Desafios e propostas para o futuro da Internet...2017/07/21 · redes1 redes2 redes3 redes4 redes5 dev1 8 1 0 0 0 dev2 0 1 2 2 8 similaridade = 1/5 = 0.2 iSim: Algoritmo de Similaridade

Desafios e propostas para o futuro da Internet

Adriana Viriato Ribeiro

Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação

Universidade Federal da Bahia

NetCafe – 21/07/2017

Agenda

• Desafios da Internet Atual

• Redes Centradas no Usuário

• Redes Centradas na Informação

• Mestrado: mobilidade + offloading + ICN

• Pesquisas INSERT-UFBA

Desafios enfrentados pela arquitetura atual

• Escalabilidade

• Mobilidade

• Caminhos programáveis

• Segurança

• Gerenciamento

• Etc

Alternativas em Internet do Futuro

• Redes Definidas por Software (Software Defined Networks – SDN)

• Redes Centradas no Usuário (User-Centric Networks – UCN)

• Redes Centradas na Informação (Information-Centric Networks – ICN)

• Internet das Coisas (Internet of Things – IOT)

Evolucionário x Clean Slate

Alternativas em Internet do Futuro

• Redes Definidas por Software (Software Defined Networks – SDN)

• Redes Centradas no Usuário (User-Centric Networks – UCN)

• Redes Centradas na Informação (Information-Centric Networks – ICN)

• Internet das Coisas (Internet of Things – IOT)

Evolucionário x Clean Slate

UCN: Contexto

UCN: Contexto

• Disseminação de Dispositivos Móveis

• Aumento do tráfego

• Surgimento de Aplicações “Famintas por Banda”

• Investimentos não suprem a necessidade dos usuários

• Como controlar o crescimento?• Limitação do Serviço

• Aplicação de altos preços por dados excedentes

UCN

• Surgiram como premissa de Compartilhamento de Rede e Serviços

• Alternativa para redução da sobrecarga

• Expansão do backbone

• O usuário passa a ser um elemento central na rede

UCN

Modelos de UCN

• Hotspots UCN• Redes FON

• MESH UCN• Wray Village

• Social Networking UCNs• Wifi.com

Desafios em UCN

• Dispositivos com recursos limitados:• Armazenamento• Processamento• Energia

• Carência de software de gerenciamento• Algoritmos de roteamento eficientes + diminuição de tarefas de alto

consumo• Mecanismos de Incentivo e Reputação• Eleição de Provedores potenciais• Segurança e Confidencialidade• Monitoração de atividade e Desempenho

Ambientes de experimentação

• Mininet

• User-Centric Wireless Testbed

• Phantomnet (Universidade de Utah)

UCN: Conclusões

• Tema novo pouco explorado no Brasil

• Presente nas principais chamadas dos periódicos e conferências

• Diversos desafios mapeados

• Trabalhos de Mestrado e Doutorado

• Propõe soluções para o Offloading de dados

• Um dos problemas atuais em redes móveis

• Considerado pela Academia como uma das principais premissas para Internet do Futuro

ICN: Contexto

+

15

Arquitetura Atual

Arquitetura Atual

16

Arquitetura atual

192.168.10.15Marron5CD

192.168.104.3Marron5CD

192.102.15.37Marron5CD

17

Arquitetura atual

192.168.10.15Marron5CD

192.168.104.3Marron5CD

192.102.15.37Marron5CD

Eu quero o CD do Marron5

18

Arquitetura atual

192.168.10.15Marron5CD

192.168.104.3Marron5CD

192.102.15.37Marron5CD

Requisição para 192.168.10.15

19

Arquitetura atual

192.168.10.15Marron5CD

192.168.104.3Marron5CD

192.102.15.37Marron5CD

X

20

Arquitetura atual

192.168.10.15Marron5CD

192.168.104.3Marron5CD

192.102.15.37Marron5CD

??

?

21

Usuário não foi servido!

22

ICN: Ideia geral

Marron5CD

Marron5CD

Marron5CD


23

ICN: Ideia geral

Marron5CD

Marron5CD

Marron5CD

Requisição: Marron5CD

24

ICN: Ideia geral

Marron5CD

Marron5CD

Marron5CD

Requisição: Marron5CD

25

ICN: Ideia geral

Marron5CD

Marron5CD

Marron5CD

X

26

ICN: Ideia geral

Marron5CD

Marron5CD

Marron5CD

X

27

ICN: Ideia geral

Marron5CD

Marron5CD

Marron5CD

X

Marron5CD

28

ICN: Ideia geral

Marron5CD

Marron5CD

Marron5CD

X

Marron5CD

Marron5CD

29

ICN: Ideia geral

Marron5CD

Marron5CD

Marron5CD

X

Marron5CD

Marron5CD


30

ICN: Ideia geral

Marron5CD

Marron5CD

Marron5CD

X

Marron5CD

Marron5CDMarron5CD

31

ICN: Ideia geral

Marron5CD

Marron5CD

Marron5CD

X

Marron5CD

Marron5CDMarron5CD

32

ICN: Características gerais

• Principais características:

• Separação entre identificação e localização

• Segurança

• Mobilidade

• Multihoming

• Não há necessidade de saber onde o conteúdo está

• Conectar consumidores a produtores• Disponibilidade da informação

• Disseminação da informação

• Facilidade de acesso à informação

• Aumento do desempenho

33

ICN: arquitetura geral

34

Identificador de host

Identificador de conteúdo

Não tenho mais o endereço do servidor...

35

Não sei onde está o conteúdo...

36

Para onde encaminho as requisições??

37

Vamos voltar um pouco!

38

Formato do pacotes

• Pacote de Interesse

• Nome do Conteúdo

• Pacote de Dados


• Conteúdo

39

Formato do pacotes



• Pacote de Dados


• Conteúdo

40

ufba/dcc/pgcomp/topicosemredes/ccn/aula1/parte1

Prefixo

Formato do pacotes



• Pacote de Dados


• Conteúdo

41


PrefixoNome do Conteúdo

Para onde encaminho as requisições??

Para o produtor associado ao prefixo do conteúdo que eu quero!

42

Mas como vou saber quem é esse produtor?

43

FIB: Forwarding Information Base

44

Prefixo Interface de Saída

ufba/dcc/pgcomp/topicosemredes 3

prefeitura/salvador/carnaval 1

youtube/videoaulas 2


PrefixoNome do Conteúdo

FIB

45

prefeitura/salvador/carnaval

Eu quero saber a programação do carnaval de

Salvador!

1 2

3

ufba/dcc/pgcomp/topicosemredes

5

4

6

FIB

46


1 2

3


Requisição: prefeitura/salvador/carnaval/programacao

5

4

6

FIB

47


1 2

3





5

4

6

FIB

48


1 2

3





5

4

6

FIB

49


1 2

3




5

4

6

FIB

50


1 2

3




5

4

6

FIB

51


1 2

3




5

4

6

Como o conteúdo irá retornar?

52

Formato do pacotes



• Pacote de Dados


• Conteúdo

53

PIT: Pending Interest Table

54

Nome do Conteúdo Lista dos nós solicitantes

ufba/dcc/pgcomp/topicosemredes/ccn/aula1/parte1 8

prefeitura/salvador/carnaval/programacao 4,6

PIT

55


1 2

3


5

4

6

PIT

56


1 2

3


5

4

6

PIT

57


1 2

3


5

4

6

PIT

58


1 2

3


5

4

6



PIT

59


1 2

3


5

4

6


prefeitura/salvador/carnaval/programacao 1

PIT

60


1 2

3


5

4

6



PIT

61


1 2

3


5

4

6



PIT

62


1 2

3


5

4

6



PIT

63


1 2

3


5

4

6



CS: Content Store

64

Nome do Conteúdo Conteúdo

ufba/dcc/pgcomp/topicosemredes/ccn/aula1/parte1 [...]

prefeitura/salvador/carnaval/programacao [...]

CS

65


1 2

3


5

4

6



CS

66


1 2

3


5

4

6



9

ICN: Desafios

• Nomeação de Conteúdo• Plana• Hierárquica• Com atributos

• Roteamento baseado em nome• Plano• Hierárquico

• Segurança

• Escalabilidade

• Mobilidade

• Gerenciamento de Cache

• Projetos: CCN/NDN, DONA, PSIRP, NetInf...

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ICN: Desafios

• Nomeação de Conteúdo

• Roteamento baseado em nome

• Segurança

• Escalabilidade

• Mobilidade

• Gerenciamento de Cache

• CCN/NDN

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Mestrado: mobilidade + offloading + ICN

• Aumento do tráfego nas redes móveis:• Densificação de redes

• ICN

Contentcentric+

Cache


Diversidade no perfil dos usuários Usuários distintos : Interesses distintos

Alta rotatividade de conteúdo no cache

iSim (interests’ Similarity): Arquitetura ICN

Afinidade entre usuários

Formação de agrupamentos

Descarregamento de dados na estação principal, aumento da taxa de acertonas estações secundárias


Macro Base Station – MBS

Dispositivo Móvel – DM

Small Cell Base Station – SCBS

• Armazena todos os conteúdos disponíveis

• Requisita Conteúdo

• Armazena uma porcentagem dos conteúdos disponíveis


Pacotes de Interesse

Pacotes de Dados

Pacotes de Controle

(Vazio)

Cabeçalho

Conteúdo

Cabeçalho

Dados de manutenção da rede

Cabeçalho

iSim: Função de Similaridade

Índice de JaccardConteúdos solicitados em comum

Quantidade de conteúdos solicitados em comumQuantidade de todos os conteúdos solicitados

Similaridade do cossenoFrequência dos conteúdos solicitados em comum

Frequência dos conteúdos em comum em iFrequência dos conteúdos em comum em j

Peso

ji

ji

ji

ji

jiFF

FF

CC

CCS )1(,


ji

ji

ji

ji

jiFF

FF

CC

CCS )1(,

redes1 redes2 redes3 redes4 redes5

dev1 8 1 0 0 0

dev2 0 1 2 2 8


ji

ji

ji

ji

jiFF

FF

CC

CCS )1(,


dev1 8 1 0 0 0

dev2 0 1 2 2 8

similaridade = 1


ji

ji

ji

ji

jiFF

FF

CC

CCS )1(,


dev1 8 1 0 0 0

dev2 0 1 2 2 8

similaridade = 1/5 = 0.2

iSim: Algoritmo de Similaridade e Agrupamento

77

Solicitações são feitas à MBS

Envio das tabelas de requisições

pelos DMs

Aplicação da função de

similaridade par a par

Cálculo da média de similaridade

entre cada nó e os demais

Identificação do nó com maior média de similaridade

(líder)

Formação do grupo com o nó líder e os seus k vizinhos mais

próximos

Retirada dos nós que já estão agrupados


78



pelos DMs






(líder)


próximos



79



pelos DMs






(líder)


próximos



80



pelos DMs






(líder)


próximos



81



pelos DMs






(líder)


próximos



82



pelos DMs






(líder)


próximos



83



pelos DMs






(líder)


próximos



84



pelos DMs






(líder)


próximos


Avaliação Experimental: Métricas

rMax

rMinrMaxoff

100

ci

matchhr

Re100

Offloading na MBSrMax : todos os interesses feitos na MBSrMin : interesses feitos com uso de SCBS

Taxa de Acerto na SCBSmatch : interesses resolvidos localmenteiRec : todos os interesses recebidos

Avaliação Experimental: Parâmetros

Parâmetro Valor

Quantidade de dispositivos móveis na rede 30 15

Quantidade de MBS 1 1

Quantidade de SCBS 3 3

Quantidade de conteúdos disponíveis 100 30

Política de descarte de cache LFU

Modelo de mobilidade Mass Mobility

Tipo de propagação Constant Speed Propagation

Frequência 2.4GHz

Perda Free Space Path Loss

Ruído -110 dBm

86

ElBamby et al., 2014

Tabela 2. Parâmetros de simulação

Avaliação Experimental: Parâmetros

Parâmetro Valor

Quantidade de dispositivos móveis na rede 30

Quantidade de MBS 1

Quantidade de SCBS 3

Quantidade de conteúdos disponíveis 100

Política de descarte de cache LFU

Modelo de mobilidade Mass Mobility

Tipo de propagação Constant Speed Propagation

Frequência 2.4GHz

Perda Free Space Path Loss

Ruído -110 dBm

87

INET

Tabela 2. Parâmetros de simulação

Relação entre tamanho do cache, e Taxa de Acerto

88

89

90


91


92


93

Relação entre Similaridade e Comunicação na Taxa de Acerto e no Descarregamento de Dados

94


95


96


97


98

iSim: Contribuições

Contribuições da proposta: Melhores taxas de acerto na SCBC

Provê descarregamento de dados na MBS

Permite economia de recursos

Definir agrupamentos a partir de um limiar de similaridade √

Avaliação do impacto da entrada/saída de dispositivos móveis na rede √

Avaliação da necessidade do recálculo dos grupos √

Variação dos parâmetros de simulação √

99

INSERT-UFBA (Leobino N. Sampaio)

SDN UCN

ICN


SDN UCN

ICN

Igor Caldeira: tolerância a

falhas


SDN UCN

ICN


falhas

Cleber Araujo: eficiência

energética


SDN UCN

ICN


falhas

Dimitri Anjos: eficiência

energética


energética


SDN UCN

ICN


falhas


energética


energética

Eliseu Torres: alocação de banda e QoS


SDN UCN

ICN


falhas


energética


energética


Wallas Fróes: eficiência

energética


SDN UCN

ICN


falhas


energética


energética



energética

Matheus VagnerLucas Souza


SDN UCN

ICN


falhas


energética


energética



energética


Rafael Costa


SDN UCN

ICN


falhas


energética


energética



energética


Rafael Costa

Nilton Seixas: DDoS


SDN UCN

ICN


falhas


energética


energética



energética


Rafael Costa

Nilton Seixas: DDoS

Mateus Souza: VANETs


SDN UCN

ICN


falhas


energética


energética



energética


Rafael Costa

Nilton Seixas: DDoS

Francisco Renato: mobilidade de

produtores



SDN UCN

ICN


falhas


energética


energética



energética


Rafael Costa

Nilton Seixas: DDoS

Francisco Renato: mobilidade de

produtores


Adriana Viriato: mobilidade e

offloading

Obrigada!

[email protected]

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