Estrategias de mantenimiento de la disponibilidad en sistemas P2P Public Deposited
El éxito de los sistemas P2P (Par a Par, en inglés Peer to Peer) depende en gran medida en los recursos aportados por cada par que se integra al sistema. Sin embargo, la ausencia de autoridad central y la característica de autonomía de los pares conducen a una gran heterogeneidad en los comportamientos que adoptan. Si los pares en su autonomía determinan dejar la red, los recursos compartidos ya no estarán presentes y la disponibilidad de éstos puede verse afectada. El presente trabajo se enfoca en identificar estrategias que al ser adoptadas por los pares permitan mantener una disponibilidad de los recursos de acuerdo a un umbral mínimo, considerando la transitoriedad (entrada-participación-salida) de los pares y la demanda de los recursos en el sistema P2P. Para ello, en la primera parte de este trabajo se propone un modelo evolutivo innovador que permite el estudio del comportamiento emergente de los pares en un sistema P2P. Este modelo utiliza como marco de trabajo la teoría de juegos evolutiva al asumir al sistema como una población de jugadores donde cada par tiene una estrategia e interactúa de forma repetida con el ambiente. La interacción se realiza a través del juego Ansioso−Perezoso el cual representa la situación estratégica (determinar el momento más adecuado para crear una réplica de un recurso afectado) que enfrentan los pares en el sistema P2P. La interacción repetida da lugar, a que con el paso del tiempo, algunos comportamientos se desempeñen mejor que otros y que a través de un proceso evolutivo se favorezca la persistencia de los comportamientos más aptos. Para conocer los comportamientos evolucionados, el modelo evolutivo contempla el uso de la técnica de algoritmos genético. Posteriormente, en este trabajo se realiza un conjunto de simulaciones del modelo evolutivo expuesto para evaluar: el comportamiento de la población de pares, el tiempo que les toma recuperar la disponibilidad de un recurso y los patrones de comportamiento presentes en las estrategias evolucionadas. Los resultados obtenidos muestran una estrecha relación entre el comportamiento de los pares y las ganancias y costos de crear y/o mantener un recurso en caché. Esta relación se observa claramente en el tiempo requerido por los pares para restaurar la disponibilidad de un recurso afectado el cual es mayor si la ganancia disminuye. Por otro lado, se identificaron patrones de comportamiento que aparecen constantemente en las poblaciones de estrategias evolucionadas independientemente de los escenarios de simulación realizados.
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