Karagiannis et al. [8] quantified t

Karagiannis et al. [8] quantified the influence of BitTorrent
on ISPs using two types of real measurement data, the
BitTorrent tracker log for RedHat v9.0 and the payload packet
traces collected using a monitor installed on the access link
of the network of a residential university in USA with 20,000
users. While the paper considers the more general issues of
peer-assisted content delivery and its impact on ISPs, we
are specifically concentrating on their measurement based
evaluation and observations about BitTorrent. They indicated
that BitTorrent is locality-unaware which severely increases
the ISPs’ cost, typically resulting in the same content being
downloaded into the same ISP multiple times from external
peers. They also found that users requesting the same content
have a 30%-70% overlap in their lifetimes, consequently
helping each other in the download. An additional 20%-40%
improvement in terms of cross-ISP downloaded content can
be effected by giving incentives for users to stay around after
they complete the download.
Andrade et al. [20] focused on measuring the cooperation in
BitTorrent. In their measurement, they defined three metrics:
(1) free-riding ratio, which is the percentage of free-rider
peers, (2) seeding ratio, which is the percentage of seeds in
a torrent, and (3) sharing ratio, which is the total uploaded
data divided by the downloaded data. They evaluated the
metrics by collecting logs in BitTorrent communities such
as bt.etree.org, and piratebay.org. Then, they measured the
downloading time for free-riders and non free-riders, and the
amount of free-riding and low-sharing behavior in BitTorrent
communities: etree and easytree. Their results demonstrate
that BitTorrent’s TFT protocol does discourage free-riding
successfully. However, if there are a large number of seeds
in the torrent, the TFT mechanism may not work effectively
to prevent free-riding.
Legout et al. [24] conducted experiments on private torrents
and collected data from peers in a controlled environment.
They focused on the choking algorithm in BitTorrent to
observe peers’ individual behavior during the downloading
process. Their experiments were performed on PlanetLab.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Karagiannis et al, [8] วัดอิทธิพลของ BitTorrent
ในผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตโดยใช้ทั้งสองประเภทของข้อมูลการวัดจริงล็อก BitTorrent ติดตามสำหรับ v9.0 RedHat และแพ็คเก็ตบรรจุร่องรอยที่เก็บรวบรวมโดยใช้การตรวจสอบการติดตั้งบนการเชื่อมโยงการเข้าถึงเครือข่ายของมหาวิทยาลัยที่อยู่อาศัยในประเทศสหรัฐอเมริกา20,000 ผู้ใช้ ในขณะที่กระดาษพิจารณาปัญหาทั่วไปมากขึ้นของการจัดส่งเนื้อหาเพียร์ช่วยและผลกระทบต่อผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตเราจะมุ่งเน้นเฉพาะการวัดของพวกเขาตามการประเมินผลและข้อสังเกตเกี่ยวกับBitTorrent พวกเขาชี้ให้เห็นว่า BitTorrent เป็นท้องที่-ไม่รู้ที่รุนแรงเพิ่มขึ้นค่าใช้จ่ายผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ต'มักจะส่งผลให้ในเนื้อหาเดียวกันที่ถูกดาวน์โหลดลงในเดียวกันหลายครั้งISP จากภายนอกเพื่อน นอกจากนี้ยังพบว่าผู้ใช้ร้องขอเนื้อหาเดียวกันมีการทับซ้อน% -70% ในปี 30 ชีวิตของพวกเขาจึงช่วยกันในการดาวน์โหลด เพิ่มอีก 20% -40% การปรับปรุงในแง่ของการข้าม ISP สามารถดาวน์โหลดเนื้อหาได้รับผลกระทบโดยการให้แรงจูงใจสำหรับผู้ใช้ที่จะอยู่รอบหลังจากที่พวกเขาเสร็จสิ้นการดาวน์โหลด. Andrade et al, [20] ที่เน้นการวัดความร่วมมือในBitTorrent ในการวัดของพวกเขากำหนดสามตัวชี้วัดที่: (1) อัตราฟรีขี่ซึ่งเป็นอัตราร้อยละของฟรีไรเดอร์เพื่อนร่วมงาน(2) การเพาะอัตราส่วนซึ่งเป็นอัตราร้อยละของเมล็ดในฝนตกหนักและ(3) อัตราการใช้ร่วมกัน ซึ่งเป็นที่อัปโหลดรวมข้อมูลแบ่งตามข้อมูลที่ดาวน์โหลดมา พวกเขาประเมินตัวชี้วัดโดยการจัดเก็บบันทึกในชุมชน BitTorrent ดังกล่าวเป็นbt.etree.org และ piratebay.org จากนั้นพวกเขาวัดเวลาการดาวน์โหลดสำหรับผู้ขับขี่ฟรีและไม่ฟรีผู้ขับขี่และจำนวนของการขี่ฟรีและพฤติกรรมต่ำร่วมกันในBitTorrent ชุมชน: etree และ easytree ผลของพวกเขาแสดงให้เห็นว่าโปรโตคอล BitTorrent TFT ของไม่ท้อขี่ฟรีประสบความสำเร็จ แต่ถ้ามีจำนวนมากของเมล็ดในฝนตกหนักกลไก TFT อาจไม่ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อป้องกันไม่ให้ฟรีขี่. Legout et al, [24] การดำเนินการทดลองในเพลงส่วนตัวและข้อมูลที่รวบรวมจากเพื่อนร่วมงานในสภาพแวดล้อมการควบคุม. พวกเขามุ่งเน้นไปที่ขั้นตอนวิธีการสำลักใน BitTorrent เพื่อสังเกตพฤติกรรมของบุคคลรอบข้างในระหว่างการดาวน์โหลดขั้นตอนการ การทดลองของพวกเขาถูกดำเนินการใน PlanetLab

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

karagiannis et al . [ 8 ] วัดอิทธิพลของ BitTorrent
บน Isp ใช้สองชนิดของข้อมูลการวัดจริง
เข้าสู่ระบบติดตามสำหรับ v9.0 เรดแฮทและ payload แพ็กเก็ต
ร่องรอยรวบรวมโดยใช้จอภาพติดตั้งในการเข้าถึงการเชื่อมโยง
ของเครือข่ายของมหาวิทยาลัยที่อยู่อาศัยในสหรัฐอเมริกา ,
ผู้ใช้ ในขณะที่กระดาษจะพิจารณาปัญหาทั่วไปมากขึ้นของ
เพื่อนช่วยเพื่อนส่งเนื้อหาและผลกระทบต่อเราโดยเฉพาะอย่างยิ่งมุ่งเน้นการวัด

ตามการประเมินและการสังเกตเกี่ยวกับ bittorrent พวกเขาพบว่า BitTorrent เป็นท้องถิ่นไม่รู้

' ซึ่งเพิ่มขึ้นอย่างรุนแรงต่อค่าใช้จ่าย มักจะเป็นผลในเนื้อหาเดียวกัน ถูก
ดาวน์โหลดเข้าสู่ ISP เดียวกันหลายครั้งจากเพื่อนภายนอก

นอกจากนี้ยังพบว่า ผู้ใช้ร้องขอ
เนื้อหาเดียวกันได้ 30% - 70% คาบเกี่ยวในช่วงชีวิตของพวกเขา ดังนั้น
ช่วยเหลือซึ่งกันและกันในการดาวน์โหลด เพิ่มอีก 20 % - 40 %
การปรับปรุงในแง่ของข้าม ISP สามารถดาวน์โหลดเนื้อหา
ได้รับผลกระทบ โดยให้บริเวณที่ผู้ใช้อยู่รอบ ๆหลังจากพวกเขาเสร็จสมบูรณ์ดาวน์โหลด
.
ที่ตั้ง et al . [ 20 ] เน้นการวัดความร่วมมือ
bittorrentในการวัดของพวกเขา พวกเขากำหนดสามตัวชี้วัด :
( 1 ) ฟรีขี่ต่อ ซึ่งเป็นเปอร์เซ็นต์ของฟรีไรเดอร์
เพื่อน ( 2 ) อัตราส่วนเมล็ด ซึ่งเป็นเปอร์เซ็นต์ของเมล็ดพันธุ์
ฝนตกหนัก และ ( 3 ) การแบ่งปันอัตราส่วนซึ่งเป็นที่รวมอัพโหลด
ข้อมูลแบ่งโดยดาวน์โหลดข้อมูล พวกเขาประเมินตัวชี้วัด โดยการรวบรวมบันทึกใน

เป็น bt.etree.org ชุมชนดังกล่าว และ piratebay.org bittorrent จากนั้นพวกเขาวัด
ดาวน์โหลดเวลาสำหรับผู้ขับขี่ผู้ขับขี่ฟรีและไม่ฟรี และปริมาณของฟรี
ขี่และต่ำใช้พฤติกรรมในชุมชน BitTorrent
: etree และ easytree . ผลของพวกเขาแสดงให้เห็นว่าเป็น TFT โปรโตคอล BitTorrent

ไม่ห้ามปรามฟรีขี่เรียบร้อยแล้ว อย่างไรก็ตาม หากมีตัวเลขขนาดใหญ่ของเมล็ด
ในฝนตกหนัก , กลไก TFT ไม่อาจทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เพื่อป้องกันไม่ให้ขี่ฟรี .
legout et al . [ 24 ] าเนินการทดลองในบริการส่วนบุคคล
และข้อมูลจากเพื่อนในสภาพแวดล้อมที่ควบคุม
พวกเขาเน้นสำลักขั้นตอนวิธีใน bittorrent

สังเกตเพื่อนแต่ละพฤติกรรมในระหว่างการดาวน์โหลด
กระบวนการ ผลการทดลองของพวกเขา จำนวน planetlab .