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HEINZ NIXDORF INSTITUTUniversität Paderborn
Algorithmen und Komplexität
Algorithmen für Peer-to-Peer-Netzwerke
Sommersemester 200421.06.2004
10. Vorlesung
Christian Schindelhauer
Algorithmen für Peer-to-Peer-Netzwerke 2
HEINZ NIXDORF INSTITUTUniversität Paderborn
Algorithmen und KomplexitätChristian Schindelhauer
Keine Terminänderung
ORGANISATIONNächste Vorlesung:
Fr. 02.07.2004 9-11 Uhr F0.530
Nächste Übungen: Mo. Heute 16 Uhr (C)Fr. 25.06.2004 9 Uhr (A)Fr. 25.06.2004 10 Uhr (B)
Dann wieder normal ...
Algorithmen für Peer-to-Peer-Netzwerke 3
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Algorithmen und KomplexitätChristian Schindelhauer
Kapitel III
Epidemische Informations-ausbreitung
Algorithmen für Peer-to-Algorithmen für Peer-to-Peer-NetzwerkePeer-Netzwerke
Algorithmen für Peer-to-Peer-Netzwerke 4
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Replizierte Datenbanken
Ausgangssituation
–Knoten sind durch ein Netzwerk verbunden
–Knoten und Kanten können ausfallen
–Knoten sollen lokale Information im Netzwerk an alle verteilen
–Verbindungsstruktur unklar Ziel:
–Gleicher Datenbestand an verschiedenen Orten
–Datenbestand muß konsistent gehalten werden
–Verfahren soll dezentral und robust arbeiten, weil Verbindungen/Rechner unzuverlässig
Nicht alle lokale Datenbanken (DB) sind allen bekannt
–z.B. Name-Server im Internet
–z.B. Peer-to-Peer-Netzwerk
Algorithmen für Peer-to-Peer-Netzwerke 5
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Epidemien in der Wissenschaft
Hippokrates „Über Epidemien“ (ca 400 v.Chr.) John Graunt (1662) Louis Pasteur und Robert Koch (19. Jhd.) ...
In der Mathematik
Daniel Bernoulli (1760) Ross, Einfaches Epidemie Model (1911) Kermack und McKendrick, Allgemeines Epidemiemodell (1927)
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Replizierte Datenbanken - Alternative Lösungen
Unicast– Jede neue Information wird an alle Datenbanken versandt– Problem:
• nicht alle lokalen Datenbanken sind bekannt oder immer erreichbarAnti-Entropy
– Jede lokale DB kontaktiert zufällig andere lokale DB– Totaler Abgleich des Datenbestands– Problem: Kommunikationsoverhead
Epicast– Informationsverbreitung ähnlich einer Infektion– Jeder Knoten reicht die Information, wie einen neuen Virus, weiter
• bis sie im Netz bekannt ist– Vorteil:
• schnell, robust, einfach– Nachteil:
• großer Nachrichtenoverhead
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Epidemische Algorithmen
Synonym:– Gerücht, Virus, Nachricht, Epidemie
Epicast– Neue Information wird zum Gerücht– Solange das Gerücht neu ist, wird es weiterverbreitet– Ist das Gerücht alt, soll es schon allen bekannt sein
Epidemischer Algorithmus [Demers et al 87]– verbreitet Information wie einen Virus– robuste Alternative zu Broadcast
Kommunikationsform:– Random-Call-Modell
Für die Analyse betrachten wir nur ein Gerücht– Gelten die Eigenschaften mit hoher Wahrscheinlichkeit, dann gilt es auch für
polynomiell viele Gerüchte
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Anruf-Model (Random Call)
Kommunikation wird synchronisiert modelliert in Runden
In jeder Runde kontaktiert jeder Teilnehmer einen uniform zufällig gewählten Teilnehmer
Man unterscheidet dei Kommunikationsmodelle
– Push: Der Anrufer gibt die Information dem Angerufenen
– Pull: Der Angerufene gibt die Information dem Anrufer
– Push&Pull: Kombination von Push und Pull
Push
Pull
Push&Pull
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Epidemische Algorithmen in Peer-to-Peer-Netzwerken
Epidemische Algorithmen sind älter als Peer-to-Peer-Netzwerke
– 1987 versus 1999Epidemische Algorithmen brauchen zufällige Adressierung
– Viele Peer-to-Peer-Netzwerke unterstützen dies
– Gnutella
• Random Walk erreicht zufällige Adressierung
– CAN:
• Verwende Sprung zwischen den Realitäten
• Dadurch zufälliger Sprung in O(1) Hops
– CHORD, Koorde, Viceroy
• Zufälliger Sprung in log n Hops
– Pastry, Tapestry
• Zufälliger Sprung in log n Hops
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Push-Modell
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Push-Modell
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Push-Modell
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Push-Modell
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Push-Modell
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Push-Modell
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Push-Modell
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Notation
Betrachte eine Nachricht
n: Anzahl Teilnehmer
I(t): Menge der informierten/infizierten KnotenS(t) = n-I(t) Menge der noch nicht Informierten
i(t) = |I(t)|/n Relativer Anteil der Informiertens(t) =1-i(t) Relativer Anteil der Nicht-Informierten
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Struktur des Anruf-Modells
Betrachte feste Runde
Ausgrad: immer 1
Eingrad
– 0 mit Wahrscheinlichkeit
– 1 mit Wahrscheinlichkeit
– k mit Wahrscheinlichkeit
Für große n und kleineres k Poisson-Verteilung mit Erwartungswert 1
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Push-Modell: Anfangsphase s(t) = o(1)
3 Möglichkeiten in Runde t:
– Ein infomierter Anrufer ruft einen bereits informierten Knoten an, W’keit i(t)
– Ein informierter Anrufer ruft den selben Knoten wie ein anderer Knoten an: W’keit i(t)
W’keit, dass ein Knoten ohne Erfolg anruft: 2i(t)
W’keit für Infektion eines neuen Knoten, falls i(t) s(t)/2: 1 – 2i(t)
E[i(t+1)] i(t) + i(t) (1-2 i(t)) = 2 i(t) – 2i(t)2 2 i(t)
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Push-Modell: Startphase & Exponentielles Wachstum
W’keit für Infektion eines neuen Knoten, falls i(t) s(t)/2: 1 – 2i(t)
E[i(t+1)] 2 i(t) – 2i(t)2 2 i(t)
1. Startphase: I(t) 2 c (ln n)2
o Varianz von i(t+1) relativ groß
o daher Verdopplung von i(t) erst nach O(1) Runden mit hoher W’keit
§ Exponentielles Wachstum: I(t) [2 c (ln n)2, n/(log n)]
1. (fast) Verdopplung mit hoher W’keit, d.h. 1-O(n-c)
2. Beweis durch Chernoff-Schranke:
3. Für unabhängige Zufallsvariablen Xi{0,1} und mit
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Push-Modell: Startphase & Exponentielles Wachstum
Beweis durch Chernoff-Schranke:
Für unabhängige Zufallsvariablen Xi{0,1} und mit
Sei = 1/(ln n) und E[Xm] 2 c (ln n)3
Dann gilt 2 E[Xm] /2 c ln n
Damit ist
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Push-Modell: Startphase & Exponentielles Wachstum
W’keit für Infektion eines neuen Knoten, falls i(t) s(t)/2: 1 – 2i(t) E[i(t+1)] 2 i(t) – 2i(t)2 2 i(t)
3. Zwischenphase I(t) [n/(log n), n/3]o Term 2i(t)2 2i(t)/(log n) kann nicht mehr vernachlässigt werdeno Trotzdem mit 2i(t) – 2i(t)2 4/3 i(t) noch exponentielles Wachstum,
aber Basis < 2§ Sättigung: I(t) n/3
3. W’keit, dass ein Gesunder von I(t) = c n Infizierten nicht kontaktiert wird:
• Damit konstante W’keit für Infektion: 1 – e–1/3 und 1 – e–1
4. Daher E[s(t+1)] e–i(t) s(t) e–1/3 s(t)3. Gilt mittels Chernoff-Schranke auch mit hoher W’keit4. Exponentielles Schrumpfen der Gesunden5. Basis konvergiert gegen 1/e
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Gerüchteausbreitung: Push
Startphase: i(t)<1/2 Sättigung: s(t) < 1/2
Sicherung
Zeit
i(t)
s(t)
1
0
log2 n ln n c ln n
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Anruf-Model (Random Call)
Infektionsmodelle:
– Push-Modell:
• Der Anrufer infiziert den Angerufenen
– Pull-Modell:
• Der Angerufene infiziert den Anrufer
– Push&Pull-Modell:
• Beides
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Pull-Modell
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Pull-Modell
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Pull-Modell
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Pull-Modell
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Pull-Modell
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Pull-Modell
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Pull-Modell
Gegeben: Rel. Anteil s(t) gesunder Knoten und i(t) Infizierter
– W’keit, dass gesunder Knoten einen Infizierten kontaktiert: i(t)
E[s(t+1)] = s(t) – s(t) i(t) = s(t) (1 – i(t)) = s(t)2
E[i(t+1)] = 1-s(t)2 = 1 – (1 – i(t))2 = 2 i(t) – i(t)2 2 i(t)
– Approximation funktioniert nur, falls i(t) klein Problem:
– falls i(t) (log n)2 exponentielles Wachstum nicht sicher
– Bis exponentielles Wachstum sicher startet, dauert es O(log n) SchritteAber dann:
– Falls s(t) 1/2: Anteil Gesunder wird in jedem Schritt quadriert,
• d.h. E[s(t+ O(log log n))] = 0,
– Falls i(t) 1/2, dann sind nach O(log log n) Schritten sind alle infiziert
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Gerüchteausbreitung: Pull
Startphase i(t)<1/2 Sättigung
s(t) < 1/2Sicherung
Zeiti(t)
s(t)
1
0
c ln n + log2n log log n c log log n
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Push&Pull-Modell
o Kombiniert Wachstumsverhalten von Push und Pull1. Startphase: i(t) 2 c (ln n)2
• Push: Verdopplung von i(t) nach O(1) Runden mit hoher W’keit2. Exponentielles Wachstum: I(t) [2 c (ln n)2, n/(log n)]
• Push und Pull: (fast) Verdreifachung mit hoher W’keit in jeder Runde, d.h. i(t+1) 3 (1-1/(log n)) i(t)
3. Zwischenphase I(t) [n/(log n), n/3]• Push und Pull: Verlangsamtes exponentielles Wachstum
4. Quadratisches Schrumpfen I(t) n/3• durch Pull:
E[s(t+1)] s(t)2
1. Mit Chernoff-Schranke gilt mit hoher W’keits(t+1) 2 s(t)2
und damit nach zwei Runden für s(t) 1/21/2
s(t+2) s(t)2
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Gerüchteausbreitung: Push & Pull
Startphase i(t)<1/2 Sättigung
s(t) < 1/2Sicherung
Zeiti(t)
s(t)
1
0
log3n log log n c log log n
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Shenkers Min-Counter-Algorithmus
Einfache Terminierungsstrategie:
– Falls Gerücht älter als maxctr, dann stoppe Weitergabe
Vorteil:– Einfaches Verfahren
Nachteile:
– Wahl von maxctr entscheidend
• Falls maxctr zu niedrig, werden nicht alle Knoten informiert
• Falls maxctr zu hoch, entsteht Nachrichtenoverhead (n maxctr)
– Optimale Wahl bei
• Push-Kommunikation: maxctr = O(log n)
Nachrichtenmenge: O(n log n)
• Pull-Kommunikation: maxctr = O(log n)
Nachrichtenmenge: O(n log n)
• Push&Pull-Kommunikation: maxctr = log3n + O(log log n)
Nachrichtenmenge: O(n log log n)
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Terminierung von GerüchtenMin-Counter-Algorithmus
Jeder für sich schätzt ein Gerücht für
– „neu“, „alt“, „sehr alt“, „sehr sehr alt“, „sehr sehr sehr alt“, ... ,
– „sehrmaxctr alt“ = „uralt“ ein.
Am Anfang ist jedes Gerücht „neu“.
Gerüchte werden nicht jünger.
Erfährt jemand ein Gerücht
– zum ersten Mal übernimmt er das Alter.
– zum zweiten Mal oder mehr als zweimal gleichzeitig, setzt er das Alter um eins höher.
Solange ein Gerücht nicht „uralt“ ist, erzählt man es weiter.
Falls ein Gerücht „uralt“ ist, wird es noch maxctr Runden lang in jeder Runde erzählt und dann vergessen.
Algorithmen für Peer-to-Peer-Netzwerke 38
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Der Min-Counter-Algorithmus
Benutzt Kommunikation– Wird das Gerücht von allen Kontaktpartnern als älter erachtet,
wird der Alter-Zähler erhöhtShenkers Min-Counter-Algorithmus für maxctr = O( log log n)
– Jeder Spieler P führt Variable für Gerücht Variable
– A: Spieler P kennt Gerücht P nicht: ctrr(P) initialisiert mit 0
– B: Falls Teilnehmer P hört Gerücht R zum ersten Mal:
ctrR(P) 1
– B: Falls Teilnehmer Q1, Q2, …, Qm Kommunikationspartner von P in dieser Runde
Falls mini(ctrR(Qi) ctrR(P) dann ctrR(P) ctrR(P) + 1
– C: Falls ctrR(P) maxctr erzählte Gerücht für weitere maxctr Rundendanach D: stoppe Weiterübertragung des Gerüchts
Theorem
Der Min-Counter-Algorithmus informiert für Push&Pull-Kommunikation alle Teilnehmer in log3n + O(log log n) Runden mit W’keit 1nc, wobei maximal O(n log log n) Gerüchte übertragen werden.
Algorithmen für Peer-to-Peer-Netzwerke 39
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Der Min-Counter-Algorithmus
Theorem
Shenkers Min-Counter-Algorithmus informiert für Push&Pull-Kommunikation alle Teilnehmer mit W’keit 1nc, wobei maximal O(n log log n) Nachrichten übertragen werden.
Algorithmen für Peer-to-Peer-Netzwerke 40
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Algorithmen und KomplexitätChristian Schindelhauer
Push, Pull und Push&Pull
Verwendet man
...
OperationenPush Pull Push&Pull
dann muss man maxctr auf
...
setzen
O(log n) O(log log n) O(log log n)
und informiert in
...
Runden (Zeit) O(log n) O(log n)
log3n + O(log log n)
alle Knoten mit ... Nachrichten mit
Wahrscheinlich-keit 1—n —c O(n log n) O(n log log n) O(n log log n)
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Algorithmen und Komplexität
Vielen Dank
Ende der 10. VorlesungNächste Vorlesung: Fr. 02.07.2004 9-11 UhrNächste Übung: heute Mo. 21.06.2004 16 Uhr (C)
Fr. 25.06.2004 9 Uhr (A)Fr. 25.06.2004 10 Uhr (B)