Julho - 2012Fabrício Murai – Sobre dois fenômenos em redes P2P do tipo BitTorrent Fabrício Murai CTD 2012 Orientadores:Daniel.

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1 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br1/22 Sobre dois fenômenos em redes P2P do tipo BitTorrent Fabrício Murai CTD 2012 Orientadores:Daniel R. Figueiredo Edmundo A. de Souza e Silva

2 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br2/22 Motivação Quero disponibilizar um arquivo na Internet Arquitetura cliente-servidor (centralizado) Arquitetura par-a-par (distribuído) GRANDEPOPULAR

3 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br3/22 Aplicação P2P: BitTorrent Eficiente, mecanismos simples Arquivo é dividido em pedaços Pedaços trocados entre pares Não transmite p/ todos simultaneamente – reciprocidade – aleatória (otimista) A BCD

4 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br4/22 Clusterização em redes heterogêneas “Rico troca c/ rico, pobre c/ pobre O que é uma rede heterogênea? E clusterização? Cabo 10M ADSL 2M Cabo 5M Discada 56K Cabo 256K Cabo 512K

5 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br5/22 “Rico troca c/ rico, pobre c/ pobre” BT induz clusterização [Legout 2007] Clusterização aumenta vazão [Bharambe 2006] Cabo 10M ADSL 2M Cabo 5M Discada 56K Cabo 256K Cabo 512K

6 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br6/22 Não é devido a regras explícitas Interações são locais Objetivo: entender como mecanismos do BT levam à clusterização Por que clusterização acontece?

7 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br7/22 Abordagem Modelos p/ dinâmica de conexões Modelo de simulação Captura aspectos fundamentais variação de cenário e parâmetros Ex.: número de usuários, força da comp. aleatória Modelo simplificado Analiticamente tratável

8 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br8/22 Modelo de simulação Número de usuários “Quem conhece quem” Grafo de conhecimento Capacidades de transmissão “Quem está servindo quem” Grafo de serviço – reciprocidade – aleatória

9 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br9/22 Resultados principais 1) Sem aleatoriedade, Baixa clusterização Medida de Clusterização Tempo 2) Clusterização cresce rapidamente mas não atinge níveis altos Aleatoriedade +

10 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br10/22 Downloads heterogêneos em redes homogêneas O que é uma rede homogênea? E download heterogêneo? Mais predominante em redes pouco populares 1 hora 30 min 40 min

11 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br11/22 Arquivos poucos populares Torlock.com Nov 2011 Por que estudar? – Popularidade decai exponencialmente [Guo '07, Kaune '10] – Maior parte dos arquivos num repositório é pouco popular [Hossfield '11, Murai '12]

12 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br12/22 Como estudamos esse fenômeno? Simulações – Modelo de simulação muito detalhado Experimentos reais – Cliente real baseado em protótipo no PlanetLab Modelo de fluido

13 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br13/22 Simulações/Experimentos tempo (min)‏ Cenário 1 Cenário 2 tempo (min)‏ chegadas saídas 12345 chegadas 23451 1 2 3 4 5 12345

14 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br14/22 Caracterização do fenômeno Alta variabilidade do tempo de download – Tempo pode ser 2x menor Saídas em rajada – Entre 10% e 82% Injustiça em relação à ordem de chegada – Quanto mais cedo, pior! Conclusão: mais novos recebem > mais velhos recebem Intuição: mais novos têm pouco a oferecer aos mais velhos

15 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br15/22 Modelo de um usuário que terminou Usuário c c/4 1 23 4

16 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br16/22 Modelo de um usuário “velho” Usuário c/3 1 23 4

17 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br17/22 Modelo de um usuário “novo” Usuário c/4 1 2 3 4 c/3 c/4 c/4+c/3 ∞

18 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br18/22 Dada a demanda, como distribuir a capacidade? Solução 1: algoritmo de preenchimento progressivo Solução 2: Calcular taxa entre usuários em uma certa ordem (PD). Se i mais velho que j Caso contrário Demanda Distribuição

19 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br19/22 Resultados Comparação da taxa de download (modelo x simulação) Modelo é acurado Figura: erros < 1% (exceto 5 e 24); geral: < 10% cenários

20 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br20/22 Clusterização por largura de banda: Publicações Murai, F. and Figueiredo, D., “Formação de clusters em redes P2P por similaridade entre os nós”, SBC/SBRC 2009. Murai, F. and Figueiredo, D., “Assortative Mixing in BitTorrent- like Networks”, IEEE/INFOCOM 2009 Student Workshop. Nota: Modelo de desempenho do BT p/ redes heterogêneas [Chow 2009]. Modelo de simulação para Dinâmica de conexões Importância da Componente otimista 1 2

21 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br21/22 Downloads heterogêneos em redes homogêneas: Publicações Murai, F., Rocha, A., Figueiredo, D., de Souza e Silva, E. “Can identical BitTorrent peers experience different download times?”. In: IFIP WG 7.3 Performance 2010, Belgium. Murai, F., Rocha, A., Figueiredo, D., de Souza e Silva, E., “Heterogeneous download times in a homogeneous BitTorrent swarm”, Elsevier/Computer Networks 2012. Rocha, A., Jaime, G., Murai, F., Figueiredo, D. and de Souza e Silva, E., “Novas evoluções integradas à ferramenta Tangram-II v3.1”, SBC/SBRC 2009 (Salão de Ferramentas). Identificação do fenômeno Caracterização Modelo de simulação detalhado do BT Modelo de fluido da troca de pedaços Generalizações Medições em redes reais 3 4 5

22 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br22/22 Sobre dois fenômenos em redes P2P do tipo BitTorrent Perguntas? Slides em www.land.ufrj.br/~fabricio

23 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br23/22 Swarms pouco populares [Guo 2007, Kaune 2010]: tempo entre chegadas aumenta exponencialmente com idade [Hossfield 2011]: 97% dos swarms < 5 peers Nossas medições (Torlock.com): 73% < 10 peers, 58% < 5 peers Porém, algumas características ocorrem também em swarms populares! Síndrome do pedaço faltante [Hajek 2011]: relação com sincronização de conteúdo

24 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br24/22 Consequências 1/2 * Parâmetros: c s = c l = 64 kBps, S = 256 MB, lambda = 1/1000 s (1) Alta variabilidade no tempo de download (2) Injustiça c/ relação à ordem de chegada

25 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br25/22 Consequências 2/2 (3) Partidas em rajada(4) Sincronização de conteúdo * Parâmetros: c s = c l = 64 kBps, S = 256 MB, lambda = 1/1000s ~ 0.3

26 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br26/22 Clusterização por largura de banda: modelo de simulação bastante detalhado Validação: uso de modelo de simulação bastante detalhado Inicialmente desenvolvido por [3] Reescrito com novas funcionalidades Ex.: instanciar peers c/ capacidades diferentes Implementa fielmente o protocolo do cliente BitTorrent 4.0.0 [3] FILHO, L. J. H. Algoritmos para Acesso Interativo em Aplicações de Vídeo P2P. Tese de Mestrado, Universidade Federal do Rio de Janeiro/COPPE, set. 2009.

27 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br27/22 Trabalhos futuros E se o swarm for muito popular? Relação entre sincronização de conteúdo e síndrome do pedaço faltante

28 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br28/22 Clusterização por largura de banda: modelo simplificado Métrica: média do número de conexões para classe X no estado estacionário Simulação Analítico

29 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br29/22 Clusterização por largura de banda: modelo detalhado Simplificações: Vértices são escolhidos aleatoriamente p/ seleção de pares Prioridade é dada em função apenas das capacidades de um par Apenas uma aresta é trocada por vez k=2, x=1 B A C E D 1 3 2 2 2 f(A,B) = 0 f(A,D) = 1

30 Julho - 2012Fabrício Murai – fabricio@land.ufrj.br30/22 Contribuições Estudo dos mecanismos do BT que levam ao AM Modelo detalhado da dinâmica de conexões Modelo simplificado da dinâmica de conexões Modelo de simulação do BT bem detalhado Identificação e caracterização das taxas de download heterogêneas em redes homogêneas Modelo analítico p/ cálculo das taxas de download individuais