Monitoring the Impact of P2P Users on a
Broadband Operator's Network
Identificando o Impacto de usuários P2P em
uma Rede de Banda Larga
H. J. Kolbe, O. Kettig and E. Golic. Germany
IM'09 Proceedings of the 11th IFIP/IEEE international conference on
Symposium on Integrated Network Management
Apresentado por: Gustavo Rodrigues Cordeiro
Novembro/2011
Roteiro
• Motivação;
• P2P;
• Método;
• Resultados;
• Análise;
• Conclusões;
• Análise crítica.
Motivação
• Identificar os perfis de clientes de uma rede banda larga;
• Servir como apoio aos operadores da rede nas questões:
• Modelo de Tarifas;
• Escalabilidade da rede;
• Dimensionamento da rede.
P2P
• Grande consumidor de Banda;
• Compartilhador de arquivos;
• Qual a quantidade de usuários P2P em uma rede ?
• Quais horários estes usuários demandam mais banda ?
• Qual o impacto na rede ?
Protocolos P2P
• 90% dos usuários P2P da Alemanha utilizam aplicações
baseadas nos protocolos eDonkey ou BitTorrent;
• eDonkey – Busca centralizada. Não há um nó central na rede, os
nós se auto-organizam. Conhecida também como ed2k;
• BitTorrent – Rede descentralizada, Busca por tabela Hash
distribuída (DHT).
Método
• Separação dos usuários por grupos;
• Usuários P2P versus não usuários P2P;
• Capturar pacotes em um determinado espaço de tempo;
• Definir um Threshold para classificar grupos;
• Presevar a privacidade do usuários.
Cenário
• Alemanha;
• ADSL;
• 2.5 milhões de usuários em todo a rede;
• 3200 usuários no link monitorado;
• Sem VoIP ou IPTV;
• Dias: Terça, Quinta, Sábado e Domingo;
• A cada 2 horas;
• 120s. Tempo de captura de pacotes.
Coleta de dados
• Entre DSLAM e BRAS;
• Apenas os primeiros 200 bytes de cada frame;
• Foram descartados mensagens de gerenciamento da redes;
• IP’s dos clientes foram substituídos e descartados.
Resultados
• Horário de pico entre 18:00h e 22:00h;
• Downstream maior que Upstream em razão do fator assimétrico da ADSL;
• Downstream vária conforme a hora do dia;
• Enquanto no horário comercial é apenas 50% que Upstream
durante a noite, Downstram, é quase 200% maior.
Análise do tráfico baseado portas
• Tráfico HTTP/HTTPS é dominante:
• YouTube;
• Servidores de hospedagem de arquivos
(RapidShare, Megaupload e etc);
• P2P (Edonkey, BitTorrent e outros);
• Desconhecidos.
Classificação por peers
• Grande parte dos usuários tem menos que 100 peers em ambas as direções;
• Números de peers = MIN (Peers(downstream), Peers(upstream));
• 85% dos usuários não trocam pacotes com mais de 20 peers.
Classificando os Grupos
• Usuários de clientes P2P com base em portas conhecidas:
• Edonkey - porta 4662;
• Outros compartilhadores. Grande parte BitTorrent;
• Usuários com 30 e 40 peers;
• Taxa de acerto de 95% que ambos os métodos identificam os mesmos usuários.
Grupos
• Usuários P2P tem mais de 40 peers;
• Usuários ativos enviam e recebem pacotes;
• Há 3 vezes mais usuários ativos que usuários P2P nas horas de pico;
• 4% dos usuários conectados utilizam P2P nas horas de pico e 2.5% de madrugada;
• Grande parte dos usuários P2P continuam conectados o dia todo.
Consumo de Banda
• Usuários de YouTube e sites de hospedagem de arquivos
também eram responsáveis por um alto consumo de banda;
• Picos de download foram observados destes sites;
• O consumo de download nos horários de pico chegou a ser até 3 vezes maior;
• 4% dos usuários eram responsáveis por 40% da banda de download;
• Usuários P2P dominam a banda de Upstream.
Conclusões
• 30% dos usuários conectados estavam ativos;
• Entre 4 – 4,5 % eram usuários de redes P2P;
• Maioria deixa clientes conectados o dia todo;
• Usuários P2P eram responsáveis por 40% da banda de download utilizada;
• A quantidade de banda utilizada por aplicações interativas está aumentando.
Análise Crítica
• Simples, o método é bem explicado e não demanda grande poder
computacional;
• Privacidade;
• Não foram apresentados os resultados das análises do fim de semana;
• É preciso ter acesso a rede da operada para reproduzir.