Seminar Peer - to - Peer Netzwerke. Thema:” Aktuelle Anwendungen” Referenten: Jan Kretzschmar, Folker Gramse, Philip Schröder und Denis Kohl. Motivation. Ressourcen des Internets wachsen exponentiell ( Mbit, MIPS ) Ressourcen des Internets bleiben ungenutzt - PowerPoint PPT Presentation
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Seminar Peer – to – Peer Netzwerke Thema: “Aktuelle Anwendungen”
Referenten: Jan Kretzschmar, Folker Gramse, Philip Schröder und Denis Kohl
Seminar Peer - to - Peer Netzwerke
Thema:” Aktuelle Anwendungen”
Referenten:Jan Kretzschmar, Folker Gramse, Philip Schröder
und Denis Kohl
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Motivation
• Ressourcen des Internets wachsen exponentiell ( Mbit, MIPS )• Ressourcen des Internets bleiben ungenutzt• Peer - to - Peer aktiviert diese Ressourcen• Ermöglicht neue Formen der globalen Zusammenarbeit• Einbeziehung von Mobilen Geräten
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Überblick• Anwendungen von Peer - to - Peer Systemen
• Nach der Ersten Verbindung wird ein Ping (broadcast) gesendet
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„Horizont“
• Erhält eine Rechner einen „Ping“ so wird dieser weitergegeben und er schickt einen Pong zurück
• Innerhalb der Pong Nachricht sind IP-Adresse und die Anzahl und Größe der geteilten Dateien
• Die wird bis zu einem Horizont von 10000 Rechner ausgeführt
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Dateitransfer• Bei einer Anfrage wird eine Nachricht (Query)
erzeugt und diese wird als Broadcast weitergegeben
• Im positiven Fall wird eine Antwort zurückgegeben
• Der eigentliche Download erfolgt außerhalb des Netzes– Direktverbindung HTTP
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Keyword - Matching (I)
• Matching von Dateien auf Anfrage teuer• Limewire : 87% der CPU - Zeit• Verbesserung z.B. mit Zugeständnissen ( schwächere „policies“ möglich)Beispiel :
- Verzicht auf „Case“ - Sensitivität- Verzicht auf Wildcards
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Keyword - Matching (II)
Keyword - Substring - Matching:• schwächste Einschränkung (policy)Ein Treffer ist nur dann vorhanden in F, wenn alle Wörter in der Anfrage als Substring in F vorhanden sind.
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Keyword - Matching (III)
Keyword - Subset - Matching:• stärkste EinschränkungEine Anfrage Q ergibt einen Treffer bei einem Dateinamen F, wenn die Wörter in Q eine Teilmenge von F sind.
Beispiel.: „Beatles Submarine“ ist ein Treffer „Beatles Sub“ nicht.
• Kostengünstig ( Benutzung von Hashtabellen)
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Keyword - Matching (IV)
Keyword - Prefix - Matching
Eine Anfrage Q bestimmt eine Datei F, wenn alle Wörter in Q Präfixe eines Elements in der Menge von den Wörtern von F sind. Beispiel.: Q=„sub beat“ dann wäre „submarine beatles“ ein Treffer, aber nicht bei „sub eattles“
Verwendung von Tries (linearer Aufwand)
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Multiple user download(swarming)
• Angelehnt an RAID• Verteilung von Daten auf (hier) verschiedene Rechner• Die Datei wird von verschiedenen Rechnern
heruntergeladen und zusammengesetzt• Vorteil
– Verteilung der Netzlast– Unabhängigkeit von Einzelnen – Verringert den Aufwand für Suchen
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HUGEBeispiel BearShare
• Swarming basierend auf Huge• Hash/Urn Gnutella Extension• Bei einem Upload merkt sich der Client den
anderen Rechner und gibt diesen an, wenn ein Treffer vorliegt.
• Treffer liegt bei gleichen Hashwert vor• Verifizierung von Dateien werden nötig
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Gefahren für den Nutzer
Meldung vom 3.1.2002:www.wired.com/news/privacy/0,1848,49430,00.html
- ClickTillUWin -„In Limewire 2.0.2 wurde versehentlich ein Trojanisches Pferd eingebracht, durch eingebaute Werbung wurde eine Datei heruntergeladen und ausgeführt „• Probleme auch mit Kazaa 1.3.3
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Aber auch rechtliche Gefahren für die Entwickler und Benutzer
• Meldung vom 29.11.2003 13:27 – Zu finden unter www.heise.de
http://www.heise.de/newsticker/meldung/42480
• Entwickler von File-Sharing-Software verhaftet, dem japanische Softwareentwickler von „Winny“ Katsuhiko Kimoto wird vorgeworfen, er habe den amerikanischen Spielfilm "A Beautiful Mind" verbreitet und allein dadurch einen Schaden von 230 Millionen Yen (1,75 Millionen Euro) verursacht.
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Reboot.fm(II)
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Reboot.fm(III)
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P2P-Streamer.com
• “http://www.P2P-Streamer.com”• internationales P2P - Radio• Unterstützung von ogg, mp3, mp3.com• Unterstützung aller gängigen Plattformen
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Verteiltes Berechnen (GRID Computing)
Am Beispiel von SETI@HOME
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GRID-ComputingWas heißt das?
• Ungenutzte Ressourcen wie Rechenleistung oder Speicherkapazität mobil machen
• Viele weit verstreute Rechner zu großen Supercomputern vereinen
• Vorteile liegen in Bereichen “load balancing“ und “high availability“– Komplexe Probleme parallel bearbeiten– Ausfall von Teilrechnern beeinträchtigt
Gesamtsystem nur geringfügig
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Architektur
• Globus - Toolkit 2-4• European Data Grid
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Anwendung: SETI@HOME(Search for Extraterrestrial
Intelligence) • SETI wertet Signale vom „Arecibo
Observatorium“ (Puerto Rico) aus• Sucht nach schmalbandigen Signalen mit
charakteristischem Muster– Signal sollte erwartungsgemäß auf
energetisch günstigem Frequenzniveau senden
– Aufgrund der Funktionsweise des Teleskops gaussähnliche Signalform zu erwarten
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Wie SETI funktioniert• SETI@HOME stellt screensaverähnlichen Peer-
to-Peer -Client zur Verfügung • Wenn ein Clientcomputer längere Zeit inaktiv
bleibt wird Client gestartet• SETI empfängt Frequenzen im Bereich um
1420MHz mit einer Bandbreite von 2,5MHz• Aufspaltung in 10KHz “slices“, die zum Clienten
geschickt werden
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Prozess auf dem Client• SETI überträgt 107 sec. Lang 10KHz-Pakete• Entspricht einer Datenblockgröße von ca. 0.25
MB• Client verbindet sich nur mit SETI@HOME,
wenn Analyse abgeschlossen und neue Daten versendet werden
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Der Screensaver- Client (II)
• Client speichert Cookie lokal, um beim Neustart seinen Status abzufragen
• Hauptaufgabe: Mittels Fast Fourier Transform (FFT) gewünschte Frequenzen aus Rauschgemisch extrahieren
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Der Screensaver - Client(II)
• Mit Hilfe von “Chirping“ durch Planetenbewegung hervorgerufene Verzerrungen ausgleichen
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Kommerzielle Nutzung
• Beispiel : Zetagrid
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Zusammenfassung / Fazit
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FRAGEN ???
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