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Measuring Peer-to-Peer Network Topology through Geo-Location-Aware Distributed Crawlers

机译:通过地理位置感知的分布式爬网程序测量对等网络拓扑

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摘要

Network topology information of peer-to-peer networks is useful for improving their performance as well as for generating an accurate model of topologies for simulations. Unfortunately, dynamic behaviors of peers such as join and leave makes it difficult to obtain the accurate network topology information. In this paper, we propose a method to accurately measure the topology of a Winny Network even under heavy churns by observing search queries through a geographically distributed crawler systems. Our method achieves high completeness of measurement with various techniques for distributed crawling based on geographical locations of Winny clients. We also show that a tree-structure crawling architecture is more effective than a single server system using queueing model and simulation.%P2Pファイル共有システムにおける検索リンクの形状(トポロジ)情報はネットワークの性能向上や現実的なシミュレーションの実施に必要である・しかし,ピアの動的な参加・離脱のため正確なトポロジ情報を得ることが困難である.本稿では,Winnyネットワークを対象とする検索リンクのトポロジを,検索クエリを用いて測定する方式を提案し,得られたトポロジ情報の結果の完成度に対して評価する.地理情報を用いて、さらに測定結果の完成度が高くなることを示し、木構造アーキテクチャによる改善のキューイングモデルおよびシミュレーションによる評価も示す。
机译:对等网络的网络拓扑信息可用于提高其性能以及生成用于仿真的精确拓扑模型,但不幸的是,对等节点的动态行为(例如加入和离开)使其难以获得准确的网络拓扑信息本文提出了一种通过在地理上分散的爬虫系统中观察搜索查询来准确测量Winny网络拓扑的方法,该方法通过使用各种基于地理位置的分布式爬虫技术实现了高度的测量完整性我们还展示了树结构爬网体系结构比使用排队模型和仿真的单服务器系统更有效。%P2P文件共享系统中搜索链接的信息(拓扑)用于提高网络性能并使之变得现实。然而,由于对等体的动态加入和离开,难以获得准确的拓扑信息。在本文中,我们提出了一种通过使用搜索查询来测量Winny网络搜索链接的拓扑的方法,并评估所获得的拓扑信息的结果是否完善。利用地理信息,我们显示了测量结果更加完整,并且还显示了通过树结构体系结构进行改进和通过仿真进行评估的排队模型。

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