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Seminar „Informationsverwaltung in Sensornetzen“
Anfragespezifische Routingmechanismen
Maria Kopaigorenko
Betreuer: Markus Bestehorn
11.12.2006 Seminar „Informationsverwaltung in Sensornetzen“-Anfragespezifische Routingmechanismen
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Übersicht
Einführung
Eigenschaften von Sensornetzen
Anforderungen an Routingverfahren
Flooding/Spannbäume
Directed Diffusion
Broadcasting-Based Query Scheme
Zusammenfassung
11.12.2006 Seminar „Informationsverwaltung in Sensornetzen“-Anfragespezifische Routingmechanismen
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Typische Eigenschaften von Sensornetzen
Anwendungsspezifisch
Sensorknoten: homogen, zufällig und dicht verteilt
Stationäre Datensenke
Alle Sensorknoten verwenden Broadcastnachrichten
Energieverbrauch auf der Netzwerk-Schnittstelle:
Senden Empfangen Idle-Listening
Jeder Knoten fungiert für andere Knoten als Router
Messungen aus einer bestimmten Sub-Region des Sensornetzes von Interesse
11.12.2006 Seminar „Informationsverwaltung in Sensornetzen“-Anfragespezifische Routingmechanismen
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Anforderungen an Routingverfahren
Verbreitung/Weiterleitung der Anfragen/Daten über mehrere Hops
Energieeffizienz - entscheidender Entwurfsaspekt
Gewährleistung möglichst langer Lebenszeit vom Sensornetz
Reduzieren vom Kommunikationsoverhead
Unterstützung der Datenaggregation in Sensorknoten
Robustheit gegen Knotenausfälle und Einstreuung neuer Sensorknoten
Skalierbarkeit
11.12.2006 Seminar „Informationsverwaltung in Sensornetzen“-Anfragespezifische Routingmechanismen
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Flooding/Spannbaum - Beispiel und Probleme
Senke baut mit einem „routing request“ einen Baum auf
„routing request“ enthält Level (Distanz zum Wurzelknoten)
Knoten-ID
und u.U. Attribut A, über welches der Baum gebildet werden soll
Senke ist die Wurzel
Jeder Knoten kennt seine Eltern- und Kinderknoten
Senke stellt Anfrage per Boadcast
Anfrage wird ensprechend dem Wert von Attribut A geroutet
Jede geeignete Quelle sendet Daten an den Vaterknoten
Alle Daten von Kinderknoten werden an den Vaterknoten weitergeleitet
Probleme
Sensorknoten nahe zur Senke verbrauchen Energie schneller als andere Knoten
Keine dynamische Anpassung an Topologieänderungen
R
R R
RR
L=0
L=1
L=2
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Directed Diffusion
Motivation:
Datenzentrische Adressierung
Potentielle Datenquellen werden über Inhalte definiert
Keine globalen ID's
Semantik der Anwendung wird ausgenutzt
Unterstützung „event-basierter“- Anfragen
Informationen aus einer bestimmten Sub-Region des Sensornetzes von Interesse
„Detektiere ein vierbeiniges Tier in der Region X und schicke jede Sekunde ein Ergebnis in Richtung der Senke“
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Directed Diffusion
Idee:
Fluten von Anfrage für Daten eines bestimmten Types durch das Sensornetz (oder positionsbasierte bzw. cache-basierte Anfrageverbreitung)
Dabei lernen Zwischen-Knoten, wohin die Daten dieses Types geleitet werden müssen
Gezieltes Verstärken/Abschwächen einzelner Pfade, falls Daten auf mehreren Pfaden zur Senke fliessen
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Directed Diffusion - Anfrageverbreitung
Senke initiiert Anfage(„Interest“) nach Daten
Interest: Liste von „Attribut-Wert-Paaren“
type = four-legged animal interval = 1 s //bitte jede Sekunde ein event sendenrect = [-100, 200, 200, 400]duration = 10 min
Interest wird periodisch wiederholt
Interest-Cache in jedem Sensorknoten
Disjunkte Einträge
Gradient: Referenz auf den Nachbarknoten, von dem die Nachricht kam +
Wert (z.B. Datenrate, mit welcher ein Knoten die Ergebnisse liefern muss)
Keine Informationen über die Senke
Interest wird an alle (bzw. Teilmenge von) Nachbarn weitergeleitet
C
AB
D
FE
G
(-100,200)
(200, 400)
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Directed Diffusion – Datenweiterleitung
Sensorknoten erfasst Ereignisse, für die ein Interest vorliegt
Gradienten mit kleinstem Intervall bestimmen
Bei lokalem Broadcast: Daten mit dieser Datenrate senden
Bei unicast: mit Rate aus dem jeweiligen Gradienten senden
Zwischenknoten: liegt nich vor
Interest Ereignis löschen
liegt vor, Ereignis im Daten-Cache
sonst: Ereignis im Daten-Cache speichern, Nachricht weiterleiten
evtl. Datenrate „runterrechnen“
Die Senke verstärkt den „besten“ Pfad
„Reinforcement“-Nachrichten“
Explizites Senden vom gleichen Interest mit verkürztem Intervall
Pfade können auch geschwächt werden
defekte Pfade können lokal umorganisiert werden
C
AB
D
FE
G
DATA:type = four-legged animalinstance = zebra location = [110, 350]intensity = 0.7confidence = 0.8timestamp = 01:21:40
INTEREST:type = four-legged animalinreval = 20msrect = [-100, 200, 200, 400]duration = 10 min
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Directed Diffusion – weitere Eigenschaften
Lokaler Algorithmus: Kommunikation nur unter „Nachbarn“
Muss für jeden Datentyp durchgeführt werden
Funktioniert auch bei mehreren Senken
Ungeignet beim Einsatz mobiler Knoten
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Directed Diffusion - Bewertung
Vorteile:
Robust und skalierbar
Daten werden auf kürzesten Pfaden geroutet
Nachteile:
Gradienten-setup-Phase teuer
Verstärkung “guter” Pfade Konzetration auf einige Sensorknoten
Aufrechterhaltung alternativer Pfade
Schleifenfreie Pfade werden mit Interest&Gradienten-Mechanismen nicht garantiert
Speicherressourcen begrenzt
bestehendes Problem: Knoten nahe der Senke werden mehr belastet
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Broadcasting-Based Query Scheme (BBS)
Motivation:
Knoten nahe der Senke verbrauchen ihre Energie viel schneller als andere Knoten
Kürzere Lebenszeit der Knoten um die Senke
Partitionierung des Sensornetzes
Lebenszeit des Sensornetzes verkürzt
Effiziente Unterstützung unterschiedlicher Typen von Aggregierunsanfragen
Nachrichtenempfang ist meistens fast genauso energieaufwendig wie Senden von Nachrichten
Senke
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Type = Max(temperature)
Interval = 50 s, Duration = 60 minutes
Zone = [100, 100, 200, 200]
BBS - Idee
Idee:
Unterschtützung „Zone“-basierten Aggregationsanfragen
Aufbau lokaler Routing-Bäume in Zielregionen
Unterschiedliche Vorgehensweise bei nicht-holistischen und holistischen Anfragen
(200, 200)
Senke
(100, 100)
In-Netzwerk-Aggregation nicht möglichz.B. Median(), häufigsterWert()
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BBS – Annahmen und Ablauf
Annahmen:
stationäre Senke mit unbegrenzten Energieressourcen
Netzweit eindeutige ID's
Sensorknoten kennen ihre Position, die Position der Senke sowohl ID's und Position der Nachbarknoten
Ablauf:
Anfrageverbreitung durch Fluten oder durch Broadcast an ALLE Knoten
Aufbau von Routing-Bäumen mit Wurzeln innerhalb der Zielregion
Propagieren von Daten innerhalb lokaler Routing-Bäume
Datenweiterleitung vom Wurzelknoten zur Senke
Analyse von aktuellen lokalen Routing-Bäumen
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BBS – Konstruktion lokaler Routing-Bäume
Berechnung von „Root Reference Point“ RP
Falls Senke in der Zielregion: Senke wird zu RP
Unterschiedliche RP's für holistische und nicht-holistische Anfragen
Sensorknoten ist am nächsten zum RP unter allen seinen Nachbarn:
Lokale Wurzel
evtl. mehrere lokale Bäume
Sonst wird ein Knoten aus der Nachbarschaft mit kürzestem Abstand zum RP zum Vaterknoten
positionsbasiert
gebildet nur aus Sensorknoten der Zielregion
Type = Max(temperature)
Interval = 30 s, Duration = 60 minutes
Zone = [100, 100, 200, 200]
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BBS – Weiterleitung von Daten
Innerhalb der Zielregion:
Jeder Elternknoten sammelt Daten seiner Kinder, bearbeitet sie und eigene Messungen und schickt sie in einem Paket an seinen Vaterknoten
lokale Wurzel Senke:
Pfad bekannt, falls Anfrage durch Fluten verbreitet wurde
Positionsbasiertes (Greedy)Routing
Zwischenknoten merken ID's und Sequenznummern von weiterzuleitenden Nachrichten
mehrere lokalen Wurzeln erkannt:
Datenaggregation für nicht-holistische Anfragen
Mehrere lokale Wurzeln nicht erkannt:Mehrere Pfade durch ”one-hop”-Nachbarn der Senke
Sub-Aggregations Problem bei holistischen Anfragen
lokale Kombination der Routing-Bäume (LRC)
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BBS – Route Redirection
Nicht-holistische Anfrage
Zielregion enthält „one-hop“-Nachbarn der Senke
Energieverbrauch bei Nachrichtenempfang vergleichbar hoch
Route Redirection um Empfangskosten zu senken
RR-Sensorknoten: „two-hop“-Nachbarn der Senke
S4
S1
S2
S3
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BBS – Route Redirection im Detail
RR-Sensorknoten ist am nächsten zum „Redirection-Reference-Point“:
Ein am nächsten zu “Root-Reference-Point” liegender „one-hop“-Nachbar wird zum Vaterknoten, falls solche Nachbarn existieren
Sonst wird er lokale Wurzel
S4
S1
S2
S3
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BBS – Route RedRoute Redirection im Detail
Berechnung von „Redirection-Reference-Point“ 1. Fall: Zielregion überschneidet Region-1 in Punkten B und C
BP
D
C
Q O
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BBS – Route Redirection im Detail
Berechnung von „Redirection-Reference-Point“ 2. Fall: Zielregion überschneidet Region-1 in Punkten B, P und C
B P
D
C
F
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BBS – Route Redirection im Detail
Berechnung von „Redirection-Reference-Point“ 3. Fall: Zielregion enthält Region-1
B M
D
C
FM: Mitte der Zielregion
Verbindet M und sie Senke
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BBS - weitere Eigenschaften
Lokale Wurzeln erschöpfen ihre Energie schnell
Zielregionen verteilt im Sensornetz
fast immer unterschiedliche lokale Wurzeln
Leistungs-Maß: „Query Capacity“
und nicht durchschnittlicher Energieverbrauch
10% - 100% Steigerung der „Query Capacity“ für nicht-holistische Anfragen
im Vergleich zu TAG (Spannbäume)
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Zusammenfassung
SpannbäumeAm meisten verbreitet
Passen sich Topologieänderungen nicht an
Directed DiffusionDatenzenrisch
gradientenbasiert
Anwendungsabhängig
Leistungs-Maß: durchschnittlicher Energieverbrauch pro Knoten
Broadcast-Based Query Scheme„Zone“-basierte Anfragen
Konstruktion lokaler Routing-Bäume
Positionsbasiert
Minimiert Energieverbrauch von Knoten nahe Senke
Leistungs-Maß: „Query Capacity“Leistungs-Maß: „Query Capacity“
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Fazit
Routing verursacht immer Overhead
Routing in Sensornetzen ist anwendungsspeziefisch
Trade-off: Enerieeffizienz Optimale Route
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Diskussion
FRAGEN ???
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