--- a/slides/slides.html	Mon Feb 03 13:12:32 2014 +0900
+++ b/slides/slides.html	Mon Feb 03 13:40:36 2014 +0900
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 	<p>サーバノード同士でツリートポロジーを形成する。データ編集をどのように行ったのかを示すログ commit log を伝搬させデータの分散を行う。</p>
   </div>
 
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+  <div class='slide'>
+    <h1>
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+   </h1>
+  </div>
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+  <div class='slide'>
+    <h1>
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+   </h1>
+  </div>
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+  <div class='slide'>
+    <h1>
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+   </h1>
+  </div>
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+  <div class='slide'>
+    <h1>
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+   </h1>
+  </div>
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+  <div class='slide'>
+    <h1>
+		    実験1:単体サーバへの負荷
+    </h1>
+	<p style="text-align:center;">
+	    <img style="width:70%;" src="./images/cluster_request_server.png">
+	</p>
+  </div>
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+
+
+  <div class='slide'>
+    <h1>
+	単体サーバへの負荷:読み込み負荷
+   </h1>
+	<object data="./images/bldsv12_read_bench.svg" type="image/svg+xml"></object>
+
+  </div>
+
+
+  <div class='slide'>
+    <h1>
+	単体サーバへの負荷:書き込み負荷	
+   </h1>
+	<object data="./images/bldsv12_write_bench.svg" type="image/svg+xml"></object>
+  </div>
+
+
+
+  <div class='slide'>
+    <h1>
+	    実験1の考察	
+    </h1>
+	<p>読み込み、書き込みともにJungleの性能がよく。平均だけみても2倍以上早い部分もある。</p>
+	<p>特に書き込みに関してはクライアントの数が増えるにつれ差が開いている。</p>
+<!--
+	<p>要因の1つとしてCassandraはディスクへ書き込みを行うが、Jungleは全てのデータをオンメモリで扱っていることもある</p>
+	<p>これはある意味当然だが、もう1つ要因をあげられる</p>
+-->
+	<p>これはJungleが全体的にロックが少ないことが要因としてあげられる。</li>
+	<p>Jungleは非破壊でデータの保持をするため、読み込みは自由に行える。書き込み時には木のコピーをとりルートノードを入れ替える
+	ときのみロックが発生する。</p>
+  </div>
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+  </div>
+
+  <div class='slide'>
+    <h1>
+	   実験2:分散環境下における負荷	
+    </h1>
+       <p style="text-align:center;">
+	   <img style="width:70%;" src="./images/clients_request_servers.png">
+       </p>
+       <p>レスポンス速度(縦軸の数値)が低い程良い</p>
+       <p>クライアトとノードの数(横軸の数値)の増加に対してレスポンス速度の増加がゆるやかなものほどよい</p>
+  </div>
+
+
+  <div class='slide'>
+    <h1>
+	分散環境下における負荷：読み込み
+    </h1>
+	<object data="./images/distributed_read_bench.svg" type="image/svg+xml"></object>
+  </div>
+
+
+  <div class='slide'>
+    <h1>
+	分散環境下における負荷：書き込み
+    </h1>
+	<object data="./images/distributed_write_bench.svg" type="image/svg+xml"></object>
+  </div>
+
+  <div class='slide'>
+    <h1>
+	    実験2の考察
+    </h1>
+	<p>こちらもJungleがCassadraより良い結果を示した。実験1よりも差がでている。</p>
+	<p>Jungleのグラフが横ばいになっていることに注目したい。</p>
+	<!--
+	    <p>Cassandraはノードの数が増えるに従いデータを取りにいくノードも増えることでレスポンスが遅くなっている。</p>
+	    -->
+	<p>Jungleはリクエストに対し手元にあるデータを返す。そのためノードの数が増えてもレスポンスの早さを維持できる。</p>
+	<p>Cassandraはデータを持っている数台のノードに読み込みに行くという作業が入るためJungleより遅くなってしまう</p>
+	<p>Jungleは同期を取らないためデータ全体の整合性は落ちるが、分散管理システムを参考にした設計の有用性を示すことができた。</p>
+  </div>
+
+  <div class='slide'>
+    <h1>
+	    まとめ
+    </h1>
+	<p>本研究では非破壊的木構造Jungleに分散データベースの実装を行った</p>
+	<p>非破壊的木構造における利点を述べ、スケーラビリティの高い分散版管理システムとの類似性を述べた</p>
+	<p>Mergeアルゴリズムの1つとして掲示板プログラムにおけるMergeについて設計・実装を行った</p>
+	<p>性能比較の実験のためJungle、Cassandraで利用できる簡易掲示板の作成を行った</p>
+	<p>実験は単体サーバと分散環境下において行い、どちらともCassandraよりよい結果をえることができた</p>
+  </div>
+
+  <div class='slide'>
+    <h1>
+	    今後の課題
+    </h1>
+	<p>Mergeアルゴリズムの設計</p>
+	<ul>
+	    <li>JungleはMergeを使うことで更新データ衝突の問題を解決する。</li>
+	    <li>今回実装した掲示板プログラムにおけるMergeは単純なもの。</li>
+	    <li>他のアプリケーションではどのようにMergeを行うのか考察が必要。</li>
+	</ul>
+  </div>
+
+
+
+  <div class='slide'>
+    <h1>
+	    今後の課題
+    </h1>
+	<p>過去のデータの掃除について</p>
+	<ul>
+	    <li>Jungleは非破壊でデータを保持するため過去のメモリの使用量が大きい</li>
+	    <li>ある程度の単位で過去のデータの掃除を行いたい</li>
+	    <li>そのためにはどのノードがどのデータを持っているかという情報を扱うことが必要</li>
+	    <li>どれくらいデータが古くなると掃除を行うか判断が必要</li>
+	</ul>
+  </div>
+
+
   <div class='slide'>
     <h1>
 
@@ -287,6 +444,75 @@
 
   </div>
 
+  <div class='slide'>
+    <h1>
+	    実験に使用するサーバの仕様
+    </h1>
+    <table style="font-size: 0.7em;">
+     <tr>
+      <th></th><th>ブレードサーバ</th>
+     </tr>
+     <tr>
+      <td>CPU</td>
+      <td>Intel(R) Xeon(R) CPU X5650@2.67GHz</td>
+     </tr>
+     <tr>
+      <td>コア数</td>
+      <td>24</td>
+     </tr>
+     <tr>
+      <td>Memory</td>
+      <td>132GB</td>
+     </tr>
+     <tr>
+      <td>OS</td>
+      <td>Fedora 16</td>
+     </tr>
+     <tr>
+      <td>HyperVisor</td>
+      <td>なし（物理マシン）</td>
+     </tr>
+    </table>
+    <small>
+    <p style="">並列環境</p>
+    </small>
+    <table style="font-size: 0.7em; margin-top:-20px; ">
+     <tr>
+      <th></th><th>VMWareクラスタ</th><th>KVMクラスタ</th>
+     </tr>
+     <tr>
+      <td>台数</td><td>48</td><td>12</td>
+     </tr>
+     <tr>
+      <td>CPU</td>
+      <td>Intel(R) Xeon(R) CPU X5650@2.67GHz</td>
+      <td>Intel(R) Xeon(R) CPU X5650@2.67GHz</td>
+     </tr>
+     <tr>
+      <td>コア数</td>
+      <td>4</td>
+      <td>4</td>
+     </tr>
+     <tr>
+      <td>Memory</td>
+      <td>8GB</td>
+      <td>8GB</td>
+     </tr>
+     <tr>
+      <td>OS</td>
+      <td>Fedora 16</td>
+      <td>Fedora 16</td>
+     </tr>
+     <tr>
+      <td>HyperVisor</td>
+      <td>VMWare ESXi</td>
+      <td>KVM (Linux Fedora 16)</td>
+     </tr>
+    </table>
+
+  </div>
+
+