Hyperdht-dht de um salto baseada em hipercubo virtual distribuido

Abstract

Resumo: Um problema chave das redes P2P é a localização de um peer, ou nodo, que armazena um determinado recurso ou conteúdo. Os primeiros sistemas P2P desenvolvidos utilizavam métodos de localização por inundação ou passeios aleatórios, que não garantem que a informação procurada será encontrada, mesmo que ela exista na rede. As DHTs (Distributed Hash Table) são redes P2P que oferecem uma solução mais eficiente e esealável para localização de informações, através de um serviço de lookup similar ao encontrado em tabelas hash, onde os pares (chave, valor) são armazenados de forma distribuída, O tempo necessário para a localização de um peer em um sistema DHT é mensurado em saltos e corresponde à quantidade de peers consultados até que a resposta seja obtida, Este trabalho propõe uma nova abordagem para DHTs de salto único, batizada de HvperDHT, O HvperDHT é baseado em um hipercubo virtual distribuído, formado por nodos espalhados pela Internet interligados por enlaces virtuais, O HvperDHT utiliza a rede de sobreposição construída pelo algoritmo DiVHA (Distributed Virtual Hypercube Algorithm), que é um algoritmo de diagnóstico distribuído hierárquico com limites bem conhecidos e definidos para o número de testes executados e para a latência que, no pior caso, é de log2N rodadas de testes. Diferentemente do que é usualmente empregado nos sistemas DHTs, o posicionamento de um novo participante no HvperDHT é realizado de forma determinística, a fim de posicioná-lo no local da rede onde ele é mais necessário, A rede sobreposta forma a base na qual é realizado o particionamento, o balanceamento e o mapeamento consistente das chaves hash. Trata-se de uma rede dinâmica que permite a entrada e saída de participantes, com mecanismos correspondentes para posicionamento e busca dos objetos, O HvperDHT foi implementado em um ambiente de simulação e resultados experimentais são apresentados para latência de disseminação de eventos, a sobrecarga em termos de recursos consumidos na rede e a análise do churn Rcl tclXcl de sucesso das consultas.