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Mit dem aufkommenden Interesse und der Vielfalt an
Peer-to-Peer-Systemen und deren Kommunikationsstrategien eröffnen
sich neue Möglichkeiten, dezentrale Publish/Subscribe-Systeme zu
realisieren. Häufig wird bei diesen Systemen die Last zum
Strukturerhalt und zur Ereignisverteilung gleichmäßig auf alle
Teilnehmer verteilt. Da jedoch nicht alle Teilnehmer eines solchen
Publish/Subscribe-Systems die angebotenen Dienste gleichermaßen
intensiv nutzen, ist es sinnvoll, die Lastverteilung dieser
Heterogenität anzupassen, indem man die Last fair auf alle
Teilnehmer aufteilt. In dieser Arbeit werden deshalb Methoden für
die effiziente und zuverlässige Ereignisauslieferung in einem
fairen, dezentralen, topic-basierten Publish/Subscribe-System
vorgestellt. Für ein solches System wurden strukturierte,
Application-Layer Multicast und unstrukturierte, gossip-basierte
Multicast Lösungen entwickelt, analysiert und anhand von
Simulationen evaluiert. Diese erfüllen die Fairnesseigenschaften
bei der Ereignisverteilung und garantieren durch Redundanz
Zuverlässigkeit. Dabei sind die strukturierten Verfahren bei einem
konstanten und die unstrukturierten Verfahren bei einem maximal
logarithmisch zur Systemgröße wachsenden Ausgangsgrad, bei jeweils
logarithmischer Schrittweite, effizient. Die jeweils benötigten
Strukturen ermöglichen ebenfalls Fairness und es wird gezeigt, dass
diese selbst bei hohen Ausfallraten nur eine geringe
Partitionierungswahrscheinlichkeit aufweisen. Außerdem wird eine
Möglichkeit vorgestellt, wie man in logarithmisch vielen Schritten
Werte über eine der Strukturen aggregieren kann.
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