khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s
(b) Kết quả mô phỏng 1000 node, khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s
Hình 3.5 (a) Kết quả mô phỏng 100 node, khoảng thời gian vào/ra mạng là 600s
(b) Kết quả mô phỏng 1000 node, khoảng thời gian vào/ra mạng là 600s
Luận văn thạc sỹ KHMT Chương trình thử nghiệm
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
62
Dưới đây là kết quả mơ phỏng tỷ lệ tìm kiếm lỗi khi kết hợp các kết quả mơ phỏng ứng với các trường hợp khác nhau của churn rate trên cùng một đồ thị.
Hình 3.6 (a) Kết quả mô phỏng tổng hợp với 100 node với 100 node
(b) Kết quả mô phỏng tổng hợp với 1000 node
Nhận xét: Từ các kết quả mô phỏng ở trên ta rút ra một số nhận xét như sau:
- Khi churn rate giảm thì tỷ lệ tìm kiếm lỗi cũng giảm theo, tức là bảng định tuyến ổn định hơn.
- Khi mà churn rate rất cao (các node kết nối/ rời bỏ mạng xảy ra trong khoảng 10 đến 120s) thì tìm kiếm hầu hết là lỗi, điều này chỉ ra rằng Chord không làm việc tốt khi churn rate quá cao.
- Băng thông được sử dụng nhiều càng nhiều, tỷ lệ lỗi càng giảm.
b) Kết quả mô phỏng ảnh hưởng của số lượng Node đến tỷ lệ tìm kiếm lỗi
Các hình từ 3.7 đến 3.11 phía dưới đều theo quy cách: Trục y thể hiện tỷ lệ tìm kiếm lỗi và trục x biểu diễn băng thơng trung bình trên thời gian sống của các node trên mạng. Số lượng các Node thay với các giá trị khác nhau là 100 node, 250 node, 500 node và 1000 node từ hình 3.7 đến hình 3.11. Các hình *.a thể hiện kết quả mơ phỏng của mạng khi các
Luận văn thạc sỹ KHMT Chương trình thử nghiệm
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
63
node vào/ra khỏi mạng với khoảng thời gian là 300s và các hình *.b thể hiện kết quả mơ phỏng của mạng khi các node vào/ra khỏi mạng với khoảng thời gian là 600s.
Những đường nét đậm trong các hình miêu tả sự kết hợp tốt nhất giữa tỷ lệ tìm kiếm lỗi (hiệu suất) và trung bình các byte trên giây được gửi bởi các node đang tồn tại trên mạng (chi phí để thu được hiệu suất).
Hình 3.7 (a) Kết quả mơ phỏng 100 node, khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s
(b) Kết quả mô phỏng 100 node, khoảng thời gian vào/ra mạng là 600s
Luận văn thạc sỹ KHMT Chương trình thử nghiệm
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
64
khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s thời gian vào/ra mạng là 600s
Hình 3.9 (a) Kết quả mô phỏng 500 node,
khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s (b) Kết quả mô phỏng 500 node, khoảng thời gian vào/ra mạng là 600s
Hình 3.10 (a) Kết quả mô phỏng 1000 node, khoảng thời gian vào/ra mạng là node, khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
(b) Kết quả mô phỏng 1000 node, khoảng thời gian vào/ra mạng là 600s
Luận văn thạc sỹ KHMT Chương trình thử nghiệm
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
65
Dưới đây là kết quả mơ phỏng tỷ lệ tìm kiếm lỗi khi kết hợp các kết quả mô phỏng ứng với các trường hợp khác nhau của số lượng node trên cùng một đồ thị.
Hình 3.11 (a) Kết quả mô phỏng tổng hợp khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s
(b) Kết quả mô phỏng tổng hợp khoảng thời gian vào/ra mạng là 600s
Nhận xét: Từ các kết quả mô phỏng ở trên ta rút ra nhận xét như sau: Khi mạng lớn hơn mà băng thông được sử dụng không đổi, tỷ lệ lỗi sẽ cao hơn.
c) Kết quả mô phỏng ảnh hưởng của RTT đến tỷ lệ tìm kiếm lỗi
Các hình từ 3.12 đến 3.16 phía dưới đều theo quy cách: Trục y thể hiện tỷ lệ tìm kiếm lỗi và trục x biểu diễn băng thơng trung bình trên thời gian sống của các node trên mạng. RTT là 0,5s, 1s, 2s, 3s thay đổi từ hình 3.12 đến hình 3.16. Các hình *.a thể hiện kết quả mô phỏng của mạng khi các node vào/ra khỏi mạng với khoảng thời gian là 300s và các hình *.b thể hiện kết quả mơ phỏng của mạng khi các node vào/ra khỏi mạng với khoảng thời gian là 600s.
Luận văn thạc sỹ KHMT Chương trình thử nghiệm
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
66
Những đường nét đậm trong các hình miêu tả sự kết hợp tốt nhất giữa tỷ lệ tìm kiếm lỗi (hiệu suất) và trung bình các byte trên giây được gửi bởi các node đang tồn tại trên mạng (chi phí để thu được hiệu suất).
Hình 3.12 (a) Kết quả mô phỏng RTT = 0,5s khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s
(b) Kết quả mô phỏng RTT = 0,5s khoảng thời gian vào/ra mạng là 600s
Hình 3.13 (a) Kết quả mơ phỏng RTT = 1s khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s
(b) Kết quả mô phỏng RTT = 1s khoảng thời gian vào/ra mạng là 600s
Luận văn thạc sỹ KHMT Chương trình thử nghiệm
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
67
Hình 3.14 (a) Kết quả mơ phỏng RTT = 2s
khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s (b) Kết quả mô phỏng RTT = 2s khoảng thời gian vào/ra mạng là 600s
Hình 3.15 (a) Kết quả mơ phỏng RTT = 3s khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s
(b) Kết quả mô phỏng RTT = 3s khoảng thời gian vào/ra mạng là 600s
Dưới đây là kết quả mơ phỏng tỷ lệ tìm kiếm lỗi khi kết hợp các kết quả mô phỏng ứng với các trường hợp khác nhau của RTT trên cùng một đồ thị.
Luận văn thạc sỹ KHMT Chương trình thử nghiệm
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
68
Hình 3.16 (a) Kết quả mô phỏng tổng hợp khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
(b) Kết quả mô phỏng tổng hợp khoảng thời gian vào/ra mạng là 600s
Nhận xét: Từ các kết quả mô phỏng ở trên ta rút ra nhận xét như sau: Khi khoảng thời
gian thiết lập giữa một cặp node bất kỳ (RTT) càng lớn mà băng thông được sử dụng khơng đổi thì tỷ lệ tìm kiếm lỗi sẽ cao hơn.
d) Kết quả mô phỏng các tham số của Chord đối với tỷ lệ tìm kiếm lỗi
Hình 3.17 và 3.19 là kết quả mô phỏng các tham số của Chord khi các node vào/ra khỏi mạng với khoảng thời gian là 600s. Trong các hình này, đường bao tồn bộ miêu tả sự kết hợp tốt nhất giữa hiệu năng (được đánh giá bởi fraction of failed lookups) và giá (trung bình byte trên giây được gửi bởi các node đang tồn tại trên mạng) để thu được hiệu năng đó khi tất cả các tham số được thay đổi và được gọi là overall convex hull. Các đường khác miêu tả sự kết hợp tốt nhất khi một tham số được cố định và các tham số khác được thay đổi, chúng được gọi là parameter convex hull.
Luận văn thạc sỹ KHMT Chương trình thử nghiệm
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
69
Hình 3.17 (a) Kết quả mơ phỏng 100 node, khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s
(b) Kết quả mô phỏng 1000 node, khoảng thời gian vào/ra mạng là 300s
Hình 3.18 (a) Kết quả mô phỏng 100 node, khoảng thời gian vào/ra mạng là 600s
(b) Kết quả mô phỏng 1000 node, khoảng thời gian vào/ra mạng là 600s
Luận văn thạc sỹ KHMT Chương trình thử nghiệm
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
70
Hình 3.19 (a) Kết quả mô phỏng tổng hợp 100 node
(b) Kết quả mô phỏng tổng hợp 1000 node
Nhận xét: Từ các kết quả mô phỏng ở trên ta rút ra nhận xét như sau: Từ hình 3.17 và
3.19 có thể nhìn thấy rằng sẽ khơng có có giá trị đơn của base, basictimer, pnstimer tốt nhất cho Chord. Tuy nhiên, các đường overall convex hull được cấu thành từ một vài đoạn của
các đường parameter convex hull với các tham số khác nhau của Chord đó là:
− Khoảng thời gian giữa hai lần Chord thưc hiện cập nhật lại successor và predecessor của mỗi node (basictimer) lần lượt là 0,5s; 1s; 3s; 6s; 9s; 36s.
− Khoảng thời gian giữa hai lần Chord thực hiện cập nhật lại bảng định tuyến của mỗi Node (pnstimer) lần lượt là 0,5s; 1s; 3s; 6s; 9s; 36s.
Luận văn thạc sỹ KHMT Kết luận
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
71
Kết luận
Từ các kết quả mơ phỏng trên ta có thể rút ra một số các kết luận về giao thức Chord như sau:
Trong cả hai trường hợp 100 node và 1000 node khi băng thơng sử dụng nhỏ thì tỷ lệ tìm kiếm lỗi giảm một cách nhanh chóng nhưng khi băng thơng sử dụng tăng lên một ngưỡng nào đó thì tỷ lệ tìm kiếm lỗi giảm chậm lại.
Chord làm việc không hiệu quả dưới điều kiện churn rate cao thể hiện bởi tỷ lệ tìm kiếm lỗi rất cao khi churn rate cao (các node kết nối/ rời bỏ mạng xảy ra trong khoảng 10 đến 120s).
Khi mạng lớn hơn mà băng thông được sử dụng không đổi, tỷ lệ lỗi sẽ cao hơn. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Khi khoảng thời gian thiết lập giữa một cặp node bất kỳ (RTT) càng lớn mà băng thông được sử dụng khơng đổi thì tỷ lệ tìm kiếm lỗi sẽ cao hơn.
Churn rate không ảnh hưởng nhiều lắm đến trễ tìm kiếm thành cơng trung bình.
Với cùng một băng thông sử dụng trên node, khi mạng lớn hơn thì trễ tìm kiếm thành cơng trung bình cao hơn.
Khi khoảng thời gian thiết lập giữa một cặp node bất kỳ (RTT) càng lớn mà băng thơng được sử dụng khơng đổi thì trễ tìm kiếm thành cơng trung bình sẽ cao hơn.
Luận văn thạc sỹ KHMT Kết luận
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Luận văn thạc sỹ KHMT Tài liệu tham khảo
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
73
Tài liệu tham khảo
[1]. Matei Ripeanu. Peer – to – Peer Architecture Case Study: Gnutella Network.
Anextended version of this paper was public as University of Chicago Technical Report TR – 2001 – 26.
[2]. Phan Anh, Nguyễn Đình Nghĩa. “Giáo trình mơn học Các vấn đề hiện đại của Công nghê thông tin” – Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc Gia Hà Nội. [3]. P2PSIM home page, http://pdos.csail.mit.edu/p2psim/