Uma Nova Classificação para Arquiteturas de Redes Peer-to-Peer

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1 416 IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 4, NO. 6, DECEMBER 2006 Uma Nova Classificação para Arquiteturas de Redes Peer-to-Peer G. S. B. do Carmo, J. S. Barbar, Membro, IEEE e F. B. Coelho Resumo--As redes peer-to-peer podem apresentar não só as características do modelo peer-to-peer, mas também características do modelo cliente-servidor. Dependendo do grau qualitativo de envolvimento dos nós nesses modelos, essas redes podem ser classificadas dentro de um espectro que varia de um pólo mais centralizador a um pólo descentralizador. Este artigo apresenta uma nova classificação para as várias arquiteturas de redes peer-to-peer existentes, sob a perspectiva do grau de centralização, com o objetivo de prover um melhor entendimento do relacionamento entre esses dois modelos, assim como as possibilidades de implementação de aplicativos peer-topeer sob diferentes abordagens. Palavras-chave--Arquiteturas de rede, computação distribuída, descentralização, modelo cliente-servidor, modelo peer-to-peer, redes de computadores, redes overlay, redes peer-topeer, redes ponto a ponto, serventes. A I. INTRODUÇÃO S redes peer-to-peer, ou redes overlay, são aquelas que, na Internet, atuam na camada de aplicação da arquitetura TCP/IP e são definidas por um protocolo. A finalidade dessas redes é o compartilhamento dos recursos dos computadores, também denominados nós. São exemplos desses recursos os discos rígidos para armazenamento de dados, o poder de processamento e a largura de banda. Essas redes são também tipicamente utilizadas para conectar nós de maneira descentralizada, sem a necessidade de um controle central, tal como um servidor de arquivos. Para se desenvolver uma aplicação peer-to-peer, várias arquiteturas podem ser utilizadas. As diferentes arquiteturas podem apresentar não só as características do modelo peer-topeer, mas também do modelo cliente-servidor. Essa conjugação de características faz com que as diferentes arquiteturas variem em escalabilidade, funcionalidades, desempenho e papéis intrínsecos dos nós da rede, dependendo do grau qualitativo de envolvimento desses nós em cada um dos modelos peer-to-peer e cliente-servidor. Diversas classificações foram propostas para essas arquiteturas de rede peer-to-peer, mas nenhuma delas leva em consideração o grau de centralização dos nós e, ainda, não apresenta todas as arquiteturas em uma só classificação. G. S. B. do Carmo é filiado à Universidade Federal de Uberlândia, MG, Brasil, CEP ( gustavocarmo@facom.ufu.br). J. S. Barbar é filiado à Universidade Federal de Uberlândia, MG, Brasil, CEP ( jamil@ufu.br). F. B. Coelho é filiada à Universidade Federal de Uberlândia, MG, Brasil, CEP ( fbarbosa@facom.ufu.br). Este artigo tem como objetivo apresentar uma nova classificação para as diversas arquiteturas existentes, de modo a reunir todas as abordagens, descritas na literatura, em uma só classificação, que pode ser utilizada como referência por desenvolvedores de aplicações peer-to-peer. Essa classificação é feita mediante o levantamento das características das arquiteturas, considerando as funcionalidades intrínsecas de cada nó, a organização dos nós e o algoritmo de roteamento utilizado. A proposta é apresentada com base na distinção entre arquiteturas semicentralizadas e descentralizadas. Discute-se sobre as implicações práticas da utilização das diversas abordagens e conclui-se que é necessário adotar uma nova classificação para essas arquiteturas. O restante deste trabalho está organizado da seguinte forma: a seção II apresenta a motivação deste artigo, assim como uma descrição de alguns dos trabalhos relacionados à classificação de redes peer-to-peer; a seção III apresenta a nova classificação proposta; as seções subseqüentes descrevem as características de cada uma das arquiteturas presentes na classificação, e a seção IX descreve as conclusões e sugestões para trabalhos futuros. II. MOTIVAÇÃO E TRABALHOS RELACIONADOS Diferentes classificações das arquiteturas de redes peer-topeer foram propostas, e essa diversidade pode causar ambigüidades na documentação de trabalhos relacionados a esta área. Em [2] são mostradas a arquitetura pura e aquelas que utilizam um servidor central para efetuar parte de suas tarefas. No entanto, os autores deixam alguns conceitos confusos sobre a utilização desses servidores, ao dividi-los entre aqueles que fornecem a localização dos nós, a localização dos recursos e aqueles que atuam como mediadores na entrega dos recursos. Não são mencionadas as arquiteturas baseadas em ultranós e as estruturadas. Em [7] as arquiteturas são classificadas em puras, mediadas e híbridas. Não são citadas as arquiteturas estruturadas e pouco se fala sobre o armazenamento de dados, sobre consultas já efetuadas ou intermediadas por meio dos nós. Os autores em [10] também citam a divisão das arquiteturas entre puras e híbridas e, ainda, fazem um paralelo entre os pólos peer-to-peer e cliente-servidor, mas deixam de lado as redes descentralizadas, assim como as arquiteturas que fazem uso de informações passadas para rotear as mensagens em uma rede descentralizada. Em [3] há detalhes sobre as arquiteturas estruturadas, e [9] apresenta alguns algoritmos de roteamento utilizado em redes

2 SALVADORI BAPTISTA DO CARMO et al.: A NEW CLASSIFICATION 417 descentralizadas, mas nenhum desses trabalhos reúne todas as arquiteturas em uma só classificação. A principal motivação deste trabalho foi, portanto, a necessidade de integrar em uma só classificação todas as arquiteturas de redes peer-to-peer existentes e, ao mesmo tempo, possibilitar, por meio do relacionamento dessas arquiteturas com o grau de centralização, o melhor entendimento do envolvimento delas nos modelos peer-topeer e cliente-servidor. III. UMA NOVA CLASSIFICAÇÃO PARA ARQUITETURAS DE REDES PEER-TO-PEER As arquiteturas de redes peer-to-peer podem ser divididas em arquiteturas semicentralizadas e arquiteturas descentralizadas. Essa classificação foi elaborada tendo-se a arquitetura centralizada como a implementação do modelo cliente-servidor. As arquiteturas semicentralizadas são subclassificadas em arquiteturas semicentralizadas intermediadas e arquiteturas semicentralizadas não intermediadas. As arquiteturas descentralizadas são subclassificadas em arquiteturas descentralizadas estruturadas e arquiteturas descentralizadas não estruturadas. As arquiteturas descentralizadas não-estruturadas são subdivididas em arquiteturas descentralizadas nãoestruturadas puras e arquiteturas descentralizadas nãoestruturadas baseadas em ultranós. Ambas podem usufruir uma abordagem cega ou guiada. A classificação proposta pode ser mais bem representada pela Fig. 1. entidades, de uma arquitetura centralizada, ou cliente-servidor. Nós que desejam enviar mensagens, compartilhar arquivos, ou trocar qualquer fluxo de dados com outros nós, devem, antes de iniciar sua comunicação, autenticar-se em um servidor central, registrando assim sua presença. Toda comunicação vai ser mediada pela entidade central, ou seja, ao enviar um dado para o outro nó, esse dado passa pela entidade central, que o encaminha para o outro nó. A resposta, de maneira análoga, é enviada primeiramente à entidade central, que a encaminha para o nó de destino. Essa arquitetura possui como vantagem a possibilidade de filtrar pacotes transmitidos e também de armazenar informações sobre a troca de dados, tais como horário, datas e textos. No entanto, é um modelo pouco escalável, uma vez que o aumento no número de clientes pode facilmente levar a sobrecarga na entidade central. Observando essa arquitetura na Fig. 2, pode-se ter a impressão de que se trata exatamente de uma arquitetura cliente-servidor. Porém, a diferença básica está na localização dos recursos, que não estão no servidor central, mas sim nas entidades que o rodeiam. Essa arquitetura pode também ser utilizada como solução para o compartilhamento de recursos entre duas entidades que estão atrás de firewalls. Fig. 1. As arquiteturas de redes peer-to-peer. A Fig. 1 posiciona as arquiteturas dentro de um pólo que representa uma maior centralização e outro pólo que representa uma maior descentralização. As arquiteturas centralizadas são aquelas que dependem de uma entidade central para seu funcionamento. A arquitetura cliente-servidor, por exemplo, é totalmente centralizada, pois depende do funcionamento do servidor, como entidade central, para que suas tarefas sejam executadas e seus serviços sejam oferecidos aos clientes. As arquiteturas descentralizadas, por sua vez, não dependem de uma entidade central e organizam-se de maneira independente de uma única entidade. IV. ARQUITETURA SEMICENTRALIZADA INTERMEDIADA A arquitetura semicentralizada intermediada é a que mais se aproxima, em termos de papéis e responsabilidades das Fig. 2. Arquitetura semicentralizada intermediada. V. ARQUITETURA SEMICENTRALIZADA NÃO INTERMEDIADA Essa arquitetura caracteriza-se pela presença de um servidor central no qual são disponibilizadas informações sobre os recursos que os nós compartilham e a localização dos mesmos na rede. Todas as consultas são direcionadas ao servidor central. Ao recebê-la, o servidor escolhe os nós que satisfazem à consulta. Assim que o nó requerente recebe a resposta do servidor, ele se conecta diretamente ao nó que oferece o recurso, sem a intervenção do servidor de índices, para obter o recurso, caracterizando então, nesta etapa, o modelo peer-to-peer. É necessário, portanto, que os usuários da rede se autentiquem no servidor central antes de começar a requisitar

3 418 IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 4, NO. 6, DECEMBER 2006 ou servir arquivos. Como na arquitetura semicentralizada intermediada, a escalabilidade dessa arquitetura é limitada, uma vez que requer servidores mais eficientes quando o número de nós aumenta, e mais espaço para armazenamento à medida que a quantidade de usuários cresce. Contudo, a experiência do Napster mostrou que, exceto por questões legais, essa arquitetura é bastante robusta e eficiente [8]. Essa arquitetura é ilustrada na Fig. 3. Fig. 4. Arquitetura descentralizada não-estruturada pura. Fig. 3. Arquitetura semicentralizada não intermediada. Uma vantagem peculiar desta arquitetura é a qualidade dos resultados. Uma vez que o servidor central possui informações sobre todos os nós e todos os recursos compartilhados, a resposta é fiel e abrangente. Além disso, caso o servidor não esteja sobrecarregado, a resposta é imediata e não são necessários saltos para atingir um número razoável de respostas. Essa arquitetura apresenta um ponto crítico para a falha geral da rede. Em caso de falha do servidor, o sistema todo é interrompido. Há várias maneiras de se organizar essa arquitetura de modo a melhorar a tolerância a falhas [17]. Casos como o Napster são tradicionais e incentivam desenvolvedores a usar outras opções de arquitetura. Como há um servidor centralizado armazenando os dados sobre os recursos distribuídos pela rede, a infração de direitos autorais se torna um problema de fácil solução para os órgãos controladores [4]. VI. ARQUITETURA DESCENTRALIZADA NÃO-ESTRUTURADA PURA A arquitetura descentralizada é caracterizada por não possuir um servidor central para autenticar usuários, ou auxiliar a busca de recursos, como mostra a Fig. 4. Com isso, dois problemas devem ser tratados: como se conectar na rede e como encontrar recursos na malha de nós. O primeiro problema é causado pela característica dinâmica das redes peer-to-peer. Nós se conectam e desconectam da rede overlay de uma maneira não-previsível. Com isso, diferentes técnicas devem ser utilizadas para encontrar os nós disponíveis na rede, tais como web caching e pong caching [22]-[24]. Para a solução do segundo problema, podem-se utilizar algoritmos sob a estratégia cega ou sob a estratégia guiada [9]. A estratégia cega propaga a consulta para suficiente número de nós, sem a utilização de informação de consultas prévias. A estratégia guiada utiliza informações sobre consultas passadas para escolher a melhor rota para as mensagens. O exemplo clássico de uma estratégia cega é o algoritmo utilizado pela rede Gnutella [4]-[24]. Esse algoritmo executa inundação baseada em BFS Breadth First Search. Cada requisição é enviada a todos os nós diretamente conectados ao nó requerente, os quais enviam para os nós diretamente conectados a eles, e assim sucessivamente, até que ocorra um número máximo de encaminhamentos, definido pelo parâmetro TTL Time To Live. Esse algoritmo consome uma grande quantia de largura de banda. Manipulando o número de conexões de cada nó e configurando apropriadamente o valor do parâmetro TTL das mensagens, o modelo de inundação pode ser utilizado por centenas de milhares de nós. Requer alta capacidade dos enlaces de comunicação para proporcionar desempenho razoável, apresentando problemas de escalabilidade quando o objetivo é alcançar todos os nós em uma rede. Contudo, o modelo é eficiente em comunidades limitadas e em redes corporativas. O DFS, ou Depth First Search, processa a consulta localmente e, aleatoriamente, escolhe um de seus vizinhos para encaminhar a consulta. Esse algoritmo também pode ser referenciado como chain mode, em contraste com o broadcast mode do BFS. Há também a possibilidade de implementar esse algoritmo sob a perspectiva guiada [25].

4 SALVADORI BAPTISTA DO CARMO et al.: A NEW CLASSIFICATION 419 O BFS modificado [13] é uma variação do algoritmo de inundação, em que os nós escolhem aleatoriamente somente uma porção de seus vizinhos para encaminhar as mensagens de requisições. Este algoritmo certamente reduz a produção média de mensagens em comparação ao algoritmo BFS tradicional, mas mesmo assim causa um grande consumo de largura de banda na rede. O algoritmo de aprofundamento iterativo [11]-[14] usa buscas BFS consecutivas com profundidades cada vez maiores. Esse algoritmo alcança melhores resultados quando a condição de término de consulta está relacionada com o número de resultados definido pelo usuário, sendo possível que uma pequena inundação satisfaça a consulta. Em casos diferentes deste, o desempenho desse algoritmo pode ser ainda pior do que a inundação tradicional. No algoritmo de caminhos aleatórios [14] o nó requerente envia k mensagens para um número k de nós vizinhos escolhidos aleatoriamente. Cada uma dessas mensagens segue seu próprio caminho, em que nós intermediários as encaminham para nós aleatórios a cada passo. Essas consultas podem também denominadas andarilhos. Cada andarilho pode terminar seu caminho por uma falha, ou por um sucesso. A falha pode ser dada por TTL ou pelo método de checagem, em que o andarilho consulta o nó raiz, a fim de conferir se a sua consulta já foi satisfeita. A grande vantagem desse algoritmo é a redução significativa de mensagens que atinge. Ele produz k x TTL mensagens no pior caso e, ainda, atinge bom balanceamento de carga, uma vez que nenhum nó é favorecido no processo de encaminhamento de mensagens. A desvantagem é que o algoritmo apresenta um desempenho variável, uma vez que depende da topologia da rede e das decisões aleatórias feitas pelos andarilhos. Alguns exemplos de algoritmos de estratégia guiada são BFS inteligente, APS, ou Adaptative Probabilistic Search, algoritmo baseado em índices locais, algoritmo baseado em índices de roteamento e algoritmo baseado no protocolo de localização de conteúdo distribuído DRLP, ou Distributed Resource Location Protocol. O BFS inteligente [13] é um modelo informado do BFS modificado. Os nós armazenam tuplas contendo consultaidentificador de consultas feitas pelos seus vizinhos, ou por meio de seus vizinhos, a fim de ordená-los. Primeiramente um nó identifica uma consulta similar à consulta atual, de acordo com alguma métrica de similaridade. Então o nó encaminha a consulta aos nós que retornaram resultados mais parecidos com o atual. No algoritmo APS [6], cada nó armazena um índice local de uma entrada para cada objeto que esse nó requereu por vizinho. O valor dessa entrada reflete a probabilidade de um determinado vizinho ser escolhido como próximo salto em uma consulta futura por um objeto específico. A busca é baseada em k andarilhos independentes e encaminhamento probabilístico. Cada nó intermediário encaminha a consulta para um nó vizinho com a probabilidade dada por seu índice local. Os valores dos índices são atualizados por feedback dos andarilhos. Se um andarilho falha, a probabilidade relativa do nó diminui, enquanto se ele suceder, a probabilidade relativa do nó aumenta. No algoritmo de índices locais [14] cada nó indexa todos os arquivos armazenados em nós localizados a um raio de r saltos do nó considerado e pode responder a consultas em nome desses nós. A consulta é efetuada de uma maneira similar ao BFS, no entanto somente nós acessíveis a distâncias definidas podem processar a consulta. O algoritmo de índices de roteamento [12] faz com que os documentos sejam divididos em categorias. Cada nó sabe um número aproximado de documentos de cada categoria que podem ser recuperados por meio de cada saída, não só dos vizinhos, mas também de todos os nós acessíveis por eles. A condição de parada está sempre relacionada a um número mínimo de respostas. Um nó que não pode satisfazer a condição de parada com seu repositório local vai encaminhar a mensagem para o seu nó vizinho que for considerado melhor, calculado por alguma métrica. Por fim, o algoritmo DRLP [15] faz com que nós sem informação sobre a localização de um arquivo encaminhem a consulta para vizinhos com certa probabilidade. Se o objeto é encontrado, a consulta é revertida para o requerente, armazenando a localização deste documento nos nós do caminho de volta. Em consultas futuras, nós com informações sobre a localização do recurso entram em contato diretamente com o nó indicado. De maneira geral, a arquitetura descentralizada nãoestruturada pura resulta em um sistema extremamente resistente às falhas. Caso um nó seja afetado por uma falha, pouco ou nada será afetado quanto ao bem-estar da rede, o que nos leva a concluir que quanto maior a descentralização, maior a tolerância a falhas. Um outro fator que essa arquitetura atinge é a boa escalabilidade, ou seja, o funcionamento do sistema não se altera quando computadores são adicionados. Sob este escopo, podemos dividir a escalabilidade em escalabilidade de carga, escalabilidade geográfica e escalabilidade administrativa. Por escalabilidade de carga entende-se o crescimento da carga de recursos disponíveis para os participantes da rede, sejam eles arquivos, poder computacional, ou qualquer outro recurso, na medida em que a rede cresce em número de participantes. Por escalabilidade geográfica entende-se o sustento da usabilidade da rede, não importando quão longe a agregação deste recurso está sendo realizada. E, por fim, por escalabilidade administrativa entende-se a facilidade de administração geral do sistema, mesmo que este cresça indefinidamente. Quem se adere a um sistema peer-to-peer, imediatamente, pensa em autonomia. Alguns sistemas peer-to-peer implementam total descentralização, permitindo que arquivos legalmente restritos sejam compartilhados. Clientes de um sistema descentralizado são mais difíceis de serem encontrados do que servidores, o que dificulta o bloqueio da transmissão de arquivos com conteúdos protegidos e garante privacidade ao usuário, mantendo-o anônimo por não precisar se autenticar a um servidor central.

5 420 IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 4, NO. 6, DECEMBER 2006 VII. ARQUITETURA DESCENTRALIZADA ESTRUTURADA A arquitetura descentralizada estruturada pode também ser referenciada por tabelas de hash distribuídas DHT Distributed Hash Table, e é a mais recente solução para a busca de recursos em sistemas peer-to-peer. Nessa arquitetura, um identificador é associado a cada nó da rede, e cada um desses nós conhece um determinado número de nós. Quando um documento é publicado, um identificador é associado ao documento baseado em um hash do conteúdo dos documentos, e também do seu nome. Cada nó então encaminha o documento ao nó cujo identificador seja mais próximo do identificador do documento. Esse processo é repetido até que o identificador do nó atual seja o mais próximo do identificador do documento. Quando um nó solicita o documento de um sistema peer-topeer, a requisição irá até o nó com identificador mais semelhante ao identificador do documento. Esse processo continua até que uma cópia do documento seja encontrada. Então o documento é transferido ao nó que originou a requisição, podendo haver implementações que fazem cópias desse documento em cada nó que participou do roteamento. Apesar de ser eficiente para comunidades grandes e globais, o modelo DHT apresenta um problema relacionado ao identificador do documento, que precisa ser conhecido antes que uma consulta seja realizada. Com isso, é difícil implementar uma pesquisa nesse modelo. Além disso, pode ocorrer a formação de ilhas, onde a comunidade se divide em subcomunidades que não possuem nenhuma ligação entre si. Outra desvantagem é que, quando um documento é publicado, o algoritmo força a sua replicação em um nó específico. Pode não ser do gosto do usuário ter de armazenar esse documento em seu espaço compartilhado. A Fig. 5 apresenta essa arquitetura. Fig. 5. Arquitetura descentralizada estruturada. Quatro principais algoritmos foram desenvolvidos para este modelo: Chord [18], CAN [16], Tapestry [1] e Pastry [20]. Os objetivos desses algoritmos são similares: reduzir o número de saltos necessários para encontrar um determinado recurso e diminuir a quantidade de informação de estado em cada nó para rotear as mensagens. VIII. ARQUITETURA DESCENTRALIZADA NÃO-ESTRUTURADA BASEADA EM ULTRANÓS A arquitetura baseada em ultranós [23], ou supernós, ou ainda nós hub, divide a rede overlay, antes com serventes no mesmo nível de hierarquia de responsabilidades e acesso a recursos, em dois níveis: o nível de ultranós e o nível de nós folha, como apresentado na Fig. 6. Fig. 6. Arquitetura descentralizada não-estruturada baseada em ultranós. Os ultranós vão ter a responsabilidade de atuar como servidores proxy para os demais nós, os nós folha, que estão abaixo na hierarquia da rede overlay. Estes servidores vão proteger os nós folha do grande fluxo de mensagens trocadas entre os nós, evitando assim a sobrecarga em nós com enlace, poder de processamento e memória limitados. A eleição dos nós a fazer parte do nível de ultranós é dependente da implementação do protocolo de camada de aplicação utilizado e da aplicação. Tempo de resposta, média de tempo conectado na rede overlay, capacidade do enlace, poder de processamento e quantidade de memória disponível podem ser algumas das métricas usadas para se elegerem ultranós [5]. O algoritmo GUESS [21] foi uma das primeiras propostas para a implementação dessa arquitetura. Nesse algoritmo, uma busca é conduzida de maneira que se contatam interativamente diferentes ultranós, não necessariamente vizinhos, requisitando-os que perguntem a seus nós folha, até que um número de objetos seja encontrado. A ordem na qual os ultranós são contatados não é especificada. Outro algoritmo que implementa a noção de ultranós é aplicado às redes Gnutella2 [22]. Quando um ultranó recebe uma consulta de um nó folha, este encaminha a consulta para seus nós folha relevantes e para seus nós hub vizinhos. Esses nós hub processam localmente a consulta e enviam a requisição para seus nós folha relevantes. Outros nós não são visitados com esse algoritmo. Nós hub vizinhos trocam tabelas de informações para filtrar tráfego desnecessário entre eles. A grande vantagem do uso dessa arquitetura é que ela atinge a robustez da arquitetura cliente-servidor e a característica descentralizada, dinâmica e anônima das arquiteturas puramente descentralizadas. A grande desvantagem é a sobrecarga que se pode causar em um nó

6 SALVADORI BAPTISTA DO CARMO et al.: A NEW CLASSIFICATION 421 eleito hub. No entanto, com técnicas de seleção desses nós e o bom balanço do número de nós folha conectados, pode-se atingir um bom balanceamento de carga [5]. As redes descentralizadas não-estruturadas baseadas em ultranós também podem levar diferentes abordagens em sua implementação. A abordagem cega, tal como GUESS, faz consultas aleatoriamente aos ultranós, ou seja, não usa nenhuma informação de consultas passadas para efetivamente rotear as consultas a nós que podem responder à consulta com maior probabilidade. Por sua vez, pode-se adotar uma abordagem guiada. Com o uso de informações de consultas prévias, tal como no protocolo Gnutella2, as mensagens são enviadas a nós que possuem uma maior probabilidade de responder àquela consulta, evitando assim o envio de mensagens desnecessárias a nós com baixa probabilidade. IX. CONCLUSÃO A contribuição mais importante deste trabalho é a reestruturação das classificações de arquiteturas peer-to-peer já existentes em uma só compilação que retrata o estado atual das pesquisas nesta área. A partir da taxonomia apresentada é possível definir o grau de centralização de cada uma dessas arquiteturas e entender como as características dos modelos cliente-servidor e peer-to-peer se fundem em diferentes abordagens de implementação. A introdução de uma definição clara para o entendimento do modelo peer-to-peer é o primeiro passo para estimar os impactos técnicos de cada gênero de arquitetura. A necessidade da elaboração de uma nova taxonomia é motivada pela diversidade de novas tecnologias e abordagens que podem ser utilizadas, assim como as classificações até então apresentadas. A distinção entre as arquiteturas centralizadas, semicentralizadas e descentralizadas é um destaque importante no artigo, que demonstra a tênue transição de conceitos entre o modelo cliente-servidor e o modelo peer-to-peer. Qualquer projeto de redes peer-to-peer pode ser enquadrado em uma das arquiteturas apresentadas. Para trabalhos futuros, sugerem-se classificações baseadas em métricas específicas, tais como escalabilidade, largura de banda agregada e tempo de resposta, sendo elaboradas com base na classificação aqui proposta. [6] D. Tsoumakos e N. Roussopoulos, Adaptive probabilistic search for peer-to-peer networks, University of Maryland, Tech. Rep. CS-TR- 4451, [7] P. Backx, T. Wauters, B. Dhoedt e P. Demeester, A comparison of peer-to-peer architectures, Broadband Communication Networks Group (IBCN), Department of Information Technology (INTEC), Ghent University, Belgium, Tech. Rep. [8] J. Rocha, M. Domingues, A. Callado, E. Souto, G. 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7 422 IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 4, NO. 6, DECEMBER 2006 Jamil Salem Barbar é graduado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Uberlândia. Obteve os títulos de mestre e doutor na área de Engenharia Eletrônica e Computação, ambos pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica. É professor adjunto da Universidade Federal de Uberlândia e membro do IEEE. Fernanda Barbosa Coelho é nascida em Araguari, MG, Brasil, no dia 23 de outubro de Graduada em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia. É aluna do curso de mestrado em Ciência da Computação da Universidade Federal de Uberlândia, na área de Redes de Computadores.