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RaWMS - Random Walk based Lightweight Membership Service for Wireless Ad Hoc Networks

RaWMS - Random Walk based Lightweight Membership Service for Wireless Ad Hoc Networks. Ziv Bar-Yossef (Department of Electrical Engineering Technion - Israel Institute of Technology) Roy Friedman, Gabriel Kliot (Computer Science Department Technion - Israel Institute of Technology). ABSTRACT.

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RaWMS - Random Walk based Lightweight Membership Service for Wireless Ad Hoc Networks

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Presentation Transcript

  1. RaWMS - Random Walk based Lightweight Membership Service for Wireless Ad Hoc Networks Ziv Bar-Yossef (Department of Electrical Engineering Technion - Israel Institute of Technology) Roy Friedman, Gabriel Kliot (Computer Science Department Technion - Israel Institute of Technology)

  2. ABSTRACT • RaWMSはMANET向け、軽量なメンバー管理機構 • RaWMSは Reverse Random Walk モデルに基づく • 評価として、従来のフラッディングモデルやゴシップモデルと比較

  3. 1. INTRODUCTION • Membership service は重要 • アドホックネットワークでも利用したい • だが、通常のLANと同様にはいかない • 完全な情報は要らない • この研究による貢献 • RaWMS • ビュー（取得するリストの一部）の均一のランダムさ • 負荷が低い • 各ノードは任意のサイズのビューを取得可能 • 分割される可能性が低い • 分割されても自己再生

  4. 2. SYSTEM MODEL • グラフ理論に基づく • これ以降で用いる定義 • v: 各ノード • rv: 各ノードの無線送信可能範囲 • G = (V, E) • G: グラフ全体 • V: ノード全体 • E: 各ノード同士の接続 • Gd (n, r) • d: 次元

  5. 3. RANDOM WALK TECHNIQUES • Simple random walks • G = (V, E) :無向グラフ • dv: 頂点次数 • n = |V| • P: 確率的遷移行列 n×n • Pv, u = 1/dv • π:Pにおける静止分散 πP= π

  6. RW-based sampling • たとえば sample(p, T) の場合 • RWをpから開始 • Tステップ分RWをする • 終了したノードが結果を返す • 定義 • t秒後の分散 • Tmix：完了時間

  7. The Maximum Degree RW • 非正規グラフGを正規グラフG’に変換 • 最大次数Dを探し、各頂点にD-dvのループをつけて、グラフを正規化する • Tactual_mix: ステップ数（ループを除く） • Dを大きく見積もると多少の時間ロスに • P：マトリクス

  8. Random walks on ad hoc network MANET はRGG (Random Geometric Graphs)にモデル化できる G2(n, r) 無向 接続性 Cは定数 r <= 1/2 大きすぎるとダメ 0<αd<1とすると n, αのみで dadv, dmax, dmin を算出できる 例えばC=1, αd=0.1とすると、dadv=0.9

  9. Mixing Time Suppose r >= 1/2, n>=10

  10. 3.1 Reverse RW-based uniform sampling in ad hoc networks • Random Walk 結果をdst u がsrc vに返すと、結果を返すのがオーバヘッド • そこで、 Reverse Sampleing Technique • dst u のRandom Walk の結果を、src v の結果とする

  11. 4. RANDOM WALK BASED MEMBERSHIP SERVICE • <NodeIdentifier, LastTime> • NodeIdentifier: 各vの識別子 • LastTime: uから最後に“聞いた”時刻

  12. プロトコルは2スレッドで成り立つ ΔごとにRWするスレッド Incoming messageを処理するスレッド discardExpriredFromView(View, Timeout) discardOldestFromView(View) refreshInView(View, addr) storeInView(View, addr) pickNextNode()

  13. 実装イメージ

  14. 4.1 Formal Performance analysis • Convergence Time • ビュー取得までのプロトコルステップ数 • Convergence Period • 終了時刻

  15. The average value of r(n) • ボールを投げるとランダムにどれかのビンに入る。N本のビンに少なくとも一つはボールが入るようにするには、いくつボールを投げればよいか？

  16. 4.2 Service properties • ビューの均一性 • 均一にランダムなビューを取得できる • Knowledge graph の接続 • 分割の機会が非常に少ない • 万が一分割されても、自己再生機能を持つ • ビューサイズの負荷分散

  17. 4.3 Reactive extension of the view • ネットワークの詳細を知らなくても、ノードの要望に応じて取得可能なビューのサイズを正確に拡張できる

  18. 4.4 Network size estimation • Birthday paradox を用いる • わずか23人いれば同じ誕生日の人がいる確率が1/2になる現象

  19. 5. GOSSIP-BASED MEMBERSHIP • Lbpcast • AODVを用いている • Shuffling • もともとセンサネットワークで提案された • データのロスを最低限に • Flooding • 効率が良くない

  20. 5.1 Probabilistic starvation • 確率的マルチキャストアルゴリズム • ノードの大半はメッセージを受け取れる • しかし、少数のノードは全くorほとんど受け取れない • →要するに、ばらつきがある

  21. 5.2 Comparison • 比較 • Lbpcast はmobilityに弱い

  22. 6. SIMULATIONS

  23. 8. DISCUSSION • RaWMSの提案 • MANET向けメンバーリスト管理機構

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