Enabling disruption tolerant services

Beschreibung

Unterbrechungstolerante Kommunikation (Delay Tolerant Networking, DTN) erlaubt die Datenübertragung in Netzwerken mit geringer Konnektivität. Hierzu gehören beispielsweise bisher diesbezüglich unterversorgte ländliche Gebiete als auch sehr energiebeschränkte Sensornetze. Im Gegensatz zu vollständig verkabelten, infrastruktur-basierten Netzwerken bringen solche infrastrukturlosen Sensornetze eine Reihe von zusätzlichen Problemen mit sich, wobei die sich über die Zeit ändernde Konnektivität die größte Herausforderung darstellt. Für die Entwicklung von unterbrechungstoleranten Netzen und diese Netze nutzende Dienste bedarf es also dreier grundlegender Schritte: (1) die Identifikation sinnvoller Anwendungen und Dienste sowie deren Beschreibung, (2) die effiziente Erkennung von potentiellen Kommunikationspartnern in Funkreichweite und (3) die effiziente Vermittlung von Nachrichten. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein initiales Nutzer- und Dienstmodell zur Verwendung in unterbrechungstoleranten Netzen entwickelt. Dieses Modell kombiniert Aspekte der Kommunikationsstruktur eines Dienstes mit dem Nutzerkontext, der aus bisherigen Erfahrungen und Erwartungen des Nutzers an einen Dienst aus besteht. Basierend darauf kann letztlich dessen Zufriedenheit, die „Quality of Experience“, vorausgesagt werden. Hierfür wurden die Kerncharakteristika identifiziert, welche Dienste und Netzen für diese Art von Kommunikation besonders geeignet machen. Die sind (1) „Data Prefetching“ und „Bundling“, (2) stoßweise, diskontinuierliche Kommunikation, (3) weiche Zeitschranken, (4) weiche Schranken zur Auslieferungsreihenfolge, (5) Einwegkommunikation und (6) Nützlichkeit von Daten auf jedem Hop. Ergänzend schlagen wir folgende initialen quantitativen Metriken zur Bewertung der Nutzerzufriedenheit vor: (1) die Interaktionsgeschwindigkeit, (2) Komfort- und Frustrationslevel, (3) die Effektivität einer eingegangenen Nachricht im Auslösen von Nutzerreaktionen, sowie (4) die Dauer zwischen technischen Kommunikationsgelegenheiten. Insgesamt gibt es keine spezielle Killeranwendung für DTNs. Eine bessere Berücksichtigung der begrenzten Netzwerkressourcen kann aber universell zu einer besseren Nutzererfahrung führen. In diesem Kontext wurden eine Reihe von Beispielanwendungen entwickelt, die besonders für DTNs geeignet sind. Hierzu gehören eine kollaborative Terminfindung, der Zugriff auf Wikipedia, die Verteilung von Kartenmaterial zur Gebäudenavigation sowie mobile Sensornetze zur Tierbeobachtung. Weiterhin wurde ein neues Schema (PDS) zur drahtlosen Erkennung zeitlich nicht synchronisierter Netzknoten in Funkreichweite vorgeschlagen, das auf Differenzenmengen basiert. Mathematisch beweisbar erzeugt diese Konstruktion den optimalen Kompromiss zwischen Erkennungslatenz und Energieverbrauch. PDS erreicht bei einer angenommen Funkbakenrate von 10 Hz und einem Tastgrad von 2% eine maximale Latenz von 4 min, während U-Connect, die bisher beste verwandte Lösung, unter gleichen Bedingungen auf eine maximale Latenz von 9 min kommt. Weiterhin wurde die Erkennungsrate von Netzknoten mit unterschiedlichen Energiebudgets untersucht. Durch eine vollständige Suche aller Kombinationen von Zykluslängen und Phasenverschiebungen konnte gezeigt werden, dass PDS sich in der Praxis bei allen Tastgraden größer 1% fair verhält. Zur effizienten Weiterleitung von Nachrichten wurden menschliche Bewegungsmuster auf eine neue Art modelliert, welche nur lokale Daten in einem Netzknoten benötigt. Hierbei werden zwei neue Routingprotokolle vorgeschlagen: SimBetAge basiert auf der bisherigen Häufigkeit des Treffens von Personenpaaren während GeoDTN auf den bisherigen geographischen Aufenthaltswahrscheinlichkeiten von Personen basiert. So wird in SimBetAge eine soziale Beziehung nicht als binärer, sondern als gewichteter Graph modelliert, was es erlaubt, zeitliche Veränderungen zu erfassen. Entsprechend werden die Definitionen von Ähnlichkeit und Intermediationszentralität auf reellwertig-gewichtete Graphen erweitert. Außerdem wird eine Metrik der gerichteten Egozentralität vorgeschlagen, welche die Eignung eines Netzknotens zur Weiterleitung von Nachrichten abbildet. Der Ansatz wurde mit einer Reihe von Routingsalgorithmen verglichen, insbesondere mit „Direct Delivery“, epidemisches Fluten, PRoPHET und dem originalen SimBet. Unter Verwendung der Datensätze „Reality Mining“, „Haggle iMote“ und „Dartmouth Outdoor Experiment“ wurde gezeigt, dass die Berücksichtigung der zeitlichen Veränderlichkeit von sozialen Beziehungen die Performanz drastisch verbessern kann. In GeoDTN wird menschliche Mobilität als eine zeitabhängige Aufenthaltswahrscheinlichkeit um Ankerpunkte modelliert. Dies erlaubt die Entwicklung einer Heuristik zur Vorhersage der zukünftigen Konnektivität. Da bisher noch keine weitverbreiteten DTN Anwendungen existieren, wurde als Datenbasis zur Bewertung des Ansatzes die selbstdeklarierte Mobilität von 221 sehr aktiven Nutzern aus einem sozialen Online-Netzwerk verwendet. Die Evaluation zeigt, dass geoDTN eine ähnliche Performanz aufweist wie Algorithmen auf der Basis sozialer Charakteristika, wie etwa SimBetAge, und Algorithmen wie Move deutlich übertrifft. In Netzwerken mit weniger periodischer Mobilität übertrifft geoDTN andere Algorithmen in seiner Performanz deutlich in Bezug auf Hop-Anzahl; im Durchschnitt um 130% und in Einzelfällen um bis zu 200%. Bezüglich der Zustellungsgeschwindigkeit ist geoDTN im Schnitt um einen Faktor 3, gegenüber PRoPHET sogar um den Faktor 6, performanter. In Kombination tragen diese Algorithmen und Methoden zu einer übergeordneten DTN Architektur dabei, erlauben verbesserte Dienste für Nutzer und verbessern den Zugang zu Datennetzen insbesondere in Gebiete, in denen die sonst nötige Kommunikationsinfrastruktur fehlt.

Autor*in

Jó Ágila Bitsch

Themen in »Enabling disruption tolerant services«

Disruption Tolerant Networking Neighbor Discovery Routing

Stimmen zu »Enabling disruption tolerant services«

Details

Link teilen