Data-Driven Routing for Delay-Tolerant Networks

Transkript

1 Data-Driven Routing for Delay-Tolerant Networks Frank Nordemann, Thorben Iggena, Ralf Tönjes Hochschule Osnabrück

2 Herausforderungen für mobile Kommunikation Dynamische Anwendungsszenarien Diskontinuierliche Kommunikationspfade (Geringe Dichte an Kommunikationspartnern) Data-Driven Routing for DTNs Seite 2 Anwendungsszenarien

3 KOMOBAR Entscheidungsstrategien und Kommunikationsstrukturen für KOoperierende MOBile ARbeitsmaschinen in der Agrarwirtschaft Data-Driven Routing for DTNs KOMOBAR Seite 3

4 Data-Driven Routing for DTNs Seite 4 KOMOBAR Feldtest

5 Data-Driven Routing for DTNs Seite 5 Kommunikation über Mobilfunk

6 Ad-Hoc-Kommunikation Integration von Verzögerungstoleranz Data-Driven Routing for DTNs Seite 6 Ad-Hoc-Kommunikation

7 Routing in verzögerungstoleranten Netzen DTN Routing Epidemisch Spray&Wait Prophet Data-Driven Routing for DTNs Seite 7 Verzögerungstolerante Netze

8 Schleppergespann Schleppergespann Mähdrescher 2 Mähdrescher 1 Mähdrescher 3 Schleppergespann Schleppergespann Lagerstätte Schleppergespann Schleppergespann Mähdrescher 4 Disponentenserver (Internet) Statusdaten / Bilddaten Bauernhof Schleppergespann Mähdrescher 5 Techniker Fehlerdaten Data-Driven Routing for DTNs Seite 8 Szenario Getreideernte

9 Priorisierung von Informationen in Klassen Typ Richtung Frequenz Datengröße Priorität Fehlerdaten Erntemaschine zu Techniker 100s 200 Byte Klasse A Statusdaten Erntemaschine zu Lager 60s 200 Byte Klasse B Bilddaten Erntemaschine zu Lager 20s Byte Klasse C Klasse A Datenübertragung Klasse B Klasse C Klasse C Klasse B Klasse A Kombination verzögerungstoleranter Routingalgorithmen Klasse A Epidemisch Klasse B Klasse C Prophet Data-Driven Routing for DTNs Seite 9 Datengetriebenes Routing

10 Übertragungswahrscheinlichkeit Latenz Data-Driven Routing for DTNs Seite 10 Simulation Getreideernte (1)

11 Übertragungswahrscheinlichkeit / Latenz Paketkopien Data-Driven Routing for DTNs Seite 11 Simulation Getreideernte (2)

12 Übertragungswahrscheinlichkeit Latenz Data-Driven Routing for DTNs Seite 12 Simulation Random Waypoint (1)

13 Paketkopien Zwischengespeicherte Paketkopien Data-Driven Routing for DTNs Seite 13 Simulation Random Waypoint (2)

14 Bewertung Nutzbarkeit des datengetriebenen Routings hängt vom Gesamtszenario ab, nicht allein von den Szenariodaten! Begin Charakteristika des Szenarios Dynamiken / periodische Wiederholungen Daten verschiedener Typen Prioritätsklassen Ziel, Menge, Frequenz, etc. Relativ hohe Datenmengen Ressourcenbeschränkungen Kommunikation Speicher Energie Flexible Anpassung zur Prozesslaufzeit notwendig! Epidemic Routing Dyn. Configuration Prozesslaufzeit of Routing Dyn. Configuration Prozesslaufzeit of Routing Check / Adapt Template Build / Adapt Template End Monitor Network Monitor Network Monitor Application Data-Driven Routing for DTNs Bewertung Datengetriebenes Routing Seite 14

15 Vielfältige Prozessinformationen vorhanden Anwendungsinformationen Prozessplanung Aktuelle / zukünftige Aufträge Mitglieder von Ernteketten Hintergründe zu Anwendungsdaten Spezifische Prozessinformationen (z.b. Getreide- / Maisernte) Daten der Kommunikationsschicht Maschinendaten Fahrzeuggeschwindigkeit Motordrehzahl / Motorauslastung Kraftstoffverbrauch / -reserve Höhe des Schneidewerkes Position (GPS) Data-Driven Routing for DTNs Ausblick: Kontext und Konfigurationsmanagement Seite 15

16 Kommunikationsoptimierende Middleware Data-Driven Routing for DTNs Ausblick: Middleware zum dynamischen Routing in DTNs Seite 16

17 Analyse und Simulation vor Prozessausführung Szenariodaten Metadaten / DSL-Beschreibung Simulation Szenario PPS (Produktplanungsund Steuerungssystem) Ernteanwendung Szenariobeschreibung Nodes / Nodetypen Prozessbeschreibung Nodeverhalten Anwendungscharakteristika Anwendungsbeschreibung Simulationssetup Simulationsszenario: Umwelt Nodemobilität Anwendungen Konfigurationen: Routingprotokolle Routingparameter Anwendungsverhalten Data-Driven Routing for DTNs Seite 17 Ausblick: Simulation vor Prozessausführung

18 Datengetriebenes Routing und Konfigurationsanpassungen im Prozess (b) Scenario Matching / Modelling (c) Configuration Matching / Modelling (d) Scenario Simulation (a) Scenario Definition Planning Simulation (e) Scenario Evaluation (l) Scenario & Configuration Persistence Postprocessing (f) Config Adaption (k) Scenario Analysis Scenario Execution (g) Initial Scenario Configuration Deployment (j) Local Configuration Adaption (i) Information Processing / Exchange (h) Scenario Monitoring Data-Driven Routing for DTNs Ausblick: Dynamische Anpassungen vor, zur und nach Prozesslaufzeit Seite 18

19 Zusammenfassung Verzögerungstolerantes Routing Bestehende Algorithmen für spezifische Anwendungsfälle Ungeeignet für vielfältige Szenarien Veränderungen zur Laufzeit ein Problem (eher statisch) Daten bestimmen Routingkonfiguration Sinnvoll in Szenarien: Dynamiken / Wiederholungen Unterschiedliche Datencharakteristika Ressourcenbeschränkungen Routingadaption zur Laufzeit ist wesentlich Gleichzeitig dynamische Anpassung weiterer Parameter Ausblick Ausweitung der Analysen auf Gesamtkontext Dyn. Konfiguration vor, zur und nach der Prozesslaufzeit Data-Driven Routing for DTNs Zusammenfassung Seite 19

20 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit Fragen? Data-Driven Routing for DTNs Seite 20 Abschluss