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首页PUNA:多维度网络属性感知的对等资源发现方法
本文档探讨了一种名为"感知底层网络属性的对等式资源发现方法"(PUNA)的创新技术,发表于2012年的《四川大学学报(工程科学版)》第44卷第2期。作者陈曦、曾华桑和吴涛来自西南交通大学信息科学与技术学院。该研究的背景是针对分布式哈希表(DHT Overlay)在提供底层网络属性服务质量(QoS)方面的局限性。 PUNA方法的核心在于结合多维范围查询(Multidimensional Range Query, MRQ)的支持,设计了一种能够同时考虑网络应用属性和底层网络特性的资源查找机制。通过空间填充曲线这一工具,将资源的多维度属性进行降维映射,使得一次查询即可找到满足所有要求的资源。这种设计提高了效率,使得PUNA具有很好的兼容性,不仅适用于传统的多维范围查询,还能根据不同网络条件灵活调整。 为了应对不同类型的需求,研究者提出了两种查询方案:并行查询方案P-PUNA和串行查询方案S-PUNA。P-PUNA适用于时延敏感的查询场景,其时间复杂度为O(lbN),意味着随着节点数量N的增加,查询速度线性增长,对于实时性要求高的应用非常适用。而S-PUNA则针对带宽紧张的情况,时间复杂度为O(lb(NlbN)),虽然可能在极端情况下略显劣势,但总体上仍保持了良好的性能。 关键词包括对等网络、覆盖网络、服务质量、分布式哈希表和空间填充曲线。PUNA的提出和优化展示了在P2P系统中兼顾网络性能和用户体验的重要性和可行性,为未来的网络资源发现提供了新的思考角度和实用策略。这篇论文的研究成果不仅提升了底层网络属性对资源发现的影响,也为相关领域的研究者和工程师提供了有价值的技术参考。
资源详情
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第
44
卷第
2
期
2012
年
3
月
四川大学学报(工程科学版)
JOURNAL
OF
SICHUAN
UNIVERSITY
(ENGINEERING
SCIENCE
EDffiON)
Vo
l. 44 No.2
M
町.
2012
文章编号:
1
∞
9-3087
(2012)
02
-0
105
-0
7
一种感知底层网络属性的对等式资源发现方法
陈曦,曾华桑,吴涛
(西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都
61
∞
31)
摘
要:为解决
DHT
Overlay
难以保证底层网络属性
QoS
的问题,在支持多维范围查询的基础上,提出了感知底层
网络属性的对等式资源发现方法
PUNA
o
PUNA
利用空间填充曲线,对资糠的多维属性进行降维映射,通过一次查
询可以发现同时满足网络应用属性和底层网络属性需求的资源。
PUNA
能够方便切换到一般的多维范围查询,具
有良好的兼容性。针对不同的网络状况,设汁了并行查询方案
P-PUNA
和串行查询方案
S-PUNA
,分别适用于时延
紧迫型查询和带宽紧迫型查询。实验结果表明在时间复杂度上
P-PUNA
为
O
(l
b
N)
,
S-PUNA
为
O
(l
b(
Nl
b
N)
)
,具
有良好的查询性能。
关键词:对等网络;覆盖网络;服务质量;分布式哈希表;空间填充曲线
中图分类号
:T
凹
93
文献标志码
:A
P2
P Based
Resource
Disc
overy
with
Underlying
Network
Attributes
Awareness
CHEN
Xi
,
ZENG
Hua-shen
,
WU
T.
ω
(School
of
Info.
Sc
i.
and
Techno
l. ,
So
uthwest
Jiaotong
Univ.
,
Chengdu
61
∞
31
,
China)
Abstract:
To
∞严
witb
D
Hf
Ov
erlay' s difficulties in
QOS
provisioning regarding underlying network
attribut
凹,
on
出
e
basis of Multidirnen-
sional
Rang
e
Qu
ery(MRQ)
,P2
P-based
Reso
田
ce
Di
scovery
wi
由
Underlying
Network
Attribut
回
Awareness(PUNA)
was
pro
萨配:d.
By
mappi
鸣
network
r
,回
ources'
multi -dirnensional attributes into l-dirnensional space using
s
阳
ce-filling
curve,
PUNA
w
槌
able
to
discover network
re-
四,
urces
meeting
re
制
rements
on
抽出
Network
Application Attributes ( NAA) and Underlying Network
Attribut
臼
(UNA)
叨
tb
one lookup , and
be
switched
to
MRQ
wi
也
ease.
To
adapt
ωdifferent
network status,Parallel PUNA(P-PUNA) and
Se
rial PUNA(S-PUNA) lookup schernes
were
d
回
i
伊叫,
suitable
for
delay-criticallooku
严
and
band
机
dtb-criticallookups
respectively. Simulation results
showed
血
at
tbe
tirne
∞
mplex
ity of P-PUNA is
O(lb
N)
时咀
le
由
at
of S-PUNA is
O(lb(
Nlb
N))
, índicating scalable
1
∞
kup
performance.
Key
words:
peer to peer networks; overlay networks; quality of service; distributed hash
table;
space-filling curve
基于结构化P2
P
的信息查询系统可被广泛用
于网络资源的发现。结构化P2
P(
structured
P2
P
,如
Chord[']
、
Kademlia
[2]
等)根据数据值将其映射到数
据键:
f:
data_value
→
dα
ta_key
,
通过
dαtα=
<key,
value)
键值对的形式来存储数据。同时也将节点进
行了索引,根据节点的特征(I
P
地址等)将其映射为
一个节点
ID:
f:
node_character
→
node_ID
。数据和
节点的映射一般采用同种晗希函数。一般而言,
由
tα
_key
和
node_ID
键值长度一致,处于相同的
1
维索引空间,从而节点和节点、数据和节点之间的
收稿日期
:2011
-07
-03
基金项目:国家自然科学基金资助项目
(ωml02;U
朋
0122)
;中央
高校基本科研业务费专项资金资助项目
(2010XS
2O)
;四
川省科技创新苗子工程资助项目
(2010
-013)
作者简介:陈曦
(1985
一)房,博士生.研究方向:网络体系结构.
"距离"度量可以被利用起来,实施基于索引的高效
数据存储和查询。结构化P2
P
的存储过程为如下
映射:
f:
data_key
→
node
_I
D
,
即根据数据键和节点
ID
的距离特征,将数据分布式地存储到某些节点。
例如
:Chord
利用环状地址空间上数据键的顺时针
直接后继节点来存储数据;而
Kademlia
通过数据键
和节点
ID
的异或距离,找到
k
个和数据键距离最近
的节点,然后向这些节点发起
STORE
RPC
存储数
据,即节点通过晗希运算存储了距离自己"较近"的
数据,这就形成了一种分布式晗希表(
distributed
hash
table
,
DHT)
。同时,根据到其他节点的距离,
DHT
节点保存了基于晗希值的路由表(如
Chord
的
finger
table
,
Kademlia
的
k-buckets
等)以支持高效的
查询操作。由于节点
ID
和数据键之间存在确定的
"距离"关系,只要一个数据确实被存储于结构化
P2
P
中,就一定能够在距其较近的节点上被找到,因
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weixin_38646645
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