Arboretum: Diferansiyel Gizlilik Özelliğine Sahip Büyük Ölçekli Birleşik Analitik için Planlayıcı
Author
Venue
SOSP 2023
Abstract
Birleşik analitik, verileri paylaşmadan veya tek bir yerde toplama gerektirmeden, birden fazla tarafa yayılmış hassas verilerle ilgili sorguları yanıtlamanın bir yoludur. Önceki çalışmalarda, milyonlarca cihaz içeren büyük ölçekli dağıtımlara uyarlanabilen çözümler geliştirilmiştir; ancak birleşik analitiğin dağıtık yapısı nedeniyle, bu çözümler yalnızca sınırlı bir sorgu sınıfını destekleyebilmektedir — genellikle hafif kriptografik primitiflerle yanıtlanabilen çeşitli sayısal sorgular. Kategorik sorgular gibi daha zengin sorguları desteklemek, maliyeti güçlü bir veri merkezinin kaynaklarını bile hızla aşabilecek daha ağır kriptografi gerektirir. Bu makalede, milyonlarca hatta milyarlarca katılımcının bulunduğu dağıtımlarda kategorik sorgular da dahil olmak üzere daha geniş bir sorgu yelpazesine verimli bir şekilde yanıt verebilen yeni bir federatif analitik sistemi olan Arboretum'u sunuyoruz. Arboretum bunu 1) her sorguyu yanıtlamak için son derece verimli yollar bulmak üzere sorgu planlarını otomatik olarak optimize ederek ve 2) hesaplamaya katılımcı cihazları dahil ederek başarır. Değerlendirmemiz, Arboretum'un belirli sorgu türleri için manuel olarak optimize edilmiş önceki sistemlerin maliyetine denk geldiğini ve ayrıca bugün için verimli bir çözümü bulunmayan bir dizi yeni sorguyu da destekleyebildiğini göstermektedir.
