Proposta de Dissertação de Mestrado. Mecanismo Genérico e Dinâmico para Balanceamento de Carga Distribuído em Nós DDS do SDDL

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1 PUC Proposta de Dissertação de Mestrado Mecanismo Genérico e Dinâmico para Balanceamento de Carga Distribuído em Nós DDS do SDDL Rafael Oliveira Vasconcelos Orientador: Markus Endler Departamento de Informática PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO RUA MARQUÊS DE SÃO VICENTE, CEP RIO DE JANEIRO - BRASIL

2 Sumário 1. Introdução Objetivos Trabalhos Relacionados Desenvolvimento Metodologia Próximos Passos e Cronograma... 8 Bibliografia... 8 ii

3 1. Introdução O desenvolvimento visto nos últimos anos em dispositivos móveis e links de acesso à rede sem fio têm favorecido o crescimento do uso da Internet móvel. Por conta disto, há uma necessidade cada vez maior na pesquisa e desenvolvimento de novas tecnologias de comunicação que permitam a coleta, agregação e distribuição de dados dos usuários móveis de maneira distribuída e escalável. Muitas aplicações distribuídas onde dispositivos móveis constantemente produzem e consomem informações de contexto já existem, sendo um exemplo aplicações para o monitoramento e gerenciamento de frotas. Apesar disto, a maioria das soluções atuais apresentam problemas para a comunicação com os dispositivos através de redes moveis ou de escalabilidade (seja por falta de capacidade de comunicação ou processamento). Muito esforço tem sido empregado para o desenvolvimento de soluções que permitam a distribuição escalável de dados de contexto produzidos e consumidos por dispositivos móveis, o que motivou o surgimento do paradigma Publish/Subscribe (Pub/Sub) e de soluções como [1] [2] [3] [4]. Apesar do avanço na área de middlewares para distribuição de dados, não é conhecida nenhuma solução no domínio DDS (Data Distribution Service) [5] que provê recursos para distribuição escalável de dados e balanceamento de carga. As soluções encontradas em [2] [3] [6] oferecem suporte apenas para o balanceamento de carga dos elementos responsáveis pelo roteamento e distribuição dos dados. O DDS é um padrão da OMG (Object Management Group) que especifica uma arquitetura de middleware escalável, de alta performance e com uma ampla gama de políticas de QoS (Quality of Service) entre produtores e consumidores dos dados. No que tange a distribuição e o processamento de dados de contexto para dispositivos móveis, grande parte das soluções apresenta problemas em cenários dinâmicos com alta taxa de entrada e saída dos dispositivos, não suporta a distribuição e o processamento de grandes quantidades de dados ou não é adequada para o uso em redes móveis que apresentam alta taxa de falhas e velocidade reduzida. Atualmente, as aplicações distribuídas que necessitam processar grandes volumes de dados (são exemplos dados de localização de pessoas e telemetria de veículos) devem desenvolver um mecanismo de balanceamento de carga na aplicação. Todavia, esta opção requer que o desenvolvedor se preocupe com questões de balanceamento de carga, o qual é ortogonal a lógica da aplicação. Em um cenário onde os veículos podem ser embarcados com dezenas ou até mesmo centenas de sensores que constantemente enviam informações sobre o funcionamento do veículo para uma central que deve processa-las e possivelmente emitir alertas para os motoristas ou equipes médicas ou policiais. Analisando os dados, uma aplicação desta natureza pode inferir que determinado veículo está com um padrão de condução semelhante ao de um condutor embriagado, que veículos de determinado modelo apresentam perda da pressão dos pneus ou que um veículo sofreu um acidente, pois houve uma rápida desaceleração seguida por um forte som. Muitas destas inferências apresentam um considerável custo computacional uma vez que podem relacionar dados de vários sensores de diferentes veículos. Pelo exposto, acredita-se que uma camada de software que auxilie na distribuição e processamento escalável dos dados no domínio DDS facilite o desenvolvimento de novas aplicações deste tipo. Deste modo, a corrente proposta de dissertação almeja 1

4 desenvolver um mecanismo genérico e dinâmico para o balanceamento de carga em nós que utilizam o padrão de comunicação DDS. A abordagem utilizada para o balanceamento de carga neste trabalho será baseada em Data Processing Slices (DPSs, ou simplesmente slices) porção/porcentagem da carga de trabalho a ser processada e na gerência dinâmica do número de DPSs atribuído para cada elemento processador na rede, o que possibilitará a distribuição de carga na arquitetura proposta. Cada Data Processing Slice pode ser visto como uma parte dos dados a ser processada, de tal maneira que a atribuição destes Data Processing Slices permita uma distribuição de carga. Considerando três nós processadores e quatro DPSs, uma possível distribuição seria: o primeiro nó processador responsável pelos DPSs #1 e #2, o segundo nó processador responsável pelo DPS #3 e, por fim, o terceiro nó processador responsável pelo DPS #4. 2. Objetivos O objetivo geral deste trabalho é desenvolver um mecanismo de software genérico e dinâmico para o balanceamento de carga distribuído em nós do núcleo da camada SDDL (Scalable Data Distribution Layer) [8] [6] [9] [10] pertencente ao projeto ContextNet [11]. A partir deste objetivo geral, é proposta a concretização das seguintes contribuições: Definição de uma interface na forma de tópicos DDS que permita a comunicação dos nós processadores envolvidos no processo de balanceamento de carga; Desenho e implementação de um mecanismo de sincronização que permita dinamicamente a mudança do número de DPSs atribuído a cada nó sem ocasionar problemas como o não processamento de dados, por exemplo; Proposta de uma função de atribuição que permita uma distribuição uniforme dos dados em determinado número de DPSs; A implementação de um artefato de software capaz de gerenciar e balancear a carga entre nós processadores do núcleo SDDL. Através dos elementos acima, para o mecanismo de balanceamento de carga no SDDL, espera-se obter as seguintes vantagens: Maior escalabilidade da camada SDDL no que diz respeito à capacidade de processamento dos dados; Possibilidade da utilização de algoritmos mais complexos para a definição de grupos baseados em informações de contextos enviados pelos nós móveis; Diversificação dos cenários para os quais a camada SDDL poderá ser aplicada; Possibilidade de que novos serviços sejam adicionados ao projeto ContextNet; Simplificação do desenvolvimento de aplicações que usem o padrão DDS para comunicação e que exijam o processamento escalável entre os produtores e consumidores dos dados; Possibilidade da utilização de novos algoritmos de balanceamento de carga no mecanismo proposto. 2

5 3. Trabalhos Relacionados Segundo A. K. Y. Cheung e H.-A. Jacobsen [12], balanceamento de carga tem sido um tópico de pesquisa bastante explorado nas últimas décadas desde a introdução da computação distribuída e paralela. A. Calsavara e L. A. P. Lima Jr.[13] e M. Randles, D. Lamb, e A. Taleb-Bendiab [14] comentam que com o recente surgimento da computação na nuvem (cloud computing), tem aumentado a demanda por mecanismos de balanceamento de carga para estes sistemas. Os autores em [13] [14] explicam ainda que mecanismos centralizados de atribuição de jobs (eventos ou dados a serem processados) são inviáveis em sistemas complexos e de grande escala, o que pode ser facilmente explicado já que todo o tráfego deve passar pelo mecanismo de distribuição de carga. No que se refere à pesquisa em balanceamento de carga em sistemas Pub/Sub, a maioria das soluções empregam arquiteturas com Brokers ou estruturadas [12] [15] [16] e realizam o balanceamento de carga apenas na camada de roteamento dos dados [4] [2] [17]. Até o momento da escrita desta proposta, não foram encontrados trabalhos que propusessem o balanceamento de carga do processamento dos dados em sistemas Pub/Sub descentralizados, como é o caso do padrão DDS. Os autores em [12] desenvolveram um mecanismo para o balanceamento de carga entre os nós em um sistema Pub/Sub chamado Padres [18]. O Padres organiza os Brokers do sistema em uma arquitetura hierárquica, a qual pode ter dois tipos de Brokers: (i) cluster-head brokers e (ii) edge brokers. Os cluster-head brokers são conectados com pelo menos um cluster-head broker e são responsáveis por difundir os dados para todos os outros Brokers do cluster. Já os edge brokers (Brokers que servem os subscribers) têm ligação apenas com um cluster-head broker. Em [12] foi desenvolvido um mecanismo distribuído capaz de balancear a carga de subscrição entre os Brokers, de tal forma que os publishers ou subscribers podem migrar entre os Brokers para balancear a carga entre eles (Brokers). A principal diferença entre Padres e SDDL é que como o último utiliza o padrão DDS, sua arquitetura é totalmente descentralizada sem a presença de Brokers. Quanto ao trabalho [12], este difere do presente trabalho, pois realiza o balanceamento de carga dos Brokers através dos publishers e subscribers a eles conectados, alterando assim sua arquitetura. O mecanismo aqui proposto pretende balancear a carga entre diferentes subscribers do domínio DDS que exercem a mesma função/processamento no sistema através do controle dinâmico de quais dados devem ser entregues a cada subscriber, sem a necessidade de alterar a arquitetura do sistema. O trabalho [13] propõe um mecanismo distribuído para balanceamento de carga baseado em campos magnéticos (magnetic fields). A ideia dos campos magnéticos é que nós que estejam ociosos, ou com uma baixa carga de processamento, atraiam para si parte das mensagens (dados) enviadas para nós sobrecarregados, realizando assim uma distribuição da carga entre os nós do sistema. Quando um nó A atrai mensagens destinadas a um nó B, diz-se que existe uma relação de magnetização (magnetization relationship) entre eles. Esta relação é transitiva, ou seja, caso o nó B atraia mensagens de um nó C, estas também poderão ser atraídas indiretamente para o nó A, pois A atrai as mensagens de B. Como resultados destas relações, os autores explicam que estas relações de magnetização em conjunto com os nós formam uma rede overlay, chamada rede de magnetização (magnetization network). Cada relação de magnetização tem uma força que depende da informação sobre a carga atual de cada nó. Sendo assim, quanto menor for a carga em um nó, maior será esta força de atração. Enquanto [13] é baseado na atração de mensagens através das relações de 3

6 magnetização, este trabalho de dissertação propõe uma abordagem baseada em fatias do volume de dados trocados (DPSs), que se espera que proporcione um balanceamento mais eficiente no sistema Pub/Sub sem a necessidade que uma mensagem seja roteada entre diversos nós para ser efetivamente processada. Em [19] os autores desenvolveram um algoritmo para o balanceamento de carga em sistemas P2P (peer-to-peer) estruturados que usa o protocolo Chord [20]. Os autores [19] propuseram uma abordagem de balanceamento baseada no conceito de servidores virtuais [15] gerenciados através de tabelas DHT (Distributed Hash Table). Cada nó é classificado em uma de três categorias: (i) sobrecarregado, (ii) normal ou (iii) subcarregado. Quando um nó H percebe que está sobrecarregado, ele verifica qual é sua carga excedente e então começa a busca por nós L sub-carregados (ou seja, nó que está com baixa carga). Após achar um nó L que pode receber carga excedente de H, L inicia novos servidores virtuais para compartilha-los com o nó H, distribuindo assim a carga entre ambos os nós. O trabalho [19] realiza o balanceamento de carga com a adição de novos servidores virtuais, enquanto este trabalho pretende distribuir a carga na unidade de DPSs entre os nós processadores existentes no sistema. Os autores em [19] [15] [21] comentam do problema da adição de novos servidores virtuais, uma vez que cada novo servidor virtual é tratado como um servidor no sistema, causando assim a adição de novas entradas na tabela DHT. Em contrapartida, a abordagem de DPS requer apenas uma atribuição do nó responsável por cada slice. 4. Desenvolvimento O trabalho proposto nesta dissertação faz parte do projeto ContextNet [11] desenvolvido no LAC (Laboratory for Advanced Collaboration). Este projeto tem como objetivo desenvolver serviços de distribuição de informações de contexto e de raciocínio autônomo para colaboração pervasiva em sistemas móveis de larga escala com suporte a monitoramento, comunicação e coordenação das atividades dos nós móveis em tempo real. O ContextNet tem como foco principal o desenvolvimento de tecnologias de middleware para distribuição escalável das informações de contexto entre centenas de milhares de nós produtores e consumidores de conteúdo, como também técnicas de raciocínio inerentemente distribuídas e capazes de detectar situações compostas de contexto resultado do agrupamento de situações primárias que sejam relevantes para as aplicações. Como exemplo, é possível citar padrões de movimentação entre os nós e detecção da área de cobertura de equipes de resgate. Dentre as diversas camadas do ContextNet, este trabalho vislumbra desenvolver um mecanismo de distribuição de carga para o núcleo da camada de distribuição de dados SDDL. Esta camada conecta nós estacionários DDS em uma rede cabeada (denominado de núcleo core do SDDL) a nós móveis usando conexão sem fio. Dentro do core SDDL a comunicação entre os nós é realizada através do padrão DDS e cada nó tem uma função específica (são exemplos definição de grupos, monitoramento e controle dos nós móveis, agregação de dados e gerência de mensagens não entregues aos nós móveis). A Figura 1 ilustra a arquitetura do SDDL aplicada no projeto de rastreamento de veículos InfoPAE Móvel desenvolvido em parceria com o laboratório Tecgraf. 4

7 Figura 1. Arquitetura do SDDL Esta proposta de dissertação almeja projetar, implementar, testar e validar um mecanismo para o balanceamento de carga dos nós processadores participantes do núcleo do SDDL que seja genérico, distribuído, dinâmico e escalável. Diferentemente das abordagens encontradas em [13] e [19], este trabalho adotará um mecanismo baseado em DPSs (ou fatias dos dados a serem processados) para a divisão de tarefas entre os nós processadores. De maneira análoga aos servidores virtuais [19], o DPS é o meio pelo qual se torna possível aumentar ou reduzir a carga nos nós processadores. Comparando com os campos magnéticos [13], é possível que um nó com baixa carga atraia parte da carga de um nó sobrecarregado ao tomar para si a responsabilidade do processamento dos dados de um ou mais DPSs do nó sobrecarregado. As aplicações alvo desta proposta apresentam as seguintes características: Lidam com grande quantidade de dados; Não há acoplamento temporal ou espacial na lógica de processamento dos dados; A distribuição da carga entre diversos nós processadores não afeta a lógica da aplicação; Necessitam processar alto volume de dados gerados continuamente; São implementadas como um conjunto de nós DDS. São requisitos para o mecanismo de balanceamento de carga: Ser genérico, permitindo que diversos serviços façam uso do balanceamento de carga; Ser escalável e manter desempenho satisfatório mesmo com o aumento do número de nós processadores envolvidos no balanceamento de carga quanto no volume de dados; Permitir que novos algoritmos para o balanceamento de carga sejam desenvolvidos e utilizados no mecanismo proposto; Ser distribuído de forma a evitar que todos os dados tenham que passar por um único elemento no sistema para que seja feita a atribuição dos jobs/dados; 5

8 Permitir a otimização de uma ou mais variáveis, ou seja, permitir que os algoritmos de balanceamento possam levar em consideração o uso do processador e rede, por exemplo. Assume-se que todos os nós do núcleo SDDL, não só os nós processadores envolvidos no balanceamento de carga, estão conectados através de uma LAN (Local Area Network) ou, alternativamente, através de uma VPN (Virtual Private Network) de tal maneira que o DDS funcione sem restrições. Até o momento da escrita desta proposta não foi iniciado o desenvolvimento do mecanismo aqui proposto, entretanto o SDDL está em sua terceira versão em forma de protótipo e acredita-se que o LAC tem expertise suficiente em DDS para o desenvolvimento deste mecanismo. 4.1 Mecanismo para Balanceamento de Carga Todo o mecanismo de balanceamento de carga que será desenvolvido é baseado no conceito de DPS e de uma função de atribuição. O termo Data Processing Slice pode ser entendido como o conceito de servidor virtual [15] [19] [21] que é responsável por processar determinada parte dos dados, ou seja, é um particionamento dos dados em cotas iguais. Em um cenário onde existem 100 DPSs distribuídos entre dois nós processadores, um com 60 DPSs e outro com 40, cada DPS representa aproximadamente 1% de toda a carga de processamento do sistema, de tal forma que o primeiro nó é responsável por processar aproximadamente 60% dos dados e o segundo por processar aproximadamente 40%. A soma de todos os DPSs atribuídos aos nós deve ser igual a 100%. É possível que dinamicamente haja uma mudança na distribuição dos DPSs entres os nós processadores. Neste caso, um processo de sincronização é exigido para que esta mudança na atribuição dos DPSs não ocasione uma duplicidade ou a falta de processamento de alguns dos dados. A duplicidade no processamento dos dados poderia ocorrer no curto espaço de tempo em que dois nós são responsáveis por um mesmo DPS. Já a falta de processamento poderia ocorrer quando um DPS não tivesse algum nó a ele atribuído. Para distribuir a carga entre os diversos nós processadores, a função de atribuição é utilizada para associar um DPS para cada dado que será processado. Esta função de atribuição pode ser uma função Hash aplicada a um campo do dado (ou a um campo extra criado apenas para a atribuição do DPS). Uma função Hash trivial é o operador mod (resto da divisão). Como um requisito chave do mecanismo de distribuição de carga, é preciso uma função de seleção de baixo custo computacional e que, garanta uma distribuição uniforme. Ou seja, cada valor produzido pela função de atribuição deve ter uma probabilidade semelhante aos demais. Mesmo que a função não cause uma distribuição uniforme dos dados por slice (ou seja, slices que recebem uma quantidade muito maior de dados que outros), o que ocasionaria um desbalanceamento, o mecanismo de balanceamento de carga pode atribuir quantidades diferentes de DPSs para cada nó processador. Para o mecanismo de balanceamento obter informação sobre a carga dos nós processadores, periodicamente (ou então, sob demanda, a depender da aplicação) eles escreverão as informações sobre sua carga corrente (por exemplo, uso de memória, processador e rede) em um tópico no domínio DDS. De posse destas informações, o algoritmo de balanceamento de carga pode executar e tomar as ações necessárias para garantir a distribuição de carga entre os nós. 6

9 A distribuição da carga através dos DPSs será feita com uso dos tópicos filtrados disponibilizados pelo DDS. Este tópico especial permite um subscriber aplicar filtros nos dados, o que possibilita ao subscriber, por exemplo, receber apenas dados dos veículos com velocidade superior a 60 km/h. Como efeito do uso dos tópicos filtrados, uma aplicação pode reduzir o uso de processador e rede. No cenário mencionado e função de atribuição que usa o operador mod, um nó processador possuiria o filtro do tipo DPS >= 0 and DPS <= 59 e o outro o filtro DPS >= 60 and DPS <= 99. Por ser inerentemente descentralizado, haja vista que cada nó processador será autônomo para balancear sua carga com outros nós, não haverá a necessidade de serviços exclusivos/centralizados para o balanceamento de carga. É esperado que os nós processadores tenham autonomia suficiente para se comunicarem com outros nós e cooperativamente distribuírem a carga entre si. Um nó processador sobrecarregado pode requisitar que outro nó sub-carregado receba parte da sua carga. Nós DDS externos poderão ser adicionados para o provimento serviços adicionais, como por exemplo, de monitoramento para verificar se todos os DPSs estão atribuídos de maneira correta, ou seja, se todos os slices possuem um único nó processador responsável. Como todo o trabalho do mecanismo está na gerência da comunicação entre os nós e nos filtros dos DataReaders do DDS, é esperado que a solução possa ser adaptada para qualquer aplicação baseada em DDS, não apenas as aplicações no SDDL. Mas como prova de conceito, será implementada uma versão que utiliza um produto DDS específico: o CoreDX DDS [22], middleware utilizado no SDDL que implementa o padrão DDS. Vale ressaltar que esta proposta de dissertação não irá desenvolver ou estudar algoritmos de balanceamento de carga, mas sim desenvolver um mecanismo que possibilite a execução de algoritmos de balanceamento de carga no SDDL. 5. Metodologia A validação do mecanismo proposto será realizada através da implementação de um serviço para uso no projeto InfoPAE Móvel, atualmente sendo desenvolvido no LAC. O projeto tem como objetivo o monitoramento de uma frota com mais de veículos que, dentre outras atribuições, realizam a distribuição de combustível em todo o território brasileiro. Os veículos são equipados com um dispositivo com conexão a rede de telefonia móvel e estão constantemente compartilhando suas informações de contexto. Testes adicionais serão realizados no laboratório para avaliar o desempenho do sistema para uma carga de centenas de milhares de nós móveis. O Estado da Arte será apresentado a partir de uma revisão sistemática da literatura relacionada, que ampliará o escopo da pesquisa já realizada. Testes constantes serão realizados para comparar o desempenho desta proposta com os trabalhos encontrados na literatura. Para avaliar e validar a generalidade da plataforma, aplicações cientes de contexto auxiliares serão implementadas utilizando o ContextNet. Essas aplicações devem apresentar alta taxa de processamento. No que diz respeito às métricas utilizadas, pretende-se utilizar o throughput para mostrar que o aumento do número de nós de processamento disponíveis aumenta de forma escalável a capacidade do sistema. Outras métricas que podem ser utilizadas são 7

10 o atraso (delay) de processamento dos dados e a carga em cada nó com relação ao tempo. Outras métricas poderão ser empregadas para avaliar o desempenho do trabalho, tais como, a rapidez no re-balanceamento da carga entre os nós, e a sobrecarga. 6. Próximos Passos e Cronograma Atualmente, o desenvolvimento do SDDL está em sua terceira versão em forma de protótipo para entrega ao projeto InfoPAE Móvel e já mostrou resultados satisfatórios de desempenho [8] [6] [9] [10]. O SDDL conta com um serviço específico, chamado de GroupDefiner, que poderá fazer uso do mecanismo de balanceamento de carga que será desenvolvido neste trabalho. Como supracitado, o desenvolvimento do mecanismo de balanceamento de carga ainda não foi iniciando, todavia já foi realizada uma considerável revisão sobre o Estado da Arte acerca do tema, como também um design inicial do mecanismo. A seguir, são apresentados os próximos passos identificados e uma proposta de cronograma para a conclusão desta proposta de dissertação de mestrado. 1. Revisão bibliográfica; 2. Design do funcionamento do mecanismo de balanceamento de carga; 3. Modelagem dos dados/tópicos DDS envolvidos na comunicação entre os nós; 4. Implementação do mecanismo de balanceamento de carga; 5. Testes iniciais; 6. Implementação de um ou mais algoritmos para o balanceamento de carga dos nós; 7. Testes do mecanismo e do(s) algoritmo(s) de balanceamento de carga; 8. Avaliação do desempenho da solução proposta; 9. Redação e revisão do texto da dissertação; 10. Defesa da dissertação. Tabela 1. Cronograma Atividade/Mês 06/ / / / / / / Bibliografia [1] G. Chen, M. Li, and D. Kotz, Data-centric middleware for context-aware pervasive computing, Pervasive and Mobile Computing, vol. 4, no. 2, pp , Apr

11 [2] A. Corradi, L. Foschini, and L. Nardelli, A DDS-compliant infrastructure for fault-tolerant and scalable data dissemination, in The IEEE symposium on Computers and Communications, 2010, pp [3] K. Kwon and C. Park, A proxy-based approach for mobility support in the DDS system, in th IEEE International Conference on Industrial Informatics, 2008, pp [4] A. Corradi and M. Fanelli, Adaptive context data distribution with guaranteed quality for mobile environments, Computing (ISWPC), 2010, pp , May [5] OMG, Data Distribution Service for Real-time Systems [6] L. David, R. Vasconcelos, L. Alves, R. André, G. Baptista, and M. Endler, A Communication Middleware for Scalable Real-time Mobile Collaboration, in IEEE 21st International WETICE, Track on Adaptive and Reconfigurable Serviceoriented and component-based Applications and Architectures (AROSA), [7] T. A. S. Foundation, The Apache HTTP Server Project, [Online]. Available: [Accessed: 20-Jun-2012]. [8] L. David, R. Vasconcelos, L. Alves, R. André, and G. Baptista, A Large-scale Communication Middleware for Fleet Tracking and Management, in Salão de Ferramentas, Brazilian Symposium on Computer Networks and Distributed Systems (SBRC 2012), [9] R. O. Vasconcelos, L. David, L. Alves, R. André, and M. Endler, Real-time Group Management and Communication for Large-scale Pervasive Applications. Monografias em Ciência da Computação - MCC 05/2012, Dep. de Informática, PUC-Rio, ISSN , Rio de Janeiro, [10] M. Endler, R. O. Vasconcelos, L. David, R. André, and L. Alves, A DDS-based middleware for scalable tracking and communication of wireless-connected mobile nodes in a WAN. Monografias em Ciência da Computação - MCC 06/2012, Dep. de Informática, PUC-Rio, ISSN , Rio de Janeiro, [11] M. Endler et al., ContextNet: Context Reasoning and Sharing Middleware for Large-scale Pervasive Collaboration and Social Networking, in Proceedings of the Workshop on Posters and Demos Track - PDT 11, 2011, pp [12] A. K. Y. Cheung and H.-A. Jacobsen, Load Balancing Content-Based Publish/Subscribe Systems, ACM Transactions on Computer Systems, vol. 28, no. 4, pp. 1-55, Dec [13] A. Calsavara and L. A. P. Lima Jr., Scalability of Distributed Dynamic Load Balancing Mechanisms, in ICN 2011 The Tenth International Conference on Networks, 2011, no. c, pp [14] M. Randles, D. Lamb, and A. Taleb-Bendiab, A Comparative Study into Distributed Load Balancing Algorithms for Cloud Computing, in 2010 IEEE 24th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops, 2010, pp [15] A. Rao, K. Lakshminarayanan, and S. Surana, Load balancing in structured P2P systems, in Proceedings of IPTPS, 2003, pp [16] D. Karger, Simple efficient load balancing algorithms for peer-to-peer systems, ACM symposium on Parallelism in algorithms and, no. i, p. 36,

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