Hauptseminar Thema 3 Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion Fred Schmidt
Übersicht Einführung Datenzentrisches Routing Datenzentrisches vs. Adressorientiertes Routing Directed Diffusion Interestpropagierung Reinforcement Aggregation Energieverbrauch Bewertung Zusammenfassung und Ausblick Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 2
Einführung Technologieschub Miniaturisierung WSN-Einsatzmöglichkeiten Umwelt- / Tier- / Gebäude- / Maschinen- Kategorien Materialüberwachung Ereigniserfassung / periodische Messungen / Objektverfolgung / Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 3
Datenzentrisches Routing Vergleich mit MANETs Funkübertragung, Multi-Hop, Punkt zu Punkt Viele Quellen zu einer, redundante Daten Datenzentrisches vs. Adressorientiertes Routing Anzahl Kommunikationspartner Verarbeiten der Daten / Pakete Datenaggregation Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 4
Datenzentrisches Routing Anwendungen File-Sharing Publish/Subscribe-Verfahren Datenbankabfrage Kategorien zyklisch wiederholte Sensorabfragen Einmalabfrage von Daten Aufwand Pfadsuche Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 5
Directed Diffusion ist ein datenzentrisches Routing-Verfahren 3 Phasen Interestpropagation Datentransport zur Reinforcement Benannte Daten Name der Information Intervall / Senderate Dauer Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 6
Interestpropagierung Beispiel Typ = Vierbeiner Intervall = 100ms Rechteck =[-100,200,200,400] Zeitstempel = 01:20:40 Ablaufdatum = 01:30:40 Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 7
Interestpropagierung Anfrage periodisch wiederholt Cache-Eintrag pro Kategorie (Typ, Rechteck) Gradient Typ Rechteck Zeitstempel Menge von Gradienten Nachbar Datenrate Gültigkeitsdauer Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 8
Interestpropagierung Gradienten-Eintrag Pro Interest-Typ und Nachbar Eintreffen Interest: Update des Gradienten eventuell Neueintrag Zeitablauf: Gradient gelöscht Alle Gradienten abgelaufen: Cacheeintrag löschen Gradient mit höchster Daten-Rate benötigt keine Information über Rolle der Nachbarn Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 9
Datenpropagierung im angefragten Rechteck? benötigte Sensoren? Quelle Sendet an alle Nachbarn mit passenden Gradienten Empfänger vergleichen Daten mit Cache weiterleiten / löschen verzögern für Aggregation mit gewünschter Wiederholungsrate Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 10
Datenpropagierung Beispiel Typ = Vierbeiner Instanz = Elefant Ort =[125, 220] Vertrauenswürdigkeit = 0.85 Zeitstempel = 01:20:50 Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 11
Reinforcement (Verstärkung) Daten über unterschiedliche Wege / Redundanz wählt Pfad von zuerst eingetroffenem Paket (kürzester, schnellster Pfad) teilt dies ausgewähltem Nachbarn mit Auswahl jeweils lokal, mit Hilfe Datencaches Maß = gewünschte Datenrate stärkster Gradient = höchste Datenrate Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 12
Reinforcement Beispiel: nutzbare Regeln für Reinforcement 2. Nachbar wählen, der zuerst neue Daten liefert 3. Alle Nachbarn wählen, von denen neue Daten kommen 4. Nachbarn wählen, die am meisten neue Daten liefern 5. Nachbarn, die konsistent zuerst neue Daten liefern 1 und 2: schnelle Reaktion, hoher Energieverbrauch 3 und 4: Dämpfung der schnellen Reaktion Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 13
Reinforcement Verstärkter Pfad: Beispiel Cacheeintrag: struct interestcache type = walking moose location = rect[(60,40),(80,80)] data_cache = struct measurement gradient [ ] = struct neighbor ID frequency = 1000ms duration // one of an app. specific set // only within this area // depends on type above // MAC-, IP-address, etc // sample how often? // timestamp-expiresat Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 14
Datenaggregation Energiekosten Datenübertragung / Berechnung Filtermethoden Qualität der Daten Energieeinsparung Verzögerung verlustbehaftet / verlustfrei Aggregierte Datenpfade verstärken? Abwägung Konzentration - Lastverteilung Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 15
Datenaggregation mit / ohne Aggregation (b) (a) frühe / späte Aggregation (b) (a) Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 16
Datenaggregation Ansätze Gelegentliche Aggregation opportunistic aggregation keine Pfadanpassung Optimale Aggregation greedy aggregation Pfadanpassung Optimal: Steinerbaum Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 17
Adaptives Routing Negatives Reinforcement Gradientenlebensdauer Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 18
DD Phase 1 Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 19
DD Phase 1 Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 20
DD Phase 1 Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 21
DD Phase 1 Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 22
DD Phase 1 Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 23
DD Phase 1 Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 24
DD Phase 1 Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 25
DD Phase 1 Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 26
DD Phase 1 Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 27
DD Phase 2 Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 28
DD Phase 2 Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 29
DD Phase 2 Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 30
DD Phase 2 Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 31
Reinforcement Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 32
Reinforcement Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 33
Reinforcement Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 34
Reinforcement Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 35
Reinforcement Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 36
Reinforcement Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 37
Reinforcement Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 38
Reinforcement Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 39
Reinforcement Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 40
Reinforcement Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 41
Reinforcement Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 42
Ausfall eines Knotens Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 43
Ausfall eines Knotens Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 44
Ausfall eines Knotens Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 45
Ausfall eines Knotens Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 46
Ausfall eines Knotens Quelle Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 47
Energieverbrauch / Aggregation Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 48
Bewertung Vorteile Knoten benötigen keine global eindeutige ID jeder Knoten kann Datenpakete interpretieren, dadurch wird eine Datenaggregation möglich gute Energieeffizienz robust bei Ausfall einzelner Knoten skalierbar Nachteile anfangs Flooding benötigter Speicherplatz Pfade nicht unbedingt optimal Konzentration auf einige Knoten Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 49
Zusammenfassung DD basiert auf folgenden Annahmen: eine Datensenke initiiert Verfahren datenzentrische Herangehensweise jeder Knoten ist eine potenzielle Datenquelle Knotentopologie zufällig Routing erfolgt in kurzen Distanzen hop-by-hop einfache Datenaggregation basiert auf lokaler Information Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 50
Ausblick Smart Dust Intelligentes Routing Energieeffizienz Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 51
Directed Diffusion Fragen? Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 52
Energieverbrauch Datenzentrisches Routing und Directed Diffusion 53