献］
[1]

4.3
4.3 RDF固有RDF固有の固有の処理：
処理：ReasonerとReasonerとActivityのActivityの連携
本システムではRDF固有の要求から, 3.2節に示したように,ontologyReasonerActivityを定義し, 推論と問い合わせ処理を別個に行うよう実現した. この方法は, 推論を行ったグラフ全体を次の問い合わせ処理に送り, そこで検索を実行する必要がある
ため, 性能の低下の可能性がある. そこで, 4.2と同様の評価方法で, 推論(Reasoner)とそれに対する問い合わせ(SPARQL)との,２つのActivityを連携させた処理の時間を評価した.
表2.推論付き
推論付き問い合わせ処理時間
わせ処理時間(処理時間(秒)Ｔａｂｌｅ 2. Performance
Performance of SPARQL with Reasoner
Reasoner (seconds)

[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]
[10]
[11]
[12]
[13]
[14]
[15]
[16]

[17]

デ ー タ は OWL で , 論 文 [16] の も の を 用 い た . 比 較 の た め ,Sesameにより推論結果をディスクに書き込み, そのURLに対してSPARQLを実行した場合を示す(Jenaではサーバの制限から, 対応 す る 操 作 が 実 現 で き な い ). 結 果 は 表 2 の 通 り で , ２ つ のActivity(ReasoningとSPARQL)の連携に伴うデータの転送(前処理)はほとんど無視でき, URLを渡すSesameの場合より推論の実行時間も含め高速となり, ストリームに基づく処理の有効性が示された. なお, ここではmodel形式でデータ転送を行うため, 先に問題となったデータ変換は, ２つのActivity間では発生しない.

4I.Foster, C.Kesselman, “The GRID 2”, Morgan Kaufmann,(2003).
Semantic Grid, http://www.semanticgrid.org/
Manola.F, Miller,E, RDF Primer, W3C Recommendation,
http://www.w3.org/TR/rdf-primer/ (2004).
Jena, http://jena.sourceforge.net/
Sesame, http://www.openrdf.org/
Globus Toolkit, http://www.globus.org/
OGF OGSA Working Group http://forge.ofg.org/http://www.w3.org/2007/05/SPARQLfed/
S.Sekiguchi “AIST-SOA for Building Service Oriented
e-Infrastructure”, CCGRID (2006).
SPARQL, http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/
OGSA-DAI, http://www.ogsadai.org.uk/
S.Lynden et al, “Design and Implementation of OGSA-DQP,
A Service based Query Processor” in Submission
I.Kojma and
S.Mirza, “WS-DAI RDFS Querying
Specification”, http://forge.ogf.org/ (2006).
DARQ, http://darq.sourceforge.net/
B.Dobrzelecki et al. “Profiling OGSA-DAI Performance forCommon Use Patterns”, Uk All-Hands Meeting, (2006).
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Service for Advanced Resource Discovery and Monitoring in
WS-Resource Framework",3rd Semantic Grid Workshop,(2006).
Y. Guo, Z. Pan, and J. Heflin. LUBM: A Benchmark for
OWL Knowledge Base Systems’’. Journal of Web Semantics
3(2), (2005).

小島 功 Isao KOJIMA
産業技術総合研究所グリッド研究センターデータグリッド
チーム長. データグリッドの研究に従事. 情報処理学会,ACM,IEEE 各会員. OGF(Open Grid Forum)メンバ.
木本 正裕 Masahiro KIMOTO
株式会社ビジネスサーチテクノロジ先端技術開発センター

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