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Distribuição de Mídia Contínua Localizaçao e Seleçao de Servidores e Roteamento Jussara M. Almeida Junho 2005.

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1 Distribuição de Mídia Contínua Localizaçao e Seleçao de Servidores e Roteamento Jussara M. Almeida Junho 2005

2 Problema Rede Remota Rede Local Rede Local Rede Local Servidor Origem Servidor Proxy Servidor Proxy Servidor Proxy 1)Quantos servidores e onde? 2)Qual servidor cada cliente vai contactar 3)Qual a rota da resposta? Objetivo: min custo total de transmissao Precisa: topologia da rede, custos relativos de transmissao na rede e do servidor

3 Primeiro Problema : Roteamento Protocolos de transmissao minimizam banda do servidor –Mas com transmissao na Internet: e o consumo de banda na rede? Como construir a arvore de distribuicao entre servidor (localizacao fixa) e clientes de forma a minimizar custo total de transmissao? –Arvore default da Internet: shortest paths E possivel atingir um custo total de banda da rede proximo do minimo? –Qual e o minimo? E possivel atingir SIMULTANEAMENTE bandas do servidor e da rede proximos do minimo?

4 Minima Banda do Servidor Necessaria (Revisao) Se cliente pode escutar numero ilimitado de fluxos, banda minima do servidor para transmitir um unico arquivo do inico ao fim e dada por: Se cliente pode escutar a 2 fluxos:

5 Estrategia para Estudar Banda da Rede Primeiro passo: derivar limites inferior e superior para banda na rede para topologias canonicas –Shared link com fan-out k –Daisy chain –Arvore Balanceada Projetar novos algoritmos para construcao da arvore de distribuicao –Avaliar com topologias sinteticas variadas –Considerar limite derivado Avaliar impacto do protocolo Bandwidth Skimming (nao leval em consideracao topologia da rede) –E possivel reduzir banda na rede se a topologia for levada em consideracao pelo servidor ao realizar os merges de fluxos?

6 Limites para Banda Minima na Rede: Shared Link com Fan-Out

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9 Limites para Banda Minima na Rede: Daisy-Chain

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12 Limites para Banda Minima na Rede: Arvore Balanceada

13 Limites para Banda Minima na Rede Limites inferior e superior proximos: pode usar apenas um (inferior) como estimativa de banda min.

14 Limites para Banda Minima na Rede Limites inferior e superior proximos: pode usar apenas um (inferior) como estimativa de banda min.

15 Algoritmos para Construcao da Arvore de Transmissao Shortest Path (SP) Greedy Link – All (GL-A): adiciona clientes incrementalmente a arvore. Cliente mais proximo do servidor adicionado primeiro. A seguir, insere cliente que pode ser adicionado com menor numero de links Greedy Link – Participants (GL-P): igual a GL-A, mas considera adicionar links para clientes novos apenas a partir de outros clientes ou do servidor Greedy Cost – All (GC-A): como GL-A, mas ao inves do numero de links considera o custo total de banda de rede extra ao adicionar clientes –Precisa saber a taxa de chegada de cada site –Estima custo extra usando limites derivados Greedy Cost – Participants (GC-P): como GC-A, mas considera apenas clientes e servidor como ponto de conexao de novos clientes

16 Avaliacao Redes sinteticas de diferentes tamanhos, numeros de clientes e taxas de chegadas GC-A tem melhor performance, mas SP tem custo apenas marginalmente maior GL-A, GL-P podem ser muito ruins

17 Banda Servidor X Banda Rede? Bandwidth Skimming tem banda do servidor bem proximo do minimo. E a banda da rede? Limite inferior para cliente recebendo 2 fluxos: Simulacao com topologias ?

18 Banda Servidor X Banda Rede? Simulacao com topologias ?

19 Network-naïve Bandwidth Skimming: restringe merges somente entre clientes do mesmo site Como Reduzir Banda da Rede?

20 Network-naïve Bandwidth Skimming: restringe merges somente entre clientes do mesmo site Pequeno ganho Como Reduzir Banda da Rede?

21 Network-naïve Bandwidth Skimming: restringe merges somente entre clientes do mesmo site Network-Naïve e pior Conclusao: Bandwidth Skimming simples pode levar a banda do servidor e banda da rede proximos dos valores minimos, SIMULTANEAMENTE Topologia: fan-out com shared link

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23 Problema Rede Remota Rede Local Rede Local Rede Local Servidor Origem Servidor Proxy Servidor Proxy Servidor Proxy 1)Quantos servidores e onde? 2)Qual servidor cada cliente vai contactar 3)Qual a rota da resposta? Objetivo: min custo total de transmissao Precisa: topologia da rede, custos relativos de transmissao na rede e do servidor

24 Topologias de Rede Topologias a nivel de roteadores e a nivel de Autonomous Systems (AS) –Custo de fluxo multicast ainda em aberto Topologia a nivel de roteadores: –1000 Traceroutes entre pares de sites –24 Sites: laboratorios, universidades, ISPs –Distribuiçao geografica: 4 continentes –Cada site representa subrede local Topologia a nivel de AS –Mapeamento da topologia de roteadores e tabelas BGP –Mais realista do que simplesmente usar tabelas BGP, como em trabalhos anteriores Exemplo da Fig. 1

25 Premissas Otimizacao de localizacao e roteamento para conjuntos de client sites Arvore de distribuicao fixa Custo de transmissao = custo de rede + de servidor –Proporcional a banda de rede e banda de servidor –Banda de rede: soma da banda em cada hop das árvores de distribuicao Hop = AS ou link entre dois roteadores –Chegada de requisicoes: Poisson (banda logaritmica) –Cada replica: objeto completo, um unico objeto Extensoes Futuras: –Segmentos : interatividade –Multiplos objetos

26 Solucao Otima Exemplos (Figs 2 e 3) Modelo de Otimizacao de Custo (Fig 4) –Solucao para varios protocolos –localizacao e roteamento otimos para numero m de servidores –Varia m para determinar solucao otima. Em comparacao com modelos anteriores –Solucao conjunta para roteamento e localizacao –Modelo para BW Skim e Patching: nao lineares nao convexas : problema! –Reformulacao do modelo: complexidade alta! Tabelas com bw pre-computadas Aproximacao linear –Restricoes adicionais para reduzir espaco de busca

27 Experimentos com Modelo de Otimizacao Comparar: –Custo da solucao otima para BW Skimming –Custo se solucao otima para unicast e usado para transmissao via BW Skimming Instalacao de servidores: clientes ou pontos de entroncamento Custo relativo de banda do servidor e da rede, : ?? –Nossos experimentos: = 0 Topologias: –AS e roteadores –Diferentes niveis de dispersao dos clientes: importante! –Distribuicao da carga entre clientes: homogenea e heterogenea

28 Experimentos com Modelo de Otimizacao Figs 5 e 6 Conclusoes: –Solucoes otimas para unicast podem ser significativamente subotimas para multicast –Necessidade de heuristicas eficientes: modelo demora muito pra rodar –Numero otimo de replicas: tradeoff entre banda de rede e banda de servidor Modelo inclui este tradeoff de maneira mais precisa que trabalhos anteriores

29 Analise de Arvores Canonicas Arvore de Distribuicao Otima (t min ) –Custo : Soma da banda de cada link; a bada de cada link e logaritmica na taxa de requisicoes Trade-off entre min caminhos entre servidor e clientes & max compartilhamento nos links Arvore de Menor Numero de Links (t fl ): max. compartilhamento, mas alguns caminhos podem ser longos Arvore dos Caminhos mais Curtos (t sp ): min. caminhos, mas baixo compartilhamento

30 Analise de Arvores Canonicas Topologia canonica, com 2 sites clientes Conclusoes: Arvore de Caminhos mais Curtos Custo total de transmissao aumenta, no maximo, em onde f e a razao entre o comprimento do caminho mais curto entre os clientes e a soma dos comprimentos dos segmentos nao compartilhados entre servidor e clientes. Arvore com Menor Numero de Links: custo ilimitado (teorico) Localizacao de Servidores: nenhuma regra simples encontrada A c a b B S d servidor Site cliente

31 Heuristicas para Localizacao de Servidores Localizacao do primeiro servidor: –No em S cuja arvore de caminhos mais curtos para todos os clientes tem custo minimo

32 Heuristicas: Localizacao de Servidores Localizacao do i th servidor (i 1): 2 alternativas 1.Min cost tsp –Considere cada no servidor em S ainda nao usado –Cada cliente contacta o servidor mais proximo –Seleciona o no que, juntamente com as arvores ja criadas, tem o menor custo total das arvores de caminhos mais curtos 2.Maximum Savings –Considere cada no servidor ainda nao usado que esta em uma das i-1 arvores criadas previamente –Selecione o no que acarreta a maior economia de banda quando removido –Se nao houver nenhum no, use min cost tsp Otimizacao: mover servidor da raiz para algum no interno se acarretar economia de banda

33 Heuristicas para Roteamento Construcao da arvore de distribuicao: 1.Min-Inc-Cost: [ZhEV02] –Adiciona, a seguir, o cliente que pode ser conectado a qualquer uma das arvore com custo incremental minimo 2.Ordered MinCost: –Adiciona clientes em ordem decrescente de carga –Conecta cliente a arvore com custo incremental minimo 3.Shortest Path Routing bom desempenho para um servidor [ZhEV02] aumento de custo sobre otimo limitado

34 Avaliacao das Heuristicas Todas heuristicas produzem solucoes proximas do otimo para nossas topologias (Fig. 7) (heterogeneas, homogeneas, AS, roteadores, diferentes niveis de dispersao) Localizacao: –min-cost tsp igual ou melhor que maximum savings –min-cost tsp melhor que solucoes tradicionais (unicast) –min-cost tsp produz solucoes ate 16% do otimo (nos exps) Se min-cost tsp –shortest path = ordered min cost = min-inc-cost (min-inc-cost mais complexo) Shortest path routing: custo ate 28% maior que otimo –Maior que no paper da Yanping –Menor que limite analitico: Caracteristicas dos caminhos na Internet???


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