Un protocolo para el descubrimiento en DDS basado en filtros de Bloom
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- María Dolores Guzmán López
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1 Un protocolo para el descubrimiento en DDS basado en filtros de Bloom Proyecto Fin de Máster Autor: Javier Sánchez Monedero Director: Juan Manuel López Soler Máster Universitario en Tecnologías Multimedia Universidad de Granada 21 de septiembre de 2009 Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 1 / 26
2 1 Introducción 2 Filtros de Bloom 3 4 Comparativa SDP vs 5 Conclusiones 6 Referencias Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 2 / 26
3 Índice 1 Introducción 2 Filtros de Bloom 3 4 Comparativa SDP vs 5 Conclusiones 6 Referencias Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 3 / 26
4 Introducción El servicio de distribución de datos (DDS) Middleware de comunicación para sistemas distribuidos Paradigma de publicación-subscripción centrado en los datos Arquitectura peer-to-peer (P2P) pura y desestructurada Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 4 / 26
5 Introducción El descubrimiento en DDS El descubrimiento en DDS DDS necesita protocolos de descubrimiento: procedimiento para poner en contacto a publicadores y subscriptores. El estándar de DDS [OMG, 2007][OMG, 2009] define el protocolo SDP (Simple Discovery Protocol) La escalabilidad de una plataforma DDS está limitada por el protocolo de descubrimiento. Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 5 / 26
![El estándar de DDS [OMG, 2007][OMG, 2009] define el protocolo SDP (Simple Discovery Protocol) La](/docs-images/45/7393939/images/page_5.jpg "escalabilidad de una plataforma DDS está limitada por el protocolo de descubrimiento.")
6 Introducción El descubrimiento en DDS El descubrimiento en DDS DDS necesita protocolos de descubrimiento: procedimiento para poner en contacto a publicadores y subscriptores. El estándar de DDS [OMG, 2007][OMG, 2009] define el protocolo SDP (Simple Discovery Protocol) La escalabilidad de una plataforma DDS está limitada por el protocolo de descubrimiento. Problema de SDP No escala bien respecto al tráfico de red y consumo de memoria en los nodos Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 5 / 26
![El estándar de DDS [OMG, 2007][OMG, 2009] define el protocolo SDP (Simple Discovery Protocol) La escalabilidad de una](/docs-images/45/7393939/images/page_6.jpg "plataforma DDS está limitada por el protocolo de descubrimiento.")
7 Introducción Objetivos Objetivo general Mejorar la escalabilidad del protocolo de descubrimiento DDS Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 6 / 26
8 Introducción Objetivos Objetivo general Mejorar la escalabilidad del protocolo de descubrimiento DDS Subobjetivos: Revisión del estado del arte en tecnologías P2P Establecimiento de un marco de referencia que permita comparar nuevas aportaciones Propuesta de mejora utilizando filtros de Bloom Evaluación anaĺıtica y empírica de las mejoras Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 6 / 26
9 Índice 1 Introducción 2 Filtros de Bloom 3 4 Comparativa SDP vs 5 Conclusiones 6 Referencias Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 7 / 26
10 Filtros de Bloom Qué son los filtros de Bloom? Aproximación de alto nivel Dado un conjunto S = x1, x2, x3,...xn queremos resolver consultas de la forma: Está el elemento y en el conjunto S? Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 8 / 26
11 Filtros de Bloom Qué son los filtros de Bloom? Aproximación de alto nivel Dado un conjunto S = x1, x2, x3,...xn queremos resolver consultas de la forma: Está el elemento y en el conjunto S? Paradigma tradicional: Dame una lista de lo que tienes Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 8 / 26
12 Filtros de Bloom Qué son los filtros de Bloom? Aproximación de alto nivel Dado un conjunto S = x1, x2, x3,...xn queremos resolver consultas de la forma: Está el elemento y en el conjunto S? Paradigma tradicional: Dame una lista de lo que tienes Filtros de Bloom: Dame información para que pueda averiguar lo que tienes Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 8 / 26
13 Filtros de Bloom Filtros de Bloom en la práctica Propiedades de los filtros de Bloom Técnica de representación compacta de la información Tiempo de inserción y acceso constante Soportan la operación de unión entre filtros Pero existe una probabilidad de falsos positivos Ejemplos de uso División de palabras y ortografía [Bloom, 1970] Servidores proxy-cache (Squid) [Fan et al., 2000] Descubrimiento de servicios a través de dominios [Limam et al., 2007] Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 9 / 26
![de falsos positivos Ejemplos de uso División de palabras y ortografía [Bloom, 1970] Servidores proxy-cache (Squid) [Fan et al.](/docs-images/45/7393939/images/page_13.jpg ", 2000] Descubrimiento de servicios a través de dominios [Limam et al.")
14 Índice 1 Introducción 2 Filtros de Bloom 3 4 Comparativa SDP vs 5 Conclusiones 6 Referencias Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 10 / 26
15 Propuesta Problemas de SDP Tráfico de red total: El número de mensajes enviados a la red es P E Ancho de banda consumido por la información de descubrimiento Memoria consumida en cada nodo es P + E El problema: cada nodo guarda información de todos los nodos, incluso cuando no son de su interés. Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 11 / 26
16 Propuesta Problemas de SDP Tráfico de red total: El número de mensajes enviados a la red es P E Ancho de banda consumido por la información de descubrimiento Memoria consumida en cada nodo es P + E El problema: cada nodo guarda información de todos los nodos, incluso cuando no son de su interés. Idea principal de Resumir las entidades de un Participante en un filtro de Bloom Las entidades se representarán en el filtro por una clave (nombre Tema[, nombre tipo datos][,descripción del tipo]) Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 11 / 26
17 Algoritmo start Build or update the BF Send BF to the discovered Participants Match local Endpoint with remote BF yes Try to Subscribe or Publish no (fail) Assert remote Endpoint Deduce false positive Wait a refresh time Local changes No New remote information No No End? Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 12 / 26
18 Diálogo entre nodos con SDP SDP - Participant A whish to inform about its Endpoints - Participant B whish to mach A2, A4 and F - We omit PDP information - The HB is the same for both Participants Node A participant A DATA Node B Participant DATA heartbeat Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 13 / 26
19 Diálogo entre nodos con SDP SDP - Participant A whish to inform about its Endpoints - Participant B whish to mach A2, A4 and F - We omit PDP information - The HB is the same for both Participants Node A Node B participant A DATA participant B DATA Participant DATA heartbeat Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 13 / 26
20 Diálogo entre nodos con SDP SDP - Participant A whish to inform about its Endpoints - Participant B whish to mach A2, A4 and F - We omit PDP information - The HB is the same for both Participants Node A Node B participant A DATA participant B DATA Participant DATA heartbeat DataWriter A1 created DataWriter A2 created DataWriter A3 created... DataWriter An created Participant DATA heartbeat Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 13 / 26
21 Diálogo entre nodos con SDP SDP - Participant A whish to inform about its Endpoints - Participant B whish to mach A2, A4 and F - We omit PDP information - The HB is the same for both Participants Node A Node B participant A DATA participant B DATA Participant DATA heartbeat DataWriter A1 created DataWriter A2 created DataWriter A3 created... DataWriter An created Participant DATA heartbeat B creates A2, A4 subscriptions Subscribe A2 Subscribe A4 B matchs A2, A4 and tries to subscribe A2,A4 Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 13 / 26
22 Diálogo entre nodos con SDP SDP - Participant A whish to inform about its Endpoints - Participant B whish to mach A2, A4 and F - We omit PDP information - The HB is the same for both Participants Node A Node B participant A DATA participant B DATA Participant DATA heartbeat DataWriter A1 created DataWriter A2 created DataWriter A3 created... DataWriter An created Participant DATA heartbeat B creates A2, A4 subscriptions Subscribe A2 Subscribe A4 B matchs A2, A4 and tries to subscribe A2,A4 Participant DATA heartbeat DataWriter A3 deleted Participant DATA heartbeat Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 13 / 26
23 Diálogo entre nodos con - Participant A whish to inform about its Endpoints - Participant B whish to mach A2, A4 and F - We omit PDP information - The HB is the same for both Participants Node A participant A DATA Node B Node B's storage SDP Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 14 / 26
24 Diálogo entre nodos con - Participant A whish to inform about its Endpoints - Participant B whish to mach A2, A4 and F - We omit PDP information - The HB is the same for both Participants Node A Node B participant A DATA participant B DATA Node B's storage SDP Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 14 / 26
25 Diálogo entre nodos con - Participant A whish to inform about its Endpoints - Participant B whish to mach A2, A4 and F - We omit PDP information - The HB is the same for both Participants Node A Node B participant A DATA participant B DATA Participant DATA heartbeat / BF Refresh period participant A Bloom filter DataWriter A1 created DataWriter A2 created DataWriter A3 created... DataWriter An created B can not match any topic Node B's storage SDP Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 14 / 26
26 Diálogo entre nodos con - Participant A whish to inform about its Endpoints - Participant B whish to mach A2, A4 and F - We omit PDP information - The HB is the same for both Participants Node A Node B participant A DATA participant B DATA Participant DATA heartbeat / BF Refresh period participant A Bloom filter DataWriter A1 created DataWriter A2 created DataWriter A3 created... DataWriter An created B can not match any topic Participant DATA heartbeat / BF Refresh period Node B's storage participant A Bloom filter Subscribe A2 Subscribe A4 Subscribe F I have not F participant A BF B creates A2, A4 and F subscriptions B can match A1-N topics, topic F is a false positive B matchs A2, A4, F and tries to subscribe A2,A4,F Participant DATA heartbeat / BF Refresh period B deduces it was a false possitive and annotates it SDP Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 14 / 26
27 Diálogo entre nodos con - Participant A whish to inform about its Endpoints - Participant B whish to mach A2, A4 and F - We omit PDP information - The HB is the same for both Participants Node A Node B participant A DATA participant B DATA Participant DATA heartbeat / BF Refresh period participant A Bloom filter DataWriter A1 created DataWriter A2 created DataWriter A3 created... DataWriter An created B can not match any topic Participant DATA heartbeat / BF Refresh period participant A Bloom filter B creates A2, A4 and F subscriptions B can match A1-N topics, topic F is a false positive Subscribe A2 Subscribe A4 Subscribe F B matchs A2, A4, F and tries to subscribe A2,A4,F Participant DATA heartbeat / BF Refresh period Node B's storage DataWriter A3 deleted I have not F participant A BF B deduces it was a false possitive and annotates it Participant DATA heartbeat / BF Refresh period SDP participant A BF B can match A1,A2,A4-N topics Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 14 / 26
28 Índice 1 Introducción 2 Filtros de Bloom 3 4 Comparativa SDP vs 5 Conclusiones 6 Referencias Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 15 / 26
29 Comparativa SDP vs Objetivos del estudio Estudio anaĺıtico Caracterizar los protocolos SDP y Generar datos anaĺıticos para distintos escenarios Experimentación Prototipo que simula parte del proceso de descubrimiento para medir mejoras sobre una implementación concreta: Estudiar el efecto de la composición de la clave del filtro Medir el ratio de compresión de información Condiciones experimentales: Tipos de datos Simple y Complejo Se utilizan dos nodos para las mediciones Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 16 / 26
30 Comparativa SDP vs Comparación anaĺıtica Unicast Participant messages number Participant memory consumed (items stored) SDP SDP-Bloom SDP SDP-Bloom 0 small medium large 0 small medium large Scenario name Participants (P) Topics (T) Endpoints (E) E / P Small System Medium System Large System Cuadro: Small, medium and larger scenarios description Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 17 / 26
31 Comparativa SDP vs Resultados experimentales SDP vs keys compression ratio for Simple and Complex type (Key: topic; Simple-Complex) (Key: topic+type; Simple-Complex) (Key: topic+type+typecode; Simple-Complex) Discovery Data Size: compression ratio Endpoints in Participant Figura: SDP vs compress ratio for Simple and Complex types Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 18 / 26
32 Índice 1 Introducción 2 Filtros de Bloom 3 4 Comparativa SDP vs 5 Conclusiones 6 Referencias Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 19 / 26
33 Conclusiones Conclusiones Aportaciones de mejora notablemente la escalabilidad de SDP: Menor número de mensajes enviados a la red P P en lugar de P E (P E) Menor cantidad de elementos almacenados por cada nodo Menor tamaño de la información Cuanta maś información forme parte de la clave, mayor será el ratio de compresión Las mejoras dependen del escenario: valores altos de E/P El precio son algunas limitaciones de los filtros de Bloom Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 20 / 26
34 Conclusiones Trabajo futuro Limitaciones y trabajo futuro Diseñar soluciones para algunas limitaciones de los filtros: Estudiar a fondo la problemática de los falsos positivos Cómo depurar un dominio DDS con filtros de Bloom Aplicar otras tecnologías P2P estudiadas a DDS Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 21 / 26
35 Conclusiones Publicaciones Publicación relacionada Javier Sánchez-Monedero, J.M. López-Soler, and J. Povedano-Molina. Scalable DDS discovery protocols based on bloom filters. In Real-time and Embedded Systems Workshop, Arlington VA, USA, Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 22 / 26
36 Índice 1 Introducción 2 Filtros de Bloom 3 4 Comparativa SDP vs 5 Conclusiones 6 Referencias Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 23 / 26
37 Referencias I [Bloom, 1970] Bloom, B. H. (1970). Space/time trade-offs in hash coding with allowable errors. Commun. ACM, 13(7): [Broder and Mitzenmacher, 2002] Broder, A. and Mitzenmacher, M. (2002). Network Applications of Bloom Filters: A Survey. [Fan et al., 2000] Fan, L., Cao, P., Almeida, J., and Broder, A. Z. (2000). Summary cache: a scalable wide-area web cache sharing protocol. IEEE/ACM Trans. Netw., 8(3): Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 24 / 26
38 Referencias II [Limam et al., 2007] Limam, N., Ziembicki, J., Ahmed, R., Iraqi, Y., Li, D. T., Boutaba, R., and Cuervo, F. (2007). OSDA: Open service discovery architecture for efficient cross-domain service provisioning. Comput. Commun., 30(3): [OMG, 2007] OMG (2007). Data Distribution Service for Real-time Systems specification, version 1.2. [OMG, 2009] OMG (2009). The Real-time Publish-Subscribe Wire Protocol DDS Interoperability Wire Protocol specification, version 2.1. Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 25 / 26
39 Un protocolo para el descubrimiento en DDS basado en filtros de Bloom Proyecto Fin de Máster Autor: Javier Sánchez Monedero Director: Juan Manuel López Soler Máster Universitario en Tecnologías Multimedia Universidad de Granada 21 de septiembre de 2009 Javier Sánchez Monedero Proyecto Fin de Máster 26 / 26
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