From resource allocation to neighbor selection in peer-to-peer networks

Abstract

En la tesis se estudia primero, desde un punto de vista teórico, las diferentes posibilidades de asignación de recursos de las redes peer-to-peer (P2P) y los incentivos que las mismas proveen a los peers. Luego, se realiza el diseño de un algoritmo que alcanza la asignación deseada manteniendo los incentivos para motivar a los peers a contribuir. Analizando los incentivos aparece un compromiso entre eficiencia y justicia en la red. Se procede a diseñar un algoritmo descentralizado de “selección de vecinos” (donde se elige con quién compartir contenido de manera de alcanzar un óptimo global). El algoritmo se basa en el uso de Cadenas de Markov de tiempo continuo que aparecen en el estudio de la mecánica estadística, en particular las distribuciones de Gibbs. El algoritmo consiste en un Gibbs Sampler, que alcanza la asignación deseada manteniendo sencillez en la implementación. En la última parte de la tesis se extienden las propuestas al contexto de redes inalámbricas ad-hoc, en las cuales el compromiso de eficiencia y justicia cambia radicalmente debido a que la eficiencia de la red está asociada a qué vecinos podemos elegir para comunicar, ya que en las redes inalámbricas las restricciones de capacidad se vuelven par a par, en lugar de una única restricción de subida por peer. Las interferencias entre enlaces debido la comunicación inalámbrica complican aún más el problema. De todos modos, se propone una extensión al algoritmo que logra los objetivos deseados también en este tipo de redes y que permite modular el compromiso entre eficiencia y justicia satisfactoriamente.