INSERINDO ASPECTOS SOCIAIS NA GERÊNCIA DE BUFFER PARA REDES TOLERANTES AO ATRASO E DESCONEXÕES

INSERINDO ASPECTOS SOCIAIS NA GERNCIA

DE BUFFER PARA REDES TOLERANTES AO

ATRASO E DESCONEXES

CAMILO BATISTA DE SOUZA

INSERINDO ASPECTOS SOCIAIS NA GERNCIA

DE BUFFER PARA REDES TOLERANTES AO

ATRASO E DESCONEXES

Dissertao apresentada ao Programa de

Ps-Graduao em Informtica do Instituto

de Computao da Universidade Federal do

Amazonas como requisito parcial para a ob-

teno do grau de Mestre em Informtica.

Orientador: Dr. Ing. Edjair de Souza Mota

Manaus

Julho de 2013

c 2013, Camilo Batista de Souza.Todos os direitos reservados.

de Souza, Camilo Batista

D1234p Inserindo aspectos sociais na gerncia de buer

para redes tolerantes ao atraso e desconexes /

Camilo Batista de Souza. Manaus, 2013

xxiii, 72 f. : il. ; 29cm

Dissertao (mestrado) Universidade Federal do

Amazonas

Orientador: Dr. Ing. Edjair de Souza Mota

1. Computao Teses. 2. Redes Teses.

I. Orientador. II. Ttulo.

CDU 519.6*82.10

[Folha de Aprovao]

Quando a secretaria do Curso fornecer esta folha,

ela deve ser digitalizada e armazenada no disco em formato grco.

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e escala um fator de escala para a imagem. Por exemplo:

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desloca a imagem 2cm para cima e a escala em 90%.

Dedico esse trabalho minha famlia em especial minha me, razo da minha

vida.

vii

Agradecimentos

Agradeo primeiramente a Deus pelo dom da vida e por ter me dado a oportunidade

de fazer este trabalho. Toda honra e toda glria a Ti, Senhor. Agradeo especialmente

minha me. A razo de estar aqui hoje voc. Agradeo todos os dias a Deus por

ter me dado esse presente que ter voc como me. Obrigado pela fora, dedicao,

carinho, incentivo e principalmente pelo exemplo que s pra mim. Tudo que tenho,

tudo que sou, devo a voc!

Agradeo Gssica Vasconcelos por me suportar e entender todos os momentos

que tive que car ausente por conta dos experimentos. Aos meus amigos Jonathan

Pessoa, Ncolas Hatta e Damio Soares por todo o companheirismo e fora repassadas

nesse perodo.

Fao um agradecimento especial aos colegas de grupo JB, Poliani e principalmente

ao Diogo por toda a ajuda dada nesse perodo. Aos colegas de curso Daniel Frazo,

Helmer Mouro e Rafael Cmara e aos demais colegas tambm.

Gostaria de fazer um agradecimento especial ao meu orientador, professor Dr.

Edjair Mota por ter me auxiliado e me orientado nesses anos, indicando os melho-

res caminhos a seguir. Obrigado, professor, pela pacincia e pelos ensinamentos que

certamente irei levar por toda a vida.

Por m, a todos que direta ou indiretamente contriburam para a realizao desse

trabalho o meu agradecimento e a minha sincera gratido. Eis aqui a realizao de um

sonho e todos citados aqui de alguma forma ajudaram para que ele virasse realidade.

Obrigado.

ix

O sofrimento passageiro, desistir para sempre.

(Lance Armstrong)

xi

Resumo

Alguns tipos de Redes Tolerantes ao Atraso e Desconexes precisam da ajuda dos

humanos para repassar dados entre os usurios. No entanto, humanos so socialmente

egostas e tendem a querer ajudar somente usurios com quem mantm uma relao

social, fato que prejudica o desempenho da rede. Diante do espao limitado de memria

secundria nos dispositivos, a gerncia de buer se torna fator crucial para que o

desempenho da rede seja satisfatrio. Este trabalho apresenta uma nova poltica de

gerncia de buer para DTNs, baseada na fora da relao social entre os usurios.

Uma avaliao de desempenho via simulao em dois cenrios de mobilidade real foi

feita. Os resultados obtidos indicam que a poltica proposta supera as demais polticas

testadas em termos da taxa de entrega, atraso mdio e da mdia de saltos.

Palavras-chave: Redes Tolerantes ao Atraso e Desconexes, relacionamento social,

gerncia de buer.

xiii

Abstract

Some types of Delay and Disruption Tolerant Networks need human help to send data

between users. However, humans are socially selsh and prefer to help users with whom

they have a social relationship, fact that aects the network performance. Given the

limited of memory secondary space in the devices, the buer management becomes a

crucial factor to satisfactory network performance. This work presents a novel buer

management policy for DTNs, based on the social relationship strength between users.

A performance evaluation was taken via simulation in two scenarios of real mobility.

The results shown that the proposed policy outperforms other buer management

policies tested in terms the delivery rate, average delay and average hops.

Keywords: Delay and Disruption Tolerant Networks, social relationship, buer ma-

nagement.

xv

Lista de Figuras

2.1 Exemplo 1: Internet Interplanetria. Nesta modalidade de Internet, os

atrasos na comunicao podem ser da ordem de horas e ate mesmo dias . . 8

2.2 Exemplo 2: Comunidade Rural da regio Amaznica. Nestes ambientes, di-

cilmente encontra-se infraestrutura bsica para o funcionamento da Internet 8

2.3 Funcionamento do protocolo TCP (Fonte: [7]) . . . . . . . . . . . . . . . 9

2.4 Camada de agregao (fonte: [31]) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

4.1 Funcionamento do algoritmo de roteamento Epidmico quando dois ns A

e B esto no mesmo raio de transmisso (fonte: [39]) . . . . . . . . . . . . 23

5.1 Taxa de entrega utilizando roteamento epidmico no trace de Cambridge . 32

5.2 Taxa de entrega utilizando roteamento epidmico no trace Reality . . . . . 33

5.3 Taxa de entrega por tipo de mensagem no trace Reality . . . . . . . . . . . 34

5.4 Taxa de entrega por tipo de mensagem no trace Cambridge . . . . . . . . . 35

5.5 Atraso mdio utilizando roteamentoeEpidmico no trace de Reality . . . . 36

5.6 Atraso mdio utilizando roteamento epidmico no trace de Cambridge . . . 37

5.7 Mdia de saltos utilizando roteamento Epidmico no trace Reality . . . . . 39

5.8 Mdia de saltos utilizando roteamento Epidmico no trace de Cambridge . 40

5.9 Taxa de entrega utilizando roteamento PROpHET no trace de Reality . . 42

5.10 Taxa de entrega utilizando roteamento PROpHET no trace de Cambridge 43

5.11 Taxa de entrega de acordo com o tipo de mensagem no trace Reality . . . 44

5.12 Taxa de entrega de acordo com o tipo de mensagem no trace de Cambridge 45

5.13 Atraso mdio utilizando roteamento PROpHET no trace de Cambridge . . 46

5.14 Atraso mdio utilizando roteamento PROpHET no trace Reality . . . . . . 47

5.15 Mdia de Saltos utilizando roteamento PROpHET no trace de Cambridge 48

5.16 Mdia de Saltos utilizando roteamento PROpHET no trace Reality . . . . 49

xvii

Lista de Tabelas

1.1 Funcionamento de algumas polticas de gerenciamento de buer que utili-

zam informaes locais como base para o descarte . . . . . . . . . . . . . . 3

4.1 Conjuntos de dados utilizados no trabalho . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

4.2 Critrios utilizados para classicao da fora dos laos sociais entre os ns

no trace de Cambridge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

4.3 Parmetros utilizados nos experimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

5.1 Mdia de saltos apresentado pela poltica DLK no trace Cambridge . . . . 40

5.2 Mdia de saltos apresentado pela poltica DLK no trace Reality . . . . . . 40

5.3 Mdia de saltos apresentado pela poltica DLK no trace Reality . . . . . . 49

5.4 Mdia de saltos apresentado pela poltica DLK no trace Cambridge . . . . 49

xix

Sumrio

Agradecimentos ix

Resumo xiii

Abstract xv

Lista de Figuras xvii

Lista de Tabelas xix

1 Introduo 1

1.1 Motivao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.2 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.3 Trabalhos relacionados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.4 Organizao do trabalho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2 Fundamentao Terica 7

2.1 Redes Tolerantes a Atrasos e Desconexes . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.1.1 Conceito . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.1.2 Arquitetura DTN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.1.3 Tipos de Contato em uma DTN . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.1.4 Mtricas usadas em DTNs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

3 Descrio do Problema e Proposta de pesquisa 15

3.1 Gerncia de buer utilizando relaes sociais . . . . . . . . . . . . . . . 17

3.1.1 Mtrica fora da relao social . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

3.1.2 Algoritmo de Gerncia de buer Drop Less Known . . . . . . . 18

4 Metodologia 21

4.1 Conjuntos de dados de mobilidade utilizados . . . . . . . . . . . . . . . 21

xxi

4.2 Algoritmos de roteamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

4.2.1 Algoritmo Epidmico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

4.2.2 Algoritmo PROpHET . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

4.3 Classicao dos laos sociais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

4.3.1 Classicao da fora das relaes sociais no trace Reality . . . 25

4.3.2 Classicao da fora das relaes sociais no trace de Cambridge 25

4.4 Mtricas de avaliao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

4.5 Polticas de gerenciamento de buer utilizadas na avaliao de desempenho 26

4.6 Parmetros gerais das simulaes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

4.7 Mtodos Estatsticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

4.7.1 Mtodo MSER-M . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

4.7.2 Mtodo Overlapping Batch Means . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

4.7.3 Correlao de von Neumann . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

5 Resultados 31

5.1 Resultados dos Experimentos usando Algoritmo de roteamento Epidmico 31

5.1.1 Taxa de Entrega . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

5.1.2 Atraso mdio de entrega . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

5.1.3 Mdia de Saltos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

5.2 Resultados dos Experimentos usando Algoritmo de Roteamento

PROpHET . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

5.2.1 Taxa de Entrega . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

5.2.2 Atraso Mdio de Entrega . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

5.2.3 Mdia de Saltos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

6 Concluses 51

Referncias Bibliogrcas 53

Apndice A Cdigos auxiliares implementados na pesquisa 59

A.1 Mtodos estatsticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

A.1.1 Implementao do mtodo MSER-5 . . . . . . . . . . . . . . . 59

A.1.2 Implementao do mtodo OBM . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

A.1.3 Implementao da classe que elimina a correlao . . . . . . . . 64

A.2 Arquivos de congurao utilizados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

A.2.1 Arquivo de congurao usado para o trace de Cambridge com

o roteamento Epidmico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

xxii

A.2.2 Arquivo de congurao usado para o trace de Cambridge com

o roteamento PROPhET . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

A.2.3 Arquivo de congurao usado para o trace de reality com o

roteamento Epidmico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

A.2.4 Arquivo de congurao usado para o trace de reality com o

roteamento PROPhET . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

xxiii

Captulo 1

Introduo

A pilha de protocolos TCP/IP, base da arquitetura da Internet, requer premissas bsi-

cas para o seu bom funcionamento, tais como existncia de uma rota m-a-m, baixa

perda de pacotes e baixa latncia. No entanto, determinados ambientes de rede no

fornecem algumas dessas premissas, fato que torna a operao desses protocolos ina-

dequada e pouco robusta em tais ambientes [7]. Exemplos de tais ambientes so as

comunidade rurais, redes de sensores sem o, redes oportunistas, entre outros. Redes

Tolerantes ao Atraso e Desconexes - DTNs foi o nome dado s redes de comunicao

de dados que consideram estes aspectos.

Nessas redes, explora-se as eventuais conectividades criadas pela movimentao

dos ns para carregar-se e transmitir-se mensagens [21], utilizando-se o mecanismo

chamado de store-carry-and-forward. Atravs deste mecanismo, um n torna-se capaz

de armazenar uma mensagem no seu buer de forma persistente para encaminh-la ao

destino ou a outros ns intermedirios em contatos posteriores.

A utilizao deste mecanismo tornou-se possvel pela criao de uma sobrecamada

denominada de Bundle Layer ou Camada de Agregao. Nessa camada executado um

protocolo denominado de protocolo de Agregao, o qual responsvel por indicar como

sero realizadas as trocas de mensagens em DTNs. Para manter a interoperabilidade

com qualquer outro tipo de rede, essa camada foi colocada estrategicamente entre a

camada de Aplicao e a camada de Transporte do modelo TCP/IP [31].

No entanto, apesar de possibilitar a comunicao, a combinao do mecanismo

store-carry-and-forward com protocolos de replicao de mensagens pode levar a muitos

cenrios de transbordamento do buer dos ns e causar o fenmeno chamado de buer

overow, o qual se refere falta de espao suciente em buer quando uma nova

mensagem deve ser armazenada.

Diante deste cenrio, o foco desta pesquisa foi o gerenciamento de buer em

1

2 Captulo 1. Introduo

DTNs considerando-se fatores do comportamento dos humanos como o relacionamento

social e o egosmo.

1.1 Motivao

Um dos maiores desaos em redes DTN o gerenciamento do buer de memria dos

ns. Em DTN, uma poltica de gerncia de buer dene qual mensagem descartar

em casos de overow [27]. Na literatura DTN existem diversas propostas de polticas

para gerenciamento do buer dos ns, no entanto, segundo [38], apesar de as polticas

existentes na literatura melhorarem o desempenho de uma DTN em um determinado

grau, todas tm suas limitaes.

Recentemente, a considerao de caractersticas sociais forneceu um novo ngulo

de viso no projeto de algoritmos para DTNs [43]. Segundo [43], grande parte dos

algoritmos existentes para DTNs levam em considerao somente as oportunidades de

contatos dentro da rede. No entanto, existem diversas caractersticas dos humanos que

inuenciam o desempenho dos algoritmos para DTNs, como por exemplo o egosmo,

as classes sociais, o altrusmo, entre outros. Desta maneira, novos algoritmos de rote-

amento tm sido propostos considerando algumas dessas caractersticas dos humanos,

como em [29], [6], [41].

A motivao para este trabalho acreditar-se que uma dessas caractersticas dos

humanos inuencia na escolha de que mensagem descartar em casos de overow. Essa

caracterstica o egosmo. De acordo com [20], no mundo real a maioria das pessoas so

socialmente egostas, ou seja, esto dispostas a transmitir mensagens para pessoas com

quem mantm relaes sociais, mas com outras no, e tal disposio varia de acordo

com a fora do lao social.

Considerando-se o egosmo na gerncia de buer para DTNs, pode-se supor que

ao ocorrer o transbordamento do buer, usurios reais preram manter armazenadas

nos seus dispositivos mensagens destinadas a usurios com quem se tem um lao social

forte, ou seja, mensagens para outros usurios que por algum motivo desejam ajudar.

1.2 Objetivos

O objetivo deste trabalho apresentar e validar uma proposta de gerenciamento do

buer para redes DTN, considerando o comportamento egosta dos usurios reais. Para

alcanar esse objetivo criou-se uma poltica de gerenciamento de buer que utiliza a

fora da relao social entre os usurios da rede como informao base para o descarte.

1.3. Trabalhos relacionados 3

Para validar esse algoritmo, implementou-se um cenrio de simulao em um simulador

de eventos discretos para redes DTN proposto por [18], comparando-se os resultados

com o de outras polticas de gerenciamento de buer disponveis na literatura.

1.3 Trabalhos relacionados

Na literatura sobre redes DTN, existem diversos trabalhos referentes ao gerenciamento

do buer. De acordo com [38] as polticas de gerncia de buer existentes podem ser

divididas em duas categorias: polticas baseadas em informaes da rede e polticas

baseadas em informaes locais.

As polticas baseadas em informaes locais, geralmente realizam apenas uma

escolha simples para realizar o descarte de uma mensagem. Estas polticas geralmente

utilizam informaes das mensagens que esto no buer para tomar a deciso de des-

carte, como por exemplo o Tempo de vida da mensagem - TTL e o tamanho das

mensagens. Exemplos de polticas pertencentes a esta classe so as seguintes: drop

random, drop least recently received, drop Oldest, drop last, drop Front, drop youngest

e drop largest. A Tabela 1.1 mostra uma breve descrio do funcionamento destas

polticas.

Tabela 1.1. Funcionamento de algumas polticas de gerenciamento de buer que

utilizam informaes locais como base para o descarte

Poltica de Gerncia Mensagem descartada

Drop Random (DLRR) escolha aleatria

Drop Least Recently Received mensagem mais antiga no buer

Drop Oldest (DO) mensagem com menor TTL

Drop Last (DL) ltima mensagem na la

Drop Front (DF) primeira mensagem na la

Drop Youngest (DY) mensagem mais nova no buer

Drop Largest (DLA) maior mensagem no buer

Em [42] uma anlise de desempenho feita com o algoritmo de roteamento Epi-

dmico [39] e algumas polticas de gerncia de buer. Nesse trabalho, as polticas

utilizadas foram drop Tail, drop Head e drop Head com Prioridades. Os resultados

mostram que drop Head com Prioridades tem um desempenho similar situao de

buer innito no cenrio avaliado.

A poltica drop largest - DLA proposta em [34]. Nessa poltica, quando ocorre

overow no buer, a mensagem de maior tamanho escolhida para o descarte. O


trabalho apresenta uma comparao de DLA com a poltica drop oldest - DO e os

resultados mostram que DLA supera DO em termos da taxa de entrega e do atraso

mdio. [36] realizam uma avaliao de um esquema de gerncia de buer baseado no

TTL da mensagem com o algoritmo de roteamento Epidmico e Spray and Wait [37] em

uma rede veicular. Os resultados obtidos mostram que a utilizao destes algoritmos de

roteamento com a estratgia de descarte proposta, supera os algoritmos de roteamento

MaxProp [4] e PRoPHET [22], que tm suas prprias estratgias de descarte.

[21] propem um mecanismo de gerncia de buer baseado na quantidade de

replicaes de uma mensagem. Ao ocorrer overow, a poltica denominada de N-Drop

realiza uma vericao em cada mensagem no buer para encontrar uma ou mais

mensagens que foram encaminhadas N vezes. Caso no exista nenhuma mensagem

encaminhada N vezes, a ltima mensagem no buer descartada. Utilizando modelo

Random Waypoint [14] o mecanismo de gerncia de buer avaliado. Os resultados

obtidos apresentam uma diminuio na mdia de saltos e um aumento na taxa de

entrega.

[2] propem uma poltica de gerncia de buer que utiliza um parmetro chamado

de Threshold (T) para escolher mensagens a serem descartadas do buer. Este valor

de T representa um limiar referente ao tamanho da mensagem e, em caso de overow,

o algoritmo primeiramente verica se a mensagem candidata a entrar no buer est

dentro deste limiar. Caso no esteja, nenhuma mensagem retirada do buer. Os

resultados obtidos mostram que T-Drop reduz o descarte de mensagens, mdia de saltos

e a sobrecarga na rede, enquanto aumenta a probabilidade de entrega, em comparao

com Drop Largest.

Algumas polticas de gerncia de buer existentes utilizam informaes da rede

para tomar a deciso de descarte. No entanto, com a frequente mudana de topologia

da rede, difcil obter informaes completas do estado da mesma [38]. Desta forma

estas polticas utilizam informaes parciais da rede. Um exemplo [23] que reali-

zam uma avaliao da combinao de diversas estratgias de roteamento e polticas de

gerncia de buer. As polticas de gerncia de buer utilizadas foram: First in rst

out - FIFO, Evict most forwarded rst - MOFO, Evict most favorably forwarded rst -

MOPR, Evict shortest life time rst - SHLI, e Evict least probable rst - LEPR. Com

exceo de FIFO, as outras polticas utilizadas so baseadas em alguma informao re-

tirada da rede, como exemplo o nmero de vezes que uma mensagem foi encaminhada

pela rede e probabilidade de entrega. Os resultados obtidos demonstraram que a esco-

lha da mensagem a ser roteada ou descartada tem melhor desempenho ao utilizar-se

previsibilidade, ao invs de apenas uma poda aleatria.

Em [19], uma poltica de gerncia de buer denominada Global Knowledge based

1.3. Trabalhos relacionados 5

Drop(GBD) proposta. Essa poltica baseada na disseminao de mensagens por

encontros. A ideia utilizar as informaes dos encontros e estatstica de aprendizado

para aproximar o conhecimento global necessrio para a poltica. Entretanto, por

utilizar informaes globais do estado da rede, a implementao da poltica torna-se

complexa.

[38] utilizam a frequncia mdia de encontros entre dois pares de ns para escalo-

nar mensagens a serem enviadas e o nmero de rplicas de uma mensagem para tomar

a deciso de descarte. Os resultados dos experimentos mostram que a poltica pode

beneciar a melhoria do desempenho de redes DTN em termos da taxa de entrega,

atraso mdio e da mdia de saltos.

[24] utilizam a lei de diminuio marginal da utilidade para propor um esquema

de gerncia de buer baseado no estado estimado de mensagens, como por exemplo

o nmero de cpias na rede e a velocidade de disseminao de uma mensagem. Os

resultados obtidos mostram uma melhor proporo de entrega e uma sobrecarga inferior

a outros mtodos testados.

Utilizando a ideia de que uma rede DTN pode ser utilizada para suportar diver-

sas aplicaes simultaneamente, e cada aplicao pode ter uma prioridade diferente,

[12] propem um esquema de gerncia de buer com prioridades, em que o objetivo

eliminar do buer, em casos de overow, dados com prioridades inferiores. Os resul-

tados obtidos com esta poltica apresentam melhoria no desempenho para roteamento

Epidmico com entrega preferencial.

[27] propem duas polticas de gerncia de buer as quais foram denominadas

por Less Probable Sprayed (LPS) e Least Recently a Forwarded (LRF). A poltica LPS

utiliza a quantidade de replicaes de uma mensagem juntamente com a probabilidade

de entrega para decidir que mensagem descartar. A poltica LRF, por sua vez, descarta

a mensagem encaminhada h mais tempo. Os resultados obtidos por ambas as polticas

LPS e LRF apresentam um aumento na taxa de entrega, alm de uma menor sobrecarga

da rede.

Apesar de haver uma quantidade signicativa de trabalhos e de consenso sobre a

arquitetura geral das redes DTN [5], ainda no existe um consenso sobre os algoritmos

de gerncia de buer para as mesmas. De acordo com [38], as polticas existentes

na literatura podem melhorar o desempenho da rede em um determinado grau, mas

todas tm suas limitaes. Neste intuito, este trabalho apresenta uma nova proposta

de gerncia de buer que utiliza o relacionamento social entre os usurios da rede como

informao base para o descarte.


1.4 Organizao do trabalho

O restante deste trabalho est organizado da seguinte forma: o Captulo 2 apresenta a

fundamentao terica, usada no desenvolvimento do trabalho com os conceitos bsi-

cos de DTNs. No Captulo 3 contextualiza-se o problema e descreve-se a investigao

experimental. No Captulo 4 apresentada a metodologia para avaliao do algoritmo

proposto e os resultados obtidos so apresentados no Captulo 5. Finalmente no Cap-

tulo 6 so apresentadas as concluses e as propostas para a continuidade do presente

trabalho.

Captulo 2

Fundamentao Terica

Para orientao e compreenso da aplicao da teoria envolvida na pesquisa desen-

volvida no presente trabalho, necessrio o estudo das Redes Tolerantes a Atrasos

e Desconexes. Nas sees subsequentes sero apresentados conceitos bsicos e uma

abordagem sucinta de cada tpico.

2.1 Redes Tolerantes a Atrasos e Desconexes

2.1.1 Conceito

A Internet tornou-se um dos principais meios de comunicao no mundo. Atravs desta

tecnologia, tornou-se possvel o compartilhamento de informaes e o desenvolvimento

de diversas aplicaes que facilitam servios, auxiliam e oferecem entretenimento

populao mundial. Grande parte desse sucesso deve-se operao dos protocolos da

pilha TCP/IP, os quais so base da arquitetura da Internet.

Segundo [31], esse conjunto de protocolos foi projetado para funcionar sob condi-

es tpicas de redes cabeadas, e, assim, necessitam de algumas premissas bsicas para

o seu bom funcionamento, tais como a existncia de uma rota m-a-m entre n fonte

e destino, baixa perda de pacotes, baixa latncia, entre outros.

No entanto, determinados ambientes de rede no fornecem algumas dessas pre-

missas, fato que torna a operao desses protocolos inadequada e pouco robusta em

tais ambientes [7]. Convencionou-se chamar os ambientes que consideram estes as-

pectos por Redes Tolerantes ao Atraso e Desconexes (Delay and Disruption Tolerant

Networks - DTNs) [10]. Exemplos de tais ambientes so redes de comunicaes sem o,

comunicaes entre dispositivos mveis, comunicaes entre dispositivos com restries

de energia, comunicaes rurais, comunicaes submarinas e comunicaes interplane-

7

8 Captulo 2. Fundamentao Terica

trias [11]. As Figuras 2.1 e 2.2 exemplicam alguns desses ambientes.

Figura 2.1. Exemplo 1: Internet Interplanetria. Nesta modalidade de Internet,

os atrasos na comunicao podem ser da ordem de horas e ate mesmo dias

.

Figura 2.2. Exemplo 2: Comunidade Rural da regio Amaznica. Nestes am-

bientes, dicilmente encontra-se infraestrutura bsica para o funcionamento da

Internet

.

Os aspectos comuns a todas as DTNs dicultam principalmente a operao do

protocolo Transmission Control Protocol - TCP. O TCP um protocolo orientado a

conexo que garante conabilidade na entrega de dados m-a-m [7]. O funciona-

2.1. Redes Tolerantes a Atrasos e Desconexes 9

mento deste protocolo baseado em trs etapas, que so: estabelecimento de conexo,

transferncia de dados e desconexo. Estas etapas so exemplicadas na Figura 2.3.

Figura 2.3. Funcionamento do protocolo TCP (Fonte: [7])

.

Segundo [33], durante todas as etapas da operao do TCP, mensagens so tro-

cadas para controle e servem como indcio de que os dados esto sendo entregues

corretamente. A etapa de estabelecimento de conexo feita atravs do mecanismo

denominado de three-way handshake, que se trata da troca de trs mensagens entre o

n fonte e o n destino, indicando que a conexo foi estabelecida de forma correta.

Na etapa de transferncia de dados, sinais so trocados pelos ns envolvidos na co-

municao indicando o recebimento completo de pacotes de dados. Estes sinais so

denominados por acknowledgments - ACKs. Por m, a etapa de desconexo realiza-se

com a troca de quatro mensagens.

fcil notar que para o funcionamento correto do procotolo TCP, faz-se neces-

srio um link de conexo m-a-m entre os ns envolvidos na comunicao, por conta

da troca de mensagens em cada uma das suas etapas. Dessa forma, o protocolo TCP

falha em ambientes onde tal premissa no disponibilizada e novas estratgias devem

ser utilizadas para possibilitar a comunicao.


No caso das redes DTN, criou-se uma arquitetura alternativa, cujo objetivo

superar os desaos gerados pela ausncia das premissas bsicas para o funcionamento

da pilha TCP/IP. Tal arquitetura ser apresentada na prxima seo.

2.1.2 Arquitetura DTN

A arquitetura DTN tem como principal caracterstica suprir as diculdades criadas

pela ausncia das premissas bsicas para o funcionamento dos protocolos da Internet,

possibilitando que, nos ambientes com tais diculdades, a comunicao ocorra.

Tal arquitetura surgiu como uma derivao do projeto da Agncia Espacial Ame-

ricana - NASA, denominado Internet Interplanetria - IPN. Esse projeto tinha como

objetivo criar uma arquitetura de redes que tornasse possvel a existncia de interope-

rabilidade entre a Internet terrestre e uma Internet em outros planetas e astronaves

[1]. A principal questo a ser vencida nesta arquitetura era que a comunicao entre

essas redes poderia sofrer grandes atrasos que poderiam durar horas e at mesmo dias.

De acordo com as caractersticas deste problema, percebeu-se que a arquitetura pro-

posta para o projeto IPN tambm poderia ser aplicada em ambientes terrestres onde

os atrasos na comunicao so comuns.

A arquitetura DTN ento denida no documento RFC 4838, que descreve como

um conjunto de ns se organiza para armazenar e encaminhar mensagens em ambientes

sujeitos a atrasos longos e/ou variveis e com freqentes desconexes [5].

Em casos de atrasos na comunicao os ns de uma DTN utilizam um meca-

nismo denominado de armazenamento persistente para realizar o armazenamento de

uma mensagem. Neste caso, em situaes de desconexo ou atraso na comunicao,

o armazenamento persistente possibilita o armazenamento integral da mensagem que

deseja-se enviar, fato que permite o encaminhamento de tal mensagem em contatos

posteriores.

Este mecanismo torna-se possvel em DTNs com a criao de uma sobrecamada

na pilha TCP/IP, denominada de Camada de Agregao (Bundle Layer). Esta so-

brecamada foi colocada estrategicamente entre a camada de aplicao e a camada de

transporte, com o objetivo de manter a interoperabilidade de uma DTN com qualquer

tipo de rede que utilize a pilha de protocolos TCP/IP. Uma breve ilustrao pode ser

visualizada na Figura 2.4.

Por utilizar da tcnica do armazenamento persistente na ausncia de um caminho

completo at o destino para encaminhar a mensagem em contatos posteriores, diz-se que

as DTNs so redes do tipo armazena-carrega-e-encaminha (store-carry-and-forward),

ou seja, primeiramente recebem totalmente a mensagem, armazenam persistentemente


Figura 2.4. Camada de agregao (fonte: [31])

e somente depois enviam para o destino ou para ns intermedirios [31].

Alm da funo principal que possibilitar o armazenamento persistente, nessa

camada tambm opera o protocolo de Agregao. O protocolo de Agregao, por

sua vez, denido na RFC 5050 [35], onde so descritos os formatos de blocos e

um resumo da descrio do servio de troca de pacotes em redes DTN. Em DTNs

uma mensagem recebe o nome de Bundle e pode ter tamanhos variados, recebendo

assim o nome de Application Data Units - ADUs. Os ADUs, os quais tambm so

denominados como bundle, so criados pela camada de Agregao e transformados em

uma ou mais Unidades de dados de protocolo - PDUs, cando assim disponveis para o

armazenamento e encaminhamento. Essas unidades de dados so transmitidas quando

ocorre o fenmeno do contato entre dois ns.

Dada a importncia do evento do contato, a seo a seguir aborda o conceito e

os tipos de contatos em uma rede DTN.

2.1.3 Tipos de Contato em uma DTN

Segundo [40], um contato em uma DTN corresponde a uma ocasio favorvel a troca

de dados entre dois ns. Tal evento ocorre quando ambos os ns esto no raio de

alcance do outro, possibilitando que os dados armazenados, dependendo da estratgia

de roteamento sejam transferidos.

Na arquitetura DTN so denidos 5 tipos de contatos: persistentes, em demanda,

agendados, oportunistas e previsveis. A seguir uma breve descrio de cada um destes

tipos de contatos.

persistente - segundo [28], so contatos que esto sempre disponveis. Por exem-


plo, uma conexo cabeada.

em demanda - so contatos que, para ocorrerem, necessitam que uma ao sejatomada. Segundo [31], uma conexo discada, do ponto de vista do usurio, serve

como exemplo de contato sob demanda.

agendado - em DTNs os ns podem estabelecer o momento em que faro contatopara troca de informaes. Dessa forma, este contato denominado de agendado

ou ainda segundo [31], programado. Um exemplo deste tipo de contato em redes

DTNs reais so as Redes Interplanetrias.

oportunista - so contatos que ocorrem a medida que os ns se movimentame entram no mesmo raio de ao, surgindo assim a oportunidade de troca de

informaes.

previsvel - so contatos baseados em histricos de contatos anteriores. Levandoem conta essa informao, os ns podem fazer uma previso de que momento

ocorrer o contato com determinado n da rede.

Para avaliar-se o desempenho de uma DTN, so necessrias mtricas que mostrem

a ecincia e a eccia da rede. Dessa forma, a seguir so apresentadas algumas das

mtricas mais utilizadas em DTNs.

2.1.4 Mtricas usadas em DTNs

Para medir o desempenho de uma DTN, algumas mtricas so utilizadas. Segundo

[18], as mtricas mais usadas neste sentido so:

Tempo de contato - Mede o tempo mdio de contato entre os ns da rede

Tempo entre contatos - Mede o tempo mdio entre os contatos dos ns da rede.

Taxa de entrega - Mede a quantidade de nmero de mensagens recebidas emrazo do nmero de mensagens enviadas.

Atraso de Entrega - Mede o intervalo de tempo mdio entre o envio e o recebi-mento das mensagens na rede.

Ocupao da rede - Mede a porcentagem mdia de ocupao de espao de arma-zenamento dos ns da rede em um determinado tempo.


Com relao ao gerenciamento do buer, tema abordado neste trabalho,

destacam-se outras duas mtricas:

Atraso mdio de entrega - denido como o intervalo de tempo mdio entre oenvio e o recebimento das mensagens na rede.

Mdia de saltos - a quantidade mdia de saltos de uma mensagem at serentregue ao destino.

No captulo 3 a seguir, ser denido o problema abordado neste trabalho e a

investigao experimental realizada.

Captulo 3

Descrio do Problema e Proposta

de pesquisa

Apesar de existir um consenso da comunidade cientca sobre a arquitetura utilizada

nas DTNs [5], ainda existem diversos problemas nessa modalidade de comunicao que

continuam em aberto e so alvos de diversas pesquisas no mundo todo. Dentre os

principais tpicos na literatura DTN, destacam-se os problemas a seguir como os mais

pesquisados:

roteamento de mensagens: em redes DTN, uma rota m-a-m entre dois nspode sofrer com quebras de conexo ou at mesmo nunca existir. Dessa maneira,

quando deseja-se encaminhar uma mensagem a um determinado n na rede, rotas

entre a origem e o destino devem ser traadas, aproveitando-se as oportunidades

de contato, para garantir o sucesso na comunicao. O roteamento um desao

comum a todas as DTNs, pois os protocolos que operam nesse tipo de rede devem

estar aptos a superar os longos atrasos e frequentes desconexes [30]. O problema

do roteamento de mensagens em DTNs consiste ento em traar rotas de um n

fonte at um destino considerando os atrasos e desconexes comuns nessas redes.

gerncia de energia: a capacidade de energia dos ns um recurso bastante cr-tico em algumas DTNs. Segundo [3], o consumo de energia ocorre principalmente

no processo de descoberta de dispositivos vizinhos e a economia eciente deste

recurso um dos principais desaos em redes DTN. Os dispositivos que compe

a rede geralmente so equipados com baterias de energia que tm uma dura-

o limitada. Assim, medida que os recursos do dispositivo so utilizados, a

capacidade de energia diminui. O problema da gerncia de energia consiste na

15

16 Captulo 3. Descrio do Problema e Proposta de pesquisa

utilizao de tal recurso da forma mais eciente possvel, de forma a aumentar a

autonomia da bateria dos ns e o tempo de vida operacional da rede.

gerncia de buer : assim como a energia, o espao em buer nos ns de redesDTN um recurso escasso e limitado. Segundo [21], para incrementar a pro-

babilidade de entrega, o roteamento em DTNs pode requerer que vrias cpias

de uma mesma mensagem sejam replicadas na rede. No entanto, combinando-

se estratgias de roteamento baseadas em replicaes com o espao limitado no

buer dos ns, pode-se chegar a cenrios onde uma nova mensagem deve ser

armazenada, mas o espao em buer insuciente. Em DTNs, esse fenmeno

chamado de buer overow. Quando ocorre o overow, uma ou mais mensagens

devem ser selecionadas para serem retiradas do buer, permitindo armazenar-se

uma nova mensagem. O problema da gerncia de buer consiste na seleo das

mensagens que sero retiradas do buer em casos de overow. Essa escolha

de suma importncia para maximizar o desempenho do sistema pois ela inuen-

cia diretamente o roteamento de mensagens e, consequentemente, a entrega de

mensagens na rede.

evidente que o bom funcionamento de uma DTN requer um equilbrio na utili-

zao dos recursos da rede. Diante deste desao, devem ser projetados algoritmos que

gerenciem da melhor maneira tais recursos. Atualmente, diversas propostas de algo-

ritmos de roteamento so encontradas na literatura, como em [22],[39], [37],[32]. Da

mesma forma, existem diversas propostas de polticas para o gerenciamento do buer

como em [12], [19], [2], [27] e ainda diversos trabalhos relacionados ao gerenciamento

de energia, como em [15], [16], [17]. No entanto, ainda no existe consenso com relao

a estes tpicos de pesquisa.

Com relao ao problema do gerenciamento do buer, [38] armam que, apesar

de as polticas existentes na literatura melhorarem o desempenho de uma DTN em um

determinado grau, todas tm suas limitaes.

Algumas estratgias de gerncia de buer realizam uma poda simples nas mensa-

gens locais do buer para selecionar a mensagem que ser descartada, enquanto outras

polticas utilizam uma ou mais informaes da rede para realizar tal seleo.

Recentemente, a considerao de caractersticas sociais forneceu um novo ngulo

de viso no projeto de algoritmos para DTNs [43]. Segundo [43], grande parte dos

algoritmos existentes para DTNs levam em considerao somente as oportunidades de

contatos dentro da rede. No entanto, existem diversas caractersticas dos humanos que

inuenciam o desempenho dos algoritmos para DTNs, como por exemplo o egosmo,

3.1. Gerncia de buffer utilizando relaes sociais 17

as classes sociais, o altrusmo, etc. Neste sentido, novos algoritmos tm sido propostos

considerando algumas dessas caractersticas dos humanos, como em [29], [6], [41].

A investigao experimental deste trabalho partiu do problema do gerenciamento

do buer para DTNs, baseando-se na ideia de que uma das caractersticas dos humanos

citadas anteriormente inuencia na escolha de que mensagem descartar em casos de

buer overow. Essa caracterstica o egosmo.

De acordo com [20], no mundo real a maioria das pessoas so socialmente egos-

tas, ou seja, esto dispostas a transmitir mensagens para pessoas com quem mantm

relaes sociais, mas com outras no, e tal disposio varia de acordo com a fora do

lao social.

Considerando-se o egosmo na gerncia de buer para DTNs, pode-se supor que

ao ocorrer o overow, usurios reais preram manter armazenadas nos seus dispositi-

vos mensagens destinadas a usurios com quem se tem um lao social forte, ou seja,

mensagens para aqueles usurios que por algum motivo desejam ajudar.

3.1 Gerncia de buer utilizando relaes sociais

Baseando-se nos fatos citados anteriormente, prope-se neste trabalho uma poltica

para gerncia de buer de DTNs baseada no relacionamento social entre os usurios

da rede. O principal objetivo desta poltica priorizar o armazenamento de mensagens

destinadas a usurios com quem se tem maior relao social e descartar mensagens

destinadas a usurios menos conhecidos. Por este motivo, denominou-se essa poltica

por Drop Less Known - DLK. Neste sentido, adotou-se uma nova mtrica chamada de

fora da relao social, que utilizada como base para o descarte feito pela poltica

DLK. A seguir, maiores detalhes sobre esta mtrica sero apresentados.

3.1.1 Mtrica fora da relao social

No mundo real, dois indivduos podem ser da mesma famlia, podem ter um lao de

amizade, podem ser apenas conhecidos ou tambm podem ser desconhecidos. Conside-

rando o comportamento egosta dos humanos, pode-se armar que, de maneira geral,

os usurios reais tendem a ajudar primeiramente usurios da sua famlia ou amigos. De

acordo com [20], os usurios reais ajudam primeiramente pessoas com quem tem maior

relao social por terem sido ajudados por elas anteriormente ou por acreditarem que

futuramente podem ser ajudados por estas pessoas. Alm disso, os usurios reais ten-

dem a no querer carregar nos seus dispositivos mensagens destinadas a outros usurios

que sejam desconhecidos ou usurios que, por algum motivo, no desejam ajudar.

18 Captulo 3. Descrio do Problema e Proposta de pesquisa

Dessa forma, neste trabalho adotou-se a mtrica fora da relao social para

indicar-se a fora do lao social entre dois pares de ns dentro da rede, fato que possi-

bilita determinar a prioridade no descarte de mensagens em casos de overow, servindo

assim como base para o algoritmo DLK.

Neste sentido, para melhor representar-se a fora dos laos sociais entre dois ns,

utilizou-se trs tipos de laos: lao forte, lao mdio, lao fraco. O algoritmo DLK

prioriza o descarte das mensagens pertencentes ao ns com quem se mantm os laos

mais fracos.

No Captulo 4 so apresentado os procedimentos utilizados para denir a fora

dos laos sociais entre dois pares de ns neste trabalho. A seguir, mais detalhes sero

apresentados sobre o algoritmo de gerenciamento do buer proposto.

3.1.2 Algoritmo de Gerncia de buer Drop Less Known

Como citado na seo anterior, o algoritmo DLK prioriza sempre o descarte de men-

sagens destinadas a usurios menos conhecidos, ou seja, para aqueles com os quais os

quais a fora do lao social mais fraco. A seguir, apresenta-se o pseudo-cdigo da

poltica de gerenciamento de buer DLK.

Algorithm 1 Algoritmo Drop Less Known

1: procedure DLK(m; buffer[])2: strengthMin 03: if m:rel:Strength >strengthMin then4: strengthMin m.rel.Strength5: for i = 1 to buffer:size() do6: if buffer[i].rel:Strength

3.1. Gerncia de buffer utilizando relaes sociais 19

seja, aquele com quem a fora do lao social mais fraco. Se existir empate nessa

escolha, a poltica seleciona para descartar a primeira dessas mensagens encontrada no

buer.

Para validar a poltica DLK, efetuaram-se simulaes e comparou-se os resultados

obtidos com o de outras polticas de gerenciamento do buer disponveis na literatura

para DTNs. Os captulos a seguir apresentam a metodologia utilizada nesta validao

e os resultados obtidos.

Captulo 4

Metodologia

Para validar a poltica de gerncia de buer baseada em relacionamento social proposta

para redes tolerantes a atrasos e desconexes, optou-se pela tcnica da simulao. Dessa

forma, implementou-se um modelo de simulao que inclue a poltica DLK e outras

polticas de gerenciamento de buer disponveis na literatura, permitindo quanticar-

se o desempenho da poltica proposta. Esse cenrio foi implementado no simulador

Opportunistic Network Environment - ONE [18], onde experimentos visando avaliar

mtricas de entrega de mensagens na rede foram realizados.

Nas simulaes realizadas neste trabalho, optou-se pela utilizao de dois con-

juntos de dados referentes mobilidade humana disponveis na literatura para DTNs.

Os traces utilizados foram Cambridge e Reality [8] e reality. Como algoritmos de rote-

amento, optou-se pela utilizao dos protocolos Epidmico [39] e PROpHET [22] que

so baseados em replicaes de mensagens. Em cada rodada de simulao efetuada,

utilizou-se tcnicas para eliminao do transiente da simulao, tcnica para o trata-

mento da correlao dos dados e para garantir que as coletas realizadas estivessem

dentro de um intervalo de conana de 95% de certeza.

As sees a seguir apresentam mais detalhes sobre os conjuntos de dados, algo-

ritmos de roteamento e todas as tcnicas para aumentar a credibilidade das simulaes

utilizado neste trabalho.

4.1 Conjuntos de dados de mobilidade utilizados

Para representar a mobilidade humana, utilizou-se dois conjuntos de dados denomi-

nados por Cambridge [8] e Reality [9]. Estes conjuntos de dados foram selecionados

por serem bastante citados na literatura para DTNs, servindo como base para diversas

pesquisas no mundo todo, alm de representarem de forma mais prxima a mobilidade

21

22 Captulo 4. Metodologia

dos humanos em ambientes reais.

O trace de Cambridge recebeu este nome por ter sido gerado na Universidade de

Cambridge com a contribuo de dois grupos de estudantes do laboratrio de compu-

tao, principalmente alunos do curso de graduao e de alguns alunos dos cursos de

mestrado e doutorado. Os estudantes carregavam dispositivos denominados iMotes.

Ao todo foram coletados dados de 19 estudantes do laboratrio de computao equipa-

dos por 54 dispositivos utilizados para realizar as coletas que geraram o trace. O trace

tem a durao de 11 dias.

Por sua vez, o trace Reality foi gerado a partir de um experimento realizado no

perodo de 2004 a 2005 no Massachusetts Institute of Technology - MIT, utilizando um

grupo de 100 usurios. Foram disponibilizadas para a comunidade cientca informa-

es de comunicao, proximidade, localizao e informaes de atividades destes usu-

rios. Alm da representao da mobilidade real, outro fator que serviu como motivao

para utilizao deste trace o histrico de ligaes entre os usurios que participaram

dos experimentos. Esta informao foi utilizada como base para classicar-se a fora

da relao social entre dois ns na rede.

A Tabela 4.1 apresenta alguns detalhes de ambos os traces utilizados neste tra-

balho.

Tabela 4.1. Conjuntos de dados utilizados no trabalho

Trace Dispositivo Tipo de rede Nmero de Ns Durao Granularidade Nmero de Contatos

Cambridge iMotes Bluetooth 54 11 dias 100 segundos 10873

Reality Phone Bluetooth 97 246 dias 300 segundos 54667

A seo a seguir apresenta de forma sucinta os algoritmos de roteamento utilizados

neste trabalho.

4.2 Algoritmos de roteamento

Os algoritmos de roteamento utilizados na validao da proposta de gerenciamento do

buer foram o algoritmo Epidmico e PROpHET. Esses algoritmos foram selecionados

por dois motivos principais: primeiramente, tais algoritmos so baseados em replicaes

de mensagens, fato que aumenta a chance de overow e assim benecia a avaliao de

polticas de gerenciamento de buer. Segundo, estes algoritmos so bastante utilizados

em propostas de novos algoritmos para o gerenciamento do buer na literatura. Para

maior entendimento do leitor, as subsees a seguir apresentam uma descrio dos

algoritmos de roteamento utilizados neste trabalho.

4.2. Algoritmos de roteamento 23

4.2.1 Algoritmo Epidmico

O algoritmo de roteamento Epidmico considerado a primeira proposta de rotea-

mento para redes DTN, segundo [39]. Esse protocolo considera que cada host da rede

armazena uma tabela de bits denominada por summary vector. Basicamente, a ideia

do algoritmo comparar as tabelas de bits dos hosts envolvidos em uma oportunidade

de contato. Realizada essa comparao, os ns requisitam entre si as mensagens que

ainda no esto armazenadas no seu buer. O objetivo principal do algoritmo dis-

seminar uma mensagem para todos os outros hosts da rede, com intuito de aumentar

a probabilidade de entrega. A Figura 4.1 apresenta o funcionamento do algoritmo

Epidmico.

Figura 4.1. Funcionamento do algoritmo de roteamento Epidmico quando dois

ns A e B esto no mesmo raio de transmisso (fonte: [39])

.

A estratgia utilizada pelo algoritmo Epidmico garante uma taxa de entrega

prxima de 100%. No entanto, esses resultados somente so vlidos se for considerado

espao innito em buer, o que em redes reais no se aplica. Segundo seus autores au-

tores, os objetivos do algoritmo so maximizar a taxa de entrega, minimizar a latncia

e minimizar o total de recursos consumidos na rede. Apesar de maximizar de fato a

taxa de entrega quando o tamanho do buer innito, o algoritmo Epidmico apre-

senta um desempenho bem aqum do esperado quando esse recurso limitado. Ainda

assim esse algoritmo bastante utilizado como base na avaliao de novos protocolos

de roteamento, gerenciamento de buer e tambm de gerenciamento de energia para

DTNs.

4.2.2 Algoritmo PROpHET

O algoritmo de roteamento Probabilistic Routing Protocol using History of Encounters

and Transitivity - PROpHET, foi proposto em 2003 por [22]. Esse algoritmo parte


do princpio de que usurios no se movem aleatoriamente, como indica o modelo

de mobilidade Random Waypoint - RWP, mas sim de uma maneira previsvel. Ou

seja, se um n visita vrias vezes uma determinada localidade, existe uma chance

muito grande de o mesmo visitar novamente tal localidade futuramente. Baseando-se

nessa informao os autores criaram uma mtrica de probabilidade chamada delivery

predictability. Essa mtrica indica a probabilidade de um n entregar uma mensagem

para outro n destino.

Apesar de utilizar a probabilidade como mtrica de escolha para qual mensagem

rotear, o algoritmo PROpHET tem operao similar ao do algoritmo Epidmico. Por

exemplo, o algoritmo PROpHET utiliza uma estrutura denominada de summary vector,

assim como o algoritmo Epidmico. No entanto, diferente do algoritmo Epidmico que

guarda nesses vetores somente os ndices das mensagens armazenadas no seu buer, o

algoritmo PROpHET armazena nesses vetores tambm informaes de probabilidade

de entrega de uma mensagem para os outros ns da rede. Quando ocorre o contato

entre dois ns, os summary vector de cada host so trocados entre si. As informaes

de probabilidade de entrega so utilizadas por cada host para atualizao interna das

probabilidades e os ndices das mensagens so utilizadas para requisitar mensagens de

outros ns.

A escolha mais sosticada do algoritmo PROpHET usando histricos de encon-

tros dos ns e transitividade, apresentou resultados de desempenho superiores ao do

algoritmo Epidmico em ambientes baseados em comunidades. Em ambientes comple-

tamente aleatrios, o algoritmo PROpHET apresenta um desempenho parecido com o

do algoritmo Epidmico e algumas vezes at o supera. Dessa maneira esse algoritmo

tambm bastante utilizado na avaliao de novos protocolos para redes DTN.

4.3 Classicao dos laos sociais

Uma das etapas das simulaes realizadas neste trabalho tratou da classicao da fora

do lao social entre os ns na rede. Este processo de classicao tornou-se necessrio

pelo fato de a poltica DLK considerar que so conhecidas a fora das relaes sociais

entre os usurios da rede. Neste sentido, para cada trace utilizado no trabalho realizou-

se um procedimento de classicao diferente, os quais so apresentados nas subsees

a seguir.

4.3. Classificao dos laos sociais 25

4.3.1 Classicao da fora das relaes sociais no trace

Reality

Para classicar a fora da relao social entre dois ns no trace Reality, utilizou-se como

base duas informaes: quantidade de encontros entre os ns e histrico de chamadas

telefnicas entre os participantes do experimento que gerou o trace, disponibilizado

pelos idealizadores do mesmo. Baseando-se nessas duas informaes, adotou-se os

seguintes critrios para classicar-se a fora dos laos sociais:

Lao forte - o lao entre dois ns que tm quantidade de encontros alto e queefetuaram chamadas entre si no histrico de ligaes.

Lao mdio - o lao entre dois ns que tem quantidade de encontros alto oumdio.

Lao fraco - o lao entre dois ns que no se encontram.

4.3.2 Classicao da fora das relaes sociais no trace de

Cambridge

Diferentemente do trace Reality, no trace de Cambridge utilizou-se apenas a informao

do nmero de encontros entre os ns para denir-se a fora dos laos sociais entre os

ns na rede. No entanto, utilizar somente esta informao poderia criar situaes

inconsistentes na classicao da fora dos laos sociais. Por exemplo, se o nico fator

base para a classicao da fora da relao social fosse o nmero de encontros, aqueles

pares de ns que tivessem uma quantidade alta de encontros teriam um lao social forte.

No entanto, no mundo real existem diversas situaes em que isto no se aplica, por

exemplo pessoas que se cruzam no caminho do trabalho diariamente. Apesar do alto

nmero de encontros, essas pessoas a maioria das vezes no tem qualquer relao social.

Alm disso, existem pessoas que apesar de compartilharem de um lao social forte, tem

uma quantidade de encontros muito baixa, geralmente por morarem distantes.

De acordo com essas informaes, para representar tais situaes, utilizou-se o

nmero de encontros como um dos fatores base para denir-se a fora da relao social

entre os ns da rede, mas distribuiu-se as relaes sociais de acordo com a Tabela 4.2.

Para as simulaes realizadas com o trace de Cambridge, o processo de classi-

cao da fora dos laos sociais composto por dois procedimentos bsicos, que so a

contagem da quantidade de encontros entre os ns e a classicao da fora do lao em

si.


Tabela 4.2. Critrios utilizados para classicao da fora dos laos sociais entre

os ns no trace de Cambridge

Tipo de lao Distribuio Quantidade de encontros

Lao Forte 15% dos ns alta

Lao Forte 15% dos ns baixa

Lao Mdio 20% dos ns mdia

Lao Mdio 20% dos ns baixa

Lao Fraco 20% dos ns alta

Lao Fraco 10% dos ns alta

Aps contar-se a quantidade de contatos entre os ns da rede, para cada n da

rede feita a classicao das fora das relaes com os demais ns, de acordo com os

tipos de laos, a distribuio e a quantidade de encontros mostrados na Tabela 4.1.

A distribuio apresentada na Tabela 4.1 visa representar uma estimativa simpli-

cada dentro do cenrio de avaliao da quantidade de ns em cada tipo de fora de

lao social baseando-se no mundo real.

4.4 Mtricas de avaliao

Segundo [12], uma rede DTN pode ser avaliada por mtricas de entrega de mensagens na

rede. Dessa forma, selecionou-se na literatura para DTNs as mtricas mais utilizadas na

avaliao de desempenho em propostas de algoritmos para o gerenciamento do buer.

Assim, trs mtricas foram selecionadas, a saber:

Taxa de entrega - Mdia entre o nmero de mensagens recebidas e o nmero demensagens enviadas.

Atraso de Entrega - Mdia de Intervalo de tempo entre o envio e o recebimentodas mensagens na rede.

Mdia de saltos - Mdia de saltos de uma mensagem at ser entregue ao destino.

Os resultados obtidos em cada cenrio para tais mtricas so apresentados no

prximo captulo.

4.5 Polticas de gerenciamento de buer utilizadas

na avaliao de desempenho

Como citado anteriormente, alm da poltica DLK, implementou-se nesse trabalho

algumas polticas de gerenciamento do buer disponveis na literatura, com objetivo

4.6. Parmetros gerais das simulaes 27

de obter-se uma viso qualitativa do desempenho da poltica de gerenciamento DLK. O

ideal seria que fossem selecionadas para comparao outras polticas que considerassem

aspectos sociais na gerncia do buer. No entanto, apesar de bastante atual, este tpico

ainda no havia sido abordado com relao ao gerenciamento do buer para DTNs.

Adotou-se ento como critrio para seleo das polticas, escolher uma poltica

em cada uma das classes existentes. Desta maneira, selecionou-se as seguintes polticas:

Drop Oldest - DO - Poltica pertencente a classe de polticas que utilizam infor-maes locais. Realiza o descarte da mensagem mais antiga no buer.

Drop least recently received - LRR - Poltica pertencente a classe de polticasque utilizam informaes locais. Realiza o descarte da mensagem menos recen-

temente. recebida

Evict most forwarded rst - MOFO - Poltica pertencente a classe de polticasque utilizam informaes parciais do estado da rede. Realiza o descarte das

mensagens enviadas um nmero mximo de vezes.

4.6 Parmetros gerais das simulaes

Alguns parmetros das simulaes foram utilizados como descrito na tabela abaixo.

Tabela 4.3. Parmetros utilizados nos experimentos

Velocidade de Transmisso 250 Kbps

Quantidade de Mensagens 1 mensagens/min

Tamanho das mensagens 500 kB a 1 MB

TTL 5 horas

Para aumentar-se a conabilidade nos resultados obtidos com a avaliao de de-

sempenho da poltica DLK, utilizou-se nas simulaes um ferramental estatstico para

o tratamento dos dados. As subsees a seguir apresentam detalhes sobre os mtodos

estatsticos utilizados neste trabalho.

4.7 Mtodos Estatsticos

Para avaliao de desempenho da poltica DLK, realizaram-se simulaes de horizonte

innito. A justicativa muito simples: no possvel conhecer antecipadamente o

tamanho da amostra que vai produzir a resposta de uma simulao com uma preciso


relativa desejada. A nica maneira de controlar o erro estatstico de um procedimento

de estimao analisar os dados sequencialmente [26]. Neste trabalho, a largura do

intervalo de conana foi obtida implementando-se uma verso sequencial do mtodo

Overlapping Batch Means (OBM) [25], que processa um conjunto de observaes da

mtrica de desempenho de interesse, no estado de equilbrio dinmico (estado esta-

cionrio). Para alcanar esse estado, implementou-se o mtodo Mean-Squared-Error-

Reduction (MSER-5) [13] para detectar o m do perodo transiente e descartar as

observaes coletadas at ento.

Aps seguir a mesma heurstica do mtodo clssico Nonoverlapping Batch Means,

onde encontrado M, o tamanho timo de B blocos contguos de observaes cujas

mdias podem ser consideradas sem correlao dentro de um certo nvel de signicncia

desejado, o OBM agrupa as observaes do estado estacionrio em blocos de tamanho

M. O bloco 1 comea na observao 1 vai at a observao M; o segundo bloco comea

na observao 2 e vai at a observao M+1, e assim por diante. Portanto, obtm-se

N - M + 1 blocos. As mdias desses blocos so obtidas, assim como a mdia global

e a varincia, informaes necessrias para se construir um intervalo de conana de

95%. Se o erro relativo pretendido (5%), denido como a relao entre a metade da

largura do intervalo de conana e a mdia global, no foi alcanado, aumenta-se o

valor de M e a simulao continua coletando mais observaes at obter o valor de N

igual a B.M, quando o erro relativo citado acima testado mais uma vez. A simulao

termina quando a preciso relativa desejada alcanada.

4.7.1 Mtodo MSER-M

O m do estado transiente, ou ainda ponto de truncagem, deve ser aquele a melhorar a

qualidade da funo de aproximao de uma simulao em menos tempo com o menor

impacto possvel na preciso dos dados. O mtodo MSER-M [13] apresenta-se como

um dos melhores para esta anlise.

O mtodo MSER-M consiste em encontrar o ponto timo de truncagem em uma

sria de amostras g divididas em batches (lotes) de tamanho m, ou seja, este mtodo

aplicado sobre uma srie de lotes cujos elementos correspondem a mdia dem elementos

consecutivos da srie.

O MSER-5 uma variao do MSER-M quando m igual a 5. Esta alterao

apresentou melhores resultados segundo os testes realizados em [13].

4.7. Mtodos Estatsticos 29

4.7.2 Mtodo Overlapping Batch Means

Com o objetivo de estimar a varincia dos valores obtidos em um processo estocstico,

[25] apresentaram em 1984 o mtodo Overlapping Batch Means - OBM, uma variao

do mtodo Nonoverlapping batch means - NOBM, porm com 2/3 da varincia deste.

No mtodo OBM, primeiramente deve-se dividir as amostras em B blocos, cada

um com tamanho M. Em seguida, coletam-se observaes at que seja possvel preen-

cher todos os blocos. Posteriormente, calculam-se as mdias de cada bloco, para que

seja possvel vericar se a nova amostra gerada pelas mdias dos blocos apresenta cor-

relao e, caso apresente, utiliza-se um teste para tornar a amostra livre de correlao.

Esta nova organizao gera um total de N * M + 1 blocos e no mais B blocos. Uma

vez com os blocos organizados, calcula-se a mdia dos blocos (X) e o tamanho relativo

do intervalo de conana (H). Se o tamanho do intervalo de conana for maior ou

igual ao pretendido, a simulao nalizada, seno, o tamanho dos blocos deve ser

aumentado e deve-se coletar mais amostras at que N = B * M, para, em seguida,

continuar-se vericando at que a condio seja satisfeita.

4.7.3 Correlao de von Neumann

Em teoria de probabilidade e estatstica, correlao, ou coeciente de correlao, indica

a fora e a direo do relacionamento linear entre as variveis aleatrias.

Para realizao deste teste, utilizou-se a correlao de von Neumann - RVN, que

a partir de uma sequncia de B mdias de blocos, verica se os dados ainda apresentam

correlao. Para o clculo desta medida, utiliza-se a seguinte expresso:

RV N =

Pj = 1B1(Rj Rj + 1)2P

j = 1B(Rj R)2 (4.1)

onde,

R =

Pk = 1BRk

B(4.2)

Se o resultado deste clculo for maior que o valor crtico da tabela de von Neu-

mann, isso indica que as mdias dos blocos ainda possuem correlao, logo essa sequn-

cia no poderia ser usada na simulao. A soluo seria aumentar o tamanho do bloco

e refazer o clculo at que a correlao entre os valores seja aceitvel.

A forma como foram implementados os mtodos e tcnicas utilizadas neste tra-

balho no simulador One so descritos no Apndice A.

Captulo 5

Resultados

Como citado na Seo 4.4 do captulo anterior foram selecionadas algumas polticas

disponveis na literatura para DTNs para utiliz-las na avaliao de desempenho re-

alizada neste trabalho. As polticas selecionadas foram Drop Oldest - DO, Drop Last

Recent Received - LRR e Evict Most Forwarded First - MOFO.

As simulaes foram realizadas variando-se o tamanho do buer de 10 MB a 80

MB. A seguir so apresentados os resultados para as mtricas avaliadas neste trabalho

em cada um dos conjuntos de dados utilizado. As mtricas utilizadas foram: taxa de

entrega, atraso mdio de entrega e mdia de saltos. Os resultados so apresentados nas

sees 5.1 para os resultados com algoritmo Epidmico e 5.2 para os resultados obtidos

com o algoritmo PROpHET.

5.1 Resultados dos Experimentos usando

Algoritmo de roteamento Epidmico

5.1.1 Taxa de Entrega

A taxa de entrega denida como a razo entre a quantidade de mensagens entregues

ao destinatrio e a quantidade de mensagens criadas. Neste trabalho, analisou-se a

taxa de entrega de duas formas. Primeiramente, comparou-se dos resultados obtidos

por todas as polticas implementadas. Segundo, comparou-se a taxa de entrega por

quantidade de mensagens entregues por tipo de fora do lao social. As equaes 5.1 e

5.2 denotam as frmulas utilizadas nas duas comparaes realizadas.

TaxadeEntrega =A

B(5.1)

31

32 Captulo 5. Resultados

onde:

A = qtde. mensagens entregues

B = qtde. mensagens criadas

TaxaPorForadoLaoSocial =C

D(5.2)

onde:

C = qtde. mensagens entregues por classe

D = qtde. mensagens criadas por classe

As Figuras 5.1 e 5.2 apresentam a comparao do desempenho da poltica DLK,

proposta neste trabalho, com o das demais polticas com relao taxa de entrega, no

cenrio Cambridge. Para ambos os casos, os resultados obtidos mostram que a poltica

DLK aumenta a taxa de entrega nos cenrios avaliados.

0 10 20 30 40 50 60 70

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Taxa

de

entre

ga (%

)

Tamanho do buffer (MB)

Taxa de Entrega - Epidemico

DLKLRR

Drop OldestMOFO

Figura 5.1. Taxa de entrega utilizando roteamento epidmico no trace de Cam-

bridge

.

No trace de Cambridge, a poltica DLK superou as demais polticas avaliadas.

interessante notar que a diferena do desempenho da DLK para a segunda colocada

manteve-se entre 5 e 7 pontos percentuais em quase todos os tamanhos de buer tes-

tados. Pode-se destacar tambm o desempenho das polticas MOFO/DO que foram

parecidos e em alguns pontos at mesmo igual. Por exemplo, para tamanho de buer

5.1. Resultados dos Experimentos usando Algoritmo de roteamento

Epidmico 33

igual a 20 MB, para o qual a poltica LRR obteve o segundo melhor desempenho, ambas

as polticas entregaram 19% das mensagens criadas. A maior diferena no resultado

obtido por estas polticas foi de 4 pontos percentuais, para tamanho de buer igual a

50 MB. A poltica LRR obteve o segundo melhor resultado, se aproximando em at 5

pontos percentuais do desempenho da poltica DLK.

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Taxa

de

entre

ga (%

)


Taxa de Entrega - Epidemico

DLKLRR

Drop OldestMOFO

Figura 5.2. Taxa de entrega utilizando roteamento epidmico no trace Reality

.

A Figura 5.2 apresenta o resultado da taxa de entrega no cenrio Reality. Pode-

se perceber que a poltica DLK obteve a melhor taxa de entrega no cenrio avaliado

superando as demais polticas testadas. A poltica DO obteve o segundo melhor re-

sultado, mantendo um desempenho inferior ao de DLK variando entre 3 e 7 pontos

percentuais. interessante observar que todas as polticas obtiveram um comporta-

mento semelhante: quanto maior o tamanho do espao em buer, maior a taxa de

entrega. A justicativa para este fato simples: quanto mais espao, mais mensagens

podem ser armazenadas e, consequentemente, mais mensagens podero ser enviadas

em uma oportunidade de contato, fato que aumenta a probabilidade de entrega. As

polticas LRR e MOFO obtiveram um resultado parecido. interessante destacar que

para tamanho de buer igual a 60 MB, as polticas LRR, DO e MOFO obtiveram um

desempenho praticamente igual e em outros pontos bastante prximo, como por exem-


plo para buer igual a 50 e 70 MB. No entanto em ambas as situaes as diferenas

variaram entre 1 e 3 pontos percentuais.

No caso da combinao de roteamento Epidmico com gerenciamento de buer

feito por DLK, pode-se armar que a poltica DLK serve como uma poda das mensa-

gens que sero armazenadas no buer. As replicaes de vrias cpias de uma mesma

mensagem realizada pelo algoritmo Epidmico fazem com que diversas mensagens en-

dereadas a ns poucos conhecidos por um determinado n sejam repassadas a ele.

Dessa forma, a poltica DLK descarta primeiramente, em casos de overow, estas men-

sagens, priorizando a manuteno em buer das mensagens destinadas aos ns com

quem se mantm um lao social mais forte, aumentando assim a probabilidade desta

mensagem ser entregue, fato corroborado pelo desempenho apresentado nas Figuras

5.1 e 5.2.

0

20

40

60

80

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Taxa

de

entre

ga(%

)


Taxa de Entrega por tipo de Mensagem

Laco ForteLaco MedioLaco Fraco

Figura 5.3. Taxa de entrega por tipo de mensagem no trace Reality

.

As Figuras 5.3 e 5.4 apresentam a taxa de entrega de acordo com o tipo da

mensagem, como indicado na equao 5.2. Pode-se notar no grco que as mensagens

para usurios com quem se tem um lao mais forte so entregues em taxas bem maiores

do que para os outros tipos de laos. No cenrio Reality, at 88% das mensagens

destinadas a ns com quem o lao forte foram entregues. No cenrio Cambridge, essa

taxa chegou a at 76%. Para tamanhos menores de buer a diferena entre as taxas


Epidmico 35

de mensagens entregues de acordo com o tipo do lao, chegou a at aproximadamente

45%no trace Reality e 40% no trace de Cambridge.

0

20

40

60

80

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Taxa

de

entre

ga (%

)


Taxa de Entrega por tipo de Mensagem


Figura 5.4. Taxa de entrega por tipo de mensagem no trace Cambridge

.

Com estes resultados, pode-se observar a melhoria na entrega de mensagens na

rede, fornecida pela poltica DLK. A estratgia adotada pela poltica DLK benecia de

forma natural o aumento da taxa de entrega na rede, visto que sempre so mantidas no

buer mensagens que o usurio, por algum motivo, gostaria de carregar e provavelmente

entregar ao destinatrio. Este fato corroborado pelos resultados exibidos nos grcos

5.1 e 5.2. No entanto, ao mesmo tempo que benecia a taxa de entrega, DLK pode

aumentar o atraso mdio de entrega caso o tempo mdio de encontro com os usurios

que deseja-se ajudar sejam altos.

5.1.2 Atraso mdio de entrega

O atraso mdio de entrega denido como o intervalo de tempo mdio entre o envio e

o recebimento das mensagens na rede. Desta forma, importante que o atraso mdio

de entrega em uma DTN seja minimizado. Neste trabaho, o atraso mdio de entrega

foi avaliado comparando-se o desempenho da poltica DLK com o das demais polticas

implementadas para comparao. Os grcos das Figuras 5.5 e 5.6 apresentam os


resultados obtidos nos experimentos realizados, com relao mtrica atraso mdio

de entrega, nos cenrios Cambridge e Reality. Pelo fato do contato entre dois ns em

DTNs ocorrer em perodos que podem ser variados, o atraso na comunicao pode

ser da ordem de horas e at mesmo chegar a dias, fato corroborado pelos resultados

obtidos.

15000

18000

21000

24000

27000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Atra

so M

edio

(s)


Atraso Medio - Epidemico

DLKLRR

Drop OldestMOFO

Figura 5.5. Atraso mdio utilizando roteamentoeEpidmico no trace de Reality

.

A Figura 5.5 apresenta os resultados obtidos no cenrio Reality. Nota-se que

a poltica DLK obteve o menor atraso mdio de entrega neste cenrio. No entanto,

todas as polticas obtiveram um comportamento semelhante: quanto maior o espao

em buer, menor o atraso mdio de entrega obtido. A poltica DO obteve o segundo

melhor resultado, superando as polticas MOFO e LRR.

A Figura 5.6 apresenta os resultados para a mtrica atraso mdio de entrega no

cenrio Cambridge. Novamente a poltica DLK obteve o menor atraso na entrega das

mensagens. A poltica DO obteve o segundo melhor resultado novamente, e as polticas

MOFO e LRR apenas alteraram as suas colocaes com relao aos resultados obtidos

no cenrio Reality. No cenrio Cambridge, a poltica MOFO cou frente da poltica

LRR, com exceo para tamanho de buer igual a 80 MB, enquanto que no cenrio

Reality o inverso ocorreu. Pode-se destacar tambm o desempenho bastante parecido

obtido pela poltica DLK para a maioria dos tamanhos de buer testados. Percebe-se


Epidmico 37

30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000

100000

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Atra

so M

edio

(s)


Atraso Medio - Cambridge

DLKLRR

Drop OldestMOFO

Figura 5.6. Atraso mdio utilizando roteamento epidmico no trace de Cam-

bridge

.

um comportamento praticamente linear at tamanho de buer igual a 60 MB. A partir

de tamanho de buer igual a 70 MB, o desempenho da poltica DLK aumentou ao

entregar as mensagens mais rapidamente, fato que diminuiu o atraso mdio de entrega.

Os resultados obtidos com relao mtrica atraso mdio de entrega nos cenrios

avaliados neste trabalho mostram que a poltica DLK pode diminuir o atraso na entrega

de mensagens na rede. No entanto, acredita-se que o desempenho da poltica DLK com

relao a esta mtrica seja inuenciado pela frequncia com que os ns se encontram

dentro da rede, pois o contato entre os ns ajuda a entrega de uma mensagem em

um menor tempo, consequentemente, diminuindo o atraso na entrega. Nesse caso,

aumentando-se a frequncia com que os ns que mantm uma relao social forte se

encontram na rede, consequentemente diminui-se o tempo necessrio para repassar uma

mensagem ao destino, o que contribui para que a poltica DLK diminua o atraso mdio,

fato corroborado nas Figuras 5.5 e 5.6. Entretanto, caso a frequncia de encontros entre

os ns seja diminuda, a poltica DLK preservar a probabilidade de entrega, porm

aumentar o tempo necessrio para entregar a mensagem ao destino e assim aumentar

o atraso mdio.


5.1.3 Mdia de Saltos

A mdia de saltos denida como a quantidade mdia de saltos de uma mensagem at

ser entregue ao destino. Neste trabalho, avaliou-se a mtrica mdia de saltos de duas

formas. Primeiramente, foi realizada uma comparao dos resultados obtidos por todas

as polticas implementadas. Segundo, analisou-se a mdia de saltos para as mensagens

entregues de acordo com o tipo de fora do lao social. As equaes 5.3 e 5.4 denotam

as frmulas utilizadas nas duas comparaes realizadas.

MediadeSaltos =E

F(5.3)

onde:

E = Total de Saltos por Mensagem Entregue e,

F = Total Mensagens Entregues

MediadeSaltosporT ipodeMensagem =G

H(5.4)

onde:

G = Total de Saltos por Tipo de Mensagem Entregues

H = Total de Mensagens Entregues por Tipo

As Figuras 5.7 e 5.8 apresentam os resultados obtidos para a mtrica mdia de

saltos nos cenrios Cambridge e Reality. Pode-se notar a partir dos resultados obtidos

que, quanto maior o espao disponvel de buer, menor a quantidade mdia de saltos

para a maioria das polticas. No entanto, a poltica DLK tende a se manter estvel,

obtendo um leve crescimento devido a maior disponibilidade de recursos para manter as

mensagens por maior tempo na rede, dando assim uma maior probabilidade de entrega

para as mensagens armazenadas.

Para as demais polticas avaliadas, a mdia de saltos possui um comportamento

descendente em ambos os cenrios avaliados, ocasionado pela alta taxa de replicao de

mensagens na rede e pelo aumento do espao em buer, aumentando o desempenho do

algoritmo Epidmico que, com mais recursos disposio, consegue manter o contedo

por mais tempo no buer, diminuindo o descarte de mensagens e, consequentemente, a

quantidade de saltos necessria para enviar para o destino uma determinada mensagem.

Na Figura 5.7 e na Figura 5.8, percebe-se que a poltica DLK obteve a menor

mdia de saltos, tendo como maior mdia 3 saltos necessrios para uma mensagem

chegar ao destino nal. interessante notar que as polticas DO e MOFO apresentam

um desempenho bem parecido entre si. Isso se deve s caractersticas das duas polticas,

que tem por um dos objetivos manter a mensagem na rede o mximo de tempo possvel,


Epidmico 39

0 2 4 6 8

10 12 14

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Med

ia d

e Sa

ltos


Media de Saltos - Epidemico

DLKLRR

Drop OldestMOFO

Figura 5.7. Mdia de saltos utilizando roteamento Epidmico no trace Reality

.

com objetivo de prover uma melhor taxa de entrega. Nota-se tambm que a poltica

LRR tem uma mdia de saltos menor e com uma frao descendente, causado pela

caracterstica da poltica LRR que favorece eventualmente contatos mais frequentes

entre pares de ns.

As Tabelas 5.1 e 5.2 apresentam a mdia de saltos para mensagens por tipo

de lao social em cada um dos cenrios avaliados neste trabalho. Pode-se perceber

que a variao do tamanho em buer inuenciou para o aumento da mdia de saltos

necessrios para uma mensagem ser entregue ao destino. Isto se deve ao fato de que

um espao maior em buer favorece o armazenamento de mais mensagens, o qual, ao

utilizar-se o algoritmo de roteamento Epidmico, possibilita que uma quantidade maior

de mensagens sejam transmitidas nesta ocasio. Desta maneira, como a durao de

um contato em DTNs varivel, quando se tem mais mensagens para se transmitir

em uma oportunidade de contato, pode ocorrer a desconexo, fato que impedir que

todas as mensagens sejam transmitidas em uma oportunidade de contato, podendo

aumentar assim a quantidade mdia de saltos necessria. interessante notar tambm

que, em ambos os resultados obtidos nas Tabelas 5.2 e 5.3, a quantidade mdia de

saltos necessrias para uma mensagem do tipo de lao social mais forte ser entregue

menor que para as mensagens de outros tipos de laos.


0 2 4 6 8

10 12 14

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Med

ia d

e Sa

ltos


Media de Saltos - Epidemico

DLKLRR

Drop OldestMOFO

Figura 5.8. Mdia de saltos utilizando roteamento Epidmico no trace de Cam-

bridge

.

Tabela 5.1. Mdia de saltos apresentado pela poltica DLK no trace Cambridge

.

Tipo 10 MB 20 MB 30 MB 40 MB 50 MB 60 MB 70 MB 80 MB

Lao Forte 1,2 1,4 1,5 1,7 1,7 1,8 1,8 2

Lao Mdio 1,3 1,5 1,7 1,8 1,9 2,2 2,1 2,1

Lao Fraco 1,4 1,7 1,8 1,9 2 2,5 2,3 2,6

Tabela 5.2. Mdia de saltos apresentado pela poltica DLK no trace Reality

.

Tipo 10 MB 20 MB 30 MB 40 MB 50 MB 60 MB 70 MB 80 MB

Lao Forte 1,3 1,4 1,8 2,2 2,1 2,5 2,3 2,7

Lao Mdio 2,3 2,5 2,5 2,5 2,7 2,9 3,1 3,1

Lao Fraco 2,4 2,4 2.8 3,1 3,4 3,5 3,6 3,6

Com os resultados obtidos nos cenrios avaliados com relao mtrica mdia

de saltos, pode-se concluir que a poltica DLK pode contribuir para uma diminuio

da quantidade mdia de saltos necessria para que uma mensagem seja entregue. No

entanto, interessante destacar que o bom desempenho da poltica DLK com relao

mtrica em questo no depende da taxa de encontros entre os ns na rede, diferen-

temente do caso da mtrica atraso mdio de entrega. Ou seja, a taxa de encontros no

inuncia o desempenho de DLK com relao mtrica mdia de saltos.

5.2. Resultados dos Experimentos usando Algoritmo de Roteamento

PROpHET 41

5.2 Resultados dos Experimentos usando

Algoritmo de Roteamento PROpHET

Na validao do algoritmo de gerncia de buer DLK, foram tambm realizados ex-

perimentos com o algoritmo de roteamento PROPhET, visando avaliar mtricas de

entrega de mensagens na rede. A seguir so apresentados os resultados obtidos para

as trs mtricas observadas neste trabalho.

5.2.1 Taxa de Entrega

Da mesma maneira que com o algoritmo Epidmico, a taxa de entrega tambm foi

avaliada de duas maneiras, para a combinao do algoritmo de roteamentoPROPhET

com a poltica de descarte de mensagens DLK. Primeiramente comparaou-se o de-

sempenho apresentado pela combinao do algoritmo de roteamento PROPhET com

as polticas implementadas neste trabalho. Segundo, realizou-se uma comparao da

quantidade de mensagens entregues por tipo de fora de lao social individualmente.

As Equaes 5.1 e 5.2 representam as equaes utilizadas em cada uma destas maneiras

de avaliao. As Figuras 5.9 e 5.10 apresentam os desempenhos obtidos nos cenrios

Cambridge e Reality.

A Figura 5.9 apresenta o resultado obtido no cenrio Reality. Pode-se perceber

que a poltica DLK obteve o melhor desempenho, superando as suas oponentes.

interessante notar a taxa de entrega para o tamanho de buer igual a 80 MB, quando

a poltica DLK entregou at 93% das mensagens criadas. Este fato pode ser justi-

cado pela combinao da utilizao de probabilidade do algoritmo PROpHET e a poda

feita pela poltica DLK, a qual mantm no buer mensagens destinadas aos ns com

quem se mantm maior relao social, fato que aumenta a chance de uma mensagem

ser entregue. A poltica DO obteve o segundo melhor resultado, superando as pol-

ticas LRR e MOFO. interessante observar que, de fato, a poltica DO favorece o

funcionamento do algoritmo PROpHET, visto que mantm uma mensagem o mximo

de tempo possvel na rede, tornando-a disponvel para seu encaminhamento pelo algo-

ritmo PROpHET. As polticas MOFO e LRR obtiveram os piores desempenhos com

relao taxa de entrega no cenrio em questo, mantendo-se uma diferena de 5 a 10

pontos percentuais com vantagem para a poltica MOFO.

A Figura 5.10, por sua vez, apresenta os resultados para a taxa de entrega obtida

no cenrio de Cambridge. Neste cenrio, a poltica DLK superou as demais polticas

testadas para tamanhos de buer iguais a 40, 60, 70 e 80 MB. Para os demais tamanhos

de buer, a poltica DO obteve o melhor resultado. As polticas MOFO e LRR, por


0

20

40

60

80

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Taxa

de

entre

ga (%

)


Taxa de Entrega - PROPheT

DLKLRR

Drop OldestMOFO

Figura 5.9. Taxa de entrega utilizando roteamento PROpHET no trace de

Reality

.

sua vez, obtiveram desempenho parecido para tamanhos de buer maiores que 40 MB,

mas abaixo das demais oponentes, em uma diferena que variou entre 10 e 12 pontos

percentuais.

A Figura 5.11 apresenta os resultados no trace Reality da razo dada pela Equa-

o 5.2. interessante notar que, para determinados tamanhos de buer, aproxima-

damente 90% das mensagens destinadas a usurios com quem se tem um lao forte,

foram entregues. Essa taxa superior aos demais tipos de laos considerados neste

trabalho, chegando a diferenas de at 40 pontos percentuais de mensagens a mais

sendo entregues.

A Figura 5.12, por sua vez, apresenta a mesma comparao dada pela Equao

5.2, mas no cenrio Cambridge. Novamente, a quantidade de mensagens entregues de

laos mais fortes foi superior aos demais tipos de laos. A diferena entre a quantidade

de mensagens entregues por tipo de lao foi de at 40% de vantagem para as mensagens

destinadas a ns com quem se tem um lao mais forte. interessante observar que,

no trace de Cambridge, a quantidade de mensagens do tipo de lao mdio foi menor

com relao ao trace Reality. Esta diferena foi de at 40%, visto que no trace Reality,

para tamanho de buer igual a 80 MB, 80% das mensagens destinadas a ns do tipo

5.2. Resultados dos Experimentos usando Algoritmo de Roteamento

PROpHET 43

0 10 20 30 40 50 60 70

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Taxa

de

entre

ga (%

)


Taxa de Entrega - PROpHET

DLKLRR

Drop OldestMOFO

Figura 5.10. Taxa de entrega utilizando roteamento PROpHET no trace de

Cambridge

.

de lao mdio foram entregues.

Da mesma maneira que nos experimentos com o algoritmo PROPhET, os resul-

tados apresentados nas Figura 5.11 e 5.12, podem ser justicados pela caracterstica da

poltica DLK, a qual realiza uma poda no buer dos ns, mantendo sempre prioritari-

amente mensagens destinadas a usurios com quem se tem um lao social mais forte.

Dessa maneira, quanto mais mensagens dos laos mais fracos forem descartadas, menor

ser a chance de ocorrer sucesso na entrega das mensagens desse tipo, fato corroborado

pelos resultados apresentados nas Figuras 5.11 e 5.12.

Atravs destes resultados, pode-se armar que, a probabilidade baseada em en-

contros utilizada pelo algoritmo PROpHET aliada a escolha baseada na fora dos laos

sociais entre os ns realizada pela poltica DLK, contribuiu para que o desempenho ob-

tido por esta combinao seja superior ao das demais polticas testadas em ambos os

cenrios utilizados neste trabalho, alcanando, em alguns casos, taxas de at 90% das

mensagens entregues.


0

20

40

60

80

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Taxa

de

entre

ga (%

)


Taxa de Entrega por tipo de mensagem


Figura 5.11. Taxa de entrega de acordo com o tipo de mensagem no trace

Reality

.

5.2.2 Atraso Mdio de Entrega

Como citado anteriormente, o atraso mdio denido como o intervalo de tempo mdio

entre o envio e o recebimento das mensagens na rede. As Figuras 5.13 e 5.14 apresentam

os resultados obtidos com relao a mtrica atraso mdio de entrega nos cenrios de

Cambridge e Reality

INSERINDO ASPECTOS SOCIAIS NA GERÊNCIA DE BUFFER PARA REDES TOLERANTES AO ATRASO E DESCONEXÕES

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