[要約] RFC 5632は、ComcastがP2P（P4P）技術トライアルにおける積極的なネットワークプロバイダーの参加の経験について述べたものです。このRFCの目的は、P2Pトラフィックの効率的な配信を実現するためのネットワークプロバイダーの役割と、その結果得られた成果を共有することです。
Network Working Group C. Griffiths
Request for Comments: 5632 J. Livingood
Category: Informational Comcast
L. Popkin
Pando
R. Woundy
Comcast
Y. Yang
Yale
September 2009
Comcast's ISP Experiences in a Proactive Network Provider Participation for P2P (P4P) Technical Trial
P2P（P4P）技術試験のための積極的なネットワークプロバイダーの参加におけるComcastのISPエクスペリエンス
Abstract
概要
This document describes the experiences of Comcast, a large cable broadband Internet Service Provider (ISP) in the U.S., in a Proactive Network Provider Participation for P2P (P4P) technical trial in July 2008. This trial used P4P iTracker technology, which is being considered by the IETF as part of the Application Layer Transport Optimization (ALTO) working group.
このドキュメントでは、2008年7月のP2P（P4P）技術試験の積極的なネットワークプロバイダーの参加において、米国の大規模なケーブルブロードバンドインターネットサービスプロバイダー（ISP）であるComcastの経験について説明します。この試験では、P4P Itrackerテクノロジーを使用しました。アプリケーション層輸送最適化（ALTO）ワーキンググループの一部としてIETFによって。
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Table of Contents
目次
1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
2. High-Level Details . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
3. Differences between the P4P iTrackers Used . . . . . . . . . . 4
3.1. P4P Fine Grain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
3.2. P4P Coarse Grain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
3.3. P4P Generic Weighted . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
4. High-Level Trial Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
4.1. Swarm Size . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
4.2. Impact on Download Speed . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
4.3. General Impacts on Upstream and Downstream Traffic and
Other Interesting Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
5. Important Notes on Data Collected . . . . . . . . . . . . . . 8
6. Next Steps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
7. Security Considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
8. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
9. Informative References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
Comcast is a large broadband Internet Service Provider (ISP), based in the U.S., serving the majority of its customers via cable modem technology. A trial was conducted in July 2008 with Pando Networks, Yale, and several ISP members of the P4P working group, which is part of the Distributed Computing Industry Association (DCIA). Comcast is a member of the DCIA's P4P Working Group, whose mission is to work with Internet Service Providers (ISPs), peer-to-peer (P2P) companies, and technology researchers to develop "P4P" mechanisms, such as so-called "iTrackers" (hereafter P4P iTrackers), that accelerate distribution of content and optimize utilization of ISP network resources. P4P iTrackers theoretically allow P2P networks to optimize traffic within each ISP, reducing the volume of data traversing the ISP's infrastructure and creating a more manageable flow of data. P4P iTrackers can also accelerate P2P downloads for end users.
Comcastは、米国に拠点を置く大規模なブロードバンドインターネットサービスプロバイダー（ISP）であり、ケーブルモデムテクノロジーを介して顧客の大半にサービスを提供しています。2008年7月に、Pando Networks、Yale、および分散コンピューティング業界協会（DCIA）の一部であるP4PワーキンググループのISPメンバーの数人で試験が実施されました。ComcastはDCIAのP4Pワーキンググループのメンバーであり、その使命は、インターネットサービスプロバイダー（ISP）、ピアツーピア（P2P）企業、およびテクノロジー研究者と協力して、いわゆる「P4P」メカニズムを開発することです。Itrackers」（以下P4P Itrackers）は、コンテンツの分布を加速し、ISPネットワークリソースの利用を最適化します。P4P Itrackersは、理論的にP2Pネットワークが各ISP内のトラフィックを最適化し、ISPのインフラストラクチャを通過するデータの量を減らし、より管理しやすいデータを作成することを可能にします。P4P Itrackersは、エンドユーザー向けのP2Pダウンロードを加速することもできます。
P4P's iTracker technology [SIGCOMM] was conceptually discussed with the IETF at the Peer-to-Peer Infrastructure (P2Pi) Workshop held on May 28, 2008, at the Massachusetts Institute of Technology (MIT), as documented in [RFC5594]. This work was discussed in greater detail at the 72nd meeting of the IETF, in Dublin, Ireland, in the ALTO BoF (Birds of a Feather meeting) on July 29, 2008. Due to interest from the community, Comcast shared P4P iTracker trial data at the 73rd meeting of the IETF, in Minneapolis, Minnesota, in the ALTO BoF on November 18, 2008. Since that time, discussion of P4P iTrackers and alternative technologies has continued among participants of the ALTO working group.
P4PのItrackerテクノロジー[SigComm]は、2008年5月28日にマサチューセッツ工科大学（MIT）で開催されたピアツーピアインフラストラクチャ（P2PI）ワークショップで、[RFC5594]に記載されているように、IETFと概念的に議論されました。この作業は、2008年7月29日にアイルランドのダブリンのALTO BOF（羽の鳥類の鳥）で開催されたIETFの第72回会議でさらに詳細に議論されました。2008年11月18日にミネソタ州ミネアポリスのミネアポリスで開催されたIETFの第73回会議で。それ以来、P4P ItrackersとAlternative Technologiesの議論は、ALTOワーキンググループの参加者の間で継続しています。
The P4P iTracker trial was conducted, in cooperation with Pando, Yale, and three other P4P member ISPs, from July 2 to July 17, 2008. This was the first P4P iTracker trial over a cable broadband network. The trial used a Pando P2P client, and Pando distributed a special 21-MB licensed video file in order to measure the effectiveness of P4P iTrackers. A primary objective of the trial was to measure the effects that increasing the localization of P2P swarms would have on P2P uploads, P2P downloads, and ISP networks, in comparison to normal P2P activity.
P4P Itracker試験は、2008年7月2日から7月17日まで、パンド、イェール、および他の3つのP4PメンバーISPと協力して実施されました。これは、ケーブルブロードバンドネットワークを介した最初のP4P Itracker試験でした。このトライアルはPando P2Pクライアントを使用し、PandoはP4P Itrackersの有効性を測定するために特別な21 MBのライセンスビデオファイルを配布しました。試験の主な目的は、通常のP2Pアクティビティと比較して、P2Pの群れの局在化がP2Pアップロード、P2Pダウンロード、ISPネットワークに与える影響を測定することでした。
As noted in Section 1 of [DynamicSwarmMgmt], a swarm is defined in the following way:
[dynamicswarmmgmt]のセクション1で述べたように、群れは次のように定義されています。
The content and the set of peers distributing it [a file] is usually called a torrent. A peer that only uploads content is called a seed, while a peer that uploads and downloads at the same time is called a leecher. The connected set of peers participating in the piece exchanges of a torrent is referred to as a swarm.
コンテンツとそれを配布するピアのセット[ファイル]は通常、トレントと呼ばれます。コンテンツのみをアップロードするピアはシードと呼ばれ、同時にアップロードしてダウンロードするピアはリーチャーと呼ばれます。Torrentの作品交換に参加しているピアの接続されたセットは、群れと呼ばれます。
There were five different swarms for the content used in the trial. The second, third, and fourth used different P4P iTrackers: Generic, Coarse Grained, and Fine Grained, all of which are described in Section 3. The fifth was a proprietary Pando mechanism. (The results of the fifth swarm, while satisfactory, are not included here since our focus is on open standards and a mechanism that may be leveraged for the benefit of the entire community of P2P clients.) Comcast deployed a P4P iTracker server in its production network to support this trial, and configured multiple iTracker files to provide varying levels of localization to clients.
トライアルで使用されているコンテンツには5つの異なる群れがありました。2番目、3番目、および4番目は、異なるP4P itrackersを使用しました：ジェネリック、粗い粒子、および細かい粒子はすべてセクション3で説明されています。5番目は独自のパンドメカニズムでした。（5番目の群れの結果は、満足のいくものですが、私たちの焦点はオープン標準とP2Pクライアントのコミュニティ全体の利益のために活用される可能性のあるメカニズムに焦点を当てているため、ここには含まれていません。）Comcastは、P4P Itrackerサーバーを生産に展開しました。このトライアルをサポートするネットワーク、複数のItrackerファイルを構成して、さまざまなレベルのローカリゼーションをクライアントに提供しました。
In the trial itself, a P2P client begins a P2P session by querying a pTracker, which runs and manages the P2P network. The pTracker occasionally queries the P4P iTracker, which in this case was maintained by Comcast, the ISP. Other ISPs either managed their own P4P iTracker or used Pando or Yale to host their P4P iTracker files. The P4P iTracker returns network topology information to the pTracker, which then communicates with P2P clients, in order to enable P2P clients to make network-aware decisions regarding peers.
トライアル自体では、P2Pクライアントは、P2Pネットワークを実行および管理するPtrackerを照会することにより、P2Pセッションを開始します。Ptrackerは時々P4P Itrackerを照会します。この場合、Comcast、ISPによって維持されました。他のISPは、独自のP4P Itrackerを管理するか、P4P ItrackerファイルをホストするためにPandoまたはYaleを使用しました。P4P Itrackerは、P2Pクライアントがピアに関するネットワーク認識の決定を行うことを可能にするために、ネットワークトポロジ情報をP2Pクライアントと通信します。
The Pando client was enabled to capture extended logging, when the version of the client included support for it. The extended logging included the source and destination IP address of all P2P transfers, the number of bytes transferred, and the start and end timestamps. This information gives a precise measurement of the data flow in the network, allowing computation of data transfer volumes as well as data flow rates at each point in time. With standard logging, Pando captured the start and completion times of every download, as well as the average transfer rate observed by the client for the download.
Pandoクライアントは、クライアントのバージョンにサポートが含まれているときに、拡張ロギングをキャプチャできるようになりました。拡張ロギングには、すべてのP2P転送のソースおよび宛先IPアドレス、転送されたバイト数、およびスタートおよびエンドタイムスタンプが含まれていました。この情報は、ネットワーク内のデータフローの正確な測定を提供し、データ転送量と各時点でのデータフローレートの計算を可能にします。標準ロギングにより、Pandoはダウンロードのすべてのダウンロードの開始時間と完了時間、およびダウンロードのためにクライアントが観察した平均転送率をキャプチャしました。
Pando served the data from an origin server external to Comcast's network. This server served about 10 copies of the file, after which all transfers (about 1 million downloads across all ISPs) were performed purely via P2P.
Pandoは、Comcastのネットワークの外部のOrigin Serverのデータを提供しました。このサーバーはファイルの約10コピーを提供し、その後、すべての転送（すべてのISPで約100万のダウンロード）がP2Pを介して実行されました。
The P2P clients in the trial start with tracker-provided peers, then use peer exchange to discover additional peers. Thus, the initial peers were provided according to P4P iTracker guidance (90% guidance based on P4P iTracker topology and 10% random guidance), then later peers discover the entire swarm via either additional announces or peer exchange.
トライアルのP2Pクライアントは、トラッカーが提供するピアから始まり、ピアエクスチェンジを使用して追加のピアを発見します。したがって、最初のピアは、P4P Itrackerガイダンス（P4P Itrackerトポロジと10％のランダムガイダンスに基づく90％のガイダンス）に従って提供され、その後、追加のピアは追加のアナウンスまたはピア交換のいずれかを介して群れ全体を発見しました。
Given the size of the Comcast network, it was felt that in order to truly evaluate the P4P iTracker application we would need to test various network topologies that reflected its network and would help gauge the level of effort and design requirements necessary to get correct statistical data out of the trial. In all cases, P4P iTrackers were configured with automation in mind, so that any successful P4P iTracker configuration would be automatically updating, rather than manually configured on an ongoing basis. All P4P iTrackers were hosted on the same small server, and it appeared to be relatively easy and inexpensive to scale up a P4P iTracker infrastructure should P4P iTracker-like mechanisms become standardized and widely adopted.
Comcastネットワークのサイズを考えると、P4P Itrackerアプリケーションを真に評価するためには、ネットワークを反映したさまざまなネットワークトポロジをテストする必要があり、正しい統計データを取得するために必要な努力と設計要件のレベルを測定するのに役立つと感じられました。裁判から。すべての場合において、P4P Itrackersは自動化を念頭に置いて構成されていたため、P4P Itracker構成の成功は、継続的に手動で構成されるのではなく、自動的に更新されます。すべてのP4P Itrackersは同じ小さなサーバーでホストされており、P4P Itrackerのようなメカニズムが標準化され、広く採用された場合、P4P Itrackerインフラストラクチャをスケールアップするのに比較的簡単で安価であると思われました。
The Fine Grain topology was the first and most complex P4P iTracker that we built for this trial. It was a detailed mapping of Comcast backbone-connected network Autonomous System Numbers (ASNs) to IP Aggregates, which were weighted based on priority and distance from each other. Included in this design was a prioritization of all Peer and Internet transit connected ASNs to the Comcast backbone to ensure that P4P traffic would prefer settlement-free and lower-cost networks first, and then more expensive transit links. This attempted to optimize and lower transit costs associated with this traffic. We then took the additional step of detailing each ASN and IP Aggregate into IP subnets down to Optical Transport Nodes (OTNs) where all Cable Modem Termination Systems (CMTS, as briefly defined in Section 2.6 of [RFC3083]) reside . This design gave a highly localized and detailed description of the Comcast network for the iTracker to disseminate. This design defined 1,182 P4P iTracker node identifiers, and resulted in a 107,357-line configuration file.
細かい穀物トポロジーは、この試験のために構築した最初で最も複雑なP4P Itrackerでした。これは、Comcast Backbone-Connected Networkの自律システム番号（ASN）のIP集合体への詳細なマッピングであり、優先度と距離に基づいて重み付けされていました。この設計には、すべてのピアおよびインターネットトランジットがComcastバックボーンに接続されたすべてのピアおよびインターネットトランジットの優先順位付けが含まれており、P4Pトラフィックが最初に解決のない低コストのネットワークを好むことを確認し、次に高価なトランジットリンクを確実にしました。これにより、このトラフィックに関連する輸送コストを最適化し、削減しようとしました。次に、各ASNとIPの集約をIPサブネットに詳細に詳細に説明し、光学輸送ノード（OTN）に到達し、そこではすべてのケーブルモデム終端システム（[RFC3083]のセクション2.6で簡単に定義されている）が存在します。このデザインは、iTrackerが広めるためのComcastネットワークの非常にローカライズされた詳細な説明を提供しました。この設計は、1,182 P4P Itrackerノード識別子を定義し、107,357ラインの構成ファイルを作成しました。
This P4P iTracker was obviously the most time-consuming to create and the most complex to maintain. Trial results indicated that this level of localization was too high, and was less effective compared to lower levels of localization.
このP4P Itrackerは、明らかに作成に最も時間がかかり、維持するのが最も複雑でした。試験結果は、このレベルの局在化が高すぎて、ローカリゼーションのレベルが低いことと比較して効果が低かったことを示しました。
Given the level of detail in the Fine Grain design, it was important that we also enable a high-level design, which still used priority and weighting mechanisms for the Comcast backbone and transit links. The Coarse Grain design was a limited or summarized version of the Fine Grain design, which used the ASN to IP Aggregate and weighted data for transit links, but removed all additional localization data. This ensured we would get similar data sets from the Fine Grain design, but without the more detailed localization of each of the networks attached to the Comcast backbone. This design defined 22 P4P iTracker node identifiers, and resulted in a 998-line configuration file.
細かい穀物設計の詳細レベルを考えると、Comcastバックボーンとトランジットリンクの優先順位と重みのメカニズムをまだ使用している高レベルの設計も可能にすることが重要でした。粗い穀物設計は、ASNを使用してTransitリンクのIPアグリゲートと加重データを使用しましたが、すべての追加のローカリゼーションデータを削除しました。これにより、細かい穀物設計から同様のデータセットを取得することが保証されましたが、Comcastバックボーンに接続された各ネットワークのより詳細なローカリゼーションはありませんでした。この設計では、22個のP4P Itrackerノード識別子を定義し、998ラインの構成ファイルを作成しました。
From an overall cost, complexity, risk, and effectiveness standpoint, this was judged to be the optimal P4P iTracker for Comcast. Importantly, this did not require revealing the complex, internal network topology that the Fine Grain did. Updates to this iTracker were also far simpler to automate, which will better ensure that it is accurate over time, and keeps administrative overhead relatively low. However, the differences, costs, and benefits of Coarse Grain and Generic Weighted (see below) likely merit further study.
全体的なコスト、複雑さ、リスク、および有効性の観点から、これはComcastの最適なP4P Itrackerであると判断されました。重要なことに、これは、細かい穀物が行った複雑な内部ネットワークトポロジを明らかにする必要はありませんでした。このiTrackerの更新は、自動化がはるかに簡単であるため、時間の経過とともに正確であることをより適切に保証し、管理オーバーヘッドを比較的低く保ちます。ただし、粗い穀物と一般的な重み付け（以下を参照）の違い、コスト、および利点は、さらなる研究に値する可能性があります。
The Generic Weighted design was a copy of the Coarse Grained design, but instead of using ISP-designated priority and weights, all weights were defaulted to pre-determined parameters that the Yale team had designed. All other data was replicated from the Coarse Grain design. Gathering and providing the information necessary to support the Generic Weighted iTracker was roughly the same level of effort as for Coarse Grain.
ジェネリック加重デザインは、粗粒デザインのコピーでしたが、ISPに指定された優先度と重量を使用する代わりに、すべての重みはエールチームが設計した事前に決定されたパラメーターにデフォルトでした。他のすべてのデータは、粗い穀物設計から再現されました。一般的な重み付けされたiTrackerをサポートするために必要な情報を収集して提供することは、粗い穀物とほぼ同じレベルの労力でした。
Trial data was collected by Pando Networks and Yale University, and raw trial results were shared with Comcast and all of the other ISPs involved in the trial. Analysis of the raw results was performed by Pando and Yale, and these organizations delivered an analysis of the P4P iTracker trial. Using the raw data, Comcast also analyzed the trial results. Furthermore, the raw trial results for Comcast were shared with Net Forecast, Inc., which performed an independent analysis of the trial for Comcast.
試験データはPando NetworksとYale Universityによって収集され、生の試験結果はComcastおよび試験に関与する他のすべてのISPと共有されました。生の結果の分析はPandoとYaleによって実行され、これらの組織はP4P Itrackerトライアルの分析を提供しました。生データを使用して、Comcastは試験結果も分析しました。さらに、Comcastの生の試験結果は、Net Forecast、Inc。と共有され、Comcastの試験の独立した分析を実施しました。
During the trial, downloads peaked at 24,728 per day, per swarm, or nearly 124,000 per day for all five swarms. The swarm size peaked at 11,703 peers per swarm, or nearly 57,000 peers for all five swarms. We observed a comparable number of downloads in each of the five swarms.
トライアル中、ダウンロードは1日あたり24,728、群れあたり、または5つの群れすべてで1日あたり約124,000でピークに達しました。群れのサイズは、群れあたり11,703人のピア、または5つの群れすべてで57,000人近くのピアでピークに達しました。5つの群れのそれぞれで、同等の数のダウンロードを観察しました。
For each swarm, Table 1 below gives the number of downloads per swarm from Comcast that finished downloading, and the number of downloads from Comcast that canceled downloading before finishing.
各群れについて、以下の表1に、ダウンロードが終了したComcastからの群れあたりのダウンロード数と、終了前にダウンロードをキャンセルしたComcastからのダウンロード数を示します。
Characteristics of P4P iTracker Swarms:
P4P Itracker Swarmsの特性：
+-----------+-----------+---------------+------------+--------------+
| Swarm | Completed | Cancellations | Total | Cancellation |
| | Downloads | | Attempts | Rate |
+-----------+-----------+---------------+------------+--------------+
| Random | 2,719 | 89 | 2,808 | 3.17% |
| (Control) | | | | |
| --------- | --------- | ----------- | ---------- | ----------- |
| P4P Fine | 2,846 | 64 | 2,910 | 2.20% |
| Grained | | | | |
| --------- | --------- | ----------- | ---------- | ----------- |
| P4P | 2,775 | 63 | 2,838 | 2.22% |
| Generic | | | | |
| Weight | | | | |
| --------- | --------- | ----------- | ---------- | ----------- |
| P4P | 2,886 | 52 | 2,938 | 1.77% |
| Coarse | | | | |
| Grained | | | | |
+-----------+-----------+---------------+------------+--------------+
Table 1: Per-Swarm Size and Cancellation Rates
表1：戦争ごとのサイズとキャンセル率
The results of the trial indicated that P4P iTrackers can improve the speed of downloads to P2P clients. In addition, P4P iTrackers were effective in localizing P2P traffic within the Comcast network.
試験の結果は、P4P ItrackersがP2Pクライアントへのダウンロード速度を改善できることを示しました。さらに、P4P Itrackersは、Comcastネットワーク内のP2Pトラフィックのローカル化に効果的でした。
Impact of P4P iTrackers on Downloads:
ダウンロードに対するp4p itrackersの影響：
+--------------+------------+------------+-------------+------------+
| Swarm | Global Avg | Change | Comcast Avg | Change |
| | bps | | bps | |
+--------------+------------+------------+-------------+------------+
| Random | 144,045 | n/a | 254,671 bps | n/a |
| (Control) | bps | | | |
| ---------- | ---------- | ---------- | ---------- | ---------- |
| P4P Fine | 162,344 | +13% | 402,043 bps | +57% |
| Grained | bps | | | |
| ---------- | ---------- | ---------- | ---------- | ---------- |
| P4P Generic | 163,205 | +13% | 463,782 bps | +82% |
| Weight | bps | | | |
| ---------- | ---------- | ---------- | ---------- | ---------- |
| P4P Coarse | 166,273 | +15% | 471,218 bps | +85% |
| Grained | bps | | | |
+--------------+------------+------------+-------------+------------+
Table 2: Per-Swarm Global and Comcast Download Speeds
表2：戦車ごとのグローバルおよびComcastのダウンロード速度
An analysis of the effects of P4P iTracker use on upstream utilization and Internet transit was also interesting. It did not appear that P4P iTrackers significantly increased upstream utilization in the Comcast access network; in essence, uploading was already occurring no matter what and a P4P iTracker in and of itself did not appear to materially increase uploading for this specific, licensed content. (A P4P iTracker is not intended as a solution for the potential of network congestion to occur.) Random was 143,236 MB and P4P Generic Weight was 143,143 MB, while P4P Coarse Grained was 139,669 MB. We also observed that using a P4P iTracker reduced outgoing Internet traffic by an average of 34% at peering points. Random was 134,219 MB and P4P Generic Weight was 91,979 MB, while P4P Coarse Grained was 86,652 MB.
上流の使用率とインターネットトランジットに対するP4P Itrackerの使用の影響の分析も興味深いものでした。P4P ItrackersがComcast Access Networkで上流の利用率を大幅に増加させたようには見えませんでした。本質的に、アップロードは何があってもすでに発生しており、P4P Itracker自体は、この特定のライセンスコンテンツのアップロードを実質的に増加させるようには見えませんでした。（P4P Itrackerは、ネットワーク輻輳が発生する可能性の解決策として意図されていません。）ランダムは143,236 MBで、P4Pジェネリック重量は143,143 MBでしたが、P4P粗粒子は139,669 MBでした。また、P4P Itrackerを使用すると、ピアリングポイントで平均34％の発信インターネットトラフィックが減少したことも観察しました。ランダムは134,219 MBで、P4Pジェネリック重量は91,979 MBでしたが、P4Pの粗粒は86,652 MBでした。
In terms of downstream utilization, we observed that the use of a P4P iTracker reduced incoming Internet traffic by an average of 80% at peering points. Random was 47,013 MB, P4P Generic Weight was 8,610 MB, and P4P Coarse Grained was 7,764 MB. However, we did notice that download activity in the Comcast access network increased somewhat, from 56,030 MB for Random, to 59,765 MB for P4P Generic Weight, and 60,781 MB for P4P Coarse Grained. Note that for each swarm, the number of downloaded bytes according to logging reports is very close to the number of downloads multiplied by file size. But they do not exactly match due to log report errors and duplicated chunks. One factor contributing to the differences in access network download activity is that different swarms have different numbers of downloaders, due to random variations during uniform random assignment of downloaders to swarms (see Table 1). One interesting observation is that Random has higher cancellation rate (3.17%) than that of the guided swarms (1.77%-2.22%). Whether guided swarms achieve lower cancellation rate is an interesting issue for future research.
下流の利用に関しては、P4P Itrackerを使用すると、ピアリングポイントで平均80％の入っているインターネットトラフィックが減少したことが観察されました。ランダムは47,013 MB、P4Pジェネリック重量は8,610 MB、P4P粗粒は7,764 MBでした。ただし、Comcast Access Networkでのダウンロードアクティビティは、ランダムの56,030 MBからP4Pジェネリック重量の場合は59,765 MB、P4P粗粒の場合は60,781 MBに増加したことに気付きました。各群れについて、ロギングレポートに従ってダウンロードされたバイトの数は、ダウンロード数にファイルサイズを掛けた数に非常に近いことに注意してください。しかし、ログレポートエラーと複製されたチャンクのために、それらは正確に一致しません。アクセスネットワークのダウンロードアクティビティの違いに貢献する要因の1つは、群れへのランダムな均一なランダム割り当て中のランダムなバリエーションにより、異なる群れが異なる数のダウンローダーを持っていることです（表1を参照）。興味深い観察結果の1つは、ランダムがガイド付き群れ（1.77％-2.22％）のキャンセル率（3.17％）が高いことです。ガイド付き群れがより低いキャンセル率を達成するかどうかは、将来の研究にとって興味深い問題です。
Raw data is presented in this document. We did not normalize traffic volume data (e.g., upload and download) by the number of downloads in order to preserve this underlying raw data.
生データはこのドキュメントに示されています。この基礎となる生データを保存するために、ダウンロード数でトラフィックボリュームデータ（アップロードおよびダウンロードなど）を正規化しませんでした。
We also recommend that readers not focus too much on the absolute numbers, such as bytes downloaded from internal sources and bytes downloaded from external sources. Instead, we recommend readers focus on ratios such as the percentage of bytes downloaded that came from internal sources in each swarm. As a result, the small random variation between number of downloads of each swarm does not distract readers from important metrics like shifting traffic from external to internal sources, among other things.
また、内部ソースからダウンロードされたバイトや外部ソースからダウンロードされたバイトなど、読者が絶対数値にあまり集中しないことをお勧めします。代わりに、読者は、各群れの内部ソースから来たダウンロードされたバイトの割合などの比率に焦点を当てることをお勧めします。その結果、各群れのダウンロード数間の小さなランダムなバリエーションは、外部から内部ソースまでトラフィックをシフトするなどの重要なメトリックから読者をそらすことはありません。
We also wish to note that the data was collected from a sample of the total swarm. Specifically, there were some peers running older versions of the Pando client that did not implement the extended transfer logging. For those nodes, which participated in the swarms but did not report their data transfers, we have download counts. The result of this is that, for example, the download counts generated from the standard logging are a bit higher than the download counts generated by the extended logging. That being said, over 90% of downloads were by peers running the newer software, which we believe shows that the transfer records are highly representative of the total data flow.
また、データは総群れのサンプルから収集されたことにも注意したいと思います。具体的には、拡張転送ロギングを実装しなかったPandoクライアントの古いバージョンを実行しているピアがいました。群れに参加したがデータ転送を報告しなかったノードについては、ダウンロード数があります。この結果、たとえば、標準ロギングから生成されたダウンロード数は、拡張ロギングによって生成されたダウンロードカウントよりも少し高くなっています。そうは言っても、ダウンロードの90％以上は、新しいソフトウェアを実行しているピアによるものでした。これは、転送記録がデータフロー全体を非常に代表していることを示していると考えています。
In terms of which analysis was performed from the standard logging compared to extended logging, all of the data flow analysis was performed using the extended logging. Pando's download counts and performance numbers were generated via standard logging (i.e., all peers report download complete/cancel, data volumes, and measured download speed on the client). Yale's download counts and performance numbers were derived via extended logging (e.g., by summing the transfer records, counting IP addresses reported, etc.).
拡張ロギングと比較して標準ロギングから分析が実行されたという点で、すべてのデータフロー分析は、拡張ロギングを使用して実行されました。Pandoのダウンロード数とパフォーマンス数は、標準ロギングを介して生成されました（つまり、すべてのピアがクライアントの完全な/キャンセル、データボリューム、測定されたダウンロード速度をダウンロードすることをレポートします）。Yaleのダウンロード数とパフォーマンス数は、拡張ロギングを介して導き出されました（たとえば、転送記録の合計、報告されたIPアドレスのカウントなど）。
One benefit of having two data sources is that we can compare the two. In this case, the two approaches both reported comparable impacts.
2つのデータソースを持つことの利点の1つは、2つのデータを比較できることです。この場合、2つのアプローチは両方とも同等の影響を報告しました。
One objective of this document is to share with the IETF community the results of one P4P iTracker trial in a large broadband network, given skepticism regarding the benefits to P2P users as well as to ISPs. From the perspective of P2P users, P4P iTrackers potentially deliver faster P2P downloads. At the same time, ISPs can increase the localization of swarms, enabling them to reduce bytes flowing over transit points, while also delivering an optimized P2P experience to customers. However, an internal analysis of varying levels of P4P iTracker adoption by ISPs leads us to believe that, while P4P iTracker-type mechanisms are valuable on a single ISP basis, the value of P4P iTrackers increases dramatically as many ISPs choose to deploy it.
このドキュメントの目的の1つは、IETFコミュニティと、P2PユーザーとISPへの利点に関する懐疑論を考慮して、大規模なブロードバンドネットワークでの1つのP4P Itrackerトライアルの結果を共有することです。P2Pユーザーの観点から見ると、P4P Itrackersは潜在的にP2Pのダウンロードをより高速化する可能性があります。同時に、ISPは群れのローカリゼーションを増やすことができ、通過点を越えて流れるバイトを減らすことができると同時に、顧客に最適化されたP2Pエクスペリエンスを提供します。ただし、ISPによるさまざまなレベルのP4P Itracker採用の内部分析により、P4P Itrackerタイプのメカニズムは単一のISPベースで価値があるが、P4P Itrackerの値は劇的に増加し、多くのISPが展開することを選択すると信じるようになります。
We believe these results can inform the technical discussion in the IETF over how to use P4P iTracker mechanisms. Should such a mechanism be standardized, the use of ISP-provided P4P iTrackers should probably be an opt-in feature for P2P users, or at least a feature of which they are explicitly aware of and which has been enabled by default in a particular P2P client. In this way, P2P users could choose to opt-in either explicitly or by their choice of P2P client in order to choose to use the P4P iTracker to improve performance, which benefits both the user and the ISP at the same time. Importantly in terms of privacy, the P4P iTracker makes available only network topology information, and would not in its current form enable an ISP, via the P4P iTracker, to determine which P2P clients were downloading any specific content, whether to determine, for example, if content was a song or a movie or even the title.
これらの結果は、P4P Itrackerメカニズムを使用する方法について、IETFの技術的な議論に情報を提供できると考えています。このようなメカニズムを標準化した場合、ISP提供されたP4P Itrackersの使用は、おそらくP2Pユーザーのオプトイン機能である必要があります。クライアント。このようにして、P2Pユーザーは、P4P Itrackerを使用してパフォーマンスを改善することを選択するために、P2Pクライアントを明示的にまたは選択してオプトインすることを選択できます。これは、ユーザーとISPの両方に同時に利益をもたらします。プライバシーに関しては、P4P Itrackerはネットワークトポロジ情報のみを利用可能にし、P4P Itrackerを介してISPを有効にして、どのP2Pクライアントが特定のコンテンツをダウンロードしているかを判断することができません。コンテンツが歌や映画、さらにはタイトルでさえあった場合。
It is also possible that a P4P iTracker type of mechanism, in combination with a P2P cache, could further improve P2P download performance, which merits further study. In addition, this was a limited trial that, while very promising, indicates a need for additional technical investigation and trial work. Such a follow-up study should explore the effects of P4P iTrackers when more P2P client software variants are involved, with larger swarms, and with additional and more technically diverse content (file size, file type, duration of content, etc.).
P4P Itrackerタイプのメカニズムは、P2Pキャッシュと組み合わせて、P2Pのダウンロードパフォーマンスをさらに改善できる可能性があり、さらに調査に値します。さらに、これは限られた試験であり、非常に有望ですが、追加の技術調査と試験作業の必要性を示しています。このようなフォローアップ研究では、より多くのP2Pクライアントソフトウェアバリアントが関与し、より大きな群れ、さらに技術的に多様なコンテンツ（ファイルサイズ、ファイルタイプ、コンテンツの期間など）が含まれる場合、P4P Itrackerの効果を調査する必要があります。
This document does not propose any kind of protocol, practice or standard.
このドキュメントは、いかなる種類のプロトコル、実践、または標準を提案していません。
The experiment did show that an ISP can improve performance without exposing fine-grained details about network structure, which might otherwise be a security concern (see Section 3.1 (P4P Fine Grain) and Section 3.2 (P4P Coarse Grain). Section 6 (Next Steps) mentions that the opt-in architecture allows P2P users to maintain privacy.
この実験では、ISPがネットワーク構造に関する細粒の詳細を公開せずにパフォーマンスを改善できることを示しています。これは、それ以外の場合はセキュリティの懸念事項（セクション3.1（P4P細粒）およびセクション3.2（P4P粗粒）を参照してください。セクション6（次のステップ6））オプトインアーキテクチャにより、P2Pユーザーがプライバシーを維持できるようになったことに言及しています。
Other security aspects were not considered in the experiment, which focused on performance measurements.
パフォーマンス測定に焦点を当てた実験では、他のセキュリティの側面は考慮されませんでした。
The authors wish to acknowledge the hard work of all of the P4P working group members, and specifically the focused efforts of the teams at both Pando and Yale for the trial itself. Finally, the authors recognize and appreciate Peter Sevcik and John Bartlett of NetForecast, Inc., for their valued independent analysis of the trial results.
[DynamicSwarmMgmt] Carlsson, N. and G. Dan, "Dynamic Swarm Management for Improved BitTorrent Performance", USENIX 8th International Workshop on Peer-to-Peer Systems, March 2009, <http://www.usenix.org/events/iptps09/tech/full_papers/ dan/dan_html/>.
[DynamicsWarmmgmt] Carlsson、N。and G. Dan、「Bittorrent Performanceの改善のためのダイナミックスウォーム管理」、Peer-to-Peer Systemsに関するUsenix 8th International Workshop、2009年3月、<http://www.usenix.org/events/events/events/events/events/iptps09/tech/full_papers/dan/dan_html/>。
[RFC3083] Woundy, R., "Baseline Privacy Interface Management Information Base for DOCSIS Compliant Cable Modems and Cable Modem Termination Systems", RFC 3083, March 2001.
[RFC3083]傷、R。、「DOCSIS準拠のケーブルモデムとケーブルモデム終了システムのベースラインプライバシーインターフェイス管理情報ベース」、RFC 3083、2001年3月。
[RFC5594] Peterson, J. and A. Cooper, "Report from the IETF Workshop on Peer-to-Peer (P2P) Infrastructure, May 28, 2008", RFC 5594, July 2009.
[RFC5594] Peterson、J。and A. Cooper、「Peer-to-Peer（P2P）インフラストラクチャに関するIETFワークショップのレポート、2008年5月28日」、RFC 5594、2009年7月。
[SIGCOMM] Xie, H., Yang, Y., Krishnamurthy, A., Liu, Y., and A. Silberschatz, "ACM SIGCOMM 2008 - P4P: Provider Portal for Applications", Association for Computing Machinery SIGCOMM 2008 Proceedings, August 2008, <http://ccr.sigcomm.org/online/files/p351-xieA.pdf>.
[Sigcomm] Xie、H.、Yang、Y.、Krishnamurthy、A.、Liu、Y.、およびA. Silberschatz、「ACM Sigcomm 2008 -P4P：Provider Portal for Applications」2008、<http://ccr.sigcomm.org/online/files/p351-xiea.pdf>。
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著者のアドレス
Chris Griffiths Comcast Cable Communications One Comcast Center 1701 John F. Kennedy Boulevard Philadelphia, PA 19103 US
クリス・グリフィス・コムキャス・ケーブルコミュニケーションワン・コムキュー・センター1701ジョン・F・ケネディ・ブルバード・フィラデルフィア、ペンシルベニア州19103年
EMail: chris_griffiths@cable.comcast.com
URI: http://www.comcast.com
Jason Livingood Comcast Cable Communications One Comcast Center 1701 John F. Kennedy Boulevard Philadelphia, PA 19103 US
Jason Livingood Comcast Cable Communications One Comcast Center 1701 John F. Kennedy Boulevard Philadelphia、PA 19103 US
EMail: jason_livingood@cable.comcast.com
URI: http://www.comcast.com
Laird Popkin Pando Networks 520 Broadway Street 10th Floor New York, NY 10012 US
レアードポップキンパンドネットワーク520ブロードウェイストリート10階ニューヨーク、ニューヨーク10012米国
EMail: laird@pando.com
URI: http://www.pando.com
Richard Woundy Comcast Cable Communications 27 Industrial Avenue Chelmsford, MA 01824 US
リチャードネッキーコムキャストケーブルコミュニケーション27インダストリアルアベニューチェルムスフォード、マサチューセッツ州01824米国
EMail: richard_woundy@cable.comcast.com
URI: http://www.comcast.com
Richard Yang
Yale University
51 Prospect Street
New Haven, CT 06520
US
EMail: yry@cs.yale.edu
URI: http://www.cs.yale.edu