Uma Abordagem Unificada para Métricas de Roteamento e Adaptação Automática de Taxa em Redes em Malha Sem Fio

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1 Uma Abordagem Unificada para Métricas de Roteamento e Adaptação Automática de Taxa em Redes em Malha Sem Fio Diego Passos Universidade Federal Fluminense Diego Passos Defesa de Mestrado 1/49

2 Diego Passos Defesa de Mestrado 2/49

3 Redes em Malha Sem Fio Características Auto-configuráveis. Nós realizam roteamento dinâmico. Qual o critério para a escolha de uma rota? Baixo custo de implantação. Dispositivos baseados no padrão IEEE Várias taxas de transmissão disponíveis. Como escolher uma taxa? Ponto de Acesso Ponto de Acesso Ponto de Acesso Diego Passos Defesa de Mestrado 3/49

4 Dificuldades nas Escolhas De Rotas Condições da rede variam muito. Qualidade dos enlaces depende de: Interferências. Obstáculos. Condições climáticas. De Taxas Em geral, quanto mais alta a taxa, maior a probabilidade de erros. Em redes não congestionadas. Diego Passos Defesa de Mestrado 4/49

5 Correlação dos Dois Problemas Do Ponto de Vista da Métrica As características dos enlaces dependem da taxa de transmissão. A métrica deve ter ciência da taxa selecionada. Do Ponto de Vista da Adaptação de Taxa Um enlace só tem tráfego se ele é escolhido pelo protocolo de roteamento. Caso não seja, o algoritmo de adaptação não tem dados para selecionar a taxa mais correta. Diego Passos Defesa de Mestrado 5/49

6 do Trabalho MARA (Metric-Aware Rate Adaptation) Uma abordagem cross-layer. Abordagem unificada para dois problemas: Adaptação automática de taxa. Métrica de roteamento. Objetivos Escolha de taxa coerente com o custo atribuído ao enlace. Inferência precisa das informações dos enlaces. Com baixo overhead. Diego Passos Defesa de Mestrado 6/49

7 Outras Contribuições Otimizações MARA-P. Escolha de taxa dependente do tamanho do quadro. MARA-RP. Escolha de taxa e rota dependente do tamanho do quadro. Até que ponto influenciam? Artefatos de Protocolo SLSP (Simple Link State Protocol). Módulo PPRS (Per-Packet Rate Selection). Diego Passos Defesa de Mestrado 7/49

8 Trabalhos Relacionados Diego Passos Defesa de Mestrado 8/49

9 Em Termos de Métricas Hop Count. ETX. ETT. ML. WCETT. AirTime metx. ENT. Diego Passos Defesa de Mestrado 9/49

10 Em Termos de Métricas Hop Count. (quantidade de saltos) ETX. ETT. ML. WCETT. AirTime metx. ENT. Diego Passos Defesa de Mestrado 9/49

11 Em Termos de Métricas Hop Count. ETX. (número de retransmissões em nível 2) ETT. ML. WCETT. AirTime metx. ENT. Diego Passos Defesa de Mestrado 9/49

12 Em Termos de Métricas Hop Count. ETX. ETT. (atraso fim a fim) ML. WCETT. AirTime metx. ENT. Diego Passos Defesa de Mestrado 9/49

13 Em Termos de Métricas Hop Count. ETX. ETT. ML. (probabilidade de perda fim a fim) WCETT. AirTime metx. ENT. Diego Passos Defesa de Mestrado 9/49

14 Em Termos de Métricas Hop Count. ETX. ETT. ML. WCETT. AirTime metx. ENT. Em Comum: Imprecisão na obtenção de informações sobre os enlaces. Diego Passos Defesa de Mestrado 9/49

15 Em Termos de Adaptação de Taxa ARF. AARF. SampleRate. SNR. YARAa. Onoe. A. Diego Passos Defesa de Mestrado 10/49

16 Em Termos de Adaptação de Taxa ARF. (falhas ou sucessos consecutivos) AARF. SampleRate. SNR. YARAa. Onoe. A. Diego Passos Defesa de Mestrado 10/49

17 Em Termos de Adaptação de Taxa ARF. AARF. (falhas ou sucessos consecutivos) SampleRate. SNR. YARAa. Onoe. A. Diego Passos Defesa de Mestrado 10/49

18 Em Termos de Adaptação de Taxa ARF. AARF. SampleRate. (atraso médio) SNR. YARAa. Onoe. A. Diego Passos Defesa de Mestrado 10/49

19 Em Termos de Adaptação de Taxa ARF. AARF. SampleRate. SNR. (SNR no receptor) YARAa. Onoe. A. Diego Passos Defesa de Mestrado 10/49

20 Em Termos de Adaptação de Taxa ARF. AARF. SampleRate. SNR. YARAa. Onoe. A. Em Comum: Estatísticas baseadas em amostras não uniformes. Frequência e tamanho dos quadros. Diego Passos Defesa de Mestrado 10/49

21 Abordagens Unificadas Até agora, não são conhecidas outras propostas unificadas para estes dois problemas. Diego Passos Defesa de Mestrado 11/49

22 Diego Passos Defesa de Mestrado 12/49

23 MARA (Metric-Aware Rate Adaptation) Idéia Básica Modelar o custo de cada enlace como o tempo de transmissão. O tempo é uma função da taxa de transmissão. Encontrar a taxa λ que minimiza o atraso. O atraso associado à taxa λ será custo do enlace. Diego Passos Defesa de Mestrado 13/49

24 MARA (Cont.) Modelo do Atraso (ou Expressão de Custo) MARA ab = min i ET Xab i ps! λ i Parâmetros λ i : i-ésima taxa. ET Xab i : ETX do enlace na i-ésima taxa. ps: tamanho do pacote de probe. Diego Passos Defesa de Mestrado 14/49

25 Estimando ET X i ab Primeira Parte Envio periódico de pacotes de probe. Probes enviados em 4 taxas diferentes: 1, 18, 36 e 54 Mbps. Os probes são enviados através de um round-robin. Apenas um probe enviado por período. Segunda Parte As probabilidades para as demais taxas são estimadas. É utilizada uma função de conversão. A partir das probabilidades inferidas pelos probes, obtém-se as demais. Diego Passos Defesa de Mestrado 15/49

26 Função de Conversão Baseada em uma tabela pré-computada [Pavon e Choi 2003] e [Trivellato 2005] que associa: SNR. Taxa de transmissão. Tamanho do quadro. Probabilidade de erro. function computeprobatrate(p ab, Rate) { SNR ab = findsnrintable(p ab, proberate, probesize); NewP ab = findperintable(snr ab, Rate, probesize); } return(newp ab ); Diego Passos Defesa de Mestrado 16/49

27 Problemas da Função de Conversão Regiões Não Inversíveis A função que relaciona SNR e probabilidade de perda não é inversível. Por exemplo, para a probabilidade de perda igual a 1. O que fazer nos pontos extremos? Limitações de Representação da Tabela SNR e probabilidade de perda são valores contínuos. Impossível representar todas as entradas em uma tabela. Aumentar a resolução da tabela implica em torná-la maior. Diego Passos Defesa de Mestrado 17/49

28 Solução Inversibilidade Utilização de probes em 4 taxas diferentes. Com isso, todo o domínio da função é coberto por curvas inversíveis. 1 0,8 54 Mbps 36 Mbps 18 Mbps 1 Mbps 0,6 PER 0,4 0, SNR (dbm) Diego Passos Defesa de Mestrado 18/49

29 Representação dos Dados Solução Ajuste de curvas baseado nos dados da tabela. ( ) 1 erf SNR a b 2 P ER =. 2 Diego Passos Defesa de Mestrado 19/49

30 MARA-P Alterações em Relação à Original Definição de n classes de tamanho. [0; 350], [351; 750], [751; 1300] e [1301; 1520]. Para cada enlace, o custo é calculado n vezes (uma para cada classe). No k-ésimo cálculo, ps é substituído pelo limite superior da k-ésima classe. Apenas o custo associado à classe dos maiores quadros é utilizado para roteamento. Expressão de Custo para a k-ésima Classe MARA ab = min i ET Xab i sup[k]! λ i Diego Passos Defesa de Mestrado 20/49

31 MARA-RP Alterações em Relação à Original Extensão da ideia anterior. Os custos associados a todas as classes são armazenados. O algoritmo de caminho mínimo é executado em n instâncias. O resultado é uma tabela de roteamento com mais uma dimensão. Diego Passos Defesa de Mestrado 21/49

32 Diego Passos Defesa de Mestrado 22/49

33 Simulações Implementações Realizadas Simulador ns-2. Módulo DEI MR. Utilização de múltiplas taxas. Modelo de perda mais real. Protocolo OL. Real Roteadores Linksys WRT-54G. OpenWRT (distribuição Linux). Protocolo SLSP módulo PPRS. Iptables e Iproute2. Diego Passos Defesa de Mestrado 23/49

34 Protocolo SLSP Descrição Protocolo baseado em estado de enlaces. Bastante simples. Projetado para ser extensível, em relação a implementação de novas métricas. Simplificou o processo de implementação do MARA e suas variações. Diego Passos Defesa de Mestrado 24/49

35 Módulo PPRS Descrição Módulo para o kernel do Linux. Permite a seleção de taxas de transmissão com base em: Próximo salto. Classe de tamanho do quadro. Modo de transmissão. Independente do driver da interface. Diego Passos Defesa de Mestrado 25/49

36 Funcionamento em Conjunto Espaço do Usuário Definição das taxas de transmissão /proc/pprs SLSP Definição das classes de tamanhos /proc/pprs_classes Espaço do Kernel Repasse Repasse das taxas das classes PPRS Pacote a ser transmitido Rotinas de rede do kernel Transmissão original Driver Envio do pacote para a interface Diego Passos Defesa de Mestrado 26/49

37 do MARA-RP Como Adicionar uma Dimensão à Tabela de Roteamento? O Linux utiliza múltiplas tabelas de roteamento. Iproute2. Existem regras associando pacotes a cada tabela. Baseadas em destino, origem, TOS Nesta O protocolo constrói tabelas diferentes. O Iptables coloca marcações nos pacotes. As regras redirecionam o pacote à tabela correta. Diego Passos Defesa de Mestrado 27/49

38 Diego Passos Defesa de Mestrado 28/49

39 Simulações Cenários Cinco topologias. Um fluxo TCP de 300 segundos de duração. MARA e outras propostas. Três fluxos UDP também de 300 segundos (voz, vídeo e background ). MARA, MARA-P e MARA-RP. s Comparadas Métricas Hop Count, ETX, ML e ETT. Algoritmos ARF, SampleRate e SNR. Diego Passos Defesa de Mestrado 29/49

40 Experimentos Reais Cenários Uma topologia. Um fluxo TCP de 300 segundos de duração. Um fluxo ICMP concorrente. Dois fluxos UDP também de 300 segundos (voz e vídeo). Ferramentas: Iperf e ping. s Comparadas Métricas Hop Count, ETX e ML. Algoritmo ARF (simplificado). Diego Passos Defesa de Mestrado 30/49

41 Topologias Topologia do Projeto Remesh (apenas simulações) Diego Passos Defesa de Mestrado 31/49

42 Topologias Topologia do Projeto ReMoTE (simulações e experimentos reais) Diego Passos Defesa de Mestrado 31/49

43 Topologias Topologia em Grade (apenas simulações) 120 m Diego Passos Defesa de Mestrado 31/49

44 Topologias Topologia Aleatória (apenas simulações) 120 m Diego Passos Defesa de Mestrado 31/49

45 Topologias Extrapolação da Topologia do Projeto ReMoTE (apenas simulações) Diego Passos Defesa de Mestrado 31/49

46 Vazão TCP na Topologia Remesh Média Int. Conf. Vazão (Kbps) MARA ETX HOP ML SNR ETX HOP SNR ARF ETX ML HOP ARF ARF ML SNR ETT ETT SNR ETT ARF Vazão entre os nós 0 e Média Int. Conf. Vazão (Kbps) MARA ETX ML ML SNR ML ARF ETT SNR ETX SNR ETX ARF ETT Vazão entre os nós 0 e 6. ETT HOP HOP HOP ARF SNR ARF Diego Passos Defesa de Mestrado 32/49

47 Vazão TCP na Topologia ReMoTE Vazão (Kbps) MARA ETX HOP ML SNR ETX HOP SNR ML SNR ETX HOP ARF ARF ML ARF Média Int. Conf. ETT ETT SNR ETT ARF Vazão entre os nós 0 e Média Int. Conf. Vazão (Kbps) MARA ETX ARF ML SNR ETT SNR ETT ML ARF ETX SNR ML ETX Vazão entre os nós 0 e 9. ETT HOP HOP HOP ARF SNR ARF Diego Passos Defesa de Mestrado 33/49

48 Vazão TCP na Topologia em Grade Vazão (Kbps) MARA ML SNR ML ARF ETX SNR ETX ARF ML ETX HOP HOP HOP SNR ARF Média Int. Conf. ETT ETT SNR ETT ARF Diego Passos Defesa de Mestrado 34/49

49 Vazão TCP na Topologia Aleatória Vazão (Kbps) Média Int. Conf. 0 MARA ML SNR ETX SNR ML ARF ETX ARF HOP SNR ML ETX HOP ARF HOP ETT ETT SNR ETT ARF Diego Passos Defesa de Mestrado 35/49

50 Vazão TCP na Topologia Extrapolada Vazão (Kbps) Média Int. Conf. 0 MARA ETX SNR ETX ARF ML SNR ETX ML ARF ML HOP SNR HOP ARF HOP ETT ETT SNR ETT ARF Diego Passos Defesa de Mestrado 36/49

51 Comparativo: ETT/SNR e MARA Vazão (kbps) ETT com SNR MARA Nó de destino Topologia Remesh. Diego Passos Defesa de Mestrado 37/49

52 Atraso e Perda de Segmentos 150 Média Int. Conf. Atraso (ms) ETT ARF ETX ARF ML ARF ETT HOP SNR ARF ETX SNR ML HOP SNR SNR ETT ML MARA HOP ETX Atraso na topologia do Projeto ReMoTE. Perda de Segmentos (%) HOP HOP ARF HOP SNR ETX ARF ETT ARF ML ARF ETX SNR ETT ETX ML SNR Perda na topologia do Projeto ReMoTE. ETT SNR ML MARA Diego Passos Defesa de Mestrado 38/49

53 Seleção de Rotas na Topologia em Grade MARA (51%) ML e SNR (22, 5%) ETX e SNR (20, 5%) Hop Count e SNR (12, 8%) ETT e SNR (66, 6%) Diego Passos Defesa de Mestrado 39/49

54 Atraso e Perda UDP (Topologia Aleatória) Datagramas Perdidos (%) Atraso (ms) MARA MARA-P MARA-RP 0 MARA MARA-P MARA-RP Perda (fluxo de áudio) Atraso (fluxo de áudio) Diego Passos Defesa de Mestrado 40/49

55 Atraso UDP (Ao Longo do Tempo) Atraso (ms) Datagramas MARA-P MARA Atraso do fluxo de áudio entre os nós 0 e 3 na topologia ReMoTE. Diego Passos Defesa de Mestrado 41/49

56 Resultados dos Experimentos Reais (TCP e ICMP) Vazao (Kbps) RTT (ms) HOP ML ETX MARA 0 HOP ML ETX MARA Vazão RTT Diego Passos Defesa de Mestrado 42/49

57 Resultados dos Experimentos Reais (UDP) Vazão (Kbps) RTT (ms) MARA MARA P MARA RP 0 MARA MARA-P MARA-RP Vazão (fluxo de áudio) RTT Diego Passos Defesa de Mestrado 43/49

58 Diego Passos Defesa de Mestrado 44/49

59 Problemas Abordados Adaptação Automática de Taxa. Falta uniformidade ao processo de amostragem. Métrica de Roteamento. Falta confiabilidade às informações coletadas. Os dois problemas são fortemente correlacionados. As características dos enlaces dependem da taxa de transmissão. Diego Passos Defesa de Mestrado 45/49

60 Contribuições MARA. Abordagem conjunta para a solução dos dois problemas Garante a coerência das decisões. MARA-P e MARA-RP. Otimizações relacionadas ao tamanho dos pacotes. PPRS. Módulo de seleção de taxa baseado em diversos atributos. Diego Passos Defesa de Mestrado 46/49

61 Resultados Obtidos MARA Foram considerados 5 cenários distintos. Se mostrou consideravalmente superior às demais propostas. Especialmente quando a distância entre os nós aumenta. Sempre obteve bons resultados de atraso. Apresentou estabilidade nas suas escolhas. MARA-P e MARA-RP Nas simulações, se mostraram equivalentes. Não apresentaram melhoras (consideráveis) em relação ao MARA. Na prática, MARA-RP mostrou alto overhead. O MARA-P apresentou um desempenho melhor. Diego Passos Defesa de Mestrado 47/49

62 Trabalhos Futuros Tabela Repetir os experimentos. Unificar as metodologias. Alterações no Modelo Incorporar outros fenômenos de propagação. Considerar ambientes congestionados. das Otimizações Verificar analiticamente a diferença entre MARA-P e MARA-RP. Entender o pouco efeito observado. Diego Passos Defesa de Mestrado 48/49

63 Perguntas? Diego Passos Defesa de Mestrado 49/49

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