43 research outputs found
Broadcasting in Prefix Space: P2P Data Dissemination with Predictable Performance
A broadcast mode may augment peer-to-peer overlay networks with an efficient,
scalable data replication function, but may also give rise to a virtual link
layer in VPN-type solutions. We introduce a simple broadcasting mechanism that
operates in the prefix space of distributed hash tables without signaling. This
paper concentrates on the performance analysis of the prefix flooding scheme.
Starting from simple models of recursive -ary trees, we analytically derive
distributions of hop counts and the replication load. Extensive simulation
results are presented further on, based on an implementation within the OverSim
framework. Comparisons are drawn to Scribe, taken as a general reference model
for group communication according to the shared, rendezvous-point-centered
distribution paradigm. The prefix flooding scheme thereby confirmed its widely
predictable performance and consistently outperformed Scribe in all metrics.
Reverse path selection in overlays is identified as a major cause of
performance degradation.Comment: final version for ICIW'0
7. GI/ITG KuVS Fachgespräch Drahtlose Sensornetze
In dem vorliegenden Tagungsband sind die Beiträge des Fachgesprächs Drahtlose Sensornetze 2008 zusammengefasst. Ziel dieses Fachgesprächs ist es, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus diesem Gebiet die Möglichkeit zu einem informellen Austausch zu geben – wobei immer auch Teilnehmer aus der Industrieforschung willkommen sind, die auch in diesem Jahr wieder teilnehmen.Das Fachgespräch ist eine betont informelle Veranstaltung der GI/ITG-Fachgruppe „Kommunikation und Verteilte Systeme“ (www.kuvs.de). Es ist ausdrücklich keine weitere Konferenz mit ihrem großen Overhead und der Anforderung, fertige und möglichst „wasserdichte“ Ergebnisse zu präsentieren, sondern es dient auch ganz explizit dazu, mit Neueinsteigern auf der Suche nach ihrem Thema zu diskutieren und herauszufinden, wo die Herausforderungen an die zukünftige Forschung überhaupt liegen.Das Fachgespräch Drahtlose Sensornetze 2008 findet in Berlin statt, in den Räumen der Freien Universität Berlin, aber in Kooperation mit der ScatterWeb GmbH. Auch dies ein Novum, es zeigt, dass das Fachgespräch doch deutlich mehr als nur ein nettes Beisammensein unter einem Motto ist.Für die Organisation des Rahmens und der Abendveranstaltung gebührt Dank den beiden Mitgliedern im Organisationskomitee, Kirsten Terfloth und Georg Wittenburg, aber auch Stefanie Bahe, welche die redaktionelle Betreuung des Tagungsbands übernommen hat, vielen anderen Mitgliedern der AG Technische Informatik der FU Berlin und natürlich auch ihrem Leiter, Prof. Jochen Schiller
Deployment Experience with Low Power Lossy Wireless Sensor Networks
Protocols that are to be employed in the context of the Internet of Things (IoT) have to meet a wide variety of application-specific requirements. In this report, we reflect on recent experiences, gained from several real-world deployments in which we have participated, which use low power, embedded networking devices. We discuss the lessons learned from these deployments, with an emphasis on questions affecting the IP layer and, in particular, on the routing protocols for these networks. We point out open issues and possible directions of future work for such routing protocols
SAFEST: A Framework for Early Security Triggers in Public Spaces
International audiencePublic spaces such as airports, railway stations or stadiums bring together large numbers of people on a quite limited space to use a security-sensitive infrastructure. Electronic security systems may help to provide better and faster security, as well as safety for the general public. Application scenarios may include intrusion detection and monitoring of large crowds in order to provide guidance in case of unexpected events (e.g., a mass panic). However, current security systems used within the public infrastructure are typically expensive, non-trivial to deploy, difficult to operate and maintain, prone to malfunction due to individual component failures, and generally lack citizen privacy-friendliness. The advent of novel, large-scale distributed security systems based on wireless, lightweight sensors may enhance security and safety in public spaces. In this realm, SAFEST is a project aiming at analyzing the social context of area surveillance and developing a system that can fulfill this task, both in terms of technology as well as acceptance by the general public. The targeted system will operate in a distributed way, collect anonymized data, securely transfer this data to a central location for evaluation, and - if necessary - notify the operator or issue alerts directly to the general public. Work on the technical aspects of the system is accompanied by social studies investigating the individual perception of risk and the methods for reaching public acceptance of the technical solutions
Dienstplatzierung in Ad-hoc-Netzen
1 Introduction 1.1 Service Placement in Ad Hoc Networks 1.1.1 Motivation 1.1.2
Problem Statement 1.1.3 Clarification of Terms 1.1.4 Assumptions 1.1.5
Potential Applications 1.2 Contributions 1.2.1 Research Questions 1.2.2
Proposed Solution 1.2.3 Scope 1.3 Structure of this Work 2 Background 2.1
Overview 2.2 Ad Hoc Networks 2.2.1 Types of Ad Hoc Networks 2.2.2 Standards
and Current Approaches 2.3 Facility Location Theory 2.3.1 The p-median Problem
2.3.2 The Uncapacitated Facility Location Problem 2.3.3 Applicability to the
Service Placement Problem 2.4 Current Approaches to Service Placement 2.4.1
Design Space 2.4.2 General-purpose Service Placement 2.4.3 Service Placement
of Composite Services 2.4.4 Clustering 2.4.5 Related Work in Other Fields
2.4.6 Evaluation 2.4.7 Candidates for Quantitative Comparison 2.5 Summary 3
Methodology 3.1 Overview 3.2 Portability Across Evaluation Methods 3.2.1
Software Interface 3.2.2 Integration into POSIX-compliant Operating Systems
3.2.3 Integration into the Network Simulator ns-2 3.3 Comparison with Other
Approaches 3.3.1 Requirements and Evaluation Criteria 3.3.2 Exemplary
Frameworks 3.3.3 Comparison 3.4 Summary 4 The SPi Service Placement Framework
4.1 Overview 4.2 Design Considerations and Rationale 4.3 Components 4.3.1
Routing Component 4.3.2 Service Discovery Component 4.3.3 Service Placement
Middleware 4.4 Service Replication and Migration 4.4.1 Service States 4.4.2
Service Replication Protocol 4.4.3 Cost of Service Replication and Migration
4.4.4 Optimizations 4.4.5 Preliminary Evaluation 4.5 Summary 5 SPi Service
Placement Algorithms 5.1 Overview 5.2 Service Provisioning Cost 5.2.1
Rationale and Alternatives 5.2.2 Modeling Synchronization Requirements 5.2.3
Formalization 5.3 Adapting the Service Configuration 5.3.1 Formalization of
Adaptation Actions 5.3.2 Service Adaptation Cost 5.4 The Graph Cost / Single
Instance Algorithm 5.4.1 Algorithm 5.4.2 Implementation Considerations 5.5 The
Graph Cost / Multiple Instances Algorithm 5.5.1 Algorithmic Background and
Rationale 5.5.2 Service Provisioning Cost Revisited 5.5.3 Algorithm 5.5.4
Preliminary Evaluation 5.5.5 Implementation Considerations 5.6 Deciding on the
Timing of Service Adaptations 5.6.1 Motivation and Preconsiderations 5.6.2
Service Adaptation Condition 5.6.3 Discussion 5.7 Example 5.8 Summary 6
Evaluation 6.1 Overview 6.2 Metrics 6.3 Evaluation Setup 6.3.1 Simulation
Setup 6.3.2 Emulation Setup 6.3.3 Testbed Setup 6.4 Placement of Centralized
Services 6.5 Placement of Distributed Services 6.6 Service Placement under
Varying Service Demand 6.7 Service Placement under Varying Synchronization
Requirements 6.8 Service Placement under Varying Link Quality 6.9 Service
Placement in Reality 6.10 Summary 7 Conclusion 7.1 Contributions 7.2 Future
Work 7.2.1 Extensions of the Architecture 7.2.2 Refinements of the
Implementation 7.2.3 Security 7.3 Concluding Remarks A Evaluation of the DYMO
Routing Protocol A.1 Setup A.2 Evaluation A.2.1 Multiple Sources / Single
Destination A.2.2 Multiple Sources / Multiple Destinations B Evaluation of
Current Approaches to Service Placement B.1 Placement of Centralized Services
B.2 Placement of Distributed Services C Comparison of Evaluation Methods C.1
Differences in Setup C.2 Comparison List of Figures List of Tables
BibliographyService provisioning in ad hoc networks is challenging given the difficulties
of communicating over a wireless channel and the potential heterogeneity and
mobility of the devices that form the network. In order to optimize the
performance of the network over which a service host provides a service to
client nodes, it is necessary to continuously adapt the logical network
topology to both external (e.g., wireless connectivity, mobility, churn) and
internal (e.g., communication patterns, service demand) factors. Recent
proposals advocate that nodes should dynamically choose which nodes in the
network are to provide application-level services to other nodes. Services in
this context range from infrastructural services such as the Domain Name
System (DNS) to user-oriented services such as the World Wide Web (WWW).
Service placement is the process of selecting an optimal set of nodes to host
the implementation of a service in light of a given service demand and network
topology. The main questions addressed by service placement are: How many
instances of the same service should be available in the network and cooperate
to process clients' service requests; where these service instances should be
placed, i.e., which nodes are best suited for hosting them; and when to adapt
the current service configuration. The service instances of a distributively
operating service are exact copies of the software component that provides the
service, including both the executable binary and the application-level data.
The set of nodes that host a service instance is referred to as the service
configuration. A good service configuration increases the performance of a
service according to application-specific quality metrics, while at the same
time potentially reducing the overall network load. The key advantage of
active service placement in ad hoc networks is that it allows for the service
configuration to be adapted continuously at run time. In this work, we propose
the SPi service placement framework as a novel approach to service placement
in ad hoc networks. The SPi framework takes advantage of the interdependencies
between service placement, service discovery and the routing of service
requests to minimize signaling overhead. We also propose the Graph Cost /
Single Instance (GCSI) and the Graph Cost / Multiple Instances (GCMI)
placement algorithms. The SPi framework employs these algorithms to optimize
the number and the location of service instances based on usage statistics and
a partial network topology derived from routing information. The GCSI and GCMI
placement algorithms only require minimal knowledge about the service they are
tasked with placing in the network. They are novel in that they take the
communication between service instances into account which is required to
synchronize the global state of the service. Furthermore, when calculating the
optimal timing of their placement decisions, the two algorithms explicitly
consider the overhead of the actions required for implementing changes to the
current service configuration. Our implementation of the SPi framework on top
of a special low-level API allows us to run the framework on a variety of
evaluation platforms including major operating systems and network simulation
tools. We examine the properties of our approach to service placement and
compare it with other recent proposals in simulations, emulations, and real-
world experiments on an IEEE 802.11 wireless testbed. The results of this
evaluation show that the SPi service placement framework and our placement
algorithms, in particular GCMI, are able to find service configurations that
are superior across a variety of scenarios to those found by other approaches.
As a consequence, service provisioning improves significantly with regard to
its reliability and timeliness, while at the same time causing less network
traffic. Furthermore, our results show that distributed service provisioning
with active service placement -- as implemented in SPi -- generally
outperforms services that are implemented in a traditional client/server
architecture. From these results we conclude that our approach to service
provisioning in ad hoc networks is a viable alternative to established
architectures.Die Diensterbringung in Ad-hoc-Netzen stellt eine Herausforderung dar, weil in
diesen Netzen die drahtlose Kommunikation per Funk sowie möglicherweise auch
die Heterogenität und Mobilität der am Netz teilnehmenden Geräte neue
Fragestellungen aufwerfen. Um die Leistungsfähigkeit des Netzes, über das die
dienstanbietenden mit den dienstnehmenden Knoten kommunizieren, zu optimieren,
gilt es, die logische Netztopologie kontinuierlich an sowohl externe als auch
interne Faktoren anzupassen. Als Beispiele für diese Faktoren sind die
Konnektivität, die Mobilität, und die Abwanderungsrate der Knoten einerseits,
beziehungsweise das Kommunikationsverhalten und das Dienstanfragevolumen
andererseits zu nennen. In letzter Zeit wurde vermehrt vorgeschlagen, jene
Knoten dynamisch auszuwählen, die im Netz Dienste auf Anwendungsebene für die
anderen Knoten erbringen sollen. Der Dienstbegriff umfasst in diesem
Zusammenhang sowohl infrastrukturellen Dienste wie beispielsweise das Domain
Name System (DNS) als auch benutzerorientierte Dienste wie das World Wide Web
(WWW). Die Auswahl einer optimalen Menge von dienstanbietenden Knoten
angesichts der derzeitigen Nachfrage nach dem Dienst und der aktuellen
Netztopologie wird Dienstplatzierung (engl. "service placement") genannt.
Dienstplatzierung in Ad-hoc-Netzen umfasst folgende Kernfragen: Wie viele
Instanzen eines Dienstes sollten im Netz zur Verfügung stehen, um gemeinsam
die Anfragen der dienstnehmenden Knoten abzuarbeiten; wo sollten diese
Dienstinstanzen platziert werden, d.h. welche Knoten sind für die verteilte
Diensterbringung am besten geeignet; und wann sollte eine Dienstkonfiguration
angepasst werden. Hierbei sind die Dienstinstanzen eines verteilt arbeitenden
Dienstes exakte Kopien der Softwarekomponente, die den Dienst erbringt --
einschließlich des ausführbaren Programms und der Anwendungsdaten. Die Menge
der Knoten, die jeweils eine Dienstinstanz beherbergen, wird
Dienstkonfiguration genannt. Eine gute Dienstkonfiguration verbessert die
Qualität der Diensterbringung gemäß anwendungsspezifischer Metriken bei
gleichzeitiger Verminderung der Netzlast. Der wesentliche Vorteil einer
aktiven Dienstplatzierung in Ad-hoc-Netzen ist die Möglichkeit zur
kontinuierlichen Anpassung der Dienstkonfiguration zur Laufzeit. In dieser
Arbeit beschreiben wir das SPi Service Placement Framework, einen neuartigen
Ansatz zur Dienstplatzierung in Ad-hoc-Netzen. Das SPi Framework nutzt die
wechselseitigen Abhängigkeiten zwischen Dienstplatzierung, Dienstauffindung
und dem Routing von Dienstanfragen aus, um den erforderlichen
Signalisierungsverkehr zwischen den Knoten zu minimieren. Wir beschreiben
außerdem die Graph Cost / Single Instance (GCSI) und Graph Cost / Multiple
Instances (GCMI) Dienstplatzierungsalgorithmen. Das SPi Framework verwendet
diese Algorithmen zur Optimierung der Anzahl und der Position von
Dienstinstanzen basierend auf Nutzungsstatistiken und einer partiellen, aus
Routingdaten gewonnenen Netztopologie. Die GCSI und GCMI
Dienstplatzierungsalgorithmen benötigen hierfür nur minimale Kenntnisse über
den zu platzierenden Dienst. Sie gehen über den aktuellen Stand der Technik
hinaus, indem sie explizit die Kommunikation zwischen den Dienstinstanzen
berücksichtigen, die erforderlich ist, um den globalen Zustand des Dienstes
über Instanzen hinweg synchron zu halten. Darüber hinaus beziehen die beiden
Algorithmen bei der Berechnung des optimalen Zeitpunktes zur Anpassung einer
Dienstkonfiguration die zu erwartende Netzlast der Maßnahmen ein, die für
diese Anpassung erforderlich sind. Unsere Implementierung des SPi Frameworks
auf einer eigens für diesen Zweck entwickelten Softwareschnittstelle
ermöglicht es uns, das System mit Hilfe einer Vielzahl von
Evaluationsplattformen zu bewerten -- einschließlich gängiger Betriebssysteme
und Netzsimulatoren. Wir untersuchen die Eigenschaften unseres
Dienstplatzierungssystems und vergleichen es mit anderen Ansätzen in
Simulationen, Emulationen und Experimenten auf einem drahtlosen IEEE 802.11
Testbed. Die Auswertung dieser Experimente zeigt, dass das SPi Service
Placement Framework und seine Dienstplatzierungsalgorithmen -- insbesondere
GCMI -- in der Lage sind, in einer Vielzahl von Szenarien bessere
Dienstkonfigurationen als andere Ansätze zu finden. Daraus resultiert eine
Verbesserung der Verlässlichkeit und des Laufzeitverhaltens des platzierten
Dienstes, während gleichzeitig weniger Datenverkehr im Netz für dessen
Erbringung erforderlich ist. Darüber hinaus zeigen unsere Experimente, dass
eine verteilte Diensterbringung mit aktiver Dienstplatzierung -- wie sie in
SPi implementiert ist -- die Leistungsfähigkeit eines in einer klassischen
Client/Server-Architektur erbrachten Dienstes übertrifft. Aus diesen
Ergebnissen schließen wir, dass unser Ansatz zur Diensterbringung in Ad-hoc-
Netzen eine interessante Alternative zu etablierten Architekturen darstellt