Eu encontrei uma maneira de AMBOS descobrir qual nó é quem (ou seja, quem tem o maior atraso na mensagem) E estimar o atraso da viagem de ida. Enquanto as outras respostas estão corretas, elas estão apenas considerando a medição direta do relógio, que obviamente não pode funcionar. No entanto, como estou provando aqui, isso é apenas parte da história, pois aqui está o meu algoritmo de trabalho para o acima:
Suponha como na vida real:
Links de largura de banda finita b
Cada nó possui um endereço exclusivo (por exemplo, A e B)
Tamanho do pacote p muito menor que o produto de latência de largura de banda *
Os nós A e B podem preencher o canal
Nós têm uma função random ()
Cada nó preenche o canal com seus próprios pacotes (marcados A ou B, respectivamente) OU encaminha os pacotes recebidos de outros nós da seguinte maneira:
Always fill the channel with my own packets except:
if I receive a packet from another node then
Randomly choose to
either forward that packet from the other node
or discard that packet and forward my own packet
Explicação intuitiva
Como o produto de latência de largura de banda * de A é maior (porque a latência é maior), A conseguirá receber mais pacotes que B, portanto, cada Nó poderá saber quem eles são no diagrama .
Além disso, com tempo de convergência suficiente para executar acima do algoritmo, a proporção de pacotes de A para B indicará a taxa real de atraso do RTT de A para B e, portanto, o OTT desejado .
TRATAMENTO DO RESULTADO DA SIMULAÇÃO
Aqui está uma simulação que comprova o exposto acima e mostra como A convergindo com sucesso para um atraso de 3 segundos e B convergindo para um atraso de 1 segundo:
Explicação das figuras:
Cada linha representa 1 segundo de tempo (o tamanho do pacote é escolhido para ter 1 segundo de tempo de transmissão para maior clareza). Observe que cada nó pode iniciar o algo a qualquer momento, não em uma sequência ou hora específica. As colunas são as seguintes:
O NÓDULO A recebe: O nó A vê em seu lado receptor (este também é P4 abaixo)
NODE A injeta: Qual nó A envia (observe que é A ou aleatoriamente A ou B)
P1, P2, P3: Os três pacotes que estão em trânsito (em ordem) entre A e B (1 segundo de transmissão significa que 3 pacotes estão em trânsito por uma latência de 3)
O NODE B recebe: O que B vê no seu lado receptor (este é P3)
O NODE B injeta: O que B envia (observe que é B, ou aleatoriamente A ou B por algo)
P4: O pacote em trânsito de B para A (veja também P1, P2, P3)
A conta A: O que A conta para os pacotes A que ele viu
A conta B: O que A conta para os pacotes B que ele viu
B conta A: O que B conta para os pacotes A que ele viu
B conta B: O que B conta para os pacotes B que ele viu
A-> B: A latência que A estima em relação a B (taxa de RTT de 4 segundos com base nos pacotes vistos)
B-> A: latência estimada por B em relação a A (taxa de RTT de 4 segundos com base nos pacotes vistos)
Como podemos ver os dois nós convergirem e permanecerem em torno de sua verdadeira latência (na verdade, não vemos isso em A porque são necessários mais segundos para convergir, mas converge no mesmo comportamento que B)
Filtros melhores podem convergir mais rapidamente, mas podemos ver claramente como ambos convergem em torno dos valores corretos para seus atrasos; portanto, eles podem saber exatamente o atraso (mesmo que eu esteja mostrando sua estimativa apenas para ilustração).
Além disso, mesmo que as larguras de banda entre os links sejam diferentes, o método acima ainda pode se manter (embora seja necessário pensar mais para ter mais certeza) usando pares de pacotes para descobrir estimativas de largura de banda e aplicar apenas à equação de proporção acima.
Conclusão
Fornecemos um algoritmo para que A e B saibam sua posição na rede e sua latência para o outro nó no diagrama acima. Utilizamos um método de estimativa de medição de rede em vez de abordagens baseadas em relógio que, de fato, não podem levar a uma solução devido a um problema de sincronização de relógio recursivo.
Observe que agora eu editei esta resposta, fornecendo todas as simulações, porque ninguém acreditaria em mim. Eu a resolvi até onde você pode ver nos primeiros comentários. Felizmente, com esses resultados, alguém pode estar mais convencido e aprovar para ajudar todos pelo menos a encontrar um erro ou correção neste quebra-cabeça de medição de rede!