¿Qué topologías existen en las redes P2P?

Peer-to-peer deutsch

La computación o red P2P (Peer-to-peer) es una arquitectura de aplicación distribuida que divide las tareas o cargas de trabajo entre pares. Los pares son participantes igualmente privilegiados y equipotentes en la aplicación. Se dice que forman una red de nodos peer-to-peer[1].

Los pares ponen una parte de sus recursos, como la potencia de procesamiento, el almacenamiento en disco o el ancho de banda de la red, directamente a disposición de otros participantes de la red, sin necesidad de una coordinación central por parte de servidores o hosts estables[2] Los pares son tanto proveedores como consumidores de recursos, en contraste con el modelo tradicional cliente-servidor en el que el consumo y el suministro de recursos están divididos[3].

Aunque los sistemas P2P ya se habían utilizado en muchos ámbitos de aplicación,[4] la arquitectura se popularizó con el sistema de intercambio de archivos Napster, lanzado originalmente en 1999[5] El concepto ha inspirado nuevas estructuras y filosofías en muchos ámbitos de la interacción humana. En estos contextos sociales, el término “peer-to-peer” se refiere a la red social igualitaria que ha surgido en toda la sociedad, posibilitada por las tecnologías de Internet en general.

Aprender entre iguales

Para lograr una mayor velocidad de distribución de contenidos y una mayor tolerancia a los fallos, un peer P2P puede conectarse a varios peers en paralelo y recibir trozos de datos simultáneamente. Una cuestión crítica en este entorno es la selección de un conjunto de nodos que participen en sesiones de enjambre. Las investigaciones anteriores relacionadas con este tema sólo se centran en las métricas de rendimiento, como el tiempo de descarga o el tiempo de ida y vuelta, pero en este trabajo consideramos una nueva métrica de rendimiento que está estrechamente relacionada con la red y proponemos un algoritmo de selección de pares que produce el conjunto de pares que genera la peor tensión de enlace óptima. Demostramos que el algoritmo óptimo es practicable y presenta ventajas con los experimentos en PlanetLab. El algoritmo optimiza el nivel de congestión del enlace cuello de botella. Esto significa que el algoritmo puede maximizar el rendimiento asequible. En segundo lugar, la carga de la red está bien equilibrada. Una red equilibrada mejora la utilización de los recursos y conduce a una rápida distribución de los contenidos. También observamos que si cada cliente sigue nuestro algoritmo en la selección de pares, la probabilidad de que todas las sesiones se beneficien es alta. Esperamos que el algoritmo de este artículo pueda utilizarse de forma complementaria a los métodos existentes para obtener nuevos y valiosos conocimientos sobre las redes entre iguales.

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Red P2P

Las redes de voz sobre IP (VoIP) basadas en P2P, como Skype, distinguen los pares clientes de los súper pares. Esto da lugar a una jerarquía de dos niveles: Los peers con una CPU potente, más memoria libre y mayor ancho de banda asumen responsabilidades de servidor y proporcionan servicios a un conjunto de peers clientes. Pero construir y mantener una topología superpuesta basada en pares no es fácil. En particular, el comportamiento incontrolable e impredecible de los pares da lugar a topologías superpuestas volátiles. Esto hace que sea difícil diseñar redes reconfigurables y estables que proporcionen una buena calidad de servicio (QoS). Se han propuesto varias soluciones. Sin embargo, la dinámica de los pares, la escala y la complejidad hacen que sea difícil y costoso validarlas mediante pruebas. La simulación puede ayudar a validar los diseños y protocolos de red, pero la mayoría de los enfoques existentes no pueden hacer frente a los cambios dinámicos ilimitados de la topología de la red.

Marketing entre iguales

He encontrado literatura contradictoria sobre este tema. Algunos artículos sugieren que el exponente de la ley de potencia es cercano a 2 (entre 2,1 y 2,3). Sin embargo, otros documentos muestran que este valor es más alto (alrededor de 3). Por favor, facilite las referencias de cualquier estudio/referencia relacionada con este tema.

Varios sistemas distribuidos de gran tamaño muestran una distribución de ley de potencia en su grado de nodos. Esta distribución refleja la existencia de unos pocos nodos con un grado muy alto y muchos con un grado bajo, una característica que no se encuentra en los gráficos aleatorios estándar

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El verdadero problema aquí es que las redes p2p a gran escala no existen realmente en el mundo académico. Es increíblemente difícil escalar una red p2p real. No hay grandes simuladores p2p para algoritmos de búsqueda que ayuden a medir estos detalles.

Dado que se trata de un ajuste empírico, yo diría que depende de la red (qué la impulsa, cómo crece, etc.) y la variación de los valores reportados debería tomarse como un rango (más que como errores de medición).