## Survei Model Performansi Sistem File sharing

## BitTorrent pada Jaringan Peer -to- Peer

## Irwan Wardoyo
PT. Sigma Cipta Caraka (Telkom Sigma) irwan.wardoyo@sigma.co.id

## Abstrak
Sampai saat ini BitTorrent merupakan aplikasi file sharing peer-to-peer yang  paling  popular,  dengan  trafik  saat  ini  sebesar  3,35%  dari  trafik internet di dunia. Selain menarik banyak pengguna, BitTorrent menarik perhatian para peneliti untuk meneliti cara kerja dan kinerja performansi pada  BitTorrent.  Makalah  ini  menampilkan  survei  terhadap  beberapa model  yang  digunakan  untuk  mengukur  performansi  dari  sistem file sharing  BitTorrent  pada  fase  yang  berbeda  dengan  mempertimbangkan keadaan nyata menggunakan model deterministik, model markov chain dan model antrean jaringan.
Keywords : BitTorrent, Model Performansi, Model Deterministik, Model Markov Chain, Model Antrean Jaringan.
Received Juni 2018 Accepted for Publication August 2018 DOI: 10.22441/incomtech .v8i2.4090

## 1. PENDAHULUAN
Sistem file  sharing dengan  menggunakan  teknologi peer -to- peer mulai diperkenalkan  pada  tahun  1999  oleh  Napster  [1],  sebuah  layanan  untuk  berbagi musik.  Sejak  saat  itu  aplikasi  untuk peer -to- peer (P2P)  mulai  banyak dikembangkan,  diantaranya:  Gnutella  [2],  eDonkey2000,  Kazaa,  FastTrack, Freenet  [3],  Chord,  CAN  dan  BitTorrent  [4].  Dibandingkan  dengan  solusi  klien server  tradisional,  teknologi  P2P  mempunyai  kelebihan  dengan  menggabungkan sumberdaya  ( bandwitdth , storage dan  komputasi)  terdistribusi  dari  seluruh peer yang  tergabung.  Antar peer akan  saling  berkontribusi  (seolah-olah  seperti  server yang  memberi  layanan  pada  kliennya)  kepada peer yang  lainnya  sebagai  bentuk imbalan. Dengan cara kerja seperti itu sistem file sharing dapat terdistribusi, tidak tergantung pada salah satu server dan dapat menghemat sumber daya.
Berdasarkan topologi dan tingkat sentralisasi yang digunakan dalam sistem file sharing pada  jaringan  P2P  [5],  dapat  di  kelompokkan  menjadi  4,  yaitu:  (1)
Topologi  tersentralisasi,  (2)  topologi  tidak  terstruktur  terdesentralisasi,  (3) Topologi  terstruktur  terdesentralisasi,  (4)  topologi  terdesentralisasi  sebagian. Contoh  aplikasi file  sharing pada  jaringan  P2P  yang  menggunakan  topologi tersentralisasi adalah Napster [1] dan BitTorrent [2], terdapat sebuah server pusat yang  bertugas  untuk  mengkoordinasikan  komunikasi  antara peer yang  satu dengan yang lainnya. Untuk aplikasi yang menggunakan topologi tidak terstruktur terdesentralisasi,  seperti  Gnutella  [2]  dan  Freenet  [3],  setiap peer bertindak  baik sebagai server dan klien secara merata dan membentuk jaringan overlay (topologi logik)  yang  menghubungkan  antar peer yang  satu  dengan peer yang  lainnya secara  bebas  tanpa  ada  yang  mengatur.  Untuk  aplikasi  yang  menggunakan topologi  terstruktur  terdesentralisasi,  seperti  Chord  dan  CAN,  setiap peer dapat bertindak  sebagai  server  dan  klien  secara  bersamaan  dan  membuat  jaringan overlay (topologi  logik)  yang  dibangun  terkendali  dan  diatur  dengan menggunakan  algoritma  tertentu,  seperti Distribution  Hash  Table (DHT). Sedangkan untuk aplikasi yang menggunakan topologi terdesentralisasi sebagian, termasuk  FastTrack dan  Brocade, memiliki  beberapa super-node atau super- peer yang memainkan peran yang lebih penting daripada yang lain.
Sampai saat ini salah satu aplikasi P2P yang paling popular digunakan utuk file sharing adalah  BitTorrent, dengan total  trafik 3,35%  [6]  dari total  trafik  internet dunia  atau  sekitar  423,08  Peta  Byte.  BitTorrent  bekerja  menggunakan  protokol BitTorrent  yang  didesain  oleh  Bram  Cohen  pada  April  2001  dan  mulai  dicoba digunakan  pada  2  juli  2001.  Dengan  menggunakan  sistem  yang  tersentralisasi, terdapat server pusat  yang berfungsi memelihara dan meyimpan sebuah direktori berisi  indeks file yang  dibagi  oleh peer .  Server  pusat  akan  melakukan pembaharuan data apabila terdapat peer yang baru bergabung atau meninggalkan sistem  dengan  cara  menambahkan  atau  menghapus  indeks  dari  direktori.  Ketika p eer membutuhkan file tertentu,  maka peer akan  meminta  informasi  indeks file yang  dibutuhkan  kepada  server  pusat,  server  pusat  akan  mencari  indeks file tersebut  pada  direktori,  lalu  memberikan  infomasi  tentang  lokasi file tersebut kepada peer yang  meminta  informasi  tersebut.    Sedangkan  untuk  proses  transfer file dilakukan antar peer secara terdistribusi sesuai dengan informasi indeks yang berasal dari server pusat.
BitTorrent  menjadi  perhatian  para  peneliti  karena  selain  memiliki  fitur  umum yang  dimiliki  oleh  semua  sistem file  sharing pada  jaringan peer -to- peer ,  juga mempunya  beberapa  inovasi  yang  dapat  memeperbaiki  kinerja  dari  BitTorrent, seperti Tit-for-Tat (TFT)  dan rarest  fisrt (RF).  Selain  itu  BitTorrent  memiliki kelemahan  dalam  proses  pemilihan peer yang  dapat  menyebabkan  penggunaan sumber  daya  jaringan  yang  tidak  effisien.  Dengan  adanya  kelebihan  dan kekurangan  yang terdapat  pada BitTorrent  banyak peneliti  mempelajari, meneliti performansi  pada  BitTorrent  dan  mengusulkan  perbaikan  pada  protokol BitTorrent.
Pada  makalah  ini  akan  disajikan  beberapa  teknik  pemodelan  yang  digunakan dalam  mengukur  performansi  sistem file  sharing BitTorrent  pada  jaringan peer - to- peer dengan  mengunakan  model  deterministik,  model markov  chain ,  dan model antrean jaringan.

## 2. BITTORENT

## 2.1 Cara Kerja BitTorrent
BitTorrent  merupakan  teknologi  atau  protokol  yang  digunakan  untuk  layanan file  sharing dengan  memanfaatkan  sistem peer -to- peer .  Langkah  pertama  dalam menggunakan  teknologi  BitTorrent  adalah  membuat file metainfo  yang  biasanya dikenal dengan sebuah file dengan ekstensi ".torrent". File torrent berisi informasi nama file ,  ukuran file ,  informasi hash file dan  URL  dari  server  pusat  atau  biasa dinamakan " Tracker ". Tracker akan menyimpan log dari setiap peer yang sedang mengunduh file dan membantu peer supaya dapat berhubungan dengan peer yang lainnya  untuk  melakukan  proses  unduh  dan  unggah file .  Setiap peer akan berkomunikasi  dengan tracker dan  memberikan  informasi  kepada tracker mengenai file mana  yang  diunduh,  port  berapa  yang  digunakan,  dll.  Sedangkan respon  dari tracker adalah  memberikan  informasi  pengguna  lain  yang  sedang mengunduh file dan informasi mengenai bagaimana dapat terhubung dengan peer yang lain. Kelompok Peer yang sedang terkoneksi dan saling berbagi torrent yang sama biasanya disebut dengan " swarm ".
Peer dalam  sistem  BitTorrent  diklasifikasikan  menjadi  2  tipe: seeder dan leecher . Seeder merupakan peer yang  memiliki file lengkap  dari  sebuah file torrent  dan  tetap  aktif  berkontribusi  kepada peer lainnya  (mengunggah). Sedangkan leecher adalah peer yang  mengunduh file dan  sama  sekali  tidak memiliki file torrent sebagian ataupun keseluruhan dari sebuah file . Leecher bisa diartikan sebuah klien yang mengunduh file pada seeder dan setelah file tersebut selesai  diunduh  maka leecher dapat  pula  bertindak  sebagai seeder untuk file torrent  yang  baru  diunduhnya.  Dengan  cara  kerja  seperti  itu,  apabila  jumlah leecher semakin  banyak  maka  kemungkinan  jumlah seeder pun  akan  semakin banyak dan membuat sistem menjadi terdistribusi dan proses unggah tidak tepusat hanya pada satu seeder .
Dalam  teknologi  BitTorrent file asal  akan  dibagi  dipecah  menjadi  bagian- bagian  yang  kecil  yang  dinamakan piece ,  dimana  biasanya  ukuran  dari  sebuah piece adalah  256KB  atau  512KB.  Untuk  menjamin  integritas  dari piece ,  maka ditambahkan  kode hashing SHA-1  pada  setiap piece ,  sehingga leecher dapat melakukan  verifikasi  untuk  kesempurnaan  setiap piece yang  sudah  diunduh. Setiap piece yang  behasil  diunduh  dan  di  verifikasi  oleh leecher ,  maka  akan langsung  diinformasikan  ke  arah peer yang  tergabung  dalam swarm mengenai piece yang baru tersebut dan menyediakannya untuk peer yang lain.
Berikut  adalah  5  langkah  dasar  untuk  membuat  sistem  berabagi file pada  bit torrent:
1. Peer A akan mengunduh sebuah file ".torrent" dari web server untuk dapat mengunduh file yang terdapat dalam sistem file sharing BitTorrent.
2. Peer A akan menghubungi tracker untuk mendapatkan list semua peer yang aktif yang berpartisipasi dalam torrent.
3. Tracker akan memberikan informasi list dari peer yang aktif dan tergabung dalam torrent.
4. Peer A  akan  menambahkan  seluruh peer yang  terdapat  list  tersebut  dan menambahkan peer yang  terdapat  dalam  daftar  menjadi  tetangga  dan mengirimkan piece satu sama lainnya
5. Setelah  permintaan Peer A  diterima  oleh  tetangganya,  maka Peer A  bisa
saling menukarkan piece dengan tetangganya.
Web Server Tracker Peer A Leecher + Seeder Peer B Seeder Peer C Leecher + Seeder Gambar 1 Proses Sistem File sharing pada BitTorrent

## 2.2 MASALAH TEKNIS PADA BITTORRENT

## 2.2.1 Strategi Pemilihan Piece
Strategi pemilihan piece [7] mana yang akan diunduh memiliki pengaruh besar pada  kinerja  protokol.  Pada  dasarnya  strategi  pemilihan piece bertujuan meningkatkan ketersediaan salinan lengkap file di dalam jaringan torrent. Dengan begitu  akan  meningkatkan  kecepatan  unduhan  dan  memastikan  bahwa  salinan lengkap file masih  terdapat  di  dalam  jaringan  apabila seeder menginggalkan jaringan torrent.
 Sub-piece
Pada  dalam  sistem  BitTorrent, peer akan  memecah file torrent  menjadi bagian-bagian  kecil  atau piece yang  bisanya  mempunyai  ukuran  256KB  atau 512KB lalu  akan melakukan pertukaran piece satu  sama lainnya. Pada proses proses  pengiriman file ,  BitTorrent  menggunakan  protokol  TCP  pada layer transport .  Didalam  proses  komunikasi  dengan  menggunakan  TCP  terdapat proses  negosiasi  antara  kedua  host  yang  akan  melakukan  komunikasi  untuk menentukan berapa besar ukuran maksimum data yang bisa dikirimkan dalam satu  waktu.  Maka  apabila  terjadi slow  start ataupun  kapasitas  penuh, BitTorrent  akan  menggunakan  teknik pipelining dengan  cara  memecah piece menjadi  beberapa  bagian  yang  lebih  kecil  atau  disebut  dengan sub-piece atau chunk . Ukuran dari sub-piece atau chunk biasanya sekitar 16KB dan protokol BitTorrent  akan  memastikan  akan  selalu  ada  permintaan  (biasanya  5)  untuk sub-piece / chunk kapan saja.
 Strict Policy
Ketika sub-piece yang satu sudah selesai diunduh maka akan ada sub-piece dari piece tersebut  yang  siap  diunggah  dan  akan  diselesaikan  dulu  untuk
sampai  seluruh sub-piece selesai  diunduh,  sebelum  meminta sub-piece dari piece yang  lainnya.  Dengan  cara  seperti  itu  proses  transfer file selalu  dapat berjalan setiap saat dan setiap piece dapat diunduh lebih cepat.
 Rarest first Rarest  fisrt merupakan  kebijakan  pada  protokol  BitTorrent,  dimana  ketika sebuah peer memilih piece berikutnya akan diunduh maka peer tersebut  akan memilih piece paling langka yang tersedia pada peer lainnya atau dengan kata lain  yang  jumlah  salinan piece -nya  paling  sedikit.  Tujuan  dari  kebijakan  ini adalah menyebarkan piece langka  yang tadinya  hanya terdapat  pada  satu  atau beberapa seeder ke peer yang lainnya dengan cepat. Dengan terserbarnya piece yang tadinya langka maka akan mempercepat proses unduhan untuk peer yang lainnya  karena  sumber  daya  tersedia  pada  banyak peer dan  tidak  akan menyebabkan bottleneck karena  hanya  satu  atau  beberapa seeder saja  yang menyediakan piece langka tersebut.
 Random First Piece
Ketika  sebuah peer bergabung  ke  dalam  sistem,  maka peer tersebut  siap untuk  mengunduh piece tetapi  belum  ada piece yang  bisa  diunggah.  Sangat penting  untuk  mendapatkan piece pertama  dari  arah seeder dengan  cepat  dan mulai  mengunggah piece ke  arah peer yang  lainnya.  Apabila  menggunakan metode Rarest  First pada  saat  mengunduh piece pertama,  maka  akan menyebabkan  proses  unduhan  yang  lambat  karena  harus  mencari  terlebih dahulu  mana piece yang  langka.  Oleh  karena  itu  proses  pengunduhan piece pertama akan dilakukan secara random " Random First Piece ", setelah itu untuk proses pemilihan piece yang berikutnya akan menggunakan " Rarest Piece ".
 Endgame Mode
Pada saat fase akhir proses mengunduh piece dari peer yang lain mengalami masalah  dikarenakan  kecepatan  transfer  yang  lambat,  ini  dapat  menyebabkan delay untuk  menyelsaikan  proses  unduhan.  Untuk  mengatasi  permasalah tersebut maka peer akan mengirimkan permintaan secara broadcast ke seluruh peer untuk  mengirimkan sub-piece dari piece yang  terakhir.  Apabila piece yang  dibutuhkan  sudah  diterima  maka  permintaan  untuk  mengirimkan  sub- piece akan ditolak untuk mencegah duplikasi.

## 2.2.2 Strategi Pemilihan Peer
Tidak adanya alokasi sumber daya yang terpusat pada BitTorrent, maka setiap peer harus  dapat  memilih peer yang  akan  dijadikan  sebagai  tetangga.  Strategi pemilihan peer [7]  menjadi  penting  untuk  memperbaiki  kualitas  unduhan  atau insentif  untuk peer yang  sudah  berkontribusi  pada  sistem  dan  memberikan hukuman  pada  " Free  rider ",  yang  merupakan peer yang  hanya  melakukan pengunduhan tanpa berkontribusi pada sistem atau dengan kata lain tidak pernah menggungah.  Untuk  strategi  pemilihan peer dapat  dilakukan  dengan  mekanisme Tit-for-Tat (TFT), Optimistic unchoking , Anti-snubbing , dan upload only .
 Tit-for-Tat (TFT)
Tit-for-tat bekerja  berdasarkan  algoritma chocking ,  dengan  cara memberikan  kebebasan  kepada  4 peer yang  memberikan  tingkat  unduhan paling  tinggi  pada peer tersebut.  Pada  dasarnya  mekanis tit-for-tat ini dijalankan  setiap  10  detik  oleh  setiap peer ,  dengan  melihat  tingkat  unduhan yang  ditentukan  dengan  jumlah  data  yang  diterima  oleh peer tersebut  selama
20  Detik.  Sebagai  insentif  kepada  4 peer yang  sudah  memberikan  tingkat unggahan  paling  tinggi,  maka peer tersebut  diberikan  kebebasan  untuk mengunduh piece yang  ada,  sementara peer yang  lain  yang  terhubung  akan dibatasi bandwidth -nya atau dicekik " choke ".
 Optimistic unchoking
Optimistic  unchoking merupakan  mekanisme  yang  digunakan  untuk mencari  apakah  terdapat peer baru  yang  mempunya  performansi  lebih  baik. Setiap 30 detik sebuah peer akan memberikan kebebasan kepada 5 peer yang melakukan pengunduhan pada peer tersebut. Dari waktu yang sudah ditentukan maka  akan  didapatkan  kesimpulan  apakah  terdapat peer baru  yang performansinya lebih baik untuk melakukan pertukaran piece . Jika peer hanya menggunakan  mekanisme tit-for-tat maka  tidak  dapat  mengetahui  apabila terdapat peer yang baru bergabung dan memiliki performansi yang lebih baik. Kombinasi tit-for-tat dan optimistic unchocking dapat secara berkala mencegah free rider .
 Anti-snubbing Anti-snubbing digunakan  apabila  terdapat  sebuah peer yang  selama  60 menit tidak mendapatkan piece apa-apa dikarenakan proses dari tit-for-tat dan optimistic  unchoking .  Maka peer tersebut  dianggap  sebagai  " snubbed ".  Maka mengikuti  mekanisme  dari tit-for-tat ,  tetangga  dari peer tersebut  tidak  akan menguggah piece pada peer tersebut.  Hal  ini  akan  meningkatkan  jumlah optimistic  unchokes yang  dapat  memberikan  kesempatan  pada peer tersebut untuk menemukan koneksi yang lebih cepat.
 Upload-only
Mekanisme Upload-only digunakan untuk seeder karena pada seeder tidak terdapat kegiatan mengunduh tapi hanya terdapat kegiatan mengunggah. Oleh karena itu mekanisme tit-fot-tat tidak berlaku untuk peer yang hanya bertindak sebagai seeder . Seeder akan memilih peer yang mempunyai kemampuan untuk dapat mengunggah piece ke arah peer yang lainnya. S eeder dapat mengunggah piece ke  lebih  banyak peer dan  akan  memilih peer yang  tidak  sedang mendunduh piece yang sama dari peer lain saat ini.

## 3. PEMODELAN PERFORMANSI

## 3.1 Ukuran Performansi
Sistem file sharing BitTorrent pada jaringan peer -to- peer adalah jaringan yang terdistribusi,  dimana  pembagian  tugas  dan  beban  kerjanya  dibagi  antar peer dan membutuhkan kerjasama antar peer . Pengaruh seperti bandwidth yang tidak sama, perilaku  pengguna  yang  tidak  diharapkan, free  rider dan churn membuat  tidak mudah  untuk  menentukan  performansi  sistem  tersebut.  Dari  penilitian-penelitian sebelumnya  sudah  dilakukan  banyak  riset  untuk  membuat  pemodelan  kinerja sistem berbagai file pada jaringan peer -to- peer , diantaranya:

## Kapasitas layanan (C)
Dari perspektif sistem, kapasitas layanan adalah keseluruhan throughput yang dapat  dicapai  sistem  yang  dapat  ditawarkan  kepada  pengunduh  dalam  torrent. Kapasitas  layanan  memperhitungkan  keseluruhan bandwidth unggahan  yang efektif  dari seeder dan leecher .  Hal  ini  mencerminkan  bahwa seeder dapat mengunggah  pada bandwidth yang  tersedia,  sementara leecher hanya  dapat mengunggah  sebagian  kecil  dari bandwidth yang  tersedia  karena  tidak  memiliki salinan lengkap dari file.
Throughput unduhan per Peer (α) Dari perspektif pengguna, throughput pengunduhan per peer dianggap sebagai kapasitas layanan untuk setiap peer . Dapat diartikan sebagai anggregasi kapasitas layanan unggahan dibagi dengan jumlah pengunduh.
Latensi yang dibutuhkan untuk megunduh File (d) Latensi  yang  dibutuhkan  untuk  megunduh file adalah  waktu  dari  permintaan file yang  dikirim  sampai file selesai  diunduh  sepenuhnya.  Ini  terdiri  dari  dua komponen: waktu untuk pencarian dan waktu transfer file .
Ketersediaan file / Torrent lifetime (T) Sebuah file hanya  tersedia  ketika peer dapat  mengunduh  semua  bagian  yang dibutuhkan  dari seeder atau peer lain  yang  bertindak  sebagai seeder di  dalam sistem. Jika terdapat setidaknya satu seeder dalam sistem, maka file dijamin akan tersedia  sepanjang  waktu.  Namun  apabila seeder meninggalkan  sistem  setelah mendapatkan semua file , atau mungkin ada terdapat perilaku pengguna yang tidak terduga  dan  kegagalan  jaringan,  maka  dapat  menyebabkan  proses  unduhan  yang tidah sempurna dan menyebabkan torrent mati.

## Stabilitas jaringan
Dalam jaringan file  sharing P2P  yang stabil, semua permintaan unduhan  akan dilayani  dan  dihapus  dalam  waktu  yang  terbatas,  jika  beban  kerja  rata-rata  tidak melebihi  kapasitas  sistem  layanan  rata-rata.  Jika  jumlah peer dan  kinerja  setiap peer relatif  stabil,  maka  kita  katakan  sistem  memasuki  " Steady  State ".  Oleh karena itu, stabilitas jaringan P2P adalah masalah mendasar untuk setiap analisis kondisi Steady State .

## 3.2 Beberapa Faktor yang Mempengaruhi Performansi

## Churn
Efek  dari  kedatangan  dan  kepergian  ribuan  atau  jutaan peer disebut churn , yang  merupakan  sifat  bawaan  dari  sistem  P2P.  Setiap peer dapat  dengan  acak bergabung atau meninggalkan sistem ketika pengguna ingin memulai atau keluar dari  aplikasi.  Mengingat  sifat  kerjasama peer jaringan  P2P,  konektivitas  masuk dan  keluarnya peer dapat  menyebabkan  penurunan  kinerja  yang  dalam pengunduhan file .  Oleh  karena  itu,  keterlibatan  dan  kebiasaan  dari  pengguna harus diperhitungkan dalam analisis kinerja sistem P2P.

## Free rider
Free rider adalah pengguna yang memperoleh sumber daya dari jaringan tanpa berkontribusi  atau  egois.  Perilaku  ini  merugikan peer lain  yang  sudah berkontibusi  pada  sistem.  Jika  proporsi free  rider cukup  banyak  maka  akan berpengaruh  kepada  kinerja  unduhan  dan  lebih  buruknya  dapat  membuat kontributor  untuk  menginggalkan  sistem.  Oleh  karena  itu free  rider merupakan ancaman utama terhadap kinerja jaringan P2P.
Heterogenitas Bandwidth
Heterogenitas bandwidth pada peer mempunyai dampak serius terhadap kinerja seluruh jaringan dan peer individu. Keragaman bandwidth peer berasal dari dua alasan. Pertama-tama, ada heterogenitas kapasitas akses tautan di infrastruktur (Broadband, DSL, Cable, PON). Jelas, akses bandwidth yang tidak sama, dapat secara langsung menurunkan pengalaman unduhan peer . Kedua, banyak strategi alokasi bandwidth telah diusulkan untuk meningkatkan kinerja jaringan BitTorrent atau mengontrol trafik BitTorrent di internet.

## 3.3 Teknik Pemodelan Performansi
Beberapa model analisis untuk performasi sistem file sharing BitTorrent pada jaringan  P2P  telah  dilakukan  dan  diusulkan  pada  beberapa  litelatur.  Beberapa teknik  yang  sudah  digunakan  untuk  pemodelan  performansi  sistem file  sharing BitTorrent  pada  jaringan  P2P  adalah  (1)  model  deterministik,  (2)  model markov chain dan  (3)  model  antrean jaringan.  Dengan  beberapa  model  analitik  yang berbeda, seharusnya dapat mencerminkan efek dari parameter yang berbeda pada kinerja  jaringan  BitTorrent.  Secara  umum,  parameter  khusus  yang  menjadi  ciri sistem file sharing BitTorrent pada jaringan peer -to- peer :
 x , jumlah pengunduh / leecher
 y , jumlah seeder dalam sistem.
 λ , tingkat kedatangan permintaan baru.
 μ , bandwidth unggahan dari peer .
 c , bandwidth unduhan peer .
 θ , tingkat dimana peer membatalkan unduhan.
 γ , tingkat dimana seeder meninggalkan sistem.
 η , efektivitas file sharing , berkisar dalam [0, 1].
Selain  parameter  umum  diatas,  terdapat  beberapa  buah  tambahan  parameter yang digunakan dalam model analitik yang berbeda. Misalnya apakah bandwidth untuk yang dimiliki setiap peer untuk melakukan pengunggahan dan pengunduhan homogen, dimana semua peer memiliki tingkat unggahan dan unduhan yang sama atau  heterogen,  dimana peer memiliki  tingkat  pengunggahan  dan  unduhan  yang berbeda. Contoh lain adalah bahwa orang-orang biasanya menganggap pembagian piece sebagai  proses  independen  dari  bagian  lain,  namun  dalam  kenyataannya, dinamika pembagian piece tergantung pada piece yang lain juga berdasarkan pada strategi  pemilihan piece yang  digunakan  oleh  BitTorrent.  Selain  itu  beberapa model  memeriksa  berbagai  tahapan  pengunduhan  yang  mungkin  dimiliki  oleh peer pada  suatu  titik  waktu.  Ini  biasanya  dilakukan  dengan  membagi peer
pengunduh  x  ke  dalam  sub-himpunan  berbeda  x1,  x2,  x3,  x4,  x5,  dan  lain sebagainya  yang  mewakili  tahap  penyelesaian  pengunduhan  yang  berbeda. Demikian pula, beberapa model memisahkan peer x ke xn dan xf sesuai  dengan free rider dan bukan free rider .
Dari  hasil  pengukuran  dan  pengamatan  nyata  [9]  [10],  sistem  BitTorrent memiliki 2 fase, yaitu transient phase dan stationary phase dalam sudut pandang throughput unduh per peer untuk file yang diberikan seperti terlihat pada gambar 2.  Dari  hasil  pengukuran  yang  ditunjukkan  pada  gambar  2  pada transient  phase merupakan masa-masa awal file pertama kali dipublikasikan dan terlihat terdapat lonjakan  besar  permintaan file yang  dipublikasikan  tersebut.  Pada  fase  ini  hanya sedikit peer yang memiliki piece dari file yang dipublikasikan tadi, lalu antar peer saling  bertukar  satu  sama  lainnya.  Setelah  itu  akan  semakin  banyak peer yang memiliki  keseluruhan  atau  sebagian  dari file dan  melayani  limpahan  permintaan peer yang  lainnya,  hal  ini  memungkinkan  pertumbuhan  eksponensial  dalam kapasitas  layanan  sistem.  Setelah  tingkat  permintaan  menjadi  stabil,  jaringan memasuki  " stationary  phase "  di  mana  kinerja  seluruh  jaringan  dan  setiap peer menjadi stabil.
Gambar 2. 2 Fase evolusi dari transient phase menuju stationary phase

## 3.3.1 Model Deterministik
Model deterministik [8] [9] [10] biasanya diterapkan untuk menyelidiki kinerja dalam  pada transient  phase .  Pada transient  phase terdapat  lonjakan  permintaan pada jaringan P2P, katakanlah n . Lalu peer yang memiliki file masih terbatas, kita asumsikan  hanya  satu  yang  dapat  melayani  unduh file untuk peer yang  lainnya. Skenario  seperti  itu  mungkin  muncul  karena file baru  dipublikasikan  dan  belum terjadi proses replikasi file . Prosedur replikasi file ini diilustrasikan pada Gambar.
3, dapat dijelaskan dengan baik oleh model deterministik. Dapat  diusulkan  bahwa  ada n  =  2 k peer yang  meminta file dalam  jaringan, dengan bandwidth untuk menguggah yang homogen μ = b dan tidak ada batasan untuk  melakukan  unduhan c  =  ∞ .  Seluruh file diasumsikan  sebagai  satu piece dengan ukuran s bits, dan peer hanya dapat melayani peer lain setelah sepenuhnya mengunduh file .  Untuk  melayani  permintaan n ,  bit ns harus  direplikasi  dan ditransfer  ke  semua peer .  Strategi  terbaik  adalah  pertama-tama  melayani  satu
pengguna  dengan  rate b ,  sehingga  kapasitas  layanan  sistem  tumbuh  menjadi 2b , dan  kemudian  dua peer yang  sudah  mempunya file lengkap  akan  melayani peer lain, sampai semua n pengguna mendapatkan layanan, seperti yang diilustrasikan pada Gambar. 3.
Gambar 3. Sistem File Sharing pada Jaringan P2P
Berbasis  pada  strategi  ini, peer akan  selesai  mengunduh file setiap τ  =  s/b detik,  dan  kemudian  melayani peer yang  lain.  Oleh  karena  itu,  setelah  setiap τ detik,  layanan  sistem  bisa  digunakan,  yang  mengarah  ke  pertumbuhan eksponensial jumlah 2 t / τ untuk jumlah unit yang tersedia melayani peer lain. Maka n peer dapat  dilayani  oleh  waktu  log2 n = k .  Oleh  karena  itu,  rata-rata  latensi unduhan ̅ yang dialami oleh peer , sebagai berikut :
̅ ∑ ∑ (     ) ( ) ( ) Misalkan yang  menunjukkan delay yang  dialami  oleh peer ke- j untuk menyelesaikan  pengunduhan,  dan  perhatikan  bahwa
n peer menyelesaikan layanan  pada  waktu i+1 .  Oleh  karena  itu,  untuk  jaringan  P2P  dengan  kondisi terdapat  lonjakan  permintaan  awal,  rata-rata delay pada  proses  pengunduhan  per peer adalah
.
Untuk  mengurangi delay pada  proses  pengunduhan,  dapat  melakukan pengunuhan multi-piece yang sudah diimplementasikan dalam banyak sistem file sharing P2P, seperti  BitTorrent.  Sebuah file dibagi  menjadi piece dengan ukuran yang  identik  dengan  begitu  akan  memudahkan  ketikan  melakukan  pengundugan multi- piece dan peer yang sudah mendapatkan file seluruhnya atau sebagian dapat melayani peer yang  lain  dengan  memberikan piece tersebut  segera  setelah diunduh.  Ini  adalah  dasar  yang  memungkinkan  transmisi file pipelining,  dan mempercepat penundaan pengunduhan dengan faktor 1/m [9] [10].
Model deterministik di atas menggambarkan proses dasar latensi pengunduhan file yang mungkin terdapat dari sistem BitTorrent selama transient phase . Model deterministik  memberikan  gambaran  ide  dasar  tentang  skalabilitas  sistem BitTorrent  selama transient  phase ,  dalam  arti  bahwa  rata-rata  latensi pengunduhan  tumbuh  secara  logaritmik  sebagai  konsekuensi  dari  permintaan yang melojak (jumlah total peer yang meminta).

## 3.3.2 Model Markov Chain
Model markov  chain [9]  digunakan  untuk  analisis steady  state phase pada sistem file sharing BitTorrent  pada  jaringan  P2P,  ketika  permintaan  menjadi
cukup  stasioner  dan  berkelanjutan  setelah transient  phase .  Pada  keadaan  stabil, tidak  ada  lonjakan  permintaan  mengunduh file dari peer ,  oleh  karena  itu  dapat dilihat  sebagai  proses poisson dengan  laju λ .  Status  sistem  dapat  dinotasikan sebagai  pasangan  ( x,  y ),  dimana x mewakili  jumlah leecher ,  dan y menunjukkan jumlah seeder yang  masih  melayani  sistem. File tersebut  dibagi-bagi  menjadi beberapa  bagian piece dan  memungkinkan  dilakukannya  unduhan multi-piece , sehingga peer dalam proses unduhan dapat menyediakan piece yang tersedia bagi peer lain.  Oleh  karena  itu,  baik seeder dan leecher berkontribusi  pada  kapasitas layanan  sistem.  Kontribusi leecher hanya  sebagian  kecil  dari seeder yang memiliki file lengkap. Setelah peer sudah selesai mengunduh sebuah file , mereka berhak  menjadi seeder untuk  melayani peer yang  lain.  Oleh  karena  itu,  total kapasitas  layanan  dilambangkan  dengan μ(ηx  +  y) .  Namun, seeder dapat meninggalkan sistem dengan kecepatan γ . Proses transisi keadaan sistem ini dapat dijelaskan  oleh Continuous  Time  Markov  Chain (CTMC)  model  dengan  matriks Q
((    )  (          )) ((    )  (               ))      (         )                                          ( ) q ((x, y), (x, y −1)) = γ y keluar sistem.
Selain  itu,  kapasitas  layanan  sistem  P2P  dan delay dari  proses  pengunduhan file per peer akan  menjadi  jumlah throughput unggahan  dari  kedua leecher dan seeder , adalah :

## ( )
Kemudian,  dapat  memperoleh throughput unduhan  per peer dalam  kondisi stabil, adalah :

## ( )
Dalam  arsitektur  terpusat,  waktu  proses  kueri  pencarian  informasi peer yang diharapkan  dapat  diabaikan.  Oleh  karena  itu,  latensi  unduhan file pada steady state dapat secara langsung terkait dengan throughput unduhan per peer adalah

## ( )
Kondisi (x,  y) ,  dimana y  =  0 pada markov  chain dalam  keadaan  menyerap ( absorbing state ). Keadaan ini terjadi ketika semua seeder meninggalkan sistem, lalu  kumpulan file lengkap  dalam  jaringan  tidak  dapat  dijamin  dan  kematian seluruh proses file sharing tidak dapat dihindarkan. Oleh karena itu, waktu mulai dari keadaan awal (0, 1) sampai dengan waktu ketika keaadaan penyerapan dapat diartikan sebagai waktu hidup sistem [12] [13].
∑ (   ) (   ) ∑ ∫ (   ) ( )                                                        ( )
(   )
Dimana z (x, y) menunjukkan waktu rata-rata yang dihabiskan dalam keadaan (x, y) dari awal (t  = 0) ke penyerapan sistem, dan π (x, y) (t) adalah probabilitas keadaan ( x, y) pada waktu t . Model markov  chain dapat  juga  digunakan  untuk  menganalisis  performansi pada  sistem file sharing BitTorrent  pada  jaringan  P2P  apabila  faktor bandwidth , multiclass Peer , multiple  piece  download dan  faktor free  rider menjadi pertimbangan.  Ketika  kendala bandwidth pada  proses  unggah  dan  unduh  dalam sistem  dianggap  nyata  [12]  [13],  tingkat  layanan  total  sistem  menjadi  min
*      (         )+ Dengan  kata  lain,  tingkat  transisi ((    )  (               )) dalam  matrik  transisi markov  chain Q  menjadi  min *      (         )+ .  Jika
(         ) ,  pengunduh  tidak  dapat  menggunakan  semua  kapasitas unggah dan bandwidth unduhan adalah kendala. Jika sebaliknya, maka bandwidth unggahan yang menjadi kendala.
Dalam  [14],  model markov  chain dapat  digunakan  untuk  mempelajari peer yang  terdistribusi  dengan  kondisi  yang  berbeda-beda  dalam  penyelesaian unduhan. S0,  S1,  ...,  SN-1 dengan [ ]   [ ]       [ ] bagian-bagian  dari
file masing-masing, dan SN adalah status untuk seeder . Ketika peer baru pertama masuk ke sistem BitTorrent, ia akan mulai sebagai leecher dengan bagian 0/N dari file dan  status S0 .  Setelah  beberapa peer dalam  sistem  telah  mengunggah piece kepada peer tersebut,  maka peer tersebut  akan  memiliki 1  /  N dan  status seeder berubah menjadi S . Proses pengunggahan dan pengunduhan berlanjut sampai peer mendapatkan semua bagian dan status seeder menjadi status SN . Namun, kondisi ini  tidak  selalu  berhasil  apabila seeder pergi  atau  berubah  ke  keadaan offline selama  proses  pengunduhan  sebelum  menyelesaikan.  Akhirnya, seeder akan meninggalkan  sistem  setelah  itu  berfungsi  dalam  sistem  untuk  jangka  waktu tertentu. Kondisi yang dapat diamati dengan CTMC.
Dampak  dari free  rider dianggap  [15],  mengganggu  kinerja  jaringan  dan degradasi.  Rasio free  rider dan  populasi  keseluruhan  diasumsikan f dalam jaringan. Karena free rider hanya mengunduh dari  orang lain tetapi  tidak pernah berkontribusi  ke  jaringan,  efektivitas file  sharing dari free  rider sama  dengan 0 . Oleh karena itu, efektivitas rata-rata dari file sharing per peer dikurangi dari η ke η  (1)  -  f .  Selain  itu,  setelah free  rider meninggalkan  sistem  segera  setelah menyelesaikan  unduhannya,  tingkat  rata-rata seeder meninggalkan  sistem meningkat dari γ ke γ / (1) - f . Sebuah  model  g eneric  markov  chain diperkenalkan  [16]  untuk  memodelkan sistem file sharing  P2P  dengan  kebijakan  yang  berbeda.  Untuk  mewakili  model antrean  untuk  layanan  P2P  sistem  di  mana  kedua  pekerjaan  dan  server  secara dinamis  tiba  dan  pergi,  maka  menggunakan markov  chain dua  dimensi  untuk model jaringan P2P dengan notasi A / B / (C / E) / POLICY, di mana A / B dan C / E mewakili dinamika pekerjaan dan server, masing-masing. Selain itu, kebijakan layanan (POLICY) termasuk (1) FCFS ( First-Come-First-Served ), yang mewakili pekerjaan  dilayani  dalam  urutan  kedatangan  oleh  semua  server  saat  ini  dalam sistem;  (2)  PS  (k)  ( k-Processor-Sharing ),  yang  menunjukkan  setiap  pekerjaan
dalam  sistem  dilayani  tidak  lebih  dari  server  k  secara  bersamaan.  Dalam  sistem nyata, batasan k-processor-sharing ini berasal dari pembatasan kapasitas downlink dari peer .  Untuk  mewakili  sistem  dengan  dinamika  pekerjaan  dan  server  yang berbeda,  notasi  yang  digunakan  untuk  distribusi  kedatangan  (A  atau  C)  dan distribusi  seumur  hidup  (B  atau  E)  dapat  mengikuti  (1)  Proses Poisson M,  (2) proses  deterministik  D,  dan  (3)  general  atau free  rider G.  Selain  itu,  dinamika server  mungkin  terkait  dengan  dinamika  pekerjaan,  karena  setiap  pengunduh  di jaringan  juga  bertindak  sebagai  server.  Ada  dua  kemungkinan  kasus  korelasi. Kasus  pertama  adalah  ketika  kedatangan  server  dan  distribusi  seumur  hidup identik dengan kedatangan pekerjaan dan distribusi seumur hidup, maka notasi “-” digunakan  untuk  C  dan  E.  Kasus  kedua  adalah  ketika  umur  server  sama  dengan penjumlahan  usia  kerja  dan  periode  tambahan  waktu  setelah  distribusi eksponensial  atau  sewenang-wenang,  notasi  +  M  /  +  G  digunakan  untuk menggambarkan  distribusi  seumur  hidup  server  E.  Dalam  hal  ini,  setelah peer selesai  mengunduh file lengkap,  ia  tetap  online  sebagai seeder untuk  sementara waktu  untuk  melayani  orang  lain.  Oleh  karena  itu,  empat  kelas  sistem  P2P dianalisis, yaitu (1) M / M / (M / M) / FCFS, (2) M / M / (M / M) / PS (k), (3) M / M / (- / -), (4) M / M / (- / + G). Dalam pekerjaan ini, kondisi stabilitas diberikan untuk  empat  kelas  sistem  berdasarkan  model markov  chain di  atas.  Mereka menunjukkan  bahwa  jika  beban  kerja  rata-rata  tidak  melebihi  kapasitas  layanan sistem  rata-rata,  maka  sistem  P2P  stabil,  yaitu  semua  pekerjaan  yang  tiba  akan dilayani dan dihapus dalam waktu yang terbatas.

## 3.3.3 Model Antrean Jaringan
Model  antrean  jaringan  mewakili  struktur  berbagai  sistem  dengan  sejumlah besar  sumber  daya.  Model  antrean jaringan  adalah  pendekatan  khusus  untuk memodelkan  sistem  komputer  yang  terdiri  dari  banyak  stasiun  layanan  yang terhubung  satu  sama  lain.  Sebuah  node,  dalam  jaringan  mewakili  sumber  daya dalam sistem yang sebenarnya. Pekerjaan pada prinsipnya dapat ditransfer antara dua node dari jaringan. Dalam sistem file sharing BitTorrent P2P, antrean model jaringan  dapat  digunakan  untuk  memodelkan  struktur  banyak peer yang terhubung sebagai jaringan, atau struktur urutan perilaku peer pada tahap operasi yang  berbeda  oleh  abstraksi  model  antrean jaringan  yang  berbeda  menekankan pada  berbagai  kinerja  metrik,  seperti  yang  digambarkan  pada File  Transfer Latency Modeling dan Peers Behavior Modeling . File Transfer Latency Modeling [17],  model  antrean  terbuka  dikembangkan  untuk  mengevaluasi  latensi file transfer P2P dalam jaringan yang terdiri pada peer tujuan dan router inti dikedua sistem P2P, terpusat dan terdesentralisasi. Total delay transfer file dihasilkan dari penjumlahan  (1)  waktu  pencarian  kueri,  (2)  level delay peer ,  yaitu  waktu transmisi file yang  sedang  diunduh,  dan  (3)  delay  pada  jaringan  inti,  yaitu penundaan  antrean  pada  perangkat  router  yang  digunakan  sebagai  perantara transmisi file .  Dalam  arsitektur  terpusat,  seperti  sistem  BitTorrent,  server  pusat berisi  indeks  semua file yang  digunakan  oleh peer dalam  sistem  P2P  dan  waktu pencarian untuk kueri adalah waktu pencarian rata-rata server pusat tersebut untuk mengambil informasi. Dengan demikian, waktu pencarian  kueri yang diharapkan sangat  kecil  dibandingkan  dengan  waktu  unduhan file ,  dan  dapat  diperlakukan sebagai  nilai  konstan.  Dapat  dimodelkan  setiap peer sebagai  antrean  M/G/1/K processor  sharing (PS)  untuk  mengevaluasi delay pemrosesan peer ,  sementara
memodelkan  setiap  router  sebagai  GI/G/1  antrean  untuk  memperkirakan penundaan  jaringan  inti.  Model  ini  menyumbang  sejumlah  faktor  dalam  sistem P2P  nyata,  seperti  popularitas/ukuran file yang  heterogen,  jumlah  unduhan simultan dalam pengaturan peer , tingkat tautan yang berbeda, topologi fisik yang beragam,  dan churn . Peers  Behavior  Modeling [18],  pada  jaringan  antrean tertutup  diusulkan  untuk  memodelkan  perilaku peer untuk  jaringan file  sharing P2P  secara  umum.  Perilaku peer terdiri  dari  serangkaian  fase  yang  terhubung dengan  masing-masing peer lainnya,  koneksi  apa  yang  digunakan  pengguna, pencarian  konten  dan  pemrosesan  kueri,  transfer file ,  dan  pemutusan  koneksi pengguna.  Model  antrean  jaringan  ini  cukup  umum,  dapat  digunakan  untuk menggambarkan  arsiterktur  jaringan  P2P  yang  berbeda  (jaringan  tersentralisasi, jaringan terstruktur terdesentralisasi dan jaringan tidak terstruktur terdesentralisasi) dan dua kelas peer ( free riders dan non-free riders ).  Walaupun terdapat perbedaan, tetapi terdapat 3 kebiasaan utama yang dilakukan oleh setiap peer  (1)  pemiliharaan  infrastruktur  jaringan  P2P,  (2)  penanganan kueri,  dan  (3) file transfer.  Pada  jaringan  topologi  tersentralisasi,  server  inti  akan  menangani seluruh  pemeriharaan  infrasruktur  sistem  P2P  dan  pemrosesan  kueri,  sedangkan pada jaringan topologi terdesentralisasi tersebar diseluruh peer .

## 4. PERBANDINGAN PERFORMANSI MODEL
Tabel  1.  memberikan  ringkasan  tentang  berbagai  teknik  pemodelan performansi sistem file sharing P2P BitTorrent  yang dibahas dalam makalah ini. Dalam  tabel  ini,  model-model  dasar  dan  kemungkinan  perluasan  dengan mempertimbangkan  faktor-faktor  yang  lebih  realistis  ditunjukkan  dalam  dua kolom  pertama  untuk  model  deterministik,  model  rantai  Markov,  namun  model jaringan  antrean  adalah  dispersif,  masing-masing  pekerjaan  memiliki  formulasi jaringan  antrean  sendiri  dan  tidak  ada  model  yang  khas  atau  diperluas.  Kolom ketiga memberikan metrik kinerja yang diselidiki dalam model yang berbeda, dan metrik tersebut didefinisikan dalam bagian 3.3.
Model  deterministik  diterapkan  pada transient  phase atau  pada  masa  awal setelah file dimasukkan  ke  dalam  jaringan  oleh seeder .  Pada  saat  itu  terjadi lonjakan besar permintaan yang secara bersamaan memasuki sistem, tetapi disaat yang  besamaan  hanya  satu  atau  beberapa peer saja  yang  dapat  melayani  dan permintaan  dari peer yang  lain.  Dalam  hal  ini,  kapasitas  layanan  sistem  tumbuh secara  eksponensial  yang  digambarkan  sebagai  proses  replikasi  deterministik, yang  mudah  diperoleh.  Namun,  model  deterministik  kurang  ideal  dan  jauh  dari kenyataan.  Tidak  ada  pertimbangan  tentang  berbagai  kapasitas  tautan,  perilaku peer yang heterogen, proses kedatangan peer yang acak, dan free rider .
Setelah  tingkat  kedatangan  permintaan file menjadi  stabil,  sistem  masuk  ke kondisi stabil dimana kapasitas layanan sistem dan throughput per peer stasioner. Oleh  karena  itu,  model markov  chain adalah  alat  pemodelan  yang  tepat  untuk mengevaluasi kinerja steady state . Berdasarkan hasil pengukuran  pada [9], dapat disimpulkan hanya jika file tersebut cukup populer untuk menarik sejumlah besar peer , maka sistem akan mencapai kondisi steady state dan oleh karena itu model markov  chain dapat  diterapkan.  Analisis  dengan  menggunakan markov  chain dapat dikembangkan untuk meningkatkan keakuratan dengan cara menambahkan
Irwan Wardoyo, Survei Model Performansi Sistim File Sharing Bit Torrent...  147
status  pada markov  chain dan  tingkat  transisi  yang  lebih  banyak  menggunakan parameter tambahan, seperti bandwidth , free rider , kondisi seeder dan lain-lain.
Model  antrean  jaringan  juga  berlaku  untuk  analisis  performansi  pada steady state phase dan telah menjadi alat matematika populer untuk memodelkan banyak jaringan  komputer  dunia  dalam  nyata.  Untuk  jaringan  P2P, host / node dalam antrean jaringan bisa menjadi peer atau fase perilaku peer dengan abstraksi. Oleh karena itu, model antrean jaringan cukup fleksibel untuk dirancang. Hasil simulasi dalam  [17]  memvalidasi  model  antrean  jaringan,  di  mana  setiap  router peer dan core dimodelkan  sebagai  antrean  M/G/1/K  dan  antrean  GI/G/1.  Model  antrean jaringan  tidak  dapat  skalabel  dengan  baik  karena  keterbatasan  solusi  algoritma numerik.  Antrean  jaringan  dapat  dibagi  menjadi  dua  jenis:  (1) Product-form queuing network (PFQN), dan (2) Non-Product-form queuing network (NPFQN). PFQN ditampilkan dengan waktu antar-kedatangan dan layanan yang terdistribusi secara  eksponensial.  Solusi  untuk  probabilitas steady  state dapat  dinyatakan sebagai produk dari faktor yang menggambarkan keadaan setiap node . Meskipun PFQN  dapat  diungkapkan  dengan  mudah,  cukup  perhitungan  diperlukan  untuk menganalisa  bahkan  jaringan  kecil.  Oleh  karena  itu,  sebagai  pengganti  solusi eksak,  algoritma  pendekatan  dikembangkan  untuk  memecahkan  jaringan  PFQN berskala  besar.  Untuk  memilih  algoritma  perkiraan  yang  tepat,  trade-off  antara iterasi  dan  akurasi  harus  dibuat  tergantung  pada  aplikasi  tertentu  [19].  Jaringan antrean  lain  yang  lebih  umum  adalah  NPFQN,  yang  merupakan  fitur  dengan waktu  layanan  non-eksponensial  terdistribusi.  Mirip  dengan  PFQN,  algoritma aproksimasi  dikembangkan untuk  jaringan NPFQN skala besar. Namun,  berbeda algoritma  aproksimasi  hanya  berlaku  untuk  menyelesaikan  kasus-kasus  tertentu dari jaringan NPFQN .
Tabel 1. Ringkasan Teknik Pemodelan Performansi dengan mempertimbangkan
faktor teknik dan metrik Model Fase Faktor ( extension ) Metrik Performansi Model Deterministik Transient Multi-piece download Latensi pengunduhan file Model Markov Chain Steady State Download/upload bandwidth constraints
Kapasitas layanan
Throughput unduhan per peer Multiclass peers Latensi pengunduhan file Multi-pieces download Ketersediaan file Impact of free  rider Ketersediaan file Generalized model Stabilitas jaringan Model Antrean Jaringan Steady State Heterogeneous peer behavior
Kapasitas layanan
Throughput unduhan per peer Bandwidth allocation strategy Multiclass peers Latensi pengunduhan file

## 5. KESIMPULAN
Dalam  makalah  dilakukan  survei  pemodelan  performansi  untuk  sistem file sharing BitTorrent  pada  jaringan peer-to-peer .  Teknik  pemodelan  untuk performansi  sistem file  sharing BitTorrent  pada  jaringan  peer-to-peer menggunakan  (1)  model  deterministik,  (2)  model markov  chain ,  dan  (3)  model antrean  jaringan.  Model  deterministik  dapat  diterapkan  untuk  menganalisis performansi pada saat transient phase, tetapi kurang ideal dan jauh dari kenyataan karena  tidak  pertimbangan  tentang  berbagai  kapasitas  tautan,  perilaku peer yang heterogen,  proses  kedatangan peer yang  acak,  dan free  rider .  Untuk  model markov  chain dan  model  antrean  jaringan  dapat  digunakan  pada steady-state phase dan  dapat  ditambahkan  berbagai  faktor  untuk  dapat  memodelkan performasi  dari  sistem file  sharing BitTorrent  pada  jaringan peer-to-peer lebih nyata, dengan menambahkan faktor keterbatasan bandwidth untuk pengunggaha/pengunduhan, multiclass  peer , multiple  piece  download dan  faktor free rider sebagai  faktor pertimbangan. Metrik performansi  yang dapat dijadikan acuan,  diantaranya  kapasitas  layanan,  throughput  unduhan  per  peer,  latensi pengunduhan file , ketersediaan file dan stabilitas jaringan. Selanjutnya,dipelukan survei  teknik  pemodelan  performansi  pada  jaringan  BitTorrent  untuk  aplikasi realtime , seperti video streaming.

## REFERENCES
[1] “ napster“, https://us.napster.com/
[2] “Gnutella,” http://www.gnutelliums.com/ .
[3] “Freenet,” http://www.freenetproject.org/.
[4] “Bittorrent,” http://www.bittorrent.com/ .
[5] Xu Yong, Deng Chi, Gao Min, The Topology of P2P Jaringan, Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences, VOL. 3, NO. 8 Aug, 2012,
[6] “Application  Usage  worldwide“, http://researchcenter.paloaltojaringans.com/app-usage-risk- report-visualization/#sthash.X34kOdHm.dpbs
[7] Bolch Gunter, Greiner Stefan, de Meer Hermann, S. Trivedi Kishor, Queueing Jaringans and Markov Chains Modeling and Performance Evaluation with Computer Science Applications,
A JOHN WILEY & SONS, INC., PUBLICATION, 2006
[8] Arne Johnsen Jahn, Erik Karlsen Lars, Sæther Birkelandm Sebjørn, Peer-to-peer jaringaning with BitTorrent, Department of Telematics, NTNU - December 2005
[9] X.  Yang  and  G.  de  Veciana,  “Service  Capacity  of  Peer  to  Peer  Jaringans,”  in Proc.  IEEE INFOCOM , vol.4, March 2004, pp. 2242-2252
[10] G.  de  Veciana  and  X.  Yang.  “Fairness,  incentives  and  performance  in  peer-to  peer jaringans,” in Proc.Forty-first Annual Allerton Conference on Communication, Control and Computing , USA, Oct. 2003.
[11] Xiangying  Yang,  Gustavo  de  Veciana.  “Performance  of  peer-to-peer  jaringans:  Service capacity and role of resource sharing policies,” Performance Evaluation in P2P Computing Systems , vol. 63, no. 3, pp. 175- 94, March 2006.
[12] R. Susitaival, S. Aalto and J. Virtamo, “Analyzing the dynamics and resource usage of P2P file sharing  systems  by  a  spatio-temporal  model,”  in Proc.  International  Workshop  on  P2P for  High  Performance  Computational  Sciences ( P2P-HPCS’06 ) in  conjunction  with  ICCS , 2006.
[13] R. Susitaival and S. Aalto, "Modeling the population dynamics and the file availability in a BitTorrent  p2p  system  with  decreasing  Peer  Arrival  rate,"  in Proc.  International  Workshop on SelfOrganizing Systems ( IWSOS ), 2006.
Irwan Wardoyo, Survei Model Performansi Sistim File Sharing Bit Torrent...  149
[14] Taoyu Li, Minghua Chen, Dah-Ming Chiu, and Maoke Chen, “Queuing models for peer-to- peer systems,” in Proc. 8th International Conference on Peer-to-peer systems ( IPTPS ), 2009, pp. 4-4.
[15] Taoyu Li, Minghua Chen, Dah-Ming Chiu, and Maoke Chen, “Queuing models for peer-to- peer systems,” in Proc. 8th International Conference on Peer-to-peer systems ( IPTPS ), 2009, pp. 4-4.
[16] R. Susitaival, S. Aalto and J. Virtamo, “Analyzing the dynamics and resource usage of P2P file sharing  systems  by  a  spatio-temporal  model,”  in Proc.  International  Workshop  on  P2P for  High  Performance  Computational  Sciences ( P2P-HPCS’06 ) in  conjunction  with  ICCS , 2006. Taoyu Li, Minghua Chen, Dah [17] Ming  Chiu,  and  Maoke  Chen,  “Queuing  models  for  peer-to-peer  systems,”  in Proc.  8th International  Conference  on  Peer-to-peer  systems ( IPTPS ),  2009,  pp.  4-4.  Taoyu  Li, Minghua  Chen,  Dah-Ming  Chiu,  and  Maoke  Chen,  “Queuing  models  for  peer-to-peer systems,” in Proc. 8th International Conference on Peer-to-peer systems ( IPTPS ), 2009, pp. 4-4.
[18] Ge, Z., Figueiredo, D.R., Sharad Jaiswal, Kurose, J., Towsley, D., "Modeling peer-peer file sharing systems," in Proc. IEEE INFOCOM , 2003, pp. 2188-2198.
[19] Gunter Bolch, Stefan Greiner, Hermann de Meer, Kishor S. Trivedi, Queueing jaringans and Markov  chains:  modeling  and  performance  evaluation  with  computer  science  applications . WileyInterscience, New York, NY, 1998.