Az Internet térbeli szerkezete Péter Hága Dept. of Physics of Complex Systems Eötvös Loránd University Budapest, Hungary.

Az előadások a következő témára: "Az Internet térbeli szerkezete Péter Hága Dept. of Physics of Complex Systems Eötvös Loránd University Budapest, Hungary."— Előadás másolata:

1 Az Internet térbeli szerkezete Péter Hága Dept. of Physics of Complex Systems Eötvös Loránd University Budapest, Hungary

2 A hálózatok és az Internet modellezése Hálózatok topológia modelljei: –fokszámeloszlás –betweenness –ER, BA, … modellek Hálózatok térbeli beágyazása: –folyók, közutak, stb. –Internet? –router sűrűség vs. népsűrűség

3 Helymeghatározás - térbeli beágyazás csillagok háromszögelés műholdas helymeghatározás Internetes helymeghatározás? Miért nincsen megoldva? Mert ellentétben az utakkal, ált. nem fontos, hogy földrajzilag hol van egy adott számítógép. Távoli objektumok helyének meghatározása szükséges

4 Helymeghatározás az Interneten Passzív helymeghatározás –Hely információ kinyerése a domain nevekből –DNS és WhoIS adatbázisok –Kereskedelmi adatbázisok –Hiányosság: nagy, földrajzilag szétszórt szervezetek IP tartományaihoz is egyetlen egy bejegyzés tartozik Aktív helymeghatározás –Aktív hálózati mérések (késleltetési idő) –Ismert pozíciójú mérőhelyekről –A földrajzi hely meghatározása „sokszögeléssel”

5 Passzív, regisztráció alapú helymeghat. ha pontos, akkor nagyon az! ha nem pontos, akkor nagyon nem(?) nincs hiba, konfidencia mérték!

6 Passzív, regisztráció alapú helymeghat. Cumulative distribution of the maximal distances from Pamplona, Spain to 4000 Google IPs. The maximal distances are calculated from the network delays assuming 200000 km/sec signal propagation speed. The vertical line represents the real geographical distance between Pamplona and Mountain View, CA, showing that 47% of the nodes must be closer to Pamplona than Mountain View.

7 Helymeghatározás az Interneten Passzív helymeghatározás –Hely információ kinyerése a domain nevekből –DNS és WhoIS adatbázisok –Kereskedelmi adatbázisok –Hiányosság: nagy, földrajzilag szétszórt szervezetek IP tartományaihoz is egyetlen egy bejegyzés tartozik Aktív helymeghatározás –Aktív hálózati mérések (késleltetési idő) –Ismert pozíciójú mérőhelyekről –A földrajzi hely meghatározása „sokszögeléssel”

8 Több száz egyetem távolsága közúton Utazási idő a Google maps alapján Idő - távolság reláció közúton

9 Utazási idő mérése az Interneten L1L1 n1n1 L2L2 n2n2 n3n3 ping: oda és vissza út ideje

10 Idő – távolság reláció az Interneten a végpontok közötti gömbi távolság és a köztük mért késleltetési idő

11 Szórás a két hálózaton A szórás hatvány fv. szerint nő? Különböző hálózatokon azonos exponens? Valami univerzalitás? Vajon más hálózatokon hogyan alakul az idő – távolság kapcsolat?

12 Idő - távolság eloszlások Standardizált értékek, illesztett normális eloszlás Internetúthálózat

13 Standardizált értékek + illesztett normális eloszlás Idő-út reláció az Interneten Minden mért késleltetési időhöz egy normális eloszlású távolság profil tartozik => a lehetséges hely térbeli valószínűségsűrűsége.

14 „Sokszögelés” A több független mérést is kielégítő (becsült) helyet az egyes sűrűség függvények szorzataként kapjuk.

15 A helymeghatározás pontossága pontosság ismert pozíciójú referencia pontokra Spotter – „tiszta matematika” eset Spotter city – népsűrűség, mint extra követelmény

16 Spotter online geolocation service

17 http://spotter.etomic.org

18 Hol található magyar nyelvű web tartalom?

19 Célpont IP címek: –google/yahoo/baidu/bing web keresésekből –10 véletlen szó a 100 leggyakoribb magyar szóból –4359 azonosított IP cím a helymeghatározáshoz

20 Hol található magyar nyelvű web tartalom?

21

22 Az Internet földrajza

23 hálózati linkek hálózati útvonalak (traceroute hálózat) 1000 végpont közötti 1000x1000 útvonal nódusok térképre szúrása linkek hosszúsága értelmet nyer!

24

25 A hálózati utak szimmetriája Két végpont közötti oda és vissza irányba megtett út hosszának hányadosa. A: UK – Hong Kong B: CA – Hong Kong C: CA – Singapore

26 Világkörüli utazás 300 ms alatt a Föld körül.

27 Az egyes hálózati linkek hosszúsága Minden link egyszer szerepel. Minden link annyiszor szerepel, ahányszor előfordult egyetlen 1000x1000-es mérésben.

28 Link hosszak eloszlása Hatvány függvény? Logaritmus függvény? 300 km 3700 km

29 Link hosszak eloszlása Hatvány függvény? Logaritmus függvény?

30 Hálózati linkek hierarchiája L < 300 km-es linkek nagyon sűrűn összekötött lokális hálózatot alkotnak 300km< L < 4000 km: transzkontinentális linkek 4000 km < L : interkontinentális linkek

31 San Francisco lokális hálózata

32 Köszönöm a figyelmet!