Анализ времени распространения файладля одноранговой сети

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Передача данных по одноранговым сетям или P2P-сетям занимает значительную долютрафика в современной сети Интернет. Наибольшей популярностью пользуется обмен файлами по P2P-сетям. Обмен файлами по P2P-сети обладает рядом преимуществ такими, как,например, хорошая масштабируемость, высокая пропускная способность, по сравнению с традиционным подходом Клиент/Сервер к передаче файлов. Данная работа посвящена изучению минимального времени распространения файла. Речь идёт о минимальном времени, которое необходимо затратить для получения целого файла всеми пользователями сети, которым необходим этот файл. Этот параметр имеет прямое отношение к уже упомянутой пропускной способности сети. Для получения выражения для минимального времени распространения файла используется так называемая жидкостная модель P2P-сети.Выражение оперирует такими понятиями, как размер файла, скорость передачи сидов,скорость передачи и скорость загрузки личеров. С использованием численных примеров для минимального времени распространения файла показана эффективность применения жидкостной модели для описания файлообмена по P2P. Рассматривается поведение си-стемы в случае, когда в сети имеются личеры двух типов, которые отличаются друг от друга скоростью передачи данных.

Об авторах

Е В Бобрикова

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: bobrikova_ev@rudn.university

Бобрикова Екатерина Васильевна - кандидат физико математических наук, старший преподаватель кафедры прикладной информатики и теории вероятностей РУДН

ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, Россия, 117198

Ю В Гайдамака

Российский университет дружбы народов

Email: gaydamaka_yuv@rudn.university

Гайдамака Юлия Васильевна - доцент, кандидат физико математических наук, доцент кафедры прикладной информатики и теории вероятностей РУДН

ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, Россия, 117198

Список литературы

  1. Yu. V. Gaidamaka, A. K. Samuilov, Analysis of Playback Continuity for Video Streaming in Peer-to-Peer Networks with Data Transfer Delays, T-Comm: Telecommunications and Transport (11) (2013) 77–81, in Russian.
  2. Napster Company Info. URL http://us.napster.com/availability
  3. The Gnutella Protocol Specification v0.4. URL https://gnunet.org/node/147
  4. What is Freenet? Freenet Company Info. URL https://freenetproject.org
  5. The BitTorrent Protocol Specification. URL http://www.bittorrent.org/beps/bep_0003
  6. Vuse BitTorrent Client. URL http://www.vuze.com
  7. X. Yang, G. de Veciana, Service Capacity of Peer to Peer Networks, in: Proceedings of IEEE INFOCOM, Vol. 4, 2004, pp. 2242–2252.
  8. D. Qiu, R. Srikant, Modeling and Performance Analysis of BitTorrent-Like Peer-to- Peer Networks, in: Proceedings of ACM SIGCOMM, Vol. 34, 2004, pp. 367–378.
  9. Z. Mordji, M. Amad, D. Aissani, A Derived Queueing Network Model for Structured P2P Architectures, in: VECoS 2014, 2014, pp. 76–84.
  10. A. Ferragut, F. Paganini, Fluid Models of Population and Download Progress in P2P Networks, IEEE Trans. on Control of Network Systems 3 (1) (2016) 34–45.
  11. Yu. V. Gaidamaka, E. V. Bobrikova, E. G. Medvedeva, The Application of Fluid Models to the Analysis of Peer-to-Peer Network, Bulletin of PFUR. Series: Mathematics. Informatics. Physics (4) (2016) 15–25, in Russian.
  12. Yu. V. Gaidamaka, , E. G. Medvedeva, S. I. Salpagarov, E. V. Bobrikova, Analysis of Model for Multichannel Peer-to-peer TV Network with View-upload Decoupling Scheme, RUDN Journal of Mathematics, Information Sciences and Physics 25 (2) (2017) 123–132, in Russian. doi: 10.22363/2312-9735-2017-25-2-123-132.
  13. R. Kumar, K. W. Ross, Optimal Peer-Assisted File Distribution: Single and Multi- Class Problems, 2006.
  14. K. E. Samouylov, E. V. Bobrikova, A Simple Fluid Model of P2P File Sharing Network, T-Comm: Telecommunications and Transport (7) (2012) 180–184, in Russian.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».