Svårigheten att skala Online Social Networks (OSNs) har infört nya systemdesignutmaningar som ofta har orsakat kostsam omarkitektering för tjänster som Twitter och Facebook. Den komplexa sammankopplingen av användare i sociala nätverk har medfört nya utmaningar för skalbarheten. Konventionell vertikal skalning genom full replikering kan vara ett kostsamt förslag. Horisontell skalning genom partitionering och distribution av data mellan flera servrar - t.ex. användning av DHTs - kan leda till dyra inter-server kommunikation. Vi designar, implementerar och utvärderar SPAR, en social partitionering och replikering i mitten som på ett transparent sätt utnyttjar den sociala grafstrukturen för att uppnå datalokalisering samtidigt som replikeringen minimeras. SPAR garanterar att för alla användare i ett OSN, deras direkta granne data är samlokaliserade i samma server. Vinsterna från detta tillvägagångssätt är många: programutvecklare kan anta lokala semantik, dvs., utvecklas som de skulle för en enda server; skalbarhet uppnås genom att lägga till råvaruservrar med lågt minne och krav nätverk I/O; och redundans uppnås till en bråkdel av kostnaden. Vi beskriver vår systemdesign och en utvärdering baserad på dataset från Twitter, Orkut och Facebook, med en fungerande implementering. Vi visar att SPAR har minimala omkostnader, och kan hjälpa en välkänd öppen källkod Twitter klon nå Twitter skala utan att ändra en linje av dess tillämpning logik och uppnår högre genomströmning än Cassandra, Facebooks DHT-baserade nyckelvärde butik databas.
Pujol m.fl. REF har undersökt svårigheterna med att skala upp sociala nätverk online, och utformat en social partitionering och replikering middleware där användarnas vänner kan samlokaliseras på samma server.
The little engine(s) that could: scaling online social networks
{'venue': "SIGCOMM '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}