Abstract-Det är viktigt att övervaka prestanda och "hälsa" för storskaliga peer-to-peer-applikationer. Till exempel, operatörer av peer-to-peer live streaming program kan vara intresserade av att observera prestanda flaskhalsar, peer misslyckanden, och nätverk topologier. I de flesta fall används sådana observationer för att diagnostisera potentiella problem i protokolldesignen, för att felsöka nätverksavbrott, eller för att förbättra kvaliteten på tjänsten i peer-to-peer-nätverket i allmänhet. De är inte tidskänsliga till sin natur, eftersom försenade observationer upp till minuter eller till och med timmar fortfarande är värdefulla. Sådana historiska och fördröjda observationer bör dock omfatta mätningar av kamrater som redan har misslyckats eller avlidit, eftersom kamratdynamiken i hög grad påverkar hälsan hos peer-to-peer-tillämpningar. En sådan fördröjningstolerant observation av peer-to-peer-tillämpningar över en historisk tidsperiod kallas diagnos. I detta dokument presenterar vi Echelon, ett tidsokänsligt sätt att konstruera diagnosen av en storskalig peer-to-peer-applikation. Ersätter den traditionella visdomen av loggningsservrar, vi utnyttjar kraften i nätverk kodning för att samla program-specifika mätningar på varje kamrat, och sprida dem till andra kamrater i en kodad form. Över tid, mätningar av avlidna kamrater kan fortfarande återvinnas, helt enkelt genom att undersöka en liten delmängd av kamrater i nätverket. Simuleringsstudier har visat att Echelon är mycket konfigurerbar, bandbredd effektiv och extremt tolerant mot kamratdynamik, tack vare fördelarna med randomiserad nätverkskodning.
Å andra sidan använder Echelon REF nätkodning för att sprida ögonblicksbilder i nätverket.
Echelon: Peer-to-Peer Network Diagnosis with Network Coding
{'venue': '200614th IEEE International Workshop on Quality of Service', 'journal': '200614th IEEE International Workshop on Quality of Service', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}