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dc.contributor.advisorBarcellos, Antonio Marinho Pillapt_BR
dc.contributor.authorMansilha, Rodrigo Brandãopt_BR
dc.date.accessioned2012-06-23T01:32:56Zpt_BR
dc.date.issued2012pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/49757pt_BR
dc.description.abstractTrabalhos recentes na literatura indicam que o BitTorrent é o protocolo de com- partilhamento de arquivos com maior popularidade, sendo responsável por mais da metade do tráfego P2P em algumas localidades geográficas. Apesar de vários estudos sobre a dinâmica do “universo BitTorrent”, até recentemente não existia metodologia para observá-lo sistematicamente. Um estudo preliminar indicou a existência de múltiplas estratégias de monito- ramento, que diferem em termos de objetos observados, conjunto de parâmetros e custos associados, e se sobrepõem em termos de informações extraídas. Um se- gundo trabalho apresentou uma combinação dessas estratégias na forma de uma arquitetura de monitoramento flexível e escalável. Nesse contexto, o objetivo da presente dissertação é investigar como otimizar o conjunto de estratégias e seus parâmetros para monitorar eficientemente o universo de redes BitTorrent tendo em vista um dado conjunto de informações a ser observado e recursos computacionais disponíveis. Como solução é proposto um controle de monitoramento adaptativo, que emprega um modelo de programação para otimizar, a cada rodada, o monitoramento considerando o estado percebido da rede. Embora o foco deste trabalho seja redes BitTorrent, é proposto um modelo genérico, que pode ser aplicado a outras redes P2P, aumentando portanto a contribuição desta dissertação. Os resultados de uma avaliação analítica indicam que o modelo de programação proposto gera soluções ótimas. Além disso, experimentos realizados com instâncias desse modelo geradas aleatoriamente mostram que o mesmo tem potencial para ser aplicado em redes mais complexas que BitTorrent.pt_BR
dc.description.abstractRecent studies in the literature have indicated that BitTorrent is the most pop- ular file sharing protocol, being responsible for more than half of the P2P traffic in some geographical locations. Despite the several studies about the dynamics of the “BitTorrent universe”, until recently there has been no methodology to systematically observe it. A preliminary study identified multiple monitoring strategies, which differ in terms of observed objects, set of parameters and associated costs, and overlap in terms of extracted information. A subsequent work has combined those strategies in a flexible, extensible BitTorrent monitoring architecture. In this context, the goal of the present dissertation is to investigate how to optimize the set of strategies and their parameters for efficiently monitoring the universe of BitTorrent networks, considering a given set of monitoring objectives and available computational resources. As a solution, an adaptive monitoring control is proposed, which employs a programming model to optimize the monitoring at each round, considering the perceived network state. Although the focus of this work is BitTorrent networks, we propose a generic model that can be applied to other P2P networks, thereby increasing the contribution of this dissertation. The results of an analytical evaluation indicate that the proposed programming model generates optimal solutions. Furthermore, experiments carried out with ran- domly generated instances of this model show that it has potential to be applied to more complex networks than BitTorrent.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectRedes : Computadorespt_BR
dc.subjectPeer-to-peeren
dc.subjectRedes P2Ppt_BR
dc.subjectBitTorrenten
dc.subjectMonitoringen
dc.subjectOptimizingen
dc.subjectControlen
dc.titleInvestigando estratégias otimizadas para monitoramento eficiente do universo BitTorrentpt_BR
dc.title.alternativeInvestigating optimized strategies for efficiently monitoring the bittorrent universe en
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coGaspary, Luciano Paschoalpt_BR
dc.identifier.nrb000835797pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Computaçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2012pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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