GROUPS-NET: Roteamento Ciente de Encontros de Grupos em Redes Móveis

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Rosa do Amaral Nunes
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1 GROUPS-NET: Roteamento Ciente de Encontros de Grupos em Redes Móveis Ivan Oliveira Nunes, Pedro O. S. Vaz de Melo, Antonio A. F. Loureiro 1 Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores - SBRC April 27, 2016

2 1 Introdução 2 Desenvolvimento 3 Experimentos 4 Conclusão

3 Sumário 1 Introdução 2 Desenvolvimento 3 Experimentos 4 Conclusão

4 Introdução A crescente demanda por conteúdos populares com grande volume de dados como vídeos, imagens e músicas alavancou a utilização de comunicação dispositivo-dispositivo (D2D) na próxima geração das redes celulares. A figura abaixo representa um cenário de comunicação D2D em uma rede celular.

5 Contexto De forma a viabilizar a comunicação D2D em redes celulares, é proposto a utilização de algoritmos bem estabelecidos destinados a Redes Tolerantes a Atrasos (DTNs). Sendo estes algoritmos baseados primordialmente na estrutura estática das comunidades sociais que são formadas entre as pessoas para, assim, definir suas poĺıticas de encaminhamentos. Nas últimas décadas vários algoritmos foram propostos, entre eles, algoritmos probabiĺısticos e algoritmos cientes de contexto. Porém, os algoritmos cientes de contexto social não consideram a natureza dinâmica e evolutiva da relações dos grupos sociais.

6 Problemas A detecção distribuída de comunidades é uma tarefa complexa; Algoritmos existentes para detecção distribuída de comunidades atingem, no máximo, 85% de precisão em relação as versões centralizadas; Algoritmos baseados em comunidades estáticas não consideram a dinamicidade da mobilidade humana; A detecção de comunidades depende da calibração de parâmetros para cada cenário específico, o que torna sua utilização inviável em aplicações de tempo real; A detecção de comunidades depende da calibração de parâmetros para cada cenário específico, o que torna sua utilização inviável em aplicações de tempo real;

7 Proposta Um algoritmo de encaminhamento ciente de contexto social que substitui a utilização de comunidades sociais estáticas pelo conhecimento da dinâmica de encontro de grupos. No contexto deste trabalho, um grupo é definido como um conjunto de pessoas que encontram de forma recorrente de modo que a maioria dessas pessoas estejam sempre presente nos encontros.

8 Contribuições Uma metodologia para identificar e rastrear encontros de grupos em traces de contatos. Um algoritmo de roteamento oportunístico para redes D2D sensível ao histórico de encontros sociais de grupos, eliminando a necessidade de detecção distribuída de comunidades; Uma análise comparativa que avalia a taxa de entrega e sobrecarga da rede em cenários reais (emulados). O algoritmo proposto revela ser mais apropriado que o atual estado da arte em diversas situações;

9 Sumário 1 Introdução 2 Desenvolvimento 3 Experimentos 4 Conclusão

10 Bubble Rap X GROUPS-NET O Bubble Rap é um protocolo de encaminhamento de mensagens, que utiliza uma estrutura de comunidades sociais em redes móveis combinada com a popularidade dos nós. Diferentemente, o protocolo proposto, busca detectar grupos de pessoas que estão de fatos reunidas, próximas espacialmente e temporalmente. A metodologia proposta é capaz de capturar a natureza dinâmica dos encontros sociais e não necessita de detecção dinâmica de comunidades

11 Identificação dos Encontros de Grupos Modelagem Traces de Contatos com Grafos

12 Caracterização dos Dados traces: MIT Reality Mining e Dartmouth contendo 80 e 1200 usuários.

13 Caracterização dos Dados

14 Detecção dos Grupos Definição de grupo: Um grupo é um conjunto de nós altamente conectados em Gc(V,E[tw=i]), que é o grafo gerado apartir da i-ésima subdivisão do trace S, após eliminar contato entre pares sem laços sociais e eliminar arestas cujo peso seja inferior ao limiar Wth.

15 Frequência de re-encontros de grupos

16 Sumário 1 Introdução 2 Desenvolvimento 3 Experimentos 4 Conclusão

17 Métricas Taxa de Entrega; Número de transmissões;

18 Resultados

19 Resultados

20 Relação BenefícioCusto

21 Sumário 1 Introdução 2 Desenvolvimento 3 Experimentos 4 Conclusão

22 Conclusão GROUPS-NET demostrou um desempenho superior, realizando 40% menos transmissões para atingir a mesma taxa de entrega. Analisando a relação benefíco-custo dos dois algoritmos e para todos os tempos de transmissão o GROUPS-NET apresentou melhor benefício.

23 Perguntas

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