Métodos de auto-configuração em aplicações móveis par-a-par não estruturadas
| Ano de defesa: | 2012 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Minas Gerais
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://hdl.handle.net/1843/ESBF-8UEJ68 |
Resumo: | Peer-to-Peer (P2P) applications must be configured according to the environment in which they are executed, in order to achieve the maximum performance. The identification of the ideal parameter configuration requires the characterization of the network in each deployment. Usually, P2P networks employ a generic default configuration, which is suitable to most scenarios, however its performance is worse than that of the best manual configuration. This work investigates methods to automatically configure the parameters of mobile P2P applications on runtime. We employ the MAPE architecture, proposed by IBM to create autonomic systems, in order to devise two solutions for P2P self-configuration. We propose the P-AIMD and P-ML controllers, which configure the application on run-time using the four phases of MAPE controllers, namely monitoring, analysis, planning and execution. In P-AIMD, the analysis and planning phase employ the Additive Increase and Multiplicative Decrease (AIMD) algorithm used in TCP for congestion control. In P-ML, we employ classic machine learning techniques in the analysis phase, and then employ a simple planning algorithm that uses the classification performed in the previous step to identify the need for configuration changes. The controllers were evaluated in mobile ad hoc networks running the Gnutella protocol, however the proposed solutions are applicable to any unstructured P2P protocol. We compared the performance of the proposed solutions against the Expanding Rings protocol, and the simulation results show that P-AIMD and P-ML present a success rate that is 5.18 and 2.71 percent inferior to that of the best manual configuration, respectively. |
| id |
UFMG_16b19d940cd55fc86e09b00fcd0e66e1 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufmg.br:1843/ESBF-8UEJ68 |
| network_acronym_str |
UFMG |
| network_name_str |
Repositório Institucional da UFMG |
| repository_id_str |
|
| spelling |
2019-08-11T18:37:12Z2025-09-08T23:57:00Z2019-08-11T18:37:12Z2012-05-16https://hdl.handle.net/1843/ESBF-8UEJ68Peer-to-Peer (P2P) applications must be configured according to the environment in which they are executed, in order to achieve the maximum performance. The identification of the ideal parameter configuration requires the characterization of the network in each deployment. Usually, P2P networks employ a generic default configuration, which is suitable to most scenarios, however its performance is worse than that of the best manual configuration. This work investigates methods to automatically configure the parameters of mobile P2P applications on runtime. We employ the MAPE architecture, proposed by IBM to create autonomic systems, in order to devise two solutions for P2P self-configuration. We propose the P-AIMD and P-ML controllers, which configure the application on run-time using the four phases of MAPE controllers, namely monitoring, analysis, planning and execution. In P-AIMD, the analysis and planning phase employ the Additive Increase and Multiplicative Decrease (AIMD) algorithm used in TCP for congestion control. In P-ML, we employ classic machine learning techniques in the analysis phase, and then employ a simple planning algorithm that uses the classification performed in the previous step to identify the need for configuration changes. The controllers were evaluated in mobile ad hoc networks running the Gnutella protocol, however the proposed solutions are applicable to any unstructured P2P protocol. We compared the performance of the proposed solutions against the Expanding Rings protocol, and the simulation results show that P-AIMD and P-ML present a success rate that is 5.18 and 2.71 percent inferior to that of the best manual configuration, respectively.Universidade Federal de Minas GeraisRedes adaptativasMANETPar-a-ParAprendizado de máquinaComputaçãoRedes de computadoresMétodos de auto-configuração em aplicações móveis par-a-par não estruturadasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisDiego Neves da Horainfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGDaniel Fernandes MacedoJose Marcos Silva NogueiraAdriano Alonso VelosoArtur ZivianiSergio de OliveiraAs aplicações Par-a-Par (P2P) devem ser conguradas de acordo com o ambiente em que estão sendo executadas a m de obter melhor desempenho. A determinação da conguração ideal de parâmetros é custosa, necessitando de uma caracterização da rede em cada cenário. Assim, as redes P2P normalmente conam em uma conguração genérica, que é aceitável em um grande número de cenários, mas que provê uma performance reduzida se comparado à melhor conguração manual de cada cenário. Neste trabalho, investigamos maneiras de autocongurar aplicações P2P em ambientes móveis em tempo de execução. Utilizamos a arquitetura MAPE, proposta pela IBM para a criação de sistemas autonômicos, para propor duas soluções de auto-configuração P2P. Nós propomos os controladores P-AIMD e P-ML, que configuram a aplicação em tempo de execução através das quatro etapas do controlador MAPE, de nome "monitoramento", "análise", "planejamento" e "execução". Na solução P-AIMD, utilizamos um perceptron na etapa de análise e planejamos a adaptação utilizando oalgoritmo AIMD - "Aumento Aditivo, Decremento Multiplicativo", utilizado no controle de congestionamento do TCP. Na solução P-ML, utilizamos algoritmos clássicos de classicação na etapa de análise e utilizamos um simples algoritmo de planejamento de mudanças que utiliza a classicação realizada na etapa anterior para identicar a necessidade de mudança. Os controladores foram avaliados em uma rede móvel adhoc empregando o protocolo Gnutella - no entanto essa solução pode ser aplicada sobre outros protocolos P2P não estruturados. Comparamos o desempenho das soluções proposta com o protocolo Expanding Rings, e os resultados de simulação mostram que o P-AIMD e o P-ML apresentaram, respectivamente, taxa de sucesso 5; 18 e 2; 71 pontos percentuais inferior à melhor conguração manual nos cenários simulados..UFMGORIGINALdiego_da_hora.pdfapplication/pdf2158890https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/e3c5b8ec-4943-4803-869c-2a749084fb27/downloadae222b3a2b786214c3e923feceadeafeMD51trueAnonymousREADTEXTdiego_da_hora.pdf.txttext/plain103130https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/64fa90f1-d1e8-4e95-9cd3-8f6187828b04/downloadc84415edd91868850a2ff3e2df349e8bMD52falseAnonymousREAD1843/ESBF-8UEJ682025-09-08 20:57:00.37open.accessoai:repositorio.ufmg.br:1843/ESBF-8UEJ68https://repositorio.ufmg.br/Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oairepositorio@ufmg.bropendoar:2025-09-08T23:57Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Métodos de auto-configuração em aplicações móveis par-a-par não estruturadas |
| title |
Métodos de auto-configuração em aplicações móveis par-a-par não estruturadas |
| spellingShingle |
Métodos de auto-configuração em aplicações móveis par-a-par não estruturadas Diego Neves da Hora Computação Redes de computadores Redes adaptativas MANET Par-a-Par Aprendizado de máquina |
| title_short |
Métodos de auto-configuração em aplicações móveis par-a-par não estruturadas |
| title_full |
Métodos de auto-configuração em aplicações móveis par-a-par não estruturadas |
| title_fullStr |
Métodos de auto-configuração em aplicações móveis par-a-par não estruturadas |
| title_full_unstemmed |
Métodos de auto-configuração em aplicações móveis par-a-par não estruturadas |
| title_sort |
Métodos de auto-configuração em aplicações móveis par-a-par não estruturadas |
| author |
Diego Neves da Hora |
| author_facet |
Diego Neves da Hora |
| author_role |
author |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Diego Neves da Hora |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
Computação Redes de computadores |
| topic |
Computação Redes de computadores Redes adaptativas MANET Par-a-Par Aprendizado de máquina |
| dc.subject.other.none.fl_str_mv |
Redes adaptativas MANET Par-a-Par Aprendizado de máquina |
| description |
Peer-to-Peer (P2P) applications must be configured according to the environment in which they are executed, in order to achieve the maximum performance. The identification of the ideal parameter configuration requires the characterization of the network in each deployment. Usually, P2P networks employ a generic default configuration, which is suitable to most scenarios, however its performance is worse than that of the best manual configuration. This work investigates methods to automatically configure the parameters of mobile P2P applications on runtime. We employ the MAPE architecture, proposed by IBM to create autonomic systems, in order to devise two solutions for P2P self-configuration. We propose the P-AIMD and P-ML controllers, which configure the application on run-time using the four phases of MAPE controllers, namely monitoring, analysis, planning and execution. In P-AIMD, the analysis and planning phase employ the Additive Increase and Multiplicative Decrease (AIMD) algorithm used in TCP for congestion control. In P-ML, we employ classic machine learning techniques in the analysis phase, and then employ a simple planning algorithm that uses the classification performed in the previous step to identify the need for configuration changes. The controllers were evaluated in mobile ad hoc networks running the Gnutella protocol, however the proposed solutions are applicable to any unstructured P2P protocol. We compared the performance of the proposed solutions against the Expanding Rings protocol, and the simulation results show that P-AIMD and P-ML present a success rate that is 5.18 and 2.71 percent inferior to that of the best manual configuration, respectively. |
| publishDate |
2012 |
| dc.date.issued.fl_str_mv |
2012-05-16 |
| dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2019-08-11T18:37:12Z 2025-09-08T23:57:00Z |
| dc.date.available.fl_str_mv |
2019-08-11T18:37:12Z |
| dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/1843/ESBF-8UEJ68 |
| url |
https://hdl.handle.net/1843/ESBF-8UEJ68 |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
| language |
por |
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Minas Gerais |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Minas Gerais |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFMG instname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) instacron:UFMG |
| instname_str |
Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) |
| instacron_str |
UFMG |
| institution |
UFMG |
| reponame_str |
Repositório Institucional da UFMG |
| collection |
Repositório Institucional da UFMG |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/e3c5b8ec-4943-4803-869c-2a749084fb27/download https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/64fa90f1-d1e8-4e95-9cd3-8f6187828b04/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
ae222b3a2b786214c3e923feceadeafe c84415edd91868850a2ff3e2df349e8b |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) |
| repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@ufmg.br |
| _version_ |
1862105846548267008 |