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9 - Descubriendo el mundo 🌐

🐥 Wow lo estas haciendo muy bien! Estamos muy cerca de entrar en la recta final del workshop, donde vamos a saltar a poner todos estos conocimientos en práctica en nuestro chat.

Pero antes, vamos a estudiar un ultimo feature de Dat que hemos pasado por alto hasta el momento. Se trata de la vieja pregunta; ¿cómo encontramos a otres peers?

Ultimamente venimos usando bastante hyperdb, pero el descubrimiento en Dat es resuelto por hypercore.

Podemos dividir al descubrimiento en 2 partes:

• A nivel de red, digamos mas de una forma "física", como se arma el swarm (esto es, el conjunto de peers).
• Luego tambien podemos pensar el descubrimiento "a nivel de datos", es decir, buscar información entre los pares. Para resolver esto, Dat utiliza algunas estructuras de datos comos trie y merkle trees que les permiten obtener datos de forma altamente eficiente (recordemos que Dat esta diseñado para compartir grandes volumenes de datos minimizando la cantidad de info que se necesita mover entre pares).

Pero vamos a enfocarnos en como se arma el enjambre o swarm 🐝. Para lograrlo, hypercore utiliza el modulo: discovery-swarm que a su vez utiliza a discovery-channel.

Dat tiene tres estrategias para armar el swarm de peers:

1. Búsqueda de peers en la red local. discovery-channel hace uso de un modulo llamado 'dns-discovery' que tiene la capacidad de hacer consultas en la red local usando multicast dns (MDNS).
2. Si no encontramos localmente, vamos a internet. El siguiente paso es buscar usando dns, tambien haciendo uso de dns-discovery.
3. Si esos metodos fallan, vamos a buscar en un DHT o hash distribuida. Para esto discovery-channel hace uso de bittorrent-dht.

Los dos primeros metodos son rapidos. En el metodo 2 y 3 aparece un punto a tener en cuenta, son centralizados de alguna forma. ¿Qué queremos decir con esto? ¿Acaso no estamos en un workshop P2P?

bootstrap nodes

La mayoria de las soluciones descentralizadas haran uso de bootstrap nodes. Los bootstrap nodes funcionan como nodos o peers conocidos de antemano que usaremos para empezar a conocer a los demas y así formar nuestra propia idea de como es el swarm.

En otra palabras, necesitamos conocer a alguien para entrar a la red.

De hecho, Dat mantiene sus bootstrap nodes en un modulo aparte: dat-swarm-defaults.

Qué ocurre en la web?

Hemos visto conceptos especificos a Dat, que funcionan de maravillas en la línea de comandos. Pero en este workshop queremos crear una aplicación web.

Cuando trabajamos con aplicaciones P2P, rompemos el concepto de client <-- servidor al que podemos estar acostumbradas. Las aplicaciones P2P son utiles en otras arquitecturas, un tip es que podemos pensar a cada participante tanto como cliente y servidor, donde la comunicación fluye entre pares: C/S <--> C/S <---> C/S.

Para lograr este efecto en la web usaremos webrtc. webrtc es una tecnologia que nos permite, entre otras cosas, comunicación directa entre peers.

Cabe mencionar, que webrtc tambien hace uso de bootstrap nodes. Un modulo interesante para crear un bootstrap node es signalhub.

Ejercicio

Preambulo: Vamos a empezar a conectar las partes 🔌. En este ejercicio tendremos que trabajar con dos archivos. Uno es chat.js y el otro es index.js, donde venimos trabajando con Saga. chat.js hará uso de Saga y es donde crearemos el swarm.

1. En el archivo chat.js vamos a crear un swarm. Usaremos un modulo de GEUT: discovery-swarm-webrtc para hacerlo 🆒. Hay dos parámetros importantes que debemos tener en cuenta para pasarles al constructor:

• id: Saga expone la instancia de hyperdb, de ahí podemos obtener el feed local y de ese feed la key (en hexadecimal). Esto es lo que debemos pasarle, un identificador único de nuestro feed.
• stream: un stream para replicar con otros peers. Por suerte Saga expone un método replicate. 😉

2. Luego vamos a crear una instancia de signalhub. El constructor recibe dos parametros, uno de ellos ya lo tenemos, signalUrls; el otro, que debemos completar, es usado como namespace, aquí usaremos la discoveryKey (en hex tambien) de hyperdb.
3. Solo nos falta conectar con Saga. En este punto (3), tenemos el swarm listo. swarm emite eventos, uno de los mas importantes es connection. Esto indica cuando tenemos un nuevo peer conectado 💥. Cuando esto ocurre debemos informar a Saga. Agreguemos aquí el llamado a un nuevo método (ahora vamos a implementarlo 😉) de Saga: connect(peer) que recibe un peer como parámetro.
4. Del lado de Saga solo nos falta implementar el nuevo método connect. Vamos al archivo index.js. connect recibe un peer como parámetro. peer es un objeto con una propiedad que nos interesa, remoteUserData. De ahí vamos a obtener los datos y la key (PK) del nuevo peer. Recuerdan el ejercicio anterior? debemos autorizarlo usando esta info.

Tips

• GEUT al rescate. Usaremos un modulo de GEUT: discovery-swarm-webrtc para crear el swarm. Este modulo mantiene una API muy similar a discovery-swarm.

Test

$ npm test ./09

test.js

Solución

solution.js

Extra 📚

• Les recomendamos este artículo de Ranger Mauve

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Woow eso fue bastante, pero ya estamos cerca de poner todo esto en acción 🚀