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Christian von Prollius

• Aktuelle Entwicklungen zeigen, dass Peer-to-Peer (P2P) Anwendungen wie Skype oder Bittorrent im Internet immer mehr an Bedeutung gewinnen. In den letzten Jahren hat es einen explosionsartigen Anstieg an Nutzern und Daten in solchen Netzen gegeben. Dabei stellt der eigentliche Dateitransfer zwischen zwei Rechnern kein großes Problem mehr dar und auch der Speicherbedarf für die große Menge an Daten kann durch die Weiterentwicklung der Hardware gut gedeckt werden. Das eigentliche Problem liegt vielmehr darin, den Rechner zu finden, der die gewünschten Daten hat. Client-Server Architekturen, wie zum Beispiel Napster, haben sich als ungünstig herausgestellt. Wenige Server, die eine große Anzahl an Clients bedienen müssen, sind einerseits sehr anfällig gegenüber Angriffen und Ausfällen (Single Point of Failure)und kommen auch nicht mit der ständig wachsenden Anzahl an Nutzern zurecht. Verteilte Hashtabellen (DHT) bieten hier einen guten Lösungsansatz, der mit einer großen Anzahl an Nutzern skaliert und ausfallsicher ist. Andere dezentrale Lösungen, wie zum Beispiel das P2P Netzwerk Gnutella haben zwar das Problem des Single Point of Failure gelöst, jedoch haben sie starke Nachteile bei der Suche nach Keys. Bei einer Suche wird ein Broadcast verwendet (jeder schickt die Anfrage an jeden weiter) und damit ein enormer Netzwerkverkehr erzeugt. In "Why Gnutella Can't Scale. No, Really" wird erklärt, dass eine Suchanfrage bei Standardeinstellungen in der Clientsoftware einen Netzwerkverkehr von 17MB erzeugt. Deswegen wird zusätzlich eine Lösung benötigt, die Keys und Values geordnet verteilt, damit sie gezielt gesucht werden können. Aus diesem Grund beschäftigt sich die folgende Arbeit mit einer völlig dezentralen Architektur, die außerdem eine sinnvolle Platzierung der Keys vornimmt. Die dezentrale Architektur hat den Vorteil, dass die Endgeräte den Hauptteil des Dienstes selbst erbringen und damit jeder zusätzliche Teilnehmer seine eigenen Ressourcen beisteuert. Diese Arbeit präsentiert Chord#, eine dezentrale, skalierbare und selbstorganisierende verteilte Hashtabelle. Chord# wurde ausgewählt, da in dieser Arbeit auch Wert auf Bereichsabfragen gelegt wurde. Diese sind zum Beispiel bei dem Chord Algorithmus nicht möglich, da dieser eine Hashfunktion für die Keys verwendet und somit die Daten zwar gleichmäßig aber unsortiert auf die Teilnehmer verteilt. Es wird in dieser Arbeit gezeigt, dass mit Hilfe von Chord# auch ohne die Hashfunktion gute Ergebnisse erzielt werden. Außerdem können durch den Verzicht auf die Hashfunktion Bereichsabfragen ermöglicht werden. Dafür wird der Chord# Algorithmus in Java implementiert (ca. 1500 Zeilen Code) und in dem Forschungsnetz PlanetLab ausführlich auf Laufzeiten, Instandhaltungskosten und Skalierung getestet.
• Recent developments show that peer-to-peer (p2p) applications, such as Skype or Bittorrent have become increasingly important in the internet. Over the last years there has been a rapid growth of both users and data in such networks. However, the actual file transfer between two peers is not really an issue anymore. The same holds true for data storage, since the new hardware grants users enough space to store their data. The real problem is finding the peers that possess the desired data. Client-server architectures like Napster have proven to be ineffective addressing that problem. One or few servers being responsible for many peers are vulnerable to attacks or failures (single point of failure). Additionally, they are unable to cope with the rapidly growing number of peers. Distributed hashtables (DHT) are a good approach to solve these problems, since they scale nicely with large numbers of peers and provide a high tolerance for errors. Other decentralized solutions like the p2p network Gnutella solved the problem of Single Point of Failure but show considerable disadvantages when searching for keys. The peers in Gnutella use a broadcast (sending the message to all peers they know)resulting in massive traffic. According to "Why Gnutella Can't Scale. No, Really.", each search using standard client settings yields 17MB traffc. This calls for a different solution, distributing keys and values to peers quickly and efficiently so they can be found fast. For that reason this thesis focuses on a fully distributed architecture using organized key placement. One major advantage of distributed architecture is the fact, that the peers do most of the work themselves. This way, new peers joining the network add resources to it. This thesis presents Chord#, a scalable, self-organizing and completely decentralized DHT. It has been chosen due to its capability to allow range queries. The regular Chord algorithm does not support range queries, because of the hashfunction it uses to evenly distribute the keys among the peers. This results in similar or logical coherent keys most likely not being close together in the network. This thesis shows Chord# achieving same results as Chord - regarding performance costs - without the hashfunction. In dropping the hashfunction this algorithm allows the use of range queries. The Chord# algorithm is implemented in Java (about 1500 lines of code) and thoroughly tested in the research network PlanetLab. The results are evaluated regarding performance, maintenance and scalability.