Evolutionary game theory approach for modeling live streaming applications over peer-to-peer networks

Existe um interesse crescente do mercado por aplicações de multimídia em streaming via rede. Particularmente, as aplicações de live streaming que utilizam a tecnologia de redes P2P para a disseminação de conteúdo têm sido alvo de grande atenção. Aplicações como PPLive e PPStream provam que as aplicações de live streaming em redes P2P são uma realidade com relação à tecnologia atual. Os sistemas de live streaming fornecem um serviço de multicast no nível de aplicação para transmissões ao vivo na Internet. Essas aplicações de live streaming, quando executadas em redes P2P, têm potencial para serem altamente robustas, escaláveis e adaptativas devido à redundância e não dependência de recursos particulares dentre os nodos participantes. Porém, para fazer uso de todas as vantagens disponíveis, a aplicação deve contornar alguns desafios: i) manter a qualidade de playback mesmo com a inerente dinamicidade das redes P2P; ii) impedir que nodos incorretos escondam ações maliciosas atrás do anonimato que existe em P2P; iii) manter a taxa de upload dos nodos participantes da aplicação em um nível aceitável. A taxa de upload dos nodos é muito importante porque a aplicação de live streaming em P2P é uma aplicação cooperativa. Desta forma, esperase que todo novo usuário ajude a aplicação retransmitindo pacotes para outros usuários, mantendo, desta forma, a capacidade global de upload do sistema. Infelizmente, manter a cooperação em live streaming não é uma tarefa trivial, visto que cada nodo enfrenta o dilema social do interesse próprio (individualmente é melhor explorar a cooperação dos outros usuários sem reciprocidade) versus a cooperação para com o grupo. A principal contribuição deste trabalho consiste na apresentação de um modelo matemático baseado em Teoria dos Jogos Evolucionários, cujo objetivo é ajudar a compreender as aplicações de live streaming em redes P2P e os fatores que influenciam o seu correto funcionamento. Como contribuição secundária, este trabalho fornece uma análise estatística do comportamento do download e upload observado nestas aplicações. A análise estatística mostra que existe um decaimento da variância temporal de download e upload nas aplicações de live streaming, e que tal decaimento segue uma lei de potência. Os resultados evolucionários do modelo indicam que, se a queda do índice de satisfação dos usuários com a taxa de download for suave, e se a redução da satisfação devido ao custo de upload for insignificante, então existe um ambiente propício para que a cooperação entre os nodos cresça. De forma inversa, se a queda do índice de satisfação dos usuários com a taxa de download for abrupta, e a redução da satisfação devido ao custo de upload for significativa, então existe um ambiente propício para proliferação de nodos oportunistas. A realização e descrição desta pesquisa é composta de quatro etapas principais: i) a delimitação do cenário de live streaming e a definição do jogo para modelagem; ii) a definição do conjunto de estratégias e da função de utilidade; iii) a criação do modelo; iv) a análise do modelo e a apresentação dos resultados de simulação. A análise do modelo abrange três fases: i) análise estatística e comparação das características de download e upload dos dois simuladores utilizados; ii) avaliação do modelo de Teoria dos Jogos Evolucionários através de simulações; e iii) análise dos resultados evolucionários gerados pelo simulador de Teoria dos Jogos Evolucionários.There is a growing interest in the market for networked multimedia applications. Live streaming applications that use the technology of P2P networks for distribution of live content have specially been the subject of great attention. Applications such as PPLive and PPStrem demonstrate that P2P live streaming applications are already possible with our present technology. Live streaming systems provide a multicast service in the application level for live broadcasts to users through the Internet. These systems executing in P2P networks have the potential to be highly robust, scalable and adaptive due to the characteristics of these scenarios. However, to take advantage of these potential properties, they must overcome some challenges: i) to maintain the playback quality even with the inherent dynamics of P2P networks; ii) to prevent that incorrect peers hide malicious behavior behind their anonymity; iii) to maintain the upload contribution of peers at acceptable levels. The upload contribution of peers is highly important because live streaming applications are cooperative applications. Therefore, every new user must help the application forwarding packets to other users, thereby maintaining the global upload capacity of the system. Unfortunately, the maintenance of cooperation in live streaming system is not a trivial task, since each node faces the social dilemma of self-interest (individually is always better to explore the cooperation of other users without reciprocity) versus cooperation to the group. The main contribution of this dissertation is the presentation of a mathematical model based on Evolutionary Game Theory, whose goal is to help understanding live streaming P2P applications and the factors that influence their correct operation. As a secondary contribution, this work provides a statistical analysis of download and upload behaviors of peers in live streaming P2P systems. The statistical analysis indicates that there is a decay in the download and upload variances, and that this decay follows a power law. The evolutionary results of the model indicate that, if the satisfaction of users with the download rate is smooth, and the reduction of satisfaction due to the upload cost is negligible, then there is a favorable environment for the growth of cooperation. Conversely, if the satisfaction of users with the download rate is abrupt, and the reduction of satisfaction due to the upload cost is significant, then there is a favorable environment to the proliferation of opportunistic nodes. The realization and description of this research is composed of four main steps: i) the definition of the live streaming scenario and the definition of the game to model this scenario; ii) the definition of the strategy set and of the utility function; iii) the suggestion of a model; iv) the analysis of the proposed model and the presentation of obtained results. The model analysis comprehends three phases: i) the statistical analysis and the comparison of the characteristics of download and upload of the two simulators used in this work; ii) the evaluation of the Evolutionary Game Theory model through simulation; and iii) the analysis of the results generated by the Evolutionary Game Theory simulator