004 Datenverarbeitung; Informatik
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We are living in a connected world, surrounded by interwoven technical systems. Since they pervade more and more aspects of our everyday lives, a thorough understanding of the structure and dynamics of these systems is becoming increasingly important. However - rather than being blueprinted and constructed at the drawing board - many technical infrastructures like for example the Internet's global router network, the World Wide Web, large scale Peer-to-Peer systems or the power grid - evolve in a distributed fashion, beyond the control of a central instance and influenced by various surrounding conditions and interdependencies. Hence, due to this increase in complexity, making statements about the structure and behavior of tomorrow's networked systems is becoming increasingly complicated. A number of failures has shown that complex structures can emerge unintentionally that resemble those which can be observed in biological, physical and social systems. In this dissertation, we investigate how such complex phenomena can be controlled and actively used. For this, we review methodologies stemming from the field of random and complex networks, which are being used for the study of natural, social and technical systems, thus delivering insights into their structure and dynamics. A particularly interesting finding is the fact that the efficiency, dependability and adaptivity of natural systems can be related to rather simple local interactions between a large number of elements. We review a number of interesting findings about the formation of complex structures and collective dynamics and investigate how these are applicable in the design and operation of large scale networked computing systems. A particular focus of this dissertation are applications of principles and methods stemming from the study of complex networks in distributed computing systems that are based on overlay networks. Here we argue how the fact that the (virtual) connectivity in such systems is alterable and widely independent from physical limitations facilitates a design that is based on analogies between complex network structures and phenomena studied in statistical physics. Based on results about the properties of scale-free networks, we present a simple membership protocol by which scale-free overlay networks with adjustable degree distribution exponent can be created in a distributed fashion. With this protocol we further exemplify how phase transition phenomena - as occurring frequently in the domain of statistical physics - can actively be used to quickly adapt macroscopic statistical network parameters which are known to massively influence the stability and performance of networked systems. In the case considered in this dissertation, the adaptation of the degree distribution exponent of a random, scale-free overlay allows - within critical regions - a change of relevant structural and dynamical properties. As such, the proposed scheme allows to make sound statements about the relation between the local behavior of individual nodes and large scale properties of the resulting complex network structures. For systems in which the degree distribution exponent cannot easily be derived for example from local protocol parameters, we further present a distributed, probabilistic mechanism which can be used to monitor a network's degree distribution exponent and thus to reason about important structural qualities. Finally, the dissertation shifts its focus towards the study of complex, non-linear dynamics in networked systems. We consider a message-based protocol which - based on the Kuramoto model for coupled oscillators - achieves a stable, global synchronization of periodic heartbeat events. The protocol's performance and stability is evaluated in different network topologies. We further argue that - based on existing findings about the interrelation between spectral network properties and the dynamics of coupled oscillators - the proposed protocol allows to monitor structural properties of networked computing systems. An important aspect of this dissertation is its interdisciplinary approach towards a sensible and constructive handling of complex structures and collective dynamics in networked systems. The associated investigation of distributed systems from the perspective of non-linear dynamics and statistical physics highlights interesting parallels both to biological and physical systems. This foreshadows systems whose structures and dynamics can be analyzed and understood in the conceptual frameworks of statistical physics and complex systems.
Synergieeffekte und Kollaboration bei e-Learning-Anwendungen in selbstorganisierenden Computernetzen
(2009)
In den letzten Jahren haben sich mehrere neue Netzklassen im Bereich der Verteilten Systeme etabliert. Diese können unter Ausnutzung von Selbstorganisationsprinzipien und verschiedener kollaborativer Aspekte viele der netzinhärenten Probleme wie Skalierbarkeit, Latenz- und Lastverteilungsbetrachtungen sowie Konsistenzwahrung entschärfen. Gleichzeitig kann die Nutzung entsprechender Prinzipien zu positiven Synergieeffekten führen, die von den verschiedenen auf diesen Netzen aufsetzten Applikationsdomänen genutzt werden können. Von besonderer Bedeutung sind diese Aspekte für die beiden neuartigen Netzklassen der Multi-Hop Adhoc-Netze (MANETs) und der globalen virtuellen Umgebungen (MMVEs). Beiden Netzklassen ist gemeinsam, dass sie aufgrund der erwähnten Problemstellungen nicht mit traditionellen verteilten Architekturen, wie zentralistischen und monolithischen Systemen, umgesetzt werden können. Hier muss ein Paradigmenwechsel hin zu dezentralen, selbstorganisierenden Systemstrukturen erfolgen, um den angesprochenen Herausforderungen zu begegnen. Die erste in dieser Arbeit untersuchte Netzklasse der MANETs zeichnet sich dadurch aus, dass sie Nutzern erlaubt, immer und überall auf Ihre Daten zugreifen zu können und mit der vor Ort vorhandenen Infrastruktur transparent zu kommunizieren. Dabei erfolgen die Daten-zugriffe vermehrt über immer kleiner werdende mobile Endgeräte, die sowohl aufgrund ihrer inhärenten Mobilität als auch ihrer eingeschränkten Ressourcen daran angepasste Netzstrukturen erfordern. Die neuartige Netzklasse der MMVEs dagegen soll Dateninhalte in einem dreidimensionalen Rahmen und damit nativ und intuitiver als die vorherrschende zweidimensionale Darstellung, wie z.B. im Internet, präsentieren. Der Datenzugriff erfolgt hier meist über eine virtuelle Benutzerrepräsentation " einen Avatar. MMVEs basieren zwar im Vergleich zu MANETs in der Regel auf physisch verlässlichen Netzen, benötigen aber aufgrund der massiven Verteilung und der großen Nutzerzahlen neue Netzwerkarchitekturen. Die Anwendungsdomäne e-Learning eignet sich in diesem Zusammenhang besonders gut für wissenschaftliche Untersuchungen, da hier eine ähnliche Entwicklung beobachtbar ist, wie bei den eingangs erwähnten Netzklassen. Genauso wie mobile Endgeräte immer kleiner und ubiquitär verfügbar werden und das Internet praktisch an jedem Ort der Welt mit hoher Bandbreite nutzbar ist, finden e-Learning Inhalte immer mehr Einzug in das tägliche Leben. Während sie früher nur eine vernachlässigbare Ergänzung zu etablierten Schulungsformen darstellten, die mehr oder weniger invasiv und starr zentral administriert wurde, steigt Ihre Bedeutung besonders im Zusammenhang mit neuen Zugangsformen täglich. Besonders das Bedürfnis an Schulen oder Universitäten sowie bei der innerbetrieblichen Aus- und Weiterbildung, immer und überall verteilt, nativ und transparent auf entsprechende Lehr- und Lerninhalte zugreifen zu können, steigt mit dem wachsenden und teilweise rein wirtschaftlich bedingten Bedarf nach einer qualitativ hohen, kontinuierlichen gesellschafts- und technikdurchdringenden Grund- und Weiterbildung. Die geforderte Transparenz und Ubiquität kann für die angesprochene Anwendungsdomäne dadurch erreicht werden, dass spezielle, auf die neuartigen verteilten Netzstrukturen abgestimmte, Applikationen entwickelt werden, die die netzinhärenten Selbstorganisations-prinzipien explizit ausnutzen. Eine wichtige Fragestellung in diesem Zusammenhang ist, welche Auswirkungen ein solcher Paradigmenwechsel auf die Qualität der Wissens-vermittlung und der Inhalte hat. Erste Evaluationen mit prototypischen Applikationen haben gezeigt, dass dieser Wechsel problemlos möglich ist. Dabei spiegeln auftretende Synergie-effekte die Abbildung auf soziale Netze wieder, die beiden Aspekten inhärent zugrunde liegt und einen Mehrwert erzeugen, der die dabei auftretenden technischen Herausforderungen und Probleme relativiert. Entsprechende Effekte lassen sich sogar noch weiter verstärken, indem kollaborative Aspekte sowohl auf Applikationsebene als auch in den darunter liegenden Basisstrukturen ausgenutzt werden. Die vorliegende Arbeit soll diese Annahmen durch adäquate Beispiele aus beiden Bereichen (MANETs und MMVEs) aus verschiedenen Perspektiven beleuchten und anhand von beispielhaften Anwendungen und darauf aufbauende Evaluationen den Synergiegewinn von e-Learning Applikationen und mögliche kollaborative Aspekte in diesem Umfeld aufzeigen.
