Denna artikel presenterar resultat från våra mätnings- och modelleringsinsatser på den storskaliga peer-to-peer (p2p) overlay grafer spänner över PPLive systemet, den mest populära och största p2p IPTV (Internet Protocol Television) systemet idag. Till skillnad från andra tidigare studier på PPLive, som fokuserade på antingen nätverkscentrerade eller användarcentrerade mätningar av systemet, är vår studie unik i a) fokuserar på PPLive overlay-specifika egenskaper, och b) är den första att härleda matematiska modeller för dess distributioner av nodgrad, sessionslängd, och kamratdeltagande i samtidiga overlays. Våra studier avslöjar egenskaper hos multimedia strömmande p2p overlays som skiljer sig markant från befintliga fildelning p2p overlays. Specifikt finner vi att: (1) PPLive overlays liknar slumpmässiga grafer i struktur och därmed mer robust och motståndskraftig mot massiva fel i noder, (2) Genomsnittlig grad av en peer in the overlay är oberoende av kanalpopulationen storlek och nod grad fördelning kan monteras genom en bitvis funktion, (3) Tillgängligheten korrelation mellan PPLive peer par är bimodal, det vill säga, vissa par har mycket korrelerad tillgänglighet, medan andra har ingen korrelation, (4) Till skillnad från p2p fildelning kamrater, PPLive peers är otåliga och sessionslängder (diskretized, per kanal) är typiskt geometriskt fördelade, (5) Kanal befolkning storlek är tidskänslig, självreparerad, händelseberoende, och varierar mer än i p2p fildelning nätverk, (6) Peering relationer är något lokal-aware, och (7) Peer deltagande i samtidiga overlays följer en zif distribution. Vi tror att våra resultat kan användas för att förstå nuvarande storskaliga p2p-streamingsystem för framtida planering av resursanvändning, och för att ge användbara och praktiska tips för framtida design av storskaliga p2p-streamingsystem.
Vu m.fl. har mätt och modellerat storskaliga P2P overlay grafer i PPlive REF.
Understanding overlay characteristics of a large-scale peer-to-peer IPTV system
{'venue': 'TOMCCAP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}