0
Le P2P (Peer To Peer - ou partage point à point) est une technologie qui devient de plus en plus utilisée, y compris pour distribuer des contenus de façon légale. Cette technologie, qui semble avoir encore de beaux jours devant elle, fait notamment l'objet de nouvelles recherches afin de la moderniser et de l'améliorer.
Ainsi, des chercheurs de l'université de Carnegie Mellon, de l'université de Purdue et d'Intel travaillent actuellement sur une technique qui permettrait d'accélérer les vitesses de téléchargement sur les réseaux P2P de 30 à 70%. Cette technique baptisée « Similarity-Enhanced Transfer » (SET) a déjà fait l'objet de plusieurs présentations.
Le SET part du constat selon lequel de nombreux fichiers (pourtant différents), partagent de nombreux segments (plus ou moins longs) de données identiques. C'est notamment le cas des fichiers de musique qui désignent un seul et même morceau mais qui ont été « taggés » ou encodés de façon différentes, ou encore des films / bandes annonces identiques mais liées à des bandes audio / langues différentes. Dans le même ordre d'idée on peut aussi citer les multiples fichiers qui désignent des versions différentes d'un même logiciel... Le SET se charge donc de découper (de façon transparente pour l'utilisateur) un fichier, d'analyser et de répertorier ces segments de données afin d'offrir à l'utilisateur qui télécharge sur le réseau P2P un nombre de sources plus important. Pour filtrer et répertorier ces données, le SET utilise un modèle nommée « handprinting » (empreinte) qui a déjà fait ses preuves avec les filtres Anti-Spam.
En pratique, le SET aurait permis d'accélérer de 66% le temps nécessaire pour télécharger un fichier vidéo de 30 Mo avec pour sources des segments de données présentant un taux de similitude de 50%. Pour un simple fichier MP3, le temps nécessaire au téléchargement aurait baissé de 70%.
Les équipes de développement du SET ont d'ores et déjà fait savoir qu'elles espéraient que leur technique serait rapidement reprise : « c'est une technique que nous aimerions que les gens volent [...] Les développeurs doivent reprendre cette idée et l'utiliser dans leurs propres systèmes », précise ainsi David Andersen de l'université de Carnegie Mellon.
Ainsi, des chercheurs de l'université de Carnegie Mellon, de l'université de Purdue et d'Intel travaillent actuellement sur une technique qui permettrait d'accélérer les vitesses de téléchargement sur les réseaux P2P de 30 à 70%. Cette technique baptisée « Similarity-Enhanced Transfer » (SET) a déjà fait l'objet de plusieurs présentations.
Le SET part du constat selon lequel de nombreux fichiers (pourtant différents), partagent de nombreux segments (plus ou moins longs) de données identiques. C'est notamment le cas des fichiers de musique qui désignent un seul et même morceau mais qui ont été « taggés » ou encodés de façon différentes, ou encore des films / bandes annonces identiques mais liées à des bandes audio / langues différentes. Dans le même ordre d'idée on peut aussi citer les multiples fichiers qui désignent des versions différentes d'un même logiciel... Le SET se charge donc de découper (de façon transparente pour l'utilisateur) un fichier, d'analyser et de répertorier ces segments de données afin d'offrir à l'utilisateur qui télécharge sur le réseau P2P un nombre de sources plus important. Pour filtrer et répertorier ces données, le SET utilise un modèle nommée « handprinting » (empreinte) qui a déjà fait ses preuves avec les filtres Anti-Spam.
En pratique, le SET aurait permis d'accélérer de 66% le temps nécessaire pour télécharger un fichier vidéo de 30 Mo avec pour sources des segments de données présentant un taux de similitude de 50%. Pour un simple fichier MP3, le temps nécessaire au téléchargement aurait baissé de 70%.
Les équipes de développement du SET ont d'ores et déjà fait savoir qu'elles espéraient que leur technique serait rapidement reprise : « c'est une technique que nous aimerions que les gens volent [...] Les développeurs doivent reprendre cette idée et l'utiliser dans leurs propres systèmes », précise ainsi David Andersen de l'université de Carnegie Mellon.
