Sobre Dois Fenômenos em Redes P2P do Tipo Bittorrent
Autores
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Fabrício Murai Ferreira
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Informações:
Publicações do PESC
Título
Sobre Dois Fenômenos em Redes P2P do Tipo Bittorrent
Linha de pesquisa
Redes de Computadores
Tipo de publicação
Dissertação de Mestrado
Número de registro
Data da defesa
29/4/2011
Resumo
O BitTorrent (BT) é uma aplicação par-a-par (P2P) para compartilhamento de arquivos bastante popular nos dias de hoje, principalmente devido ao seu bom desempenho. Desta forma, modelar e entender a dinâmica desse sistema se tornou um recorrente tópico de pesquisa. Ao longo dos anos, diferentes estudos e modelos desvendaram fenômenos que emergem nesse sistema, muitos com impacto direto no seu desempenho. Nesse trabalho, investigamos dois desses fenômenos.
O primeiro é a clusterização de peers (usuários) por largura de banda, isto é, usuários com capacidade de acesso similar tendem a trocar mais dados entre si. Esse comportamento surge mesmo sem que haja preferência explícita por pares de largura de banda similar nos algoritmos empregados. Estudamos a dinâmica do BT para entender quais mecanismos são responsáveis por levar o sistema a esse estado. Entre outras observações, nossos resultados indicam que uma característica fundamental do BT (unchoke otimista) é essencial para que o sistema atinja alta clusterização.
O segundo fenômeno estudado trata da ocorrência de tempos de downloads heterogêneos em redes de peers homogêneas com relação à capacidade de upload. Esse fenômeno têm diversas implicações para o sistema, tais como alta variabilidade nos tempos de download, injustiça com respeito à ordem de chegada dos peers, saídas em rajada e sincronização das partes do conteúdo detidas pelos peers. A fim de caracterizar esse comportamento, utilizamos um modelo de simulação bastante detalhado em conjunto com a realização de experimentos reais. Finalmente, propomos um modelo que explica esse fenômeno e suas consequências, o qual prevê taxas de download heterogêneas para peers homogêneos, como função do conteúdo de cada um.
O primeiro é a clusterização de peers (usuários) por largura de banda, isto é, usuários com capacidade de acesso similar tendem a trocar mais dados entre si. Esse comportamento surge mesmo sem que haja preferência explícita por pares de largura de banda similar nos algoritmos empregados. Estudamos a dinâmica do BT para entender quais mecanismos são responsáveis por levar o sistema a esse estado. Entre outras observações, nossos resultados indicam que uma característica fundamental do BT (unchoke otimista) é essencial para que o sistema atinja alta clusterização.
O segundo fenômeno estudado trata da ocorrência de tempos de downloads heterogêneos em redes de peers homogêneas com relação à capacidade de upload. Esse fenômeno têm diversas implicações para o sistema, tais como alta variabilidade nos tempos de download, injustiça com respeito à ordem de chegada dos peers, saídas em rajada e sincronização das partes do conteúdo detidas pelos peers. A fim de caracterizar esse comportamento, utilizamos um modelo de simulação bastante detalhado em conjunto com a realização de experimentos reais. Finalmente, propomos um modelo que explica esse fenômeno e suas consequências, o qual prevê taxas de download heterogêneas para peers homogêneos, como função do conteúdo de cada um.
Abstract
BitTorrent (BT) is a very popular peer-to-peer (P2P) file sharing application mainly due to its good performance. Thus, modeling and understanding BT dynamics has become a recurrent research topic. Over the years, different models have uncovered various phenomena exhibited by the system, many of which have direct impact on its performance. In this work, we investigate two of such phenomena.
The first phenomenum is the clusterization of users (peers) with respect to their bandwidth capacity, i.e. users with similar capacities tend to exchange more data with each other. This behavior arises even though there is no explicit preference for similar bandwidth peers in the algorithms employed. We study the BT dynamics and develop a simultation model to understand which mechanisms are responsible for driving the system into this state. Among other observations, our results indicate that a key aspect of BT (namely, the optimistic unchoke) is essential for the system to achieve high clusterization.
The second phenomenum is the occurrence of heterogeneous download times in homogeneous swarms, where peers have identical upload capacity. This behavior has many consequences to the system, such as high variability of download times, unfairness with respect to peer arrival order, bursty departures and content synchronization. Detailed packet-level simulations and prototype-based experiments on the Internet were performed to characterize this phenomenon. We also develop a mathematical model that explains this phenomenum and its consequences, accurately predicting the heterogeneous download rates of the homogeneous peers as a function of their content.
The first phenomenum is the clusterization of users (peers) with respect to their bandwidth capacity, i.e. users with similar capacities tend to exchange more data with each other. This behavior arises even though there is no explicit preference for similar bandwidth peers in the algorithms employed. We study the BT dynamics and develop a simultation model to understand which mechanisms are responsible for driving the system into this state. Among other observations, our results indicate that a key aspect of BT (namely, the optimistic unchoke) is essential for the system to achieve high clusterization.
The second phenomenum is the occurrence of heterogeneous download times in homogeneous swarms, where peers have identical upload capacity. This behavior has many consequences to the system, such as high variability of download times, unfairness with respect to peer arrival order, bursty departures and content synchronization. Detailed packet-level simulations and prototype-based experiments on the Internet were performed to characterize this phenomenon. We also develop a mathematical model that explains this phenomenum and its consequences, accurately predicting the heterogeneous download rates of the homogeneous peers as a function of their content.
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