تمت ترجمة المحتوى الموجود على هذا الموقع باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) أو تقنية الترجمة الآلية، وقد تحتوي على أخطاء.

Skip to content
Systems

Arboretum: أداة تخطيط للتحليلات الموحدة واسعة النطاق مع الخصوصية التفاضلية

View Publication

Author

إليزابيث مارغولين (جامعة بنسلفانيا)، كاران نيواتيا (جامعة بنسلفانيا)، تاو لوه (جامعة بنسلفانيا)، إيدو روث (جامعة بنسلفانيا)، أندرياس هايبرلين (جامعة بنسلفانيا / Roblox)

Venue

SOSP 2023

Abstract

التحليلات الموحدة هي طريقة للإجابة على الاستفسارات المتعلقة بالبيانات الحساسة المنتشرة عبر أطراف متعددة، دون مشاركة البيانات أو جمعها في مكان واحد. وقد طورت الأعمال السابقة حلولاً يمكن توسيع نطاقها لتشمل عمليات نشر واسعة النطاق تضم ملايين الأجهزة، ولكن نظراً للطبيعة الموزعة للتحليلات الموحدة، لا يمكن لهذه الحلول دعم سوى فئة محدودة من الاستفسارات - عادةً ما تكون أشكالاً مختلفة من الاستفسارات الرقمية، التي يمكن الإجابة عليها باستخدام عناصر تشفيرية بسيطة. يتطلب دعم الاستعلامات الأكثر ثراءً، مثل الاستعلامات التصنيفية، تشفيرًا أكثر تعقيدًا، يمكن أن تتجاوز تكلفته بسرعة حتى موارد مركز بيانات قوي. في هذه الورقة، نقدم Arboretum، وهو نظام تحليلات اتحادية جديد يمكنه الإجابة بكفاءة على نطاق أوسع من الاستعلامات، بما في ذلك الاستعلامات التصنيفية، في عمليات النشر التي تضم ملايين أو حتى مليارات المشاركين. يحقق Arboretum ذلك من خلال 1) تحسين خطط الاستعلام تلقائيًا لإيجاد طرق عالية الكفاءة للإجابة على كل استعلام، و2) تضمين أجهزة المشاركين في عملية الحساب. يُظهر تقييمنا أن Arboretum يمكنه أن يضاهي تكلفة الأنظمة السابقة التي تم تحسينها يدويًا لأنواع معينة من الاستعلامات، وأنه يمكنه أيضًا دعم مجموعة من الاستعلامات الجديدة التي لا توجد لها حلول فعالة حاليًا.