Difusão de Informação em Meio Sem-fio (2)  Índice exponencial;  Índice baseado em localização;  Programação de broadcast de dados por demanda;  Sistema.

Apresentação em tema: "Difusão de Informação em Meio Sem-fio (2)  Índice exponencial;  Índice baseado em localização;  Programação de broadcast de dados por demanda;  Sistema."— Transcrição da apresentação:

1 Difusão de Informação em Meio Sem-fio (2)  Índice exponencial;  Índice baseado em localização;  Programação de broadcast de dados por demanda;  Sistema de disseminação de dados (DAYS);

2 Difusão de Informação em Meio Sem-fio (2)  Índice exponencial;  Índice baseado em localização;  Programação de broadcast de dados por demanda;  Sistema de disseminação de dados (DAYS);

3 Índice Exponencial  Objetivo: Reduzir o overhead no gerenciamento dos índices gerados em relação aos outros esquemas de índice apresentados; Possibilitar o trade-off entre tuning time e latency time, de acordo com as necessidades da aplicação;

4 Índice Exponencial Estrutura  Dados ordenados no canal de broadcast por uma chave;  Buckets de tamanho fixo;

5 Índice Exponencial Estrutura

6 Índice Exponencial Busca t = 1

7 Índice Exponencial Busca t = 5

8 Índice Exponencial Busca t = 6

9 Índice Exponencial Vantagens  A raiz de uma busca é a tabela de índice do primeiro bucket acessado (Menor latência);  Bom suporte contra falhas;  O tuning time é proporcional ao tamanho do bcast (N) : [ log2(N-1)+1] ;

10 Índice Exponencial Generalizado Estrutura  Generalização do índice de base 2 para um índice de base R > 1;  Agrupamento de I buckets em chunks e existência de uma tabela de índice para cada chunk;

11 Índice Exponencial Generalizado Estrutura

12 Índice Exponencial Generalizado Busca t = 1

13 Índice Exponencial Generalizado Busca t = 5

14 Índice Exponencial Generalizado Busca t = 6

15 Índice Exponencial Generalizado Vantagens  Facilitar o trade-off entre tuning time e latency time através da manipulação das variáveis R e I; Tuning time: o tempo que um cliente fica ativo para receber o dado requisitado; Latency time: o tempo total entre uma requisição ser emitida e respondida;

16 Difusão de Informação em Meio Sem-fio (2)  Índice exponencial;  Índice baseado em localização;  Programação de broadcast de dados por demanda;  Sistema de disseminação de dados (DAYS);

17 Índice Baseado em Localização Motivação Uma pessoa andando pelo shopping (A2) e deseja informação sobre os filmes que estão sendo exibidos mais próximos dele; Seu dispositivo móvel sintoniza em um canal de broadcast sobre todos os filmes exibidos na cidade e começa a coletar informações;

18 Índice Baseado em Localização Motivação  Necessidade de mapeamento entre a informação disseminada no broadcast e localização, a nível de índice;  O esquema de índice exponencial generalizado não possui informação sobre localização;

19 Índice Baseado em Localização Necessidades  Função de mapeamento;  Broadcast baseado em localização;  Esquema de índice baseado em localização;

20 Índice Baseado em Localização Função de mapeamento e Broadcast  Conjunto de propriedades globais: Conjunto de informação de conteúdo (IC); Hierarquia de localização (HL);  Intersecção entre IC e HL;  Broadcast realizado com base na saída dessa função para todo os dados de IC e HL;

21 Índice Baseado em Localização Esquema de índice baseado em localização  Adaptação do índice exponencial;  Dois tipos de índice: Major Index: Tipos de dados (Entretenimento, Clima, Filme,...); Minor Index: Aponta para o dado (localização);

22 Índice Baseado em Localização Esquema de índice baseado em localização

23

24 T=1

25 Índice Baseado em Localização Esquema de índice baseado em localização T=5

26 Índice Baseado em Localização Esquema de índice baseado em localização T=8

27 Difusão de Informação em Meio Sem-fio (2)  Índice exponencial;  Índice baseado em localização;  Programação de broadcast de dados por demanda;  Sistema de disseminação de dados (DAYS);

28 Programação de broadcast de dados por demanda  Motivação : E se o dono da unidade móvel vive em uma cidade onde o clima é extremamente previsível?

29 Programação de broadcast de dados por demanda  Realizar o broadcast de acordo com a probabilidade de acesso aos dados;  Feito com base no histórico de consulta dos usuários;  Necessária uma implementação híbrida de broadcast (pull e push); Pull : Coletar histórico dos usuários; Push : Melhor performance para grande número de usuários e requisições;

30 Programação de broadcast de dados por demanda  Algoritmos: FCFS (First Come First Serve) MRF (Most Request First) Entre outros

31 Programação de broadcast de dados por demanda  Limitação dos algoritmos: Os algoritmos apresentados selecionam os dados para broadcast a nível de item de dado e não de transação; Aplicações normalmente precisam acessar dados diversos para realizar uma única transação;

32 Programação de broadcast de dados por demanda

33  Princípios: Atualizações na base de dados somente podem ser realizadas entre ciclos de broadcast; Um peso deve ser atribuído às transações a fim de definir a ordem que os dados serão colocados no broadcast;

34 Programação de broadcast de dados por demanda  Servidor: Gerar uma lista de transações requisitadas em ordem decrescente de seus pesos; Selecionar as transações para o ciclo de broadcast corrente e distribuir seus dados no broadcast; Construir o índice e adicionar ele ao broadcast; Realizar o broadcast e filtrar requisições realizadas após o início do broadcast;

35 Programação de broadcast de dados por demanda  Cliente: Caso algum dado da transação requisitada já tenha passado, deve aguardar até o próximo ciclo;

36 Difusão de Informação em Meio Sem-fio (2)  Índice exponencial;  Índice baseado em localização;  Programação de broadcast de dados por demanda;  Sistema de disseminação de dados (DAYS);

37 DAta in Your Space (DAYS)  O objetivo dessa pesquisa é desenvolver e validar arquiteturas e algoritmos necessários para apoiar uma abordagem ubíqua na disseminação de dados;  Características: Suporta sistemas legados (centralizado e distribuído); Facilita o uso de transações móveis; Suporta aplicações dependentes de localização; Permite o acesso a broadcast de dados;

38 Referências  Vijay Kumar, “Mobile Data Base System”  J. Xu, W. C. Lee, and X. Tang, “Exponential Index: A Parameterized Distributed Indexing Scheme for Data on Air” – 2004  T. Imielinski, S. Vishwanath, and B. Badrinath, “Energy Efficient Indexing on Air” – 1994  http://engr.smu.edu/cse/dbgroup/, Collaborative Research in DAta in Your Space – 04/2007