Limiter l'imprévu optimise les réseaux P2P

Par 07 octobre 2010
Mots-clés : Smart city, Europe
Cadran et agenda

Déterminer avec précision les heures auxquelles se connectent habituellement les utilisateurs d'une plate-forme d'échange de fichier en pair à pair permet d'éviter des dysfonctionnements.

Pour éviter les encombrements sur les réseaux en pair à pair, ainsi que les périodes de creux, il faut être en mesure de prévoir le moment où tel ou tel utilisateur se connecte effectivement à la plate-forme, expliquent trois chercheurs de l'Eurecom Sophia-Antipolis. Les scientifiques proposent d'intégrer aux applications fonctionnant en Peer to Peer (P2P) des algorithmes de prédiction, afin de réguler les flux et d'ordonner les documents en fonction de la connexion des membres du réseau. Les chercheurs ont remarqué que l'analyse des comportements des utilisateurs de ces plates-formes permettait de faire apparaître des structures temporelles - horaires, quotidiennes et hebdomadaires.

Eviter la saturation des réseaux

"Si le comportement des utilisateurs n'est pas dû au hasard, alors il est possible de concevoir des mécanismes capables d'anticiper la présence de ceux-ci sur les plates-formes avec un certain degré de précision", notent les scientifiques. Et ainsi d'éviter les dysfonctionnements éventuels, liés à la saturation des réseaux aux heures d'affluence. Le principal facteur à déterminer pour améliorer la disponibilité des documents repose donc, selon les chercheurs, sur la disponibilité des utilisateurs.

La disponibilité des utilisateurs

Cette dernière correspond au temps de référence qu'un utilisateur en particulier passe sur une période test de vingt-quatre heures. Les scientifiques ont testé leurs algorithmes, en procédant en deux temps. Une première phase consistait à déterminer les comportements des utilisateurs, sans mettre les algorithmes en application. Une seconde permettant véritablement de tester et d'évaluer les algorithmes, pour affiner les mesures effectuées au préalable. Et ainsi vérifier la fiabilité du travail de prédiction.

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