Download - Systèmes d’information collaboratifs et auto-organisants pour réseaux de capteurs large échelle
« DE LA THÉORIE À LA PRATIQUE »
T H È S E S O U T E N U E PA R
YANN BUSNEL
S O U S L A D I R E C T I O N D EA N N E - M A R I E K E R M A R R E C & M A R I N B E RT I E R
M A R D I 1 8 N O V E M B R E 2 0 0 8
Systèmes d’information collaboratifs et auto-organisants
pour réseaux de capteurs large échelle
Soutenance de thèse - Yann Busnel
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Réseaux de capteurs sans-fil (RCsF)
18 novembre 2008
Capteurs: entité de taille minimalisteToujours orientés réseauxDeux grandes familles :
RCsF statiques RCsF mobiles
Adapté à des environnements particuliersConception orientée application
Recherche de généricité Nécessité de modélisation
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18 novembre 2008
Thèse soutenue
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Positionnement de cette thèse
18 novembre 2008
Intérêt de la décentralisation
Une approche « de la théorie à la pratique »
Moyens de mise en œuvre Auto-organisation Collaboration
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Contribution
18 novembre 2008
Tableau des contributions
RCsF statiques
RCsF mobiles
Approche théorique
MAPP
Approche pratique
SOLIST GCP
MOTIPE ≅ PP & PC
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SUIVI ET IDENTIFICATION DE TRAJECTOIRES SUR UN RÉSEAU DE
CAPTEURS BINAIRES
18 novembre 2008
RÉSEAUX DE CAPTEURS STATIQUES
MOTI
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Contexte
Problématique : Suivi de trajectoires Un réseau de capteurs binaires statiques Un ensemble d’entités mobiles anonymes et
indiscernables
18 novembre 2008
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Plan de la partie
Modélisation du système
La problématique MOTI Un résultat d’impossibilité
Rendre MOTI résoluble Caractérisation des situations dangereuses Décentralisation des solutions
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Caractéristiques du système
Un ensemble d’entités anonymes {o1, …, ox}Graphe de connectivité des chemins :
GCC(V,E)
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A
K
C
D
J
B
E
G
F
H
I
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Caractéristiques du système
A chaque temps t, chaque entité o occupe un sommet vi
Deux restrictions du système : Au même moment,
deux entités distinctes ne peuvent être à la même position deux entités distinctes ne peuvent se déplacer sur le même
arc
L’état du système est représenté par le vecteur St :
∀vi V, S∊ t[vi] = 1 si vi héberge une entité 0 sinon
18 novembre 2008
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Trajectoire d’une entité
Toute entité se déplace en suivant une trajectoire Décrite dans un intervalle de temps donné t⟦ i, tj ⟧ Définie par la position de l’entité à chaque temps tk
Représentée par la notation suivante (avec vtk, sommet de o à tk)
Pti,tj,o = ⟨vti, …, vtj⟩
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A
K
C
D
J
B
E
G
F
H
I Pt,t’,o = ⟨ F, E,G, J ⟩
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Problématique MOTI : l’observateur omniscient
Objectifs de MOTI : Identifier les entités Suivre leur trajectoire à travers le temps
Présence d’un observateur de St à tout temps t
Rôle : Extrapolation des trajectoires par observation
Pti,tj,o = ⟨vti, …, vtj⟩ où vtk est le sommet hébergeant l’entité identifiée par o au temps tk
18 novembre 2008
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Problématique MOTI : formalisation
MOTI (Suivi d’Entités Multiples et Identification)
Sur un intervalle donné ⟦ti, tj , la condition suivante ⟧peut-elle toujours être vérifiée par l’observateur :
∀o,∃o tels que Pti,tj,o = Pti,tj,o ?
i.e. les trajectoires observées sont identiques aux réelles ?
Difficulté : Possibilité de confusion entre deux trajectoires trop
proches18 novembre 2008
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Un résultat d’impossibilité
THEOREME :MOTI est impossible à résoudre en général…
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t0
t1
A B
C D
A B
C D
A B
C D
A B
C D
A B
C D
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Rendre MOTI résoluble ?
Recherche des caractérisations de MOTIDeux notions nécessaires :
Mouvement : Mt
Déplacements de toutes les entités entre t et t+1 Ensemble des déplacements unitaires des entités Représente l’évolution du système juste après un temps donné
Faillible ou infaillible ? En terme de mouvement, et a fortiori de situation Définition : Deux mouvements sont faillibles s’ils permettent
de passer du même état initial S au même état final S’ Définition : Un état S est faillible s’il existe des mouvements
faillibles possibles à partir de S
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Graphe des états
Représentation de l’évolution du système avec un graphe :
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A B
C D
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Caractérisations de MOTI
18 novembre 2008
THEOREME 1 : P –résolubilitéEtant donné une trajectoire de ces entités entre ti
et tj
MOTI peut être résolu ssi ∀ t ∈ t⟦ i, tj-1 , ⟧ Mt est infaillible
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Caractérisations de MOTI
18 novembre 2008
THEOREME 1 : P –résolubilitéEtant donné une trajectoire de ces entités entre ti et tj
MOTI peut être résolu ssi ∀ t ∈ t⟦ i, tj-1 , ⟧ Mt est infaillible
THEOREME 2 : ℙ –résolubilitéPour toutes les trajectoires des entités entre ti et tj
MOTI peut être résolu ssi ∀S état possible, S est infaillible
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Une condition suffisante
Objectif : Prévention des éléments faillibles⇒ toute trajectoire est identifiable de façon déterministe
Problème de résolution ≡ Présence d’éléments faillibles
Éléments faillibles ≡ Présence de cycles dans le GCC
Comment rendre MOTI ℙ -résoluble ? Limiter les déplacements possibles Limiter le nombre d’entités pouvant
Être dans le système Se déplacer de façon concurrente à chaque temps t
18 novembre 2008
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Résumé des théorèmes caractérisant
18 novembre 2008
Caractérisation générique de mouvement infaillible Le nombre d’entités se déplaçant de façon
concurrente doit être strictement inférieur à la moitié de la longueur du cycle
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Résumé des théorèmes caractérisant
18 novembre 2008
Caractérisation générique de mouvement infaillible Le nombre d’entités se déplaçant de façon
concurrente doit être strictement inférieur à la moitié de la longueur du cycle
Caractérisation locale d’état faillible Tout sommet inoccupé d’un cycle est entouré de 2
occupés
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Résumé des théorèmes caractérisants
18 novembre 2008
Caractérisation générique de mouvement infaillible Le nombre d’entités se déplaçant de façon
concurrente doit être strictement inférieur à la moitié de la longueur du cycle
Caractérisation locale d’état faillible Tout sommet inoccupé d’un cycle est entouré de 2
occupés
Caractérisation locale de mouvement faillible Expression formelle et locale au cycle faillible du
déplacement des entités induisant une insolubilité de MOTI
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Algorithmes répartis
18 novembre 2008
Possibilité d’établir des algorithmes de Détection : identifier les situations faillibles Prévention : éviter les mouvements faillibles
Objectif : Supprimer l’intervention d’un observateur
Deux algorithmes de prévention proposés Sans information topologique
Plus producteur de messages mais sans temps d’initialisation Avec information topologique
Optimisé dans l’émission de messages mais avec détection de cycle
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« De la théorie à la pratique »
18 novembre 2008
Identification d’une problématique
Modélisation du système
Impossibilité
Caractérisation de contraintes
Formulation locale des contraintes
Conception d’algorithmes répartis
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ÉQUIVALENCE ENTRE LES PROTOCOLES ÉPIDÉMIQUES ETLES PROTOCOLES DE POPULATION
18 novembre 2008
RÉSEAUX DE CAPTEURS MOBILES
PE ≅ PP & PC
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Intuition
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Protocolesde population
Protocolesépidémiques
Cadre formelRéseaux mobiles
Équivalence ?
Relation ?
Cadre pratiqueRéseaux filaires
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Plan de la partie
18 novembre 2008
Présentation des modèles Protocoles de population et de communauté Protocoles épidémiques
Relier les deux mondes Equivalences entre les modèles
Impact mutuel entre théorie et pratique
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Protocoles de population
18 novembre 2008
Idée : un ensemble d’agents anonymes interagissent deux par deux pour un calcul global
Puissance du modèle : Arithmétique de Presburger
a2a1
Ordonnanceur
équitablea2a1
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10
000 11
1 1
Protocole de population – un exemple
18 novembre 2008
La fonction ou (primitive de diffusion) une unique transition (0,1) (1,1)
0 00 0
0 11 11 1
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Protocoles de communauté
18 novembre 2008
Extension du modèle des protocoles de population
Assigner un identifiant unique à chaque agent
Augmentation de l’espace des états Chaque agent peut en mémoriser un ensemble fini Limitation de leur utilisation à l’identification
uniquement(ne peut être utilisé afin d’augmenter la mémoire d’un agent)
Augmentation forte de la puissance du modèle De Presburger à NSPACE(n.log n)
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Protocoles épidémiques
18 novembre 2008
Analogie avec la propagation d’un virus ou rumeur
Idée : Échange périodique d’informations avec d’autres
451
2 3SélectionPair
5SélectionIn
fo
Info2Info2
Info5
Info5
SélectionInfo
miseAJour(Info2
)
miseAJour(Info5
)3 - miseAJour2 - SélectionInfo1 - SélectionPair
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Similitudes
18 novembre 2008
Anonymat dans les protocoles épidémiques ?
PP : Ordonnanceur équitablePE : Service d’échantillonnage de nœuds
Modèlesdécentralis
és
Interactions deux à deux
Capacitésfinies
Traitementdes
donnéesprédétermi
nées
Échange d’informatio
ns
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Deux classes de protocoles épidémiques
18 novembre 2008
Anonymat des nœuds possible ? Utilisation nécessaire d’identifiants dans les 3
fonctions
PENA : Protocoles épidémiques sur nœuds anonymes selectionInfo et miseAJour dépendent uniquement des
états selectionPair renvoie un nœud via une sorte de boîte
noirePENI :
Protocoles épidémiques sur nœuds identifiables Nécessité d’identification (adresse, coordonnées, etc.)
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Classification plus fine des PE
18 novembre 2008
Deux types de canaux de communication
Synchrone : Délai de transmission des messages borné Permet de tirer profit de la périodicité des PE
Asynchrone : Délai de transmission fini mais non borné Traitement des échanges par acquittement
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PENA : sans identifiant
PENI : avec identifiants
Classification fine des PE
18 novembre 2008
≺
syncPENA asyncPENA
syncPENI asyncPENI
≻Communication
ssynchrones
Communications
asynchrones
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Analogie avec les protocoles de population
18 novembre 2008Soutenance de thèse - Yann Busnel
PENA : sans identifiant
PENI : avec identifiants
≺
≅
syncPENAasyncPEN
A
syncPENI asyncPENI
≻Communication
ssynchrones
Communications
asynchrones
Protocoles de
population
Protocoles de
communauté
Interactionsatomiques
≺
≅
≅
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« De la théorie à la pratique »
18 novembre 2008
Identification de similitudes
Prot. de Population Prot. Épidémiques
Classifications d’ordre analogue
Équivalence de classes
Utilisation mutuelle
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Optimalité du RPS
18 novembre 2008
Théorème : L’ordonnancement uniforme implique une vitesse de convergence moyenne optimale
Existence d’un Random Peer Sampling uniforme
[Bortnikov et al. – Brahms – PODC 2008]
Optimalité dans le cas moyen par l’utilisation de ce service d’échantillonnage
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18 novembre 2008
Conclusion & Perspectives
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Conclusion
18 novembre 2008
Nécessité de conception de systèmes d’information collaboratifs et auto-organisants
pour permettre le passage à l’échelle des RCsF
Permet d’obtenir des RCsF décentralisés et autonomes, où l’information est disponible partout
Une approche de « la théorie vers la pratique » Optimalité des solutions de développement
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Rappel des contributions
18 novembre 2008
Présentation d’une contribution dans chaque classe RCsF statique : MOTI RCsF mobile : équivalence entre PE et PP & PC
Autres contributions non présentées RCsF statique : SOLIST RCsF mobile : MAPP et GCP Protocoles épidémiques : Stockage réparti de données
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Perspectives et questions ouvertes
18 novembre 2008
Perspective globale Contexte commun admis : existence de stations de
base Généricité sans perte d’optimalité
MOTI Analyse de solutions probabilistes Utilisation de protocoles épidémiques
PE ≅ PP & PC Affinement de la classification des PE Analyse des PE via MAPP
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Sélection de publications
18 novembre 2008
Journaux H. Weatherspoon, H. Miranda, K. Iwanicki, A. Ghodsi, and Y. Busnel.
Gossiping Over Storage Systems Is Practical. ACM Operating System Review, Octobre 2007.
Yann Busnel. Le modèle de pair à pair profite aux réseaux de capteurs très étendus. Interstices : Découvrir la recherche en informatique, May 2007.
Yann Busnel. Système d'information pair-à-pair pour les réseaux de capteurs larges échelles. La lettre de la Fondation Michel Métivier, 5:3–5, Octobre 2006.
Conférences internationales Yann Busnel, Marin Bertier, and Anne-Marie Kermarrec. SOLIST or or How
To Look For a Needle in a Haystack? In the 4th IEEE Internatal Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications (WiMob'2008), Octobre 2008.
Yann Busnel, Leonardo Querzoni, Roberto Baldoni, Marin Bertier, and Anne-Marie Kermarrec. On the deterministic tracking of moving objects with a binary sensor network . In 4th IEEE International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems (DCOSS '08), Juin 2008.
Yann Busnel, Marin Bertier, Eric Fleury, and Anne-Marie Kermarrec. GCP: Gossip-based code propagation for large-scale mobile wireless sensor network. In Autonomics 2007, First International Conference on Autonomic Computing and Communication Systems, Octobre 2007.
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Classification plus fine des PE
18 novembre 2008
Deux types de canaux de communicationSynchrone :
Délai de transmission des messages borné Permet de tirer profit de la périodicité des PE
Asynchrone : Délai de transmission fini mais non borné Traitement des échanges par acquittement
x…
y
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Impact pour chacun des domaines
18 novembre 2008
Network Slicing Découpage du réseau en tranches homogènes Evaluation locale de la position globale dans le
système
Possibilité de modélisation par un protocole de population Intérêt sur la preuve de la convergence de
l’algorithme Amélioration potentielle par l’utilisation d’identifiant Passage de asyncPENA à PENI