Comunicação Multicast

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1 Comunicação Multicast November 1, 2009 Sumário Multicast Application-Level Multicast Algoritmos Epidémicos

2 Comunicação Multicast Multicast designa o envio duma mensagem para múltiplos destinatários. Pode ser assegurada a 1 de 2 níveis: Rede IP Multicast Em IPv4 impõe um peso administrativo significativo. Aplicação Application Level Multicasting Faz uso de redes overlay, i.e. redes virtuais construídas sobre a Internet. O próprio Mbone é uma rede overlay, embora funcione ao nível de rede. Soluções Application-level Multicast Construir uma spanning tree dum grafo cujos nós são os nós que fazem parte do grupo e cujos arcos são as ligações entre esses nós numa rede virtual (overlay). Para fazer o multicast duma mensagem basta enviá-la para a raiz da spanning tree. A mensagem é então difundida, usando unicast, a partir da raiz em direcção às folhas. Protocolos Epidémicos Passar a informação a alguns nós vizinhos escolhidos aleatoriamente os quais propagam a informação (passando-a a alguns nós vizinhos escolhidos aleatoriamente).

3 Application-layer Multicast (ALM) Overheads Problema ALM usa uma rede virtual (overlay), o que pode conduzir a um uso menos eficiente da rede- End host B A 1 1 Ra Rb Overlay network Internet Router Rc 5 Rd 1 Link stress Quantas vezes uma mensagem atravessa o mesma ligação da rede subjacente? Mensagens de B para C precisam de atravessar o link (Rc, Rd) duas vezes. Link stretch Relação entre a distância entre nós na árvore de multicast e a distância na rede subjacente. O custo do caminho entre BC na árvore de multicast é 71, vs 47 na rede subjacente. 1 C D Exemplo: Switch Trees (1/4) Problema A implementação de algoritmos óptimos, p.ex. minimum-spanning trees (MST), não é prática. O protocolo é complexo. A MST resultante pode exceder a capacidade dos nós/ligações. Ideia Alterar a topologia da árvore multicast de forma incremental: Respeitando as limitações em termos de recursos; Melhorando a métrica de desempenho escolhida, p.ex. custo. Limitação Pressupõe que a árvore de multicast foi previamente criada. P.ex. um nó que se associa à árvore, fá-lo como filho da raiz.

4 Exemplo: Switch Trees (2/4) Em princípio um nó poderá mudar o seu pai para qualquer nó que não faça parte da sub-árvore de que é raiz. Impondo restrições aos nós candidatos obtém-se diferentes classes de protocolos: source: Helder and Jamin 2002 A selecção dos nós pode usar diferentes métricas, p.ex.: Custo da árvore; Atraso para a raiz (fonte); source: Helder and Jamin 2002 Exemplo: Switch Trees (3/4) Banana Tree Protocol (BTP) Protocolo do tipo one-hop switch. Quando um nó se junta ao grupo multicast, liga-se à raiz da árvore. Se a raiz não existe, o nó passa a ser a raiz. Se um nó falhar, a árvore de que é raiz parte-se: os seus filhos deverão ligar-se directamente à raiz do grupo multicast. Para evitar sobrecarregar a raiz, podem ligar-se ao pai do nó que falhou, i.e. ao seu nó avô. Para mudar de pai, um nó tem que pedir autorização ao novo pai, o qual pode aceitar ou rejeitar o pedido.

5 Exemplo: Switch Trees (4/4) BTP: Ciclos source: Helder and Jamin 2002 a Tentativas simultâneas de vários nós para mudar de pai podem conduzir a ciclos. Pode ser evitado, se um nó que está no processo de alteração de pai rejeitar pedidos de autorização. b Informação desactualizada pode conduzir à formação de ciclos. Pode ser evitado incluindo informação sobre a topologia (nó pai, no caso de switch one-hop) no pedido de autorização. Preliminares Objectivo Disseminar informação pelos nós (réplicas) dum sistema distribuído. Pressuposto Não há conflitos I.e., múltiplos nós não tentam actualizar a mesma informação ao mesmo tempo. Ideia A actualização da informação é feita passando-a a alguns dos nós vizinhos. Estes passam-na aos seus vizinhos de forma indolente (lazy), não imediatamente. Eventualmente, todos os nós com cópias da informação actualizá-la-ão.

6 Classes de Soluções Anti-entropia Cada réplica periodicamente escolhe uma réplica aleatoriamente, e permuta alterações da informação. Baseado em rumores (Gossip) Uma réplica que foi actualizada passa a actualização a algumas outras réplicas. Anti-Entropia Ideia Periodicamente um nó P escolhe outro nó Q aleatoriamente e troca informação. Resultados da teoria de propagação de epidemias Eventualmente, todos os nós recebem todas as actualizações. I.e. a probabilidade dum nó não receber uma actualização tende para 0. O tempo esperado para difundir a actualização por todas as réplicas é proporcional ao número de réplicas. Alternativas para a Troca de Informação Push P envia a Q as suas actualizações. Pull P extrai de Q as suas actualizações. Push-Pull P e Q permutam actualizações. Após esta permuta P e Q têm a mesma informação.

7 Comparação de Estratégias Push Propagação de alterações na fase final relativamente lenta. À medida que a informação se vai difundindo, a probabilidade de seleccionar um nó sem a informação vai diminuindo p i+1 p i e 1 Pull Propagação de alterações na fase final tende a ser mais rápida. À medida que a informação se vai difundindo, a probabilidade de seleccionar um nó com a informação nova, vai aumentando. p i+1 = (p i ) 2 Push-Pull Combina as vantagens das 2 aproximações anteriores. Para um grafo aleatório são necessários O(log(N)) passos (round) para difundir actualizações a todos os N nós do grafo. Gossiping Ideia Variante de algoritmos epidémicos, na qual o nó P perde a motivação para difundir uma actualização, se ao contactar outro nó, Q, este já a tiver recebido. Permite uma rápida e eficiente difusão de actualizações. Não garante que todos os nós sejam actualizados. Seja 1/k a probabilidade de P deixar de difundir uma actualização se Q já a tiver recebido. A fracção de nós, s, que não receberá a actualização é dada por: k s = e (k+1)(1 s) ln(s)

8 Algoritmos Epidémicos: Discussão São escaláveis: Sincronização entre nós localizada. São robustos: Toleram facilmente falhas em nós; Mesmo que cada nó tenha uma visão parcial do sistema apenas, se esta visão for continuamente actualizada o resultado é um grafo aleatório. Não suportam a remoção directa de informação. Não é relevante para multicast. (Algoritmos Epidémicos: Remoção de informação) Solução Actualizar a informação substituindo-a por um death certificate. Problema Quando remover o death certificate? Alternativa 1 Remover o death certificate só depois de executar um algoritmo que garante que foi propagado a todos os nós. Semelhante a garbage-collection. Alternativa 2 Remover o death certificate após um determinado intervalo de tempo. Assume que a sua propagação é feita num tempo máximo.

9 Algoritmos Epidémicos: Aplicações Disseminação de Informação Sem dúvida a aplicação mais importante. Agregação de Informação Requer a formulação do problema em termos da disseminação de informação. Valor Médio duma Variável Seja x i a variável no nó i. O valor médio das variáveis mantidas em todos os nós pode ser obtido através da permuta de valores entre nós e da substituição do seu valor usando a fórmula: x i, x j (x i + x j )/2 Questão Qual o valor calculado se x 0 = 1 e x i = 0, i 0? Leitura Adicional Secção 4.5 de Tanenbaum e van Steen, Distributed Systems, 2nd Ed. D. Helder and S. Jamin, End-host multicast communication using switch-trees protocols, Proceedings of the 2nd IEEE/ACM International Symposium on Cluster Computing and the Grid (CCGRID 02) (acessível via IEEE Xplore dentro da FEUP ) A. Demers et al, Epidemic algorithms for replicated database maintenance, Proceedings of the 6th Annual ACM Symposium on Principles of Distributed Computing (PODC 87) (acessível via biblioteca digital da ACM dentro da FEUP )