XVII JORNADAS DE PARALELISMO ALBACETE, SEPTIEMBRE Implementación y evaluación de un agente de ancho de banda en GridSim

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1 XVII JORNADAS DE PARALELISMO ALBACETE, SEPTIEMBRE Implementación y evaluación de un agente de ancho de banda en GridSim Agustín Caminero Herráez, Blanca Caminero Herráez y Carmen Carrión Espinosa Resumen Las tecnologías de computación Grid se están usando cada vez más para agregar recursos de computación que están geográficamente distribuidos a lo largo de diferentes localizaciones. Para interconectar estos recursos se usan redes comerciales, que son por lo tanto un componente fundamental de la computación Grid. Debido a que los recursos de un Grid están interconectados a través de una red de interconexión compartida, es esencial que se considere su efecto durante las simulaciones. Además, la calidad de servicio (QoS) de red es un término cuya importancia ha ido creciendo durante los últimos años, pero esta importancia cada vez mayor ha sido dejada a un lado por los investigadores de middleware de Grid. Nuestro objetivo es prestarle a la red la atención que se merece por medio del desarrollo de un meta-planificador de Grid que la tenga en cuenta, al que denominaremos como agente de ancho de banda (bandwidth broker, BB). Esta entidad debería ocuparse de cuidar la utilización de los enlaces, de forma que no se sobrecarguen, y de esta forma, evitando que las prestaciones de la red se degraden. Nuestro agente de ancho de banda permitirá que se implementen en él diferentes algoritmos, de forma que se puedan estudiar diferentes propuestas de admisión de conexiones. En este artículo, explicamos el agente de ancho de banda desarrollado usando el simulador GridSim. Palabras clave Grid, QoS de red, agente de ancho de banda. I. Introducción LA computación Grid ha emergido como la metodología de computación paralela y distribuida de la próxima generación, que agrega recursos dispersos y heterogéneos para ejecutar a gran escala aplicaciones de muchos tipos en ciencia, ingeniería y comercio [1]. Los sistemas Grid son entornos altamente variables, compuestos por una serie de organizaciones independientes que comparten sus recursos, creando lo que se conoce como organización virtual (virtual organisation, VO). Esta variabilidad hace que la calidad de servicio (QoS) sea altamente deseable, aunque difícilmente alcanzable. Debemos proporcionar al usuario que solicita un recurso algún tipo de seguridad sobre el uso del recurso que ha solicitado, pero esto no es un asunto trivial en lo que respecta a QoS de red. Como veremos próximamente, las entidades que se encargan de velar por los intereses de los usuarios en el Grid, conocidos como meta-planificadores, no le prestan la debida atención a la red. Tales entidades tienen en cuenta, por ejemplo, si un recurso más potente que el actual se ha liberado o acaba de ser incluido en el Grid, para migrar a él los trabajos de los usuarios, pero no prestan atención a la red de interconexión. Es decir, un meta-planificador puede decidir que un recurso recientemente liberado es mejor Departamento de Sistemas Informáticos. Universidad de Castilla La Mancha {agustin blanca para ejecutar un trabajo de un usuario que el recurso actual en el que ese trabajo está ejecutándose, pero si la red de interconexión carece de calidad, es posible que la migración del trabajo al nuevo recurso más potente perjudique más que beneficie. Esto no sólo sucede para los trabajos que ya se están ejecutando, sino también para aquellos que acaban de ser emitidos por sus usuarios. Es decir, un meta-planificador puede elegir como recurso más idóneo para empezar a ejecutar un trabajo aquél que sea más potente, sin prestar atención a que su red de interconexión sea de baja calidad, lo cual puede perjudicar sobremanera a los trabajos que se le envíen, en contraposición con otros recursos menos potentes pero mejor comunicados. La provisión de calidad de servicio de red en un entorno Grid es el tema que nos ocupa, y para ello lo que se pretende hacer es desarrollar un metaplanificador que tenga en cuenta la red para tomar sus decisiones. Esta nueva entidad, conocida como agente de ancho de banda, o bandwidth broker, BB, será desarrollada en un primer momento sobre un simulador, ya que esto proporciona una serie de características que no tienen los entornos reales. Entre las ventajas que supone el hecho de usar un simulador se encuentran las siguientes: Es un entorno altamente controlable, que hace posible que los experimentos se puedan repetir tantas veces como sea necesario, al contrario que un entorno real, en el que controlar y coordinar a los usuarios supondría un esfuerzo infructuoso. Se mantiene fácilmente, ya que al no haber usuarios reales, ni máquinas reales se evitan los problemas derivados de su interacción y su uso. Se necesita únicamente una máquina para ejecutar simulaciones. Permite abstraerse de los detalles de implementación del middleware. Hemos estudiado diferentes herramientas de simulación con el fin de averiguar cuál es la que mejor se ajusta a nuestros requerimientos. Nos hemos decidido por GridSim [2] debido a su facilidad de uso y a que es la más completa de todas las estudiadas, proporcionándonos una buena infraestructura, incluyendo una implementación de la arquitectura de los servicios diferenciados (DiffServ) [3]. Además, el soporte por parte de sus desarrolladores no ha hecho más que confirmar nuestra decisión. GridSim es una herramienta de simulación basada en el simulador de eventos discretos SimJava [4]. La versión de GidSim utilizada para realizar este trabajo es la 4. La implementación de los servicios

2 2 A. CAMINERO, B. CAMINERO Y C. CARRIÓN.: AGENTE DE ANCHO DE BANDA EN GRIDSIM diferenciados en GridSim es el algoritmo Self Clocked Fair Queueing (SCFQ) [5]. SCFQ es una variación de Weighted Fair Queueing (WFQ) [6], que es más fácil de implementar que WFQ debido a que no necesita computar números de vuelta en cada iteración. Un planificador SCFQ puede proporcionar servicios diferenciados al tráfico mediante los pesos asociados a cada clase de tráfico. Cuanto más alto es el peso de una clase de tráfico, mejor tratamiento recibe. II. Características de un agente de ancho de banda Un agente de ancho de banda (Bandwidth Broker, BB) es una entidad lógica que fue usada en primer lugar en la arquitectura de los Servicios Diferenciados (DiffServ, Differentiated Services). DiffServ [3] es una arquitectura propuesta por el Internet Engineering Task Force (IETF) con el fin de proporcionar QoS de red en términos de ancho de banda, latencia y otros parámetros de transmisión de datos. Diff- Serv proporciona una amplia y flexible variedad de servicios evitando almacenar información de estado por flujo en los encaminadores de núcleo de la red. El principal objetivo de DiffServ es proporcionar a las clases de tráfico particulares un nivel de servicio preferido sin incrementar la sobrecarga de los encaminadores del núcleo de la red. Para alcanzar esto, los paquetes se identifican mediante un marcado sencillo que muestra el tratamiento de reenvío particular que cada paquete debería recibir. Más concretamente, el marcado en un paquete se llama DSCP (Differentiated Services Code Point). Un DSCP indica un tratamiento particular que un encaminador debería proporcionar. Este tratamiento se conoce como PHB (Per-Hop Behavior). Hay que resaltar que este tratamiento no es un comportamiento global o extremo-a-extremo, sino un tratamiento en un único encaminador [7]. Si queremos servicios extremo-a-extremo, tendremos que construirlos fuera de los PHB. Actualmente la Internet Engineering Task Force (IETF) ha definido dos tipos de PHBs: Reenvío Acelerado (Expedited Forwarding, EF ) y Reenvío Asegurado (Assured Forwarding, AF). Reenvío Acelerado (Expedited Forwarding, EF ): El EF PHB se define como un tratamiento de reenvío para un agregado DiffServ particular donde el ratio de partida de los paquetes del agregado desde cualquier nodo DiffServ debe ser igual o mayor que un ratio configurable. El tráfico EF debería recibir este ratio independientemente de la intensidad de cualquier otro tráfico tratando de atravesar el nodo. Debería promediar al menos el ratio configurado cuando se mida sobre cualquier intervalo de tiempo igual o mayor que el tiempo que se tarda en mandar un paquete de tamaño MTU al ratio especificado [8]. Reenvío Asegurado (Assured Forwarding, AF ): El AF PHB es más complicado que el EF. AF define cuatro clases de servicio. No hay un ranking de las clases, sino que el proveedor de servicio define cuánto de los recursos de un encaminador recibe cada clase. Esto permite a un proveedor de servicio proporcionar sus propios servicios únicos a sus usuarios, pero hace más difícil construir servicios extremo-a-extremo que atraviesen múltiples dominios. La arquitectura de DiffServ lleva la complejidad a los extremos de la red: los paquetes se marcan como pertenecientes a un agregado de comportamiento o bien por aplicaciones o bien por encaminadores extremos. Los encaminadores extremos marcan los paquetes, que es la solución más general, y pueden hacerlo siguiendo una base por flujo o siguiendo algún otro criterio [9]. En este escenario, la cuestión que se presenta es qué paquetes se van a marcar. Este es el caso cuando se trata de un entorno dinámico, es decir, cuando flujos variables deberían poder usar los servicios disponibles. Aquí es donde un gestor de recurso particular llamado agente de ancho de banda, (bandwidth broker) tiene su lugar. Un agente de ancho de banda (Bandwidth Broker, BB) es una entidad lógica responsable de gestionar recursos de QoS en un dominio administrativo, basada en acuerdos de nivel de servicio (Service Level Agreement, SLA). BBs también pueden verse como los puntos de decisión de la política (Policy Decision Point, PDP) del dominio controlado. Un SLA es el contrato entre dos dominios, o entre un dominio y un cliente, que especifica al servicio que lo recibe la cantidad de tráfico que el cliente puede recibir. Un SLA es un acuerdo contractual formal que contiene asuntos tales como por ejemplo la disponibilidad de la red, acuerdos de pagos, así como otros asuntos relacionados con la legalidad y el negocio [10]. Un SLA garantiza que el tráfico transmitido por un usuario que cumple las condiciones acordadas será llevado a su destino por el proveedor del servicio. Dependiendo del acuerdo contractual, un fallo a la hora de proporcionar el servicio acordado podría resultar en algún tipo de consecuencias monetarias o legales. La principal entidad de gestión de recurso en un dominio DiffServ es el BB, que mantiene políticas y negocia SLAs con los clientes y con los dominios vecinos. Las interacciones del BB con otros componentes de un dominio DiffServ se muestran en la Figura 1. Esta figura muestra que cuando un flujo necesita entrar en el dominio DiffServ, o un usuario local quiere enviar tráfico, se le solicita al BB que chequee los SLAs relacionados y las condiciones del tráfico actuales en la red. El BB decide entonces si permite o no ese tráfico, basándose en los SLAs negociados previamente, para asegurarse de que el nuevo tráfico no viola los SLAs que ya están en vigor. Si hay un nuevo flujo, el BB puede tener que negociar un nuevo SLA con los dominios vecinos dependiendo de los requerimientos del tráfico. Una vez que el BB permite el tráfico, el encaminador extremo u hoja necesita ser reconfigurado por el BB. La negociación del SLA es un proceso dinámico que necesita tener en cuenta los requerimientos siempre cambiantes del tráfico de la red. El BB es responsable de la asignación de recursos y del control de admisión, debido a que tiene

3 XVII JORNADAS DE PARALELISMO ALBACETE, SEPTIEMBRE un conocimiento global de la topología de la red. Fig. 1. BB en un dominio DiffServ. Fig. 2. Componentes del agente. Una vez que sabemos qué es un agente de ancho de banda, ahora vamos a presentar su arquitectura interna. III. Arquitectura de un agente de ancho de banda La funcionalidad del agente desarrollado se puede dividir en las partes que se muestran en la Figura 2. Interfaz de VOs: Un BB se comunica con BBs vecinos para reservar recursos en otros dominios. Un BB necesita esta comunicación cuando el destino del flujo del usuario está en otra organización virtual. En los primeros modelos del agente que se van a desarrollar, esta parte no se va a modelar, ya que antes se va a realizar un modelo más sencillo, para después ir completándolo con el resto de la funcionalidad. Interfaz interno: El BB necesita comunicarse con los encaminadores extremos de su VO, para informarles de la forma en que deben proceder al marcado de lo paquetes, así como con los encaminadores de núcleo para pasarles decisiones de política para proporcionar QoS de red. Los encaminadores tienen la habilidad de manejar el tráfico generado por las aplicaciones, mientras que el agente tiene una visión completa de la red, y configura los encaminadores de la VO. Cuando se inicia el sistema, el agente recupera las tablas de encaminamiento de todos los encaminadores, con el fin de tener un conocimiento global de la topología de la red. Durante su funcionamiento normal, hace una selección de los recursos donde cada aplicación se va a ejecutar en función de la topología de la red, más concretamente, de la distancia entre el usuario y el recurso donde se va a ejecutar la aplicación. Además de planificar dónde se va a ejecutar la aplicación, implementa un algoritmo de admisión de conexiones, con el fin de evitar que los enlaces de la red se saturen. Para la aplicación de este algoritmo es necesario conocer el estado de ocupación de los enlaces, así como el tamaño de los datos generados por las aplicaciones. En el modelo de agente que se presenta en este trabajo, tan sólo implementa el control de admisión de conexiones, quedando para el trabajo futuro la implementación de la funcionalidad de selección de recursos. Base de datos: Con el fin de tener un conocimiento global de la topología de la red, el agente, como se comentó anteriormente, recupera las tablas de encaminamiento de los encaminadores de la VO. Estas tablas de encaminamiento se almacenan en una base de datos. Además también se guarda información acerca de la utilización de los enlaces, con el fin de aplicar el algoritmo de admisión de conexiones mencionado anteriormente. Interfaz de usuario: Con el fin de hacer posible que los usuarios emitan peticiones al agente, éste dispone de un interfaz de usuario. Siguiendo este interfaz, el usuario puede solicitar al agente que le asigne un recurso para ejecutar sus tareas. Este hecho supondrá el inicio de la funcionalidad del agente, que procederá a elegir un recurso, y a aplicar el algoritmo de admisión de conexiones. Scheduler: Este módulo se encarga de decidir en qué recurso se ejecuta cada trabajo de los usuarios. Para esto, el agente tiene en cuenta la potencia del recurso y una métrica del camino entre el usuario y cada recurso. Teniendo esto en cuenta, el agente ordena los recursos de mejor a peor, y entonces llama al módulo CAC para que chequee el camino entre el usuario y el mejor recurso. Si el módulo CAC rechaza esa conexión, entonces probamos con el segundo mejor recurso, y así sucesivamente. Al final, todos los trabajos de los usuarios tendrán un recurso asignado, o bien, si se han rechazado todas las conexiones a todos los recursos para un determinado trabajo, ese trabajo no se ejecutará. En la versión básica del agente, este módulo no se implementa, puesto que en esta versión es el usuario el que selecciona el recurso donde se ejecutará cada uno de sus trabajos. En versiones más avanzadas del agente si que se implementará. CAC (Control de Admisión de Conexiones): Este módulo se encarga de chequear los enlaces que unen un determinado usuario con un determinado recurso, que ha sido seleccionado por el módulo Scheduler. Determina si por los enlaces de un camino se puede transmitir un trabajo más.

4 4 A. CAMINERO, B. CAMINERO Y C. CARRIÓN.: AGENTE DE ANCHO DE BANDA EN GRIDSIM IV. Experimentos y resultados Se han ejecutado una serie de simulaciones con el fin de averiguar las prestaciones de nuestro agente de ancho de banda, y sus resultados se exponen en esta sección final. Se han ejecutado tres simulaciones para cada conjunto de valores, calculando su media, y estos son los resultados que se muestran aquí. Primero se van a presentar resultados en los que se justifica la necesidad de una entidad que se encargue de que los enlaces de nuestra red no se saturen, y posteriormente se presentarán resultados que demuestran la eficiencia de nuestro agente. Nuestras simulaciones tienen una topología aleatoria compuesta de varios encaminadores y enlaces, un GIS regional (una entidad del servicio de información) y un agente. Tenemos un recurso y dos usuarios. Los usuarios se han conectado al mismo encaminador, por lo que el camino que siguen los gridlets (trabajos) de ambos usuarios es el mismo. Uno de los usuarios tiene más prioridad que el otro, esto es, el usuario de más alta prioridad pertenece a una clase de tráfico (classtype 2) cuyo peso es 3 mientras que el otro pertenece al classtype 1 cuyo peso es 2. El tráfico de background pertenece al classtype 0, cuyo peso es 1. Nuestros enlaces tienen un ancho de banda de 2Mbps, un retardo de propagación de 10 milisegundos, un MTU de 1500 bytes y utilizan planificadores SCFQ para decidir qué paquete se manda en cada instante. Nuestros gridlets tienen un tamaño fijo de 70MB. Nuestro recurso se gestiona por una política de compartición de espacio o First Come First Served (FCFS). El recurso tiene una máquina compuesta de 4 CPUs con 1500 MIPS cada una. A. Influencia de la red en un sistema Grid. En este apartado se va a justificar la necesidad de disponer de un agente de ancho de banda en un sistema Grid. Se va a demostrar la influencia de la red en un sistema Grid mediante la presentación de datos referentes a latencias de red y tiempos de CPU. La Figura 3 muestra la latencia de red y el tiempo de CPU que experimentan los gridlets habiendo 15 gridlets por cada usuario. Las simulaciones en las que se ha variado el número de gridlets por usuario muestran los mismos resultados, por lo que no se van a mostrar en este trabajo. En la Figura 3 se puede observar que los tiempos de CPU son constantes para los dos tipos de tráfico (classtype 2 es más prioritario que el classtype 1 ), puesto que los recursos de CPU no tienen en cuenta la clase de tráfico a la que pertenece cada gridlet. Sin embargo, podemos observar que las latencias de red no son constantes, habiendo una gran variabilidad, no solamente entre las clases de tráfico si no incluso entre los gridlets de la misma clase de tráfico. Esto se debe a que cuanto antes se mande un gridlet, menos paquetes habrá en ese momento atravesando la red, por lo tanto experimentará menores latencias de red. Además, los gridlets pertenecientes a la clase de tráfico prioritaria (classtype 2 ) sufren menores latencias de red. Tras esto queda claro la influencia de la red en las prestaciones que reciben los usuarios, es decir, en el tiempo que deben esperar desde que emiten un gridlet hasta lo que reciben de vuelta, y se justifica la necesidad de incluir una nueva entidad que se encargue de velar para que las prestaciones de la red no se degraden debido a las sobrecargas. B. Eficiencia del agente. En este apartado se va a explicar la ganancia de prestaciones que supone tener un agente de ancho de banda en nuestro sistema Grid. Para ello se van a analizar en un primer momento diversos resultados de simulaciones en las que el agente realiza su función de control de admisión de conexiones. En la topología utilizada, explicada anteriormente, solamente tenemos un recurso, por lo que se pueden comprobar las prestaciones que reciben los distintos tipos de tráfico, ya que los caminos que siguen los gridlets de los usuarios es el mismo. En estas simulaciones el agente se limita a decidir si una conexión entre un usuario y un recurso puede tener lugar, y para ello chequea la disponibilidad de los enlaces que unen al usuario con el recurso. En esta versión del agente, es el usuario el que elige el recurso al que se envían los gridlets, por lo que el agente se limita a chequear el camino entre el usuario y el recurso seleccionado, y aceptar o denegar la transmisión según convenga. Para cada gridlet que se acepte a través de un enlace, reservamos una parte del ancho de banda de ese enlace. Esta parte de ancho de banda que se reserva se le pasa como parámetro a las simulaciones. El valor que se ha estudiado es el 20% del ancho de banda del enlace. Queda como parte del trabajo futuro refinar este valor. B.1 Control de admisión de conexiones. En este apartado vamos a comprobar la eficiencia del agente cuando realiza su función de control de admisión de conexiones. En la Figura 4 se observan las latencias de red sufridas por los gridlets de ambos usuarios, así como el tiempo de CPU de cada gridlet. Al igual que en el apartado anterior, el gasto de CPU es siempre constante, pues todos los gridlets son idénticos, y los recursos no tienen en cuenta la prioridad de los gridlets para ejecutarlos. En la Figura 4(a) observamos que las latencias de red sufridas por los gridlets son muy inferiores a aquellas mostradas en la Figura 3(a), debido a que al haber menos paquetes fluyendo a través de la red, los gridlets pueden llegar a su recurso destino y volver en menos tiempo. Al comparar ambas figuras debemos tener en cuenta que los buffers de paquetes de Grid- Sim son infinitos, por lo que no se pierde ningún paquete, lo cual incrementa las latencias de red cuando hay muchos paquetes fluyendo por la red. Además, podemos observar cómo la clase de tráfico que experimenta las mayores diferencias es la clase

5 XVII JORNADAS DE PARALELISMO ALBACETE, SEPTIEMBRE Non Working Broker. Network Latency (sec.) Non Working Broker. CPU Time (sec.) Network Latency (sec.) CPU Time (sec.) (a) Latencia de red (b) Tiempo de CPU Fig. 3. Latencias de red y tiempo de CPU sin broker, con 15 gridlets por usuario. Working Broker. Network Latency (sec.) Working Broker. CPU Time (sec.) Network Latency (sec.) CPU Time (sec.) (a) Latencia de red (b) Tiempo de CPU Fig. 4. Latencias de red y tiempo de CPU con broker básico, con 15 gridlets por usuario. menos prioritaria (classtype 1). Esto se debe a que al ser la clase menos preferente le afecta más de lleno el hecho de que haya demasiados paquetes en la red. V. Conclusiones y trabajo futuro En este artículo se ha presentado un metaplanificador de Grid que tiene en cuenta la red para tomar sus decisiones, también conocido como agente de ancho de banda o Grid bandwidth broker (BB). Esta entidad se encarga de velar por la utilización de los enlaces, de forma que los enlaces no se desborden. Por lo tanto, esta entidad evita que las prestaciones de la red se degraden. Para alcanzar esto, se pueden utilizar diversos algoritmos. Nuestro agente de ancho de banda permite que se implementen en él diversos algoritmos, de forma que se pueden estudiar estrategias de admisión de conexiones. Se han presentado algunos resultados experimentales que apoyan la idea de que nuestro agente mejora la QoS de red que los usuarios reciben. En este modelo inicial, el agente sólo tiene la funcionalidad necesaria para garantizar QoS en el nivel intra-dominio, quedando la implementación del nivel inter-dominio para el trabajo futuro. Además, se desarrollarán nuevos algoritmos de admisión, con el fin de maximizar la utilización de la red al mismo tiempo que se garantice la QoS de red que los usuarios reciben. Además, la funcionalidad del agente está limitada a día de hoy a realizar un control de admisión de conexiones, quedando para el trabajo futuro la implementación de un modelo de agente más real, que además realice una selección de recursos, es decir, que sea el agente el que decida en qué recurso se ejecuta cada trabajo. Este modelo de agente más avanzado se encuentra implementado, y en proceso de refinamiento. Agradecimientos Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el proyecto CICYT TIC C06-02, y por los proyectos PBC y PBC de la Junta de Comunidades de Castilla La Mancha, además de por la beca José Castillejo de la Junta de Comunidades de Castilla La Mancha. Además, nos gustaría agradecer a los desarrolladores de Grid- Sim, especialmente a Anthony Sulistio, su ayuda para comprender el funcionamiento de GridSim. Referencias [1] I. Foster and C. Kesselman, The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure, Morgan Kaufmann, [2] Anthony Sulistio, Gokul Poduvaly, Rajkumar Buyya,, and Chen-Khong Tham, Constructing a grid simulation with differentiated network service using gridsim, in 6th International Conference on Internet Computing (ICOMP 05), June [3] D. Black et al., RFC 2475: An Architecture for Differentiated Services, [4] Fred Howell and Ross Mcnab, SimJava: A Discrete Event Simulation Library For Java, Sept [5] S. Jamaloddin Golestani, A self-clocked fair queueing scheme for broadband applications, in INFOCOM, 1994, pp [6] Abhay K. Parekh and Robert G. Gallager, A generalized processor sharing approach to flow control in integrated

6 6 A. CAMINERO, B. CAMINERO Y C. CARRIÓN.: AGENTE DE ANCHO DE BANDA EN GRIDSIM services networks: The multiple node case, in INFO- COM, 1993, pp [7] A. Roy, End-to-End Quality of Service for High-End Applications, Ph.D. thesis, Dept. of Computer Science, University of Chicago, [8] V. Jacobson, K. Nichols, and K. Poduri, RFC 2598: An Expedited Forwarding PHB, [9] V. Sander, Design and Evaluation of a Bandwidth Broker that Provides Network Quality of Service for Grid Applications, vol. 16, John von Neumann Institute for Computing (NIC) Series, [10] S. Jha and S. Sohail, The Survey of Bandwidth Broker, Tech. Rep., School of Computer Science and Engineering, The University of New South Wales, 2002.

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