지능적 계산법을 이용한 분산적 P2P 오버레이 멀티케스트 네트워크 구성 기법
A Distributed Method for Constructing a P2P Overlay Multicast Network using Computational Intelligence
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초록
본 논문에서는 지능적 계산법인 개미-군집 이론을 응용한 분산적 피어 선택을 통해 통신 대역폭, 데이터 처리 능력 및 저장 용량이 상이한 피어들로 구성된 P2P 오버레이 멀티케스트 네트워크를 효율적으로 구성할 수 있는 방안을 제안한다. 제안 기법은 피어의 용량뿐만 아니라 피어가 서비스하고 있는 자식 노드의 수 및 멀티케스트 소스와 피어 사이의 거리를 고려하여 부모 피어를 선택한다. 따라서 제안기법은 멀티케스트 소스와 피어 사이의 거리를 작게 유지한다는 측면에서 효율적인 네트워크 구성을 가능하게 한다. 또한 제안기법은 특정 서버가 참여 노드의 상태 정보를 이용하는 기존의 중앙집중적 방식에 비해 각 피어들의 로컬 정보를 이용하는 분산적 방식이므로, 참여 노드의 수에 따른 확장성이 우수하다. 모의실험을 통해 제안 기법은 소수의 대용량 피어가 다수의 소용량 피어를 지원함으로써 수천개의 피어가 오버레이 네트워크에 참여하더라도 오버레이 네트워크의 크기를 작게 유지할 수 있다는 것을 보였다.
Abstract
In this paper, we propose a method that can construct efficiently a P2P overlay multicast network composed of many heterogeneous peers in communication bandwidth, processing power and a storage size by selecting a peer in a distributed fashion using an ant-colony theory that is one of the computational intelligence methods. The proposed method considers not only the capacity of a peer but also the number of children peers supported by the peer and the hop distance between a multicast source and the peer when selecting a parent peer of a newly joining node. Thus, an P2P multicast overlay network is constructed efficiently in that the distances between a multicast source and peers are maintained small. In addition, the proposed method works in a distributed fashion in that peers use their local information to find a parent node. Thus, compared to a centralized method where a centralized server maintains and controls the overlay construction process, the proposed method scales well. Through simulations, we show that, by making a few high capacity peers support a lot of low capacity peers, the proposed method can maintain the size of overlay network small even there are a few thousands of peers in the network.
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