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Cómo acelerar la descarga de películas
Seamos realistas: las transferencias de archivos de igual a igual en Internet son lentas. Más de la mitad de todas las descargas fallan y el tiempo medio de transferencia de un archivo de 100 megabytes es de más de 24 horas. Pero ahora, un equipo de científicos informáticos dirigido por Himabindu Pucha en la Universidad de Purdue, en Indiana, dicen que pueden duplicar la velocidad de estas transferencias aprovechando la superposición en los fragmentos de datos contenidos en archivos multimedia no idénticos publicados en redes de distribución de igual a igual. Esto mejoraría la probabilidad de éxito de estas transferencias.
Descargas rápidas: Un nuevo enfoque de intercambio de archivos puede reducir el tiempo que lleva descargar películas y música en redes peer-to-peer.
Redes de distribución de igual a igual como BitTorrent y Kazaa permitir que las personas descarguen archivos individuales de las computadoras de otros. Estos sistemas primero ubican las copias del archivo solicitado en la tabla de búsqueda global de la red utilizando su hash, un identificador único calculado a partir de la secuencia de datos del archivo. Luego, el archivo se divide en partes para que la computadora de cada usuario solo tenga que cargar una pequeña parte. Esta técnica acelera las transferencias de archivos porque los usuarios domésticos suelen tener un mayor ancho de banda asignado a las descargas en comparación con las cargas. Por supuesto, la velocidad general de la transferencia dependerá de la cantidad de fuentes de archivos y de la capacidad de carga de reserva que tengan. Cuanto más popular sea un archivo, más rápido se descargará y mayores serán las posibilidades de éxito.
Científico de la computación David Andersen , profesor de informática en la Universidad Carnegie Mellon, trabajó con el grupo Purdue para desarrollar una forma de aumentar el tamaño del grupo de cargadores llamada transferencia mejorada por similitud (SET). El enfoque aprovecha múltiples variantes de los mismos archivos de música, videoclips y software, que a menudo flotan en las redes de distribución de archivos. Esperamos que SET le brinde acceso a un grupo más grande de personas para descargar, dice Andersen. Y al hacerlo, creemos que es más probable que encuentre a una de estas personas que tenga más capacidad disponible.
Antes de que Andersen y sus colegas realizaran su estudio, no estaba del todo claro cuánta redundancia existía en las redes de intercambio de archivos y si podía explotarse, dice un científico informático de la Universidad de Cornell. Emin Gun Sirer , que no participó en el estudio. El equipo de SET analizó casi dos terabytes de archivos de música y video de redes de intercambio de archivos y descubrió que archivos similares generalmente se compartían entre el 20 y el 99 por ciento de su contenido. Con los archivos de música, incluso los errores ortográficos en las etiquetas de encabezado definidas por el usuario que identifican el artista y los títulos de las canciones son suficientes para deshacerse de BitTorrent, a pesar de que el 99 por ciento del archivo es el mismo. De manera similar, a menudo se encuentran disponibles varias versiones del mismo video con diferentes pistas de idioma.
Un desafío al diseñar un sistema de distribución que pueda localizar archivos similares es que el sistema debe buscar no solo por cada archivo, sino también por cada fragmento dentro de ese archivo. Un videoclip de 700 megabytes se puede dividir en 40.000 fragmentos, lo que significa que el sistema debe realizar varios miles de millones de comparaciones. SET es un sistema híbrido que primero ubica a los usuarios con archivos idénticos antes de buscar los fragmentos solicitados en las variantes de archivo. La innovación de SET en la última tarea es lo que los investigadores llaman huella manual, que identifica de manera eficiente archivos similares utilizando un número constante de consultas de búsqueda independientemente del tamaño del archivo. SET divide el archivo solicitado en trozos de 16 kilobytes, que luego se destilan en hashes de trozos de 160 bits o huellas digitales. Estas huellas dactilares se ordenan según su valor numérico y el sistema selecciona las primeras para formar la huella de la mano. La comparación de huellas de manos, dice Andersen, le da un 90 por ciento de posibilidades de descubrir un archivo que es un 10 por ciento o más similar.
Ubicar ese archivo con solo un 10 por ciento de similitud podría acelerar las descargas en un 8 por ciento. Para archivos de música con más del 90 por ciento de similitud, una descarga de cinco minutos en BitTorrent tomaría poco más de dos minutos con SET. Para un solo usuario, los ahorros podrían ser aún mayores si descarga una variante impopular de un archivo común. Andersen propone un escenario en el que un usuario de EE. UU. Descarga una versión alemana de una película popular. Actualmente, lo más probable es que la película se transfiera desde una conexión en el extranjero más lenta. Pero con SEC, los usuarios pueden aprovechar fuentes locales más rápidas de video y recibir solo el audio de sus pares alemanes.
Es un esquema muy inteligente para encontrar los trozos en común, dice Sirer. Sin embargo, dice que para el contenido más popular, [SET] no hará mucha diferencia porque ya hay muchos otros pares que alojan ese contenido. Pero puedo imaginar que otro contenido que de otro modo sería lento para obtener de un solo enjambre podría ser más fácil de descargar.
Aunque los investigadores han publicado el código fuente para el sistema SET, no tienen planes de construir una interfaz gráfica de usuario para él o implementarlo en las redes actuales de intercambio de archivos. Las matemáticas detrás de esto fueron complejas de analizar, dice Andersen, pero la idea es relativamente sencilla y la implementación no será mala. Dice que no le sorprendería que alguien implementara el sistema SET durante el próximo año.