분산 해쉬 테이블(DHT : Distributed Hash Table) 기반의 P2P는 기존 Unstructured P2P 방식의 단점을 보완하기 위한 방식이다. DHT 알고리즘을 사용하면 빠른 데이터 검색을 할 수 있고, 피어 개수에 무관하게 검색 효율을 유지할 수 있다. DHT 방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하기 위해 주기적으로 메시지를 보낸다. 모바일 환경의 경우, DHT방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하고 요청 실패를 줄이기 위해서 빠른 주기로 메시지를 보내야 한다. 하지만 이로 인해, 네트워크의 트래픽은 증가하게 된다. 본 연구자들은 기존 연구에서 리액티브 라우팅 테이블 업데이트 방식을 이용하여 기존 Chord에서의 라우팅 테이블 업데이트에 따른 부하를 줄이는 기법을 제안하였으나, 초당 요청 메시지 개수가 많아지게 되면 기존의 방식보다 트래픽 양이 많아지게 되는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 전체 네트워크의 트래픽을 줄이기 위한 적응적인 라우팅 테이블 업데이트 방식을 제안한다. 본 연구자들은 제안된 방법에서 초당 요청 메시지의 개수에 따라 라우팅 테이블 업데이트 방식을 바꾸는 것을 제안하였다. 적응적인 Chord는 초당 요청 메시지의 개수가 어느 임계값보다 작아지면 리액티브 Chord를 사용하고, 그 반대의 경우에는 기존의 Chord를 사용하는 방식이다. 실험은 버클리 대학에서 만들어진 Chord 시뮬레이터(I3)를 이용하여 수행하였고, 실험을 통하여 제안된 방식이 기존 방식에 비해 성능이 향상되었음을 확인하였다.
A DHT(Distributed Hash Table) based P2P is a method to overcome disadvantages of the existing unstructured P2P method. If a DHT algorithm is used, it can do a fast data search and maintain search efficiency independent of the number of peer. The peers in the DHT method send messages periodically to keep the routing table updated. In a mobile environment, the peers in the DHT method should send messages more frequently to keep the routing table updated and reduce the failure of a request. Therefore, this results in increase of network traffic. In our previous research, we proposed a method to reduce the update load of the routing table in the existing Chord by updating it in a reactive way, but the reactive method had a disadvantage to generate more traffic than the existing Chord if the number of requests per second becomes large. In this paper, we propose an adaptive method of routing table update to reduce the network traffic. In the proposed method, we apply different routing table update method according to the number of request message per second. If the number of request message per second is smaller than some threshold, we apply the reactive method. Otherwsie, we apply the existing Chord method. We perform experiments using Chord simulator (I3) made by UC Berkeley. The experimental results show the performance improvement of the proposed method compared to the existing methods.
