Translating the paper 論文の翻訳

Now I'm translating the paper named "Topologically-Aware Overlay Construction and Server Selection" just for understanding it.
(To Japanese, from English of cause)
I'll reprint it to my blog if it's finished, if you correct translated text I'm very appreciate.

今、私は"Topologically-Aware Overlay Construction and Server Selection"という論文を理解する為に翻訳してみている所です。
多分絶対色々間違ってるんでもし直して頂けたらうれしいです。
書き終わったものは私のブログに掲載します。

= Original =
Abstract— A number of large-scale distributed Internet applications
could potentially benefit from some level of knowledge about the relative
proximity between its participating host nodes. For example, the perfor-
mance of large overlay networks could be improved if the application-level
connectivity between the nodes in these networks is congruent with the un-
derlying IP-level topology. Similarly, in the case of replicated web content,
client nodes could use topological information in selecting one of multiple
available servers. For such applications, one need not find the optimal so-
lution in order to achieve significant practical benefits. Thus, these appli-
cations, and presumably others like them, do not require exact topological
information and can instead use sufficiently informative hints about the rel-
ative positions of Internet hosts.

In this paper, we present a binning scheme whereby nodes partition
themselves into bins such that nodes that fall within a given bin are rel-
atively close to one another in terms of network latency. Our binning
strategy is simple (requiring minimal support from any measurement in-
frastructure), scalable (requiring no form of global knowledge, each node
only needs knowledge of a small number of well-known landmark nodes)
and completely distributed (requiring no communication or cooperation
between the nodes being binned).

We apply this binning strategy to the two applications mentioned above:
overlay network construction and server selection. We test our binning
strategy and its application using simulation and Internet measurement
traces. Our results indicate that the performance of these applications can
be significantly improved by even the rather coarse-grained knowledge of
topology offered by our binning scheme.

= Translated =
多くの大規模分散インターネットアプリケーションは近接するノード群の情報からベネフィットを得る事が出来うる性質を持っている。
例えば、もしノード間の接続をIPレベルのトポロジと一致させれば、大規模なオーバーレイネットワークのパフォーマンスを改善出来る。
これに似た別の例としては、レプリケートされたWebコンテンツがサーバ群にある場合、クライアントがトポロジ情報を最も近隣にあるサーバを選ぶのに利用出来る。
そのようなアプリケーションの場合、必ずしも最適解を得なければならないという訳ではない。
これらのアプリケーションや類似したアプリケーションは厳密なトポロジ情報を必要としておらず、インターネットホスト群に於ける近隣ノードの位置のヒントだけで十分なのである。

この論文では、グループ内のノード間ネットワークレイテンシーが近くなるよう、全てのノード群をグループ分けするbinningスキームを紹介する。
我々のbinning戦略はシンプル（最低限の計測インフラストラクチャで済む）、スケーラブル（ネットワーク全体の情報を必要とせず、それぞれのノードは少数の公開されたランドマークノードのみを知っていれば良い）且つ完全に分散されている（分類されようとしているグループに所属するノードに対し通信や協力を必要としない）。

このbinning戦略をオーバーレイネットワークの構築とサーバ選択に適用し、シミュレーションとインターネットに於ける計測のトレースデータを用いてテストした。
計測結果はbinningスキームから得られるトポロジデータの精度が低いにも関わらずアプリケーションのパフォーマンスがはっきりと向上する事を示している。