Luận văn: Đánh giá hiệu năng DHT và cải tiến thuật toán Chord

Luận văn đánh giá hiệu năng DHT, phân tích ưu nhược điểm các bảng băm phân tán. Đề xuất giải pháp cải tiến thuật toán Chord, tăng hiệu năng.

• Tác giả: Ngô Hoàng Giang
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Chấn Hùng
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Đánh Giá Hiệu Năng Của Một Số Thuật Toán Bảng Băm Phân Tán DHT Và Đưa Ra Giải Pháp Cải Tiến Hiệu Năng Của Thuật Toán Chord
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2008
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• Mục lục
• Danh mục thuật ngữ
• Danh mục hình vẽ
• Danh mục thuật toán
• Danh mục bảng
• 1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
• 1.1. Lý thuyết chung về mạng P2P
• 1.1.1. Khái niệm mạng P2P
• 1.1.2. Quá trình phát triển của các hệ thống P2P
• 1.2. Lý thuyết về Distributed Hash Table (DHT)
• 1.3. Giới thiệu một số DHT
• 1.4. Các phương pháp đánh giá, thử nghiệm mạng P2P
• 1.4.1. Khảo sát các simulator mô phỏng mạng overlay
• 1.4.2. P2PSim
• 2. Chương 2. Đánh giá hiệu năng một số DHT. Giải toán thực tế
• 2.1. Đánh giá hiệu năng một số DHT. Mục tiêu và cơ sở lý luận
• 2.2. Quá trình thực nghiệm và phương pháp đánh giá hiệu năng
• 2.3. Xác định ngưỡng churn rate các DHT làm việc tốt
• 2.4. So sánh hiệu năng của cáo DHT
• 3. Đánh giá ảnh hưởng của các tham số thiết kế đến hiệu năng các DHT
• 3. Cải tiến hiệu năng của Chord
• 3.1. Hạn chế của giao thức Chord
• 3.2. Giải pháp cải tiến giao thức Chord
• 3.3. Giải pháp duy trì vòng đúng cơ chế lock
• 3.4. Giải pháp caching proxy
• 3.4.1. Cơ chế làm việc
• 3.5. Giải pháp dùng nhân bản
• 3.5.1. Mục tiêu
• Kết luận
• Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Tổng Quan Luận Văn Về Đánh Giá Bảng Băm Phân Tán DHT

Luận văn này tập trung vào việc đánh giá hiệu năng của một số thuật toán bảng băm phân tán DHT (Distributed Hash Table). DHT là một lớp các hệ thống phân tán phi tập trung, cung cấp một dịch vụ tra cứu tương tự như bảng băm. Các phần tử được lưu trữ trong DHT có thể được tìm thấy một cách hiệu quả, ngay cả khi số lượng nút trong hệ thống là rất lớn. Luận văn xem xét các khía cạnh khác nhau của hiệu năng DHT, bao gồm hiệu suất tìm kiếm, độ trễ (latency), khả năng mở rộng (scalability) và tính ổn định (stability). Mục tiêu là cung cấp một phân tích toàn diện về các ưu điểm và nhược điểm của các thuật toán DHT khác nhau. Bài toán cân bằng tải, phân tán dữ liệu và hiệu suất tìm kiếm là những yếu tố then chốt được xem xét. Các khái niệm như bảng băm nhất quán, kích thước bảng băm và các kỹ thuật tối ưu hóa DHT cũng được đề cập. Luận văn tham khảo các công trình nghiên cứu trước đây và sử dụng các phương pháp mô phỏng để đánh giá hiệu năng thực tế của các DHT. Theo Ngô Hoàng Giang (2008), việc đánh giá hiệu năng DHT cần xem xét đến sự biến động của mạng ngang hàng, đặc biệt là khi các nút tham gia và rời mạng liên tục (churn rate). Các chỉ số quan trọng bao gồm tỷ lệ tìm kiếm thành công, độ trễ trung bình và tải trên mỗi nút. Một hệ thống DHT lý tưởng phải có khả năng duy trì hiệu năng cao ngay cả trong điều kiện mạng động.

1.1. Tìm Hiểu Chi Tiết về Bảng Băm Phân Tán DHT

Bảng băm phân tán (DHT) là một kỹ thuật quan trọng trong lĩnh vực điện toán đám mây và mạng ngang hàng. DHT cho phép phân tán dữ liệu và trách nhiệm lưu trữ trên nhiều nút trong mạng, tạo ra một hệ thống có khả năng chịu lỗi và mở rộng cao. Các cấu trúc DHT như Chord, Pastry, Tapestry và Kademlia khác nhau về cách chúng tổ chức mạng và cách chúng định tuyến các yêu cầu. Ví dụ, Chord sử dụng một vòng định danh để gán trách nhiệm cho các nút, trong khi Kademlia sử dụng một không gian khóa dựa trên XOR để định tuyến. Việc lựa chọn cấu trúc DHT phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng, chẳng hạn như yêu cầu về độ trễ, khả năng mở rộng hoặc khả năng chịu lỗi. Các thuật toán bảng băm phân tán cần đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu, ngay cả khi các nút tham gia và rời mạng liên tục. DHT cũng phải có khả năng xử lý các tình huống khi một số nút bị lỗi, mà không ảnh hưởng đến tính khả dụng của dữ liệu. Mô phỏng DHT là một công cụ quan trọng để đánh giá hiệu năng của các thuật toán DHT khác nhau trong các điều kiện mạng khác nhau.

1.2. Các Ưu Điểm Của Mạng Ngang Hàng P2P và Ứng Dụng DHT

Mạng ngang hàng (P2P) có nhiều ưu điểm so với mô hình client-server truyền thống. Mạng P2P có khả năng mở rộng cao, vì việc thêm nút vào mạng không làm tăng tải cho các nút trung tâm. Mạng P2P cũng có khả năng chịu lỗi cao, vì dữ liệu được lưu trữ trên nhiều nút trong mạng. DHT đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng các ứng dụng P2P hiệu quả. DHT cho phép các nút trong mạng P2P tìm kiếm và truy cập dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả, ngay cả khi mạng có quy mô lớn. Các ứng dụng P2P sử dụng DHT bao gồm chia sẻ tệp tin (ví dụ: BitTorrent), mạng xã hội phân tán và hệ thống lưu trữ đám mây phân tán. Ví dụ, BitTorrent sử dụng DHT để theo dõi vị trí của các phần tệp tin trên mạng. Các ứng dụng DHT trong thực tế yêu cầu các giải pháp hiệu quả để cân bằng tải và quản lý churn. Các kỹ thuật cải tiến DHT liên tục được phát triển để đáp ứng các yêu cầu ngày càng cao của các ứng dụng P2P.

II. Thách Thức Hiệu Năng Bảng Băm DHT Phân Tích Chi Tiết

Mặc dù DHT mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng có những thách thức về hiệu năng cần giải quyết. Một trong những thách thức lớn nhất là churn, tức là tỷ lệ các nút tham gia và rời mạng liên tục. Churn có thể làm giảm hiệu suất tìm kiếm và gây ra tình trạng mất dữ liệu. Các thuật toán DHT cần có khả năng tự động điều chỉnh để đối phó với churn. Một thách thức khác là độ trễ trong mạng. Việc định tuyến yêu cầu qua nhiều nút trong mạng có thể làm tăng độ trễ, đặc biệt là trong các mạng có khoảng cách địa lý lớn. Các thuật toán DHT cần tối ưu hóa đường dẫn định tuyến để giảm độ trễ. Một vấn đề nữa là cân bằng tải. Các thuật toán DHT cần đảm bảo rằng dữ liệu được phân phối đều trên tất cả các nút trong mạng, để tránh tình trạng một số nút bị quá tải. Các giải pháp như bảng băm nhất quán được sử dụng để giải quyết vấn đề cân bằng tải. Theo luận văn, việc phân tích hiệu năng DHT cần xem xét đến sự tương tác giữa các tham số khác nhau, chẳng hạn như kích thước bảng băm, số lượng nút và churn rate. Các kết quả mô phỏng DHT có thể giúp xác định các điểm nghẽn hiệu năng và đề xuất các giải pháp cải tiến hiệu năng.

2.1. Độ Trễ và Khả Năng Mở Rộng Trong Mạng DHT

Độ trễ (latency) và khả năng mở rộng (scalability) là hai yếu tố quan trọng cần xem xét khi thiết kế và triển khai các hệ thống DHT. Độ trễ ảnh hưởng đến thời gian cần thiết để tìm kiếm và truy cập dữ liệu trong mạng. Khả năng mở rộng xác định khả năng của hệ thống để xử lý một số lượng lớn các nút và dữ liệu. Các thuật toán DHT khác nhau có các đặc tính độ trễ và khả năng mở rộng khác nhau. Ví dụ, Chord có độ trễ tìm kiếm trung bình là O(log N), trong khi Kademlia có thể đạt được độ trễ thấp hơn trong một số trường hợp. Tuy nhiên, Kademlia có thể phức tạp hơn để triển khai và quản lý. Việc lựa chọn thuật toán DHT phù hợp cần xem xét đến yêu cầu cụ thể của ứng dụng. Các kỹ thuật tối ưu hóa DHT như caching và replication có thể được sử dụng để cải thiện độ trễ và khả năng mở rộng.

2.2. Ảnh Hưởng của Churn Rate Đến Tính Ổn Định DHT

Churn rate là một thước đo quan trọng về tính động của mạng P2P. Churn rate cao có thể gây ra các vấn đề về tính ổn định và hiệu suất tìm kiếm trong các hệ thống DHT. Khi các nút tham gia và rời mạng liên tục, cấu trúc DHT phải được cập nhật liên tục để duy trì tính nhất quán. Điều này có thể gây ra tải lớn cho các nút và làm giảm hiệu suất tìm kiếm. Các thuật toán DHT cần có khả năng xử lý churn rate cao một cách hiệu quả. Các giải pháp như successor list trong Chord và k-buckets trong Kademlia được sử dụng để tăng cường khả năng chịu lỗi và giảm thiểu tác động của churn. Các phương pháp đánh giá DHT cần xem xét đến ảnh hưởng của churn rate đến các chỉ số hiệu năng khác nhau.

III. Giải Pháp Cải Tiến Hiệu Năng Thuật Toán Chord Chi Tiết

Thuật toán Chord là một cấu trúc DHT phổ biến, nhưng nó có một số hạn chế về hiệu năng. Một trong những hạn chế là thời gian hội tụ chậm sau khi các nút tham gia hoặc rời mạng. Việc cập nhật Finger Table của tất cả các nút trong mạng có thể mất nhiều thời gian, đặc biệt là trong các mạng lớn. Luận văn đề xuất một số giải pháp để cải tiến hiệu năng Chord. Một giải pháp là sử dụng một cơ chế cập nhật Finger Table hiệu quả hơn. Thay vì cập nhật tất cả các mục trong Finger Table, chỉ cần cập nhật các mục bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi của mạng. Một giải pháp khác là sử dụng một cơ chế caching để lưu trữ các kết quả tìm kiếm gần đây. Điều này có thể làm giảm độ trễ và cải thiện hiệu suất tìm kiếm. Các giải pháp cải tiến routing Chord cần đảm bảo tính chính xác và nhất quán của thông tin định tuyến. Theo luận văn, việc tối ưu hóa Chord cần xem xét đến sự cân bằng giữa hiệu năng và độ phức tạp của thuật toán.

3.1. Tối Ưu Hóa Finger Table Trong Thuật Toán Chord

Finger Table là một thành phần quan trọng của thuật toán Chord. Mỗi nút trong mạng Chord duy trì một Finger Table, chứa thông tin về các nút khác trong mạng. Finger Table được sử dụng để định tuyến các yêu cầu tìm kiếm. Kích thước của Finger Table là O(log N), trong đó N là số lượng nút trong mạng. Việc tối ưu hóa Finger Table có thể cải thiện đáng kể hiệu suất tìm kiếm trong Chord. Các kỹ thuật tối ưu hóa bao gồm lazy update, partial update và adaptive update. Lazy update chỉ cập nhật Finger Table khi cần thiết. Partial update chỉ cập nhật một phần của Finger Table. Adaptive update điều chỉnh tần suất cập nhật dựa trên churn rate và các yếu tố khác. Các thuật toán Chord được cải tiến thường tập trung vào việc giảm tải cho các nút bằng cách tối ưu hóa quá trình cập nhật và duy trì Finger Table.

3.2. Áp Dụng Cơ Chế Caching Để Giảm Độ Trễ Thuật Toán Chord

Caching là một kỹ thuật phổ biến được sử dụng để cải thiện hiệu năng của nhiều hệ thống máy tính. Caching có thể được áp dụng cho thuật toán Chord để giảm độ trễ và cải thiện hiệu suất tìm kiếm. Cơ chế caching lưu trữ các kết quả tìm kiếm gần đây trong một bộ nhớ cache. Khi một yêu cầu tìm kiếm đến, bộ nhớ cache được kiểm tra trước khi thực hiện tìm kiếm thực tế. Nếu kết quả tìm kiếm được tìm thấy trong bộ nhớ cache, nó được trả về ngay lập tức, giúp giảm độ trễ. Kích thước của bộ nhớ cache và thời gian tồn tại của các mục trong bộ nhớ cache là các tham số quan trọng cần được điều chỉnh để đạt được hiệu năng tối ưu. Các chiến lược caching khác nhau, chẳng hạn như LRU (Least Recently Used) và FIFO (First-In First-Out), có thể được sử dụng. Giải pháp caching proxy có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất DHT.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn và Kết Quả Mô Phỏng Các Bảng Băm DHT

Các thuật toán bảng băm phân tán DHT có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực khác nhau. Một trong những ứng dụng phổ biến nhất là chia sẻ tệp tin P2P, chẳng hạn như BitTorrent. DHT cũng được sử dụng trong các hệ thống lưu trữ đám mây phân tán, mạng xã hội phân tán và hệ thống tên miền phân tán. Các kết quả mô phỏng DHT cho thấy rằng các thuật toán DHT khác nhau có các đặc tính hiệu năng khác nhau. Việc lựa chọn thuật toán DHT phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng. Ví dụ, nếu độ trễ là yếu tố quan trọng, thì nên sử dụng một thuật toán DHT có độ trễ thấp. Nếu khả năng mở rộng là yếu tố quan trọng, thì nên sử dụng một thuật toán DHT có khả năng mở rộng cao. Các kết quả mô phỏng cũng cho thấy rằng các giải pháp cải tiến hiệu năng DHT có thể cải thiện đáng kể hiệu năng của các hệ thống DHT. Theo luận văn, việc mô phỏng DHT cần được thực hiện với các bộ dữ liệu và điều kiện mạng thực tế để đảm bảo tính chính xác của kết quả.

4.1. Đánh Giá Hiệu Năng DHT Trong Môi Trường Mô Phỏng

Việc đánh giá hiệu năng DHT trong môi trường mô phỏng là một bước quan trọng để hiểu rõ các đặc tính của các thuật toán DHT khác nhau. Các công cụ mô phỏng DHT như P2PSim cho phép các nhà nghiên cứu mô phỏng các mạng P2P lớn với các điều kiện mạng khác nhau. Các tham số mô phỏng bao gồm số lượng nút, churn rate, độ trễ mạng và băng thông. Các chỉ số hiệu năng được đo lường bao gồm hiệu suất tìm kiếm, độ trễ trung bình và tải trên mỗi nút. Các kết quả mô phỏng có thể được sử dụng để so sánh hiệu năng của các thuật toán DHT khác nhau và để xác định các điểm nghẽn hiệu năng. Các kỹ thuật cải tiến DHT có thể được đánh giá trong môi trường mô phỏng trước khi triển khai trong thực tế. Theo luận văn, việc sử dụng các mô hình mạng thực tế và các bộ dữ liệu lớn là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của các kết quả mô phỏng.

4.2. Phân Tích Kết Quả Mô Phỏng về Tỷ Lệ Tìm Kiếm Thành Công

Tỷ lệ tìm kiếm thành công là một chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu năng của các hệ thống DHT. Tỷ lệ tìm kiếm thành công đo lường tỷ lệ các yêu cầu tìm kiếm được trả về kết quả chính xác. Tỷ lệ tìm kiếm thành công bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm churn rate, độ trễ mạng và cấu hình DHT. Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng churn rate cao có thể làm giảm tỷ lệ tìm kiếm thành công. Các giải pháp như replication và redundancy có thể được sử dụng để cải thiện tỷ lệ tìm kiếm thành công trong các mạng có churn rate cao. Phân tích hiệu năng DHT cần xem xét đến sự tương tác giữa tỷ lệ tìm kiếm thành công và các chỉ số hiệu năng khác. Theo luận văn, việc tối ưu hóa DHT cần xem xét đến yêu cầu cụ thể của ứng dụng và các điều kiện mạng.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Bảng Băm Phân Tán DHT

Luận văn đã trình bày một phân tích toàn diện về hiệu năng của một số thuật toán bảng băm phân tán DHT và đề xuất các giải pháp để cải tiến hiệu năng của thuật toán Chord. Các kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc tối ưu hóa DHT là một bài toán phức tạp, đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng các yếu tố khác nhau. Các kỹ thuật cải tiến DHT như caching và tối ưu hóa Finger Table có thể cải thiện đáng kể hiệu năng của các hệ thống DHT. Các hướng phát triển trong tương lai bao gồm nghiên cứu các thuật toán DHT mới với hiệu suất và khả năng mở rộng tốt hơn, phát triển các công cụ mô phỏng DHT chính xác hơn và khám phá các ứng dụng mới của DHT. Các giải pháp cải tiến DHT cần đáp ứng các yêu cầu ngày càng cao của các ứng dụng phân tán hiện đại.

5.1. Các Kỹ Thuật Cải Tiến DHT trong Tương Lai

Trong tương lai, các kỹ thuật cải tiến DHT sẽ tập trung vào việc giải quyết các thách thức ngày càng phức tạp của các ứng dụng phân tán. Một hướng nghiên cứu quan trọng là phát triển các thuật toán DHT có khả năng tự thích ứng với các điều kiện mạng thay đổi. Các thuật toán này sẽ có khả năng tự động điều chỉnh các tham số của chúng để duy trì hiệu năng cao ngay cả trong các mạng có churn rate cao hoặc độ trễ biến động. Một hướng nghiên cứu khác là phát triển các thuật toán DHT có khả năng hỗ trợ các loại dữ liệu và các loại truy vấn phức tạp hơn. Điều này sẽ mở ra các ứng dụng mới của DHT trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu.

5.2. Ứng Dụng Mới của DHT và Các Bài Toán Mở

Ngoài các ứng dụng truyền thống như chia sẻ tệp tin P2P và lưu trữ đám mây phân tán, DHT có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng mới. Một ứng dụng tiềm năng là xây dựng các hệ thống bỏ phiếu điện tử an toàn và minh bạch. DHT có thể được sử dụng để phân phối và lưu trữ các phiếu bầu một cách an toàn và đảm bảo rằng không ai có thể gian lận. Một ứng dụng khác là xây dựng các hệ thống quản lý danh tính phân tán. DHT có thể được sử dụng để lưu trữ thông tin danh tính của người dùng một cách an toàn và cho phép người dùng kiểm soát dữ liệu cá nhân của họ. Các ứng dụng mới của DHT đòi hỏi các giải pháp sáng tạo để giải quyết các bài toán mở về bảo mật, quyền riêng tư và hiệu năng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BO GIÁO ĐỤC VÀ ĐÀO TẠO QON BÁCH KHOA HÀ NỘI DNVID DNVOH LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA TỌC NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NIL ONGQILL GION ONGO DANH GIA HIEU NANG CUA MOT SO THUAT TOAN BANG BAM PHAN TAN DHT VÀ ĐƯA RA GIẢI PHÁP CAI TIEN HIEU NẴNG CỦA THUẬT TOÁN CHORD 8007 - 9007 NGỎ HOÀNG GIANG Ha N6i 2008 HA NỘI 2008 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VÄN THẠC SĨ KHOA HỌC NGANH: CONG NGHE THONG TIN DANIEL GIA IIEU NANG CUA MOT SO BANG BAM PHAN TAN DHT VA DUA RA GIAI PHAP CAL TIEN HIEU NANG CCA THUAT TOAN CHORD NGÔ HOÀNG GIANG Người hướng dẫn khoa hoc: TS. NGUYEN CHAN HONG HA NOI 2008 Ludn van iét nghiệp Ngô Hoàng Giang BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO Cộng hoà xã hội chú nghĩa Việt Nam TRUONG BAT HOC BACH KHOA HA NOT Độc lập — Tự do — Hạnh phúc LỜI CAM ĐOAN Luin van thac sỹ này do tôi nghiên cứu và thực hiện dưới sự hướng dẫn của Thầy giáo T8. Nguyễn Chấn Hùng, Để hoàn thành bản luận văn này, ngoài các tải liệu tham khảo đã liệt kẽ, tôi cam doan không sao chép các công trình hoặc thiết kể tết nghiệp của người khác Hà Nội, ngày 28 tháng 10 năm 2008 (ý và ghi rõ họ tên) Ngô Hoàng Giang Ludn van iét nghiệp Ngé Hoang Giang Danh mục thuật ngữ Tiếng Anh Tiếng Việt Peerlo-peer Mang ngàng hãng Peer Đông đẳng trong mang ngang hang Node Một thiết bị nội mạng (một pccr) Ttem Một dơn vị dữ liệu Structured Có câu trúc Overlay Mạng dược xây dựng trên các mạng khác Tash table Bang bam Distributed hash table Bang bam phân tán. Join Gia nhập (mạng ngang hàng) Leave Rời khỏi (mạng ngang hàng) Failure Tot Chum rate Số lượng peer với khỏgm nhập mạng trong một khoảng thời gian.

Ludn van iét nghiệp Ngé Hoang Giang Danh mục thuật ngữ Tiếng Anh Tiếng Việt Peerlo-peer Mang ngàng hãng Peer Đông đẳng trong mang ngang hang Node Một thiết bị nội mạng (một pccr) Ttem Một dơn vị dữ liệu Structured Có câu trúc Overlay Mạng dược xây dựng trên các mạng khác Tash table Bang bam Distributed hash table Bang bam phân tán. Join Gia nhập (mạng ngang hàng) Leave Rời khỏi (mạng ngang hàng) Failure Tot Chum rate Số lượng peer với khỏgm nhập mạng trong một khoảng thời gian. Ludn van iét nghiệp Ngô Hoàng Giang Mục lục LỜI CAM ĐOAN. HH HH HH HH HH anh guàg 1 LOL CAM ON.

2 Mục lục 3 _Danh mục thuật ngữ. TH HH2 HH H 2g gec 5 Dan mục hình vẽ. ni nsesereeerrie 6 Tanh mục thuật toán 8 _Danh mục bảng. HH“ HH H HH HH HH He ererrei 9 Lai mé dan.

Ty thuyét téng quan. Ly thuyét chung vé về mạng E2P. Khải niêm mạng F2P. Quá trình pháttriển của các hệ thông P2P.

Lý thuyếtvề Disuibuted Hash Table (2HT). Giới thiệu một số DIIT,. TH HH ng HH Ha, 20 131. Các phương phúp dánh giá, thử nghiệm mạng P2P LAL.

Khảo sát các simulator mỏ phỏng rạng overlay 142. P2PSmn Ludn van iét nghiệp Ngô Hoàng Giang Danh mục hình vẽ Hình 1.1, Mô lủnh centralized đireet©Iy. co chinh nen 13 Linh 1. Mô hình flooding request.

Ha h th Hinh re 14 Hình 1. Distributed Hash Table - 20 Hình 1. (a) Một mạng Chord với 6 node, 5 fem và N=16, (b) Nguyên tắc chung của ‘bang routing table. (c) Bang routing table của node 3 và nođe l1.

Quá trình một node join vào mạng - 28 Linh 1. (a) Bang finger va vi tri cita key sau khi node 6 join. (b)Bang finger va vị trí ota key sau khi node 3 leave.Con trd eda nods 3 (0011) trong Kademnlia. Minh họa cách chọn bảng định tuyến của một node apestry.

Đường đi của thông điệp Lừ node 5230 tới node 42AD. Ví dụ về Tapestry nođe publish item. Vỉ dụ về Tapestry node tim kiểm item. co eceeooesoerrreereeo3fi Hin 1.

Mang Kelips trong dé cae node phan tau trong 10 uhém affinity va trạng thái tại một node cụ hể. nhu HH HH H0 HH. He hen he 39 Tlinh 2. Node joityleave véi interval=600 s trong mang Chord 100 node 46 Hình 2.

Lưu dỗ thuật toán quá trình xác định churn rate. Dỗ thị biểu diễn tý lệ tìm kiếm thành công (fration of successful lookups) theo băng thông trung bình một node sử dụng (average live banđwidth) trong mạng Kademlia 100 node (trai) va 1000 node (phai). Dé thi biếu điễn tỷ lệ tìm kiếm thành công theo băng thêng trung bình một node sit dung long mang Chord 100 node (irai) va 1000 nods (phôi). Đề thị biểu diễn tỷ lệ tìm kiến thành công, theo bằng thông trung bình một node sử đụng trong mang Kelips 100 node (trái) và L000 node (phải).

5] Ludn van iét nghiệp Ngô Hoàng Giang Danh mục hình vẽ Hình 1.1, Mô lủnh centralized đireet©Iy. co chinh nen 13 Linh 1. Mô hình flooding request. Ha h th Hinh re 14 Hình 1.

Distributed Hash Table - 20 Hình 1. (a) Một mạng Chord với 6 node, 5 fem và N=16, (b) Nguyên tắc chung của ‘bang routing table. (c) Bang routing table của node 3 và nođe l1. Quá trình một node join vào mạng - 28 Linh 1.

(a) Bang finger va vi tri cita key sau khi node 6 join. (b)Bang finger va vị trí ota key sau khi node 3 leave.Con trd eda nods 3 (0011) trong Kademnlia. Minh họa cách chọn bảng định tuyến của một node apestry. Đường đi của thông điệp Lừ node 5230 tới node 42AD.

Ví dụ về Tapestry nođe publish item. Vỉ dụ về Tapestry node tim kiểm item. co eceeooesoerrreereeo3fi Hin 1. Mang Kelips trong dé cae node phan tau trong 10 uhém affinity va trạng thái tại một node cụ hể.

nhu HH HH H0 HH. He hen he 39 Tlinh 2. Node joityleave véi interval=600 s trong mang Chord 100 node 46 Hình 2. Lưu dỗ thuật toán quá trình xác định churn rate.

Dỗ thị biểu diễn tý lệ tìm kiếm thành công (fration of successful lookups) theo băng thông trung bình một node sử dụng (average live banđwidth) trong mạng Kademlia 100 node (trai) va 1000 node (phai). Dé thi biếu điễn tỷ lệ tìm kiếm thành công theo băng thêng trung bình một node sit dung long mang Chord 100 node (irai) va 1000 nods (phôi). Đề thị biểu diễn tỷ lệ tìm kiến thành công, theo bằng thông trung bình một node sử đụng trong mang Kelips 100 node (trái) và L000 node (phải). 5] Ludn van iét nghiệp Ngé Hoang Giang Danh mục thuật ngữ Tiếng Anh Tiếng Việt Peerlo-peer Mang ngàng hãng Peer Đông đẳng trong mang ngang hang Node Một thiết bị nội mạng (một pccr) Ttem Một dơn vị dữ liệu Structured Có câu trúc Overlay Mạng dược xây dựng trên các mạng khác Tash table Bang bam Distributed hash table Bang bam phân tán.

Join Gia nhập (mạng ngang hàng) Leave Rời khỏi (mạng ngang hàng) Failure Tot Chum rate Số lượng peer với khỏgm nhập mạng trong một khoảng thời gian. Ludn van iét nghiệp Ngô Hoàng Giang LỜI CẢM ƠN Trước hết tôi vô cùng biết ơn sâu sắc đến Thầy giáo TS. Nguyễn Chắn liằng người đã trực tiếp dảnh nhiễu thời gian tận tỉnh hướng dẫn, cung cấp những thông tin quý báu giúp đỡ tôi hoàn thành bản luận văn này. Tôi xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo lrung tâm mạng thông tín — Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, nơi tôi đang công tác đã tạo nhiều điều kiện đồng viên khích lệ để tôi có thể hoàn thành bản luận văn này Sau cing tôi xin bay tổ lòng biết ơn đến người thân củng bạn bẻ đồng nghiệp, những người luôn cỗ vũ động viên tôi hoàn thiện bản luận văn này.

Hà Nồi, ngày 28 tháng 10 năm 2008 Ngé Hoang Giang be Ludn van iét nghiệp Ngé Hoang Giang Danh mục thuật ngữ Tiếng Anh Tiếng Việt Peerlo-peer Mang ngàng hãng Peer Đông đẳng trong mang ngang hang Node Một thiết bị nội mạng (một pccr) Ttem Một dơn vị dữ liệu Structured Có câu trúc Overlay Mạng dược xây dựng trên các mạng khác Tash table Bang bam Distributed hash table Bang bam phân tán. Join Gia nhập (mạng ngang hàng) Leave Rời khỏi (mạng ngang hàng) Failure Tot Chum rate Số lượng peer với khỏgm nhập mạng trong một khoảng thời gian. Ludn van iét nghiệp Ngô Hoàng Giang Hình 2. Đề thị biểu diễn tý lệ tìm kiếm thành công theo băng thông trung bình một node sit dung trong mang Tapestry 100 node (trai) va 1000 nade (phải).

Đề thị biểu điển tý lề Lm kiếm thành công theo bang thông trưng bình một node sit dung trong mạng Chord véi interval=Ss (trải) vá intervaÌ=10s (phải). Đề thị biểu điễn tỷ lệ tìm kiếm thành công theo băng thông trung bình một nođc sứ dụng của Kelisp va Tapestry vai RTT 1s, 10s va nade join/leave vai interval=5s (trái) và 10s (phải) - - - - 56 Hinh 2. Đề tị biểu điển tý lề lm kiếm thành công theo bang thông trung binh mot xodc sử dụng trong mạng Chord 1000 node véi interval-120s (trai) va interval-600s (phai). Tác động của chư rale đối với tỷ lệ tìm kiểm thất bại (hình trên) và độ trễ tim kiểm trung bình (hinh đưới) trong, các mạng, cỏ kích thước khác nhau.

Đỗ thị biểu điễn tý lệ tìm kiếm thành công (hình trên) và độ trễ tìm kiêm trung bình (hình đưới) theo bằng thông trung bình một node sử dụng trong các mạng có kích thước khác nhau với các nođe join/leave với interval=600. Ảnh hưởng của tham số “base” đối với hiệu năng cũa Tapestry (trai) va Quan 36 “gossip interval” déi với hiệu năng của mạng Kelips wong mang 1000 nodes Khi céc node joirvleave vai interval=600s. Bidu dién convex bull fin successor stabilization interval (iri) va Ginger stabilization interval (phai ) trong mang Chord 1000 node khi cac node join/leave vai interval=600s. Biểu đỏ chuyển dỗi trạng thải của node Chord.

Hiểu đồ thời gian biểu diễn quả trình một node jon váo mạng thành công. Biển đồ thời gian biểu diễn qua trình một node rai khỏi mạng. Kiến trủc của giải pháp caching proxy. Biễu đồ thời gian biểu diễn quả trình caching thành công.

- 81 Ludn van iét nghiệp Ngô Hoàng Giang Chương2. Đảnh giá hiệu năng mộtsố DHT. Tiảitoán thực tế - - - - 43 2. Đảnh giá hiệu năng một số DHT.

Mục tiểu vả cơ sở lý luận. Quá trình thực nghiệm và phương pháp đánh giá hiệu năng. Xáo định ngưỡng chưmale các DHT làm việc tt. So sánh hiệu năng của cáo DIIT - - 33 3.

Đánh giá ảnh hưởng của các tham số thiết kế đến hiệu năng cdc DHT. Cải tiến hiệu năng của Chord. Liạn chế của giao thức Chord. Giải pháp cải tiến giao thức Chord.

Giải pháp duy trì vòng đúng cơ chế loek. Coc jaan vide.4, Giải pháp caching proxy. Cơ chế làm việc. Giải pháp đùng nhân bản 351 Mục liêu 3.

LH HH HH. HH HH ướt Kết luận. - - - 92 Tài liệu tham khảo. Ludn van iét nghiệp Ngô Hoàng Giang Hình 2.