--- a/paper/introduciton.tex	Mon Feb 03 14:35:15 2014 +0900
+++ b/paper/introduciton.tex	Tue Feb 04 16:43:38 2014 +0900
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 \chapter{序論}
 \pagenumbering{arabic}
+IT システムが巨大化していくにつれ, 障害発生事例 が社会に与える影響もより大きな物となる. それに伴 い, IT システムにおけるディペンダビリティへの注目 が増し
+そこで, DEOS プロジェクトは IT システムにおけ るディペンダビリティを担保する技術体系をまとめ, 制度化, さらには事業化を目指している. DEOS プロ ジェクトは 2006 年に独立行政法人科学技術機構 (JST) は CREST プログラムの 1 つとして始まったプロジェ クトて. DEOS プロジェクトは, 変化し続ける 目的や環境の中でシステムを適切に対応させ, 継続的 にユーザが求めるサービスを提供することができるシ ステムの構築法を開発することを目標としてい.
+
+DEOS プロセスにおいて, 全てのデータを保持する D-ADD(DEOS Agreement Description Database) と呼ばれるデータベースがある. 
+D-ADD はステークホルダ合意と対象システムに存 在するプログラム・コード, 及び対象システムの運用状 態との間の一貫性を常に保つための機構を提.
+このようなデータベースは様々なデータを柔軟に格納する必要がある.
+例えば, データベーススキーマの頻繁な変化に対応する必要がある.
+そのためには木構造を直接使えるデータベースが必須である.
+これらのデータベースは, ウェブからアクセスされる.
+DEOSはウェブサービスとして捉えることができる.
+
+
 ウェブサービスにとってデータベースは必須であり, ウェブサービスの規模
 に比例してデータベースへの負荷も大きなものとなっている. 
 そのため, データベースの処理能力の高さはそのままウェブサービスの質にも繋がってくる重要な

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+++ b/slides/slides.html	Tue Feb 04 16:43:38 2014 +0900
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 	<p>ウェブサービスにとってデータベースは必須であり、ウェブサービスの規模に比例してデータベースへの負荷も高まる。</p>
 	<p>データベースの処理能力の高さはそのままウェブサービスの質に繋がるため、データベースのスケーラビリティの確保は重要である。</p>
 	<p>スケーラビリティ確保の方法としてデータ分散があるが、分散する方法により性能も変わってくる。</p>
-	<p>コンテンツマネジメントシステムに合ったスケーラビリティの確保ができるデータベースの開発を行う。</>
+	<p>ウェブサービスのなかでも、コンテンツマネジメントシステムに合ったスケーラビリティの確保ができるデータベースの開発を行う。</>
   </div>
 
   <div class='slide'>
@@ -132,6 +132,9 @@
 	<li><font color="red">スケールアウト</font>：<br/>汎用的なマシンを複数台用意することで性能アップ</li>
 	</ul>
 	<p>分散システムにおいては<font color="red">スケールアウト</font>によりスケーラビリティを高める</p>
+	<p style="text-align:center;">
+	    <img style="" src="./images/scalability.png">
+	</p>
   </div>
 
   <div class='slide'>
@@ -143,10 +146,7 @@
     <br/>
     <p>ウェブサービスにおいても、どのようなサービスを行うかによってスケーラビリティの確保の仕方も変わってくる。</p>
     <p>本研究で開発しているデータベースはコンテンツマネジメントシステム（CMS）を対象としている。</p>
-	<p style="text-align:center;">
-	    <img style="" src="./images/scalability.png">
-	</p>
-
+    <br/>
   </div>
 
   <div class='slide'>
@@ -160,6 +160,7 @@
 	<li>スケールアウトするシステム</li>
 	<p>データ全体の整合性に遅延がある、結果整合性でもよい。書き込みや読み込みを優先としたデータベースが必要。</p>
 	<p>そこで、非破壊的木構造データベースJungleの開発が行われた。</p>
+	<br/>
   </div>
 
   <div class='slide'>
@@ -267,7 +268,7 @@
     <p style="text-align:center;">
 	<img src="./images/distributed_jungle.png">    
     </p>
-    <p>Aliceでトポロジーを形成後に、データ編集に使われたオペレーションを他サーバノードに送る。</p>
+    <p>Aliceでトポロジーを形成後は、データ編集に使われたオペレーションを他サーバノードに送られる。</p>
     <p>オペレーションを受信したノードはデータ編集を行う。他にサーバが繋がっている場合はそちらにもオペレーションを送る。</p>
     <br/>
     <br/>
@@ -438,7 +439,7 @@
 	    -->
 	<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>
+	<p>ただしJungleは全て非同期でデータの伝搬を行うため、データ全体の整合性は落ちる</p>
   </div>
 
   <div class='slide'>
@@ -453,7 +454,9 @@
 	<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より平均時間が最低でも2倍以上速いという結果を示すことができた。</p>
+<!--
 	<p>特にQUORUMとの差は数十倍になるときもあった。</p>
+-->
 	<br/>
   </div>
 
@@ -501,9 +504,15 @@
 
   <div class='slide'>
     <h1>
-
+	    分散Key-ValueストアCassandraの特徴
     </h1>
-
+	<p>ring型トポロジーを形成。ring上にはHash値があり、書き込むデータのキーのハッシュ値により書き込むノードを決定</p>
+	<p>1つのデータの複製を最大何とるかというReplication factorの設定がある。</p>
+	<p>Consistency Levelというデータの読み書きの際に何台のノードから読み書きするかを決定できる</p>
+	<p>Consistency LevelにはONE,QUORUM,ALLがある。QUORUMはReplication factorの数/2+1 のノードに読み書きする。</p>
+	<p style="text-align:center;">
+	    <img style="margin-top:-30px;" src="./images/consistency_quorum.png">
+	</p>
   </div>
 
   <div class='slide'>