P2P TV forgalom mérése

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Telek Miklós
Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék

Kivonat

Bár még egyelőre a P2P fájlcserés alkalmazások a legnépszerűbbek, a jövőben várható a P2P-TV streaming alkalmazások globális, világszintű elterjedése, ami lehetővé teheti nagyszámú, akár több millió néző egyidejű kiszolgálását, miközben a költségek alacsonyak maradhatnak. Ugyanakkor a P2P alkalmazások által generált forgalom komoly gondot okoz az internetszolgáltatóknak, hiszen mind a gerinchálózati, mind pedig a hozzáférési hálózati erőforrásokat jelentősen leterhelik. A terhelés leküzdésének érdekében hatékony hálózatmenedzselés szükséges, aminek egyik alapja a forgalomazonosítás.

Dolgozatom egy olyan folyamszintű vizsgálatokon alapuló rendszert mutat be, amely alkalmas lehet P2P-TV alkalmazások forgalmának azonosítására. A szakirodalom áttanulmányozása után megvalósítottam, illetve módosítottam a Magyar Telekom Nyrt. által kidolgozott P2P forgalom szűrésére szolgáló heurisztikákat, valamint a P2P-TV alkalmazások azonosítására kidolgozott Abacus algoritmust. Az Abacus algoritmus – esetemben folyamszintű (Netflow) forgalomadatokat felhasználva – pusztán a fogadott byte-ok és csomagok megszámolása alapján azonosítja be a P2P-TV alkalmazások forgalmát. Minden egyes hoszt esetében az algoritmus szignatúrákat (vektorokat) állít elő; a szomszédokat különböző rekeszekbe sorolja aszerint, hogy mennyi byte-ot, és hány csomagot fogadott az adott szomszédtól egy meghatározott időintervallum alatt. Tehát a szignatúrák „rögzítik” az adott alkalmazás viselkedését. A forgalom tényleges osztályozása az SVM (Support Vector Machines) tanítható algoritmussal történik, amely egy kétfázisú folyamat. Az első fázisban az algoritmus a betáplált, adott alkalmazásra jellemző szignatúrák révén megtanulja az egyes alkalmazások viselkedését, és ez alapján egy modellt hozunk létre. A második fázisban pedig az ismeretlen forgalmat osztályozza az előzőleg tanultak (modell) alapján. A legjelentősebb újítás az eredeti eljáráshoz képest, hogy a tanításhoz és az osztályozáshoz használt forgalomadatok időben és térben teljesen elkülönülnek egymástól. Ezen kívül tudomásom szerint az UDP-forgalom mellett most először került sor a TCP-forgalom ilyen módú vizsgálatára is.

Munkám során a Magyar Telekom Nyrt. jóvoltából valós hálózati forgalmon tesztelhettem a rendszer működését. Kontrollált körülmények között a vizsgált hálózathoz csatlakozó két számítógépen négy P2P-TV alkalmazást – név szerint SopCast, TVAnts, TVUPlayer, PPLive – futtattam, majd az összforgalmat kiértékeltem. Az eredményeket megvizsgálva sikerült három P2P-TV alkalmazás (SopCast, TVAnts, TVUPlayer) letöltött forgalmát UDP esetben igen nagy, 97-99 százalékos pontossággal felismerni. A TCP esetben pedig TVAnts esetén több mint 70 százalékos pontosságot sikerült elérnem. Ugyanakkor a hamis pozitív találatok aránya egyelőre magas maradt, így a jövőben fontos cél lehet ennek csökkentése.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.