JOSÉ TEODORO DA SILVA
NARD: Neighbor-assisted route discovery in MANETs
SÃO PAULO 2012
RESUMO
SILVA, José Teodoro. NARD: Neighbor-assisted route discovery in MANETs. 22 f. MAC0463/5743 – Computação Móvel, Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. São Paulo, 2012.
As redes móveis apresentam flexibilidade e baixos custos, mas também apresentam desafios com relação ao roteamento de pacotes. Vários estudos foram realizados com o intuito de solucionar os problemas com o roteamento nestas redes onde as rotas mudam constantemente devido à mobilidade dos nós. Os trabalhos nessa área são realizados geralmente com o uso de simuladores de ambientes. As simulações são operadas sobre modelos de movimentação que simulam os comportamentos dos nós da rede. FRESH e NARD são soluções para descobrimento de rotas em redes móveis que utilizam informações temporais da topologia da rede para traçar as rotas entre origem e destino. Ambos tentam evitar a sobrecarga de pacotes de controle na rede reduzindo o volume da inundação necessária para localizar um destino. Este trabalho analisa os estudos dos dois algoritmos e cita algumas questões relacionadas à avaliação de estudos de protocolos para redes móveis com o auxílio de simuladores.
Palavras-chaves: MANET, Redes móveis, Algoritmos de Descoberta de Rotas,
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ... 4
2 MANETs ... 5
2.1 ROTEAMENTO DE PACOTES ... 5
3 PESQUISAS EM REDES MÓVEIS ... 7
4 MODELOS DE MOVIMENTAÇÃO... 8
5 ALGORITMOS PARA DESCOBERTA DE ROTAS ... 10
5.1 FRESH ... 10
5.2 NARD ... 12
5.2.1 Descoberta de vizinhos ... 12
5.2.2 Busca por vizinhos ... 13
5.2.3 Descoberta por alvo... 14
6 DISCUSSÃO ... 17
7 CONCLUSÃO... 19
1 INTRODUÇÃO
Dispositivos móveis estão se tornando cada vez mais acessíveis e essa tendência impulsionou o desenvolvimento de um novo tipo de rede de computadores, as redes móveis Ad-Hoc (MANETs – Mobile Ad-Hoc Networks) [1]. Este tipo de rede é formada por um conjunto descentralizado de dispositivos móveis e independente de infraestrutura [2] [1] [3]. As características dessas redes fazem com que as MANETs sejam soluções flexíveis e baratas para situações onde não existe uma infraestrutura de rede fixa [4] [2].
Essa flexibilidade das redes móveis adiciona complexidade e uma série de desafios para seu funcionamento. Um dos principais desafios está ligado ao roteamento de pacotes [2] [5]. A mobilidade dos nós da rede aumenta a complexidade de análise da topologia para a determinação das rotas entre dois nós. Várias soluções têm sido elaboradas para enfrentar esses desafios.
Este trabalho analisa e discute os algoritmos FRESH [6] e NARD [7] que foram elaborados para amenizar o problema de inundação por broadcast na rede para a descoberta de rotas entre dois nós da rede. Eles utilizam dados sobre a topologia da rede para determinar as rotas até o destino. Os resultados e validação de ambos foram avaliados por intermédio de simulações utilizando modelos de movimentação.
As simulações possuem os atrativos de avaliar roteamentos realizados com modelos matemáticos [8] e a possibilidade de reprodução dos cenários com modificações de alguns parâmetros. Em contrapartida, a validação da simulação fica dependente de quão realístico são os modelos utilizados.
2 MANETs
Dispositivos móveis estão se tornando cada vez mais acessíveis e essa tendência impulsionou o desenvolvimento de um novo tipo de rede de computadores, as redes móveis Ad-Hoc (MANETs – Mobile Ad-Hoc Networks) [1]. Elas são formadas por um conjunto de dispositivos móveis que se comunicam por ondas de rádio (wireless, bluetooth). Essa rede é independente de infraestrutura pré-estabelecida ou centralizada e seus nós se auto organizam para manter o funcionamento da rede [2] [1] [3]. Essas características de independência e auto-organização fazem com que as MANETs sejam soluções mais flexíveis e mais baratas para situações onde uma infraestrutura de rede fixa não é possível [4] [2].
A mobilidade e flexibilidade adicionam complexidade e uma série de desafios para o bom funcionamento das MANETs [4]. Entre esses desafios estão: recursos limitados de energia e armazenamento; mudanças contínuas na topologia da rede devido à movimentação dos nós; e o desafio do roteamento dos pacotes [2] [5]. Este trabalho tem por foco o roteamento de pacotes.
2.1 ROTEAMENTO DE PACOTES
Em redes convencionais os mecanismos de roteamento utilizam, geralmente, protocolos do tipo vetor de distância e estado do meio. Eles necessitam da propagação periódica de pacotes para manter as rotas atualizadas [1]. Contudo, nas redes móveis a topologia da rede pode mudar com muita frequência [1] [3]. A mobilidade dificulta o estabelecimento de rotas entre os nós da rede.
Geralmente, a mudança das rotas é proporcional à movimentação dos nós. Assim, quando os hosts da rede se movimentam constantemente a mudança nas rotas também será frequente. Por outro lado, quando as mudanças na rede são menores as rotas continuam inalteradas por mais tempo [1] [3]. Em situações em que a topologia sofrer poucas alterações uma rota se mantém por mais tempo e os protocolos de rede convencionais podem ter algum
sucesso. Contudo, o tempo de validade das rotas será menor em redes com nós que se movem com frequência. Quando as mudanças são frequentes nas redes móveis o modo mais eficiente de determinar uma rota é inundar a rede com pacotes para localizar o destino [1] [3].
Os protocolos para roteamento em redes móveis podem ser de reativos (sob demanda), proativos e híbridos.
Os proativos determinam as rotas antes que sejam necessárias. Esse tipo de protocolo pode operar inundando a rede de pacotes a cada modificação na topologia, mas eles podem consumir muita largura de banda com pacotes de controle nas redes móveis em que a topologia mude com frequência.
Protocolos reativos determinam a rota apenas quando for necessário enviar uma mensagem para um dado nó. A abordagem reativa pode demandar um tráfego menor do que a proativa. Abordagens sob demanda enviam pacotes ao destino apenas quando for necessário [6]. Elas oferecem vantagens para os casos de alta taxa de mobilidade dos nós.
Nas redes convencionais é possível a existência de rotas estáticas entre os nós, contudo isso não é possível nas redes móveis devido à movimentação dos nós. Nas redes móveis as rotas são descobertas dinamicamente de acordo com a topologia existente na rede num dado instante. A descoberta de rotas dinamicamente possibilita encontrar o destino com a transmissão de alcance limitado do wireless, mesmo que seja necessário passar por vários nós intermediários na rede [1].
A abordagem de roteamento híbrida combina as abordagens sob demanda e proativa. Ela adquire informações da rede durante as mudanças na topologia, mas utiliza essas informações apenas quando forem necessárias ao roteamento dos pacotes. Durante esse levantamento de informações, o custo de banda pode ser reduzido com o uso de piggybacking durante transferências de dados [1] [3]. O envio de informações de controle juntamente com os pacotes de dados reduz o consumo de banda e o número de conexões entre os nós.
Neste trabalho são considerados dois algoritmos de descoberta de rota: FRESH [6] e NARD [7]. É possível considerar ambos como reativos porque, apesar de utilizarem informações adquiridas anteriormente das conexões já realizadas, eles determinam as rotas apenas quando forem necessárias.
3 PESQUISAS EM REDES MÓVEIS
Muitos trabalhos vêm sendo desenvolvidos para explorar o desafio de roteamento nas MANETs. Esses trabalhos são, frequentemente, realizados por intermédio de simulações [2] [5]. O uso de simulações possuem vantagens e desvantagens. Algumas vantagens das simulações são o a possibilidade de usar modelos matemáticos, o isolamento de parâmetros, a exploração de variação de métricas e a reprodução de experimentos [9]. As principais desvantagens estão no fato de que nem todas as variáveis envolvidas em cenários reais poderem ser aplicadas durante a simulação.
As simulações possuem o atrativo de avaliar roteamentos realizados com modelos teóricos, mas elas não refletem alguns aspectos da realidade que podem ser importantes e a falta de rigor durante a pesquisa pode gerar conclusões equivocadas [8].
Alguns trabalhos realizados com simulações comparam apenas os protocolos sem variar os ambientes e cenários em que a simulação se dá [8]. Intuitivamente, rodar dois protocolos num único cenário com as mesmas configurações gera resultados consistentes, mas isso pode não ser verdade se o cenário escolhido prejudicar uma das metodologias de roteamento em favor da outra.
Uma das grandes vantagens das simulações é a possibilidade de reprodução dos resultados em ambiente controlado, mas estudos recentes confirmam que apenas 15% das pesquisas são reproduzíveis. As dificuldades de reprodução estão desde o uso de simuladores particulares até a falta de informações sobre configurações da simulação quando foram utilizados simuladores públicos [5]. Existem também estudos que apresentam resultados diferentes entre a reprodução e a pesquisa publicada devido à omissão de detalhes da simulação [8]. Disponibilizar o ambiente de simulação pode aumentar a credibilidade sobre os estudos que envolvem simulações de rede [5], contudo nem todos os pesquisadores disponibilizam esse ambiente com suas configurações para que os resultados sejam reproduzidos.
Não foi possível adquirir os ambientes de ambos os algoritmos analisados, o que impossibilitou a reprodução dos resultados. Assim, este trabalho discutirá apenas os resultados publicados pelos autores dos algoritmos.
4 MODELOS DE MOVIMENTAÇÃO
Durante a simulação de redes móveis são utilizados modelos de movimentação. Esses modelos determinam como e com que frequência os nós da rede se movimentam durante a simulação. Essa mobilidade afeta diretamente a descoberta das rotas na rede e são de grande importância para validar os dados da simulação. Desta maneira, o valor da validação depende de quão realístico é o modelo de movimento utilizado na simulação [10] [9]. Entretanto, padrões reais de movimentação têm sido pouco utilizados para avaliação e teste das simulações em redes móveis [10].
Os resultados de simulação são comumente baseados em padrões de movimento randômico que pode apresentar uma diferença considerável quando comparado com cenários do mundo real. O movimento no mundo real é fortemente afetado pelos fatores sociais humanos que não podem ser simulados em sua totalidade [10].
A justificativa para o uso de modelos sintéticos se baseia no argumento de que as amostras de cenários reais são demasiado específicas para que a validação possa ser generalizada [10]. Para garantir melhores resultados, nos últimos anos foram apresentados vários modelos sintéticos para a simulação. Apesar dessa evolução muitas pesquisas ainda utilizam modelos de movimentação mais antigos. Ambos os algoritmos analisados neste trabalho utilizam os modelos de movimentação RWP (Random WayPoint) e RW (Random Walks) em suas simulações, mesmo existindo muitos modelos mais sofisticados que estes na data da publicação dos trabalhos.
O modelo de movimentação RW determina que o nó se mova numa superfície bidimensional e a cada período de tempo mude sua direção e caminhe uma distância constante. A direção que é utilizada depende de uma distribuição probabilística por intermédio de cadeias de Markov [11].
No modelo de movimentação RWP os nós se movem numa superfície bidimensional para direções aleatórias com velocidades aleatórias parando durante intervalos de tempo variado [12].
Estudos sobre o comportamento do RWP demonstram que o modelo de movimentação não possui uma distribuição uniforme entre o movimento dos nós com o decorrer do tempo. Isso pode prejudicar as pesquisas onde essa
característica apresentar variação nos resultados [12] [2]. Contudo é interessante como, surpreendentemente, as melhores soluções foram testadas apenas com esse modelo [10] [9].
Uma crítica a ambos os algoritmos estudados neste trabalho está no fato de que não foram realizadas simulações em cenários com outros modelos de movimentação mais sofisticados e isso pode ameaçar a validação dos resultados. O uso de diferentes padrões de movimento em diferentes cenários pode ampliar a credibilidade da pesquisa [8]. Sem essa diversidade de ambientes a pesquisa fica enviesada e pode levar a resultados equivocados.
5 ALGORITMOS PARA DESCOBERTA DE ROTAS
Protocolos reativos descobrem rotas disseminando pacotes (broadcast) por toda a rede inundando todos os nós. Essa inundação de força bruta é adequada para redes pequenas e pouco densas. Em contrapartida, seu uso em redes densas e de médio/grande porte é proibitiva devido ao tráfego elevado de pacotes de controle comparado com a largura de banda disponível. A retransmissão em larga escala de pacotes em redes densas consome largura de banda desnecessária. Esse desperdício de banda é denominado BSP (Broadcast Storm Problem) [7].
Os dois algoritmos estudados neste trabalho foram FRESH [6] e NARD [7]. Eles são reativos e descobrem rotas disseminando pacotes pela rede, mas limitam a área de inundação baseados em informações adquiridas previamente na rede. Ao limitar a inundação, objetivam reduzir o volume de pacotes de controle trafegados na rede para descoberta de rotas e evitar o BSP. Tanto o FRESH quanto NARD são algoritmos para redução de inundação durante o processo de descoberta de rotas e ambos podem operar com diferentes protocolos de comunicação [7].
5.1 FRESH
FRESH é um algoritmo simples para uma descoberta de rotas eficiente em MANETs. Cada host mantém um registro dos seus encontros mais recentes e utiliza esses registros para definir uma rota entre origem e destino quando for necessário enviar um pacote. Cada pacote é encaminhado para os hosts que encontraram o destino mais recentemente até que o destino seja encontrado [6]. A figura 1 ilustra a inundação durante o descobrimento da rota e o caminho que o pacote percorrerá durante o envio dos pacotes.
Figure 1 - Descobrimento de rota pelo algoritmo FRESH. A sombra mais clara apresenta a inundação por força bruta. Os círculos determinam o tamanho das inundações que o FRESH realiza para determinar a rota. A linha determina a rota encontrada da origem até o destino.
O algoritmo foi validado com os modelos RWP e RW e seu desempenho depende da mobilidade dos nós da rede. Para que o FRESH localize o destino é necessário que ele mantenha uma tabela com a informação de suas ultimas conexões [6]. Ele possui uma vantagem sobre algoritmos geográficos por não fazer uso de GPS e descobre a rota unicamente pela topologia da rede num dado instante.
5.2 NARD
NARD foi implementado utilizando o simulador NS2.8 e foram simulados dois tipos de cenários. O primeiro utilizando o padrão de movimentação RWP e o segundo sem nenhum padrão de movimentação [7]. Tal como o FRESH, ele é um algoritmo para uma descoberta de rotas em redes móveis e considera como vizinhos de um nó aqueles que estão a um salto de distância do nó. O número desses vizinhos depende da densidade da rede e do alcance do equipamento de rádio de cada nó da rede. Cada host mantém um registro dos seus vizinhos e dos vizinhos dos nós com quem já trafegou dados. O NARD, então utiliza esses vizinhos conhecidos para limitar a área de inundação durante a pesquisa pela rota [7].
O NARD pode operar em três fases para descoberta de rotas: descoberta de vizinhos, busca por vizinhos e busca por alvo. Quando uma conexão é bem sucedida, a rota final é no pior caso a concatenação de três rotas: a rota da origem até um nó que conheça algum host do destino na primeira inundação; a rota deste host até o vizinho do destino; e, por fim, a rota do vizinho até o destino.
5.2.1 Descoberta de vizinhos
A fase de descoberta tem por objetivo identificar os vizinhos que se encontram a um salto de distância do host. Essa coleta pode ser realizada de dois modos. O primeiro é o modo promíscuo em que o host escuta as mensagens de seus vizinhos. Essa técnica possui desvantagens quando o volume de dados e o número de conexões na rede forem reduzidos. O segundo é por intermédio de mensagens explícitas que cada host envia para todos seus vizinhos informando sua presença [7].
No NARD os nós coletam e armazenam informações sobre seus vizinhos e sobre os vizinhos dos nós com os quais troca mensagens. Nesta última situação os dados são trafegados no pacote que contém a mensagem
para evitar o consumo de banda adicional. Ele armazena na tabela de vizinhança o instante de tempo quando foram realizadas as conexões e utiliza essa informação para estimar se a rota estará disponível ou não num dado instante de tempo.
As informações sobre a vizinhança são cruciais para este algoritmo. Em redes com pouco tráfego essa informação pode ficar limitada e isso prejudica o desempenho dele em redes com baixo número de conexões entre os nós.
5.2.2 Busca por vizinhos
Quando um host precisa enviar um pacote para um destino ele verifica a validade da rota, se nenhuma rota válida for encontrada ele envia pacotes RREQ (Route-REquest Packet) que é disseminada entre seus vizinhos numa amplitude máxima de N saltos. Essa busca objetiva encontrar o destino ou vizinhos do destino. Se nenhuma informação sobre o destino ou sua vizinhança for adquirida nessa fase será necessário executar a busca em larga escala. Essa segunda busca pode gerar um overhead maior que as técnicas de inundação por força bruta. Assim um valor apropriado para N é necessário para manter a eficiência do algoritmo e maximizar a probabilidade de adquirir informação sobre o destino ou seus vizinhos [7]. A figura 2 ilustra o funcionamento da fase de busca pelos vizinhos do destino.
Figure 2 - Busca por vizinhos. O nó S dispara uma inundação por N saltos procurando alguém que conheça D ou algum de seus vizinhos. Por sua vez os nós A, P e N conhecem vizinhos do nó D.
O tamanho do parâmetro N determina a região que será inundada com pacotes de controles. Assim, a chance de encontrar o destino ou seus vizinhos é proporcional ao tamanho de N e um valor muito pequeno reduz a chance de sucesso na busca. Por outro lado, um valor muito grande sobrecarrega a rede com um volume de pacotes desnecessário.
Após coletar informações sobre os vizinhos do destino o host de origem envia pacotes de busca (Search Packets) para estes nós para que eles localizem o destino. Depois de receber esses pacotes, cada nó verifica se possui informação sobre o destino. Se houver informação sobre a rota o destino será comunicado e a conexão entre origem e destino será estabelecida. Por outro lado, se os vizinhos não encontrarem informação sobre o destino eles enviam pacotes RREQ com o máximo de K saltos procurando pelo destino [7]. A figura 3 ilustra o envio dos pacotes de busca para os vizinhos do destino.
Figure 3 - Envio dos pacotes de busca para os vizinhos do destino. Os vizinhos de S que possuem informação sobre os vizinhos de D enviam pacotes de busca. Por sua vez, os vizinhos de D lançam inundações com o limite de K saltos para localizar o destino D.
Novamente, a probabilidade de sucesso está vinculada ao tamanho do parâmetro que determina a inundação. Cabe ressaltar que o tempo de resposta pode ser muito alto se todos os três passos do NARD forem executados.
6 DISCUSSÃO
Comparado ao FRESH, o NARD apresentou uma taxa de inundação por broadcast menor da rede. Um menor volume de broadcast possibilita um melhor funcionamento da rede porque o tráfego que seria utilizado para pacotes de controle pode ser utilizado para trafegar dados. A figura 4 ilustra as inundações de cada um dos algoritmos.
Figure 4 - Ilustração da inundação gerada por cada um dos algoritmos. A área sombreada destaca o limite das inundações geradas por cada um dos algoritmos.
Contudo, cabe ressaltar que os algoritmos operam em ambientes distintos. O NARD precisa de tráfego para funcionar corretamente ao contrário do FRESH que precisa apenas de movimento dos nós.
A imagem 5 apresenta o número de conexões geradas por cada algoritmo durante a busca pelo destino.
Figure 5 - Comparativo do número de conexões geradas por cada um dos algoritmos para encontrar o destino. Para o NARD foram adicionados comparativos adicionais com diferentes volumes de conexões existentes previamente na rede.
Outro ponto importante de consideração é a pouca diversidade de cenários na simulação e a indisponibilidade dos ambientes para que os estudos sejam reproduzidos. O uso de poucos padrões de movimentação pode gerar resultados imprecisos e ameaçar a validação da simulação.
7 CONCLUSÃO
Dispositivos móveis estão se tornando cada vez mais acessíveis e essa tendência impulsionou o desenvolvimento das MANETs [1]. Essas redes são descentralizadas, móveis, flexíveis e independentes de infraestrutura fixa [2] [1] [3]. As características dessas redes fazem com que as MANETs sejam soluções baratas quando uma infraestrutura de rede fixa não está disponível [4] [2]. Contudo, essa flexibilidade adiciona complexidade e desafios para o roteamento de pacotes na rede [2] [5]. A mobilidade dos nós da rede aumenta a complexidade de análise da topologia para a determinação das rotas entre dois nós.
Várias soluções têm sido elaboradas para enfrentar esses desafios e este trabalho analisou duas delas: FRESH [6] e NARD [7]. Eles são algoritmos elaborados para reduzir o problema de inundação da rede durante a tarefa de descoberta de rotas. Eles utilizam dados sobre a topologia da rede para determinar as rotas até o destino. Os resultados e validação de ambos foram avaliados por intermédio de simulações utilizando modelos de movimentação. As simulações possuem os atrativos de avaliar roteamentos realizados com modelos [8] e a possibilidade de reprodução dos cenários com modificações de alguns parâmetros.
Em contrapartida, a validação da simulação fica muito dependente de quão realísticos são os modelos utilizados. Além disso, a execução de simulações em um número reduzido de cenários pode resultar em conclusões enganosas porque um cenário pode ser mais favorável a um algoritmo que ao outro. O uso de diferentes padrões de movimento em diferentes cenários pode ampliar a credibilidade da pesquisa [8]. Entretanto, em ambos os algoritmos estudados não foram realizadas simulações em vários cenários ou com modelos de movimentação diferentes e isso pode ameaçar a validação dos resultados. Sem essa diversidade de ambientes e modelos de movimento a pesquisa fica enviesada e pode levar a resultados equivocados.
Nas simulações o algoritmo pode NARD apresentar alguma vantagem sobre o FRESH [7], contudo os próprios autores afirmam que os dois algoritmos
possuem requisitos diferentes no ambiente da rede móvel. Assim, um número maior de cenário de simulação seria necessário para avaliar melhor as conclusões. Além disso, os modelos de movimentação utilizados também deixam a desejar em sofisticação e diversidade.
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