NS2相关学习——可靠的MANET应用程序的Gossip协议分析
好久不寫，應該努力啦！老師把這篇論文給了我，現在還不知道它在講什么，來邊翻譯邊學習吧！
文章鏈接：https://www.researchgate.net/publication/316844643_Analyzing_Gossip_Protocols_for_Reliable_MANET_Applications
文章題目：可靠的MANET應用程序的Gossip協議分析（Analyzing Gossip Protocols for Reliable MANET Applications）
Abstract：由于移動設備數目的快速增長以及Ad hoc無線網絡（MANET）適應性以及靈活性的特點，人們逐漸把研究目光投向了MANET。在這種情況下，gossip協議已經成為了一種開發具有高度可擴展性和可靠性的廣播通信的有力機制，但是可靠性、性能、效率經常發生沖突。事實上，為了滿足應用和網絡的要求，我們需要非常仔細地配置gossip協議，這不是一件簡單的事情。在本文中，我們基于流行的無線自組織網絡中的eager-push cyclic strategy評估了gossip協議，并且分析了配置在可靠性和整體性能上的影響。獲得的結果有助于我們理解基于gossip協議的復雜的行為，并且可以用于指導他們在MANET中的配置。
1 INSTRUCTION
? ? ? ?在過去十年中，我們可以發現無線功能的移動設備如智能手機，筆記本電腦和平板電腦等的數量大幅增加。在這種情況下，MobileAd Hoc Networks（MANETs）[1]已然成為研究的盛行領域。MANET能夠建立立即通信基礎設施（沒有預先設計的基礎設施）。在MANET中，每個節點可以自由移動，加入或離開網絡，或通過將數據轉發到其他節點來參與路由。MANET在各種領域被廣泛應用，從娛樂到任務或安全關鍵應用（例如搜索和救援，VANETs）。如今，MANET也在為不同領域的物聯網（IoT）應用開發鋪路。?然而，移動自組織無線網絡的典型特征（例如缺乏固定基礎設施，節點移動性，無線鏈路斷裂）使數據的可靠傳播成為一個巨大的挑戰[3]。
大量應用于無線移動自組織網絡的數據傳輸協議被提出，Gossip協議作為其中的一個熱門協議被廣泛關注。Gossip協議提供了在大規模應用中進行可靠數據傳輸的方法[5], [6]。后臺協議的主要思想是所有節點都參與數據傳播。當節點（Gossip源）希望發送消息時，它選擇一組隨機的節點（Gossip目標）向其發送消息。 在接收到消息后，接收方重復此過程。 因此，這些協議具有固有的冗余級別，允許屏蔽節點和網絡故障，有很高的恢復力。
盡管Gossip協議有很大的優點，但他的性能如可靠性，性能或效率通常都是有限的。例如，向大量鄰居發送消息可能會保證更高的可靠性水平并可能減少傳播延遲，但會增加冗余網絡效果。?Gossip協議包括必須正確設置的幾種可配置參數（例如扇出）和Gossip策略（例如急切推送）。為了能夠在MANET上實現可靠和有效的數據傳播，這些策略和參數應根據其特性（例如網絡區域大小、節點移動性模式）以及現有需求對特定網絡進行調整。 調整Gossip協議不是一項簡單的任務，特別是考慮到它所涉及的龐大數量的配置組合的時候。
本文第二節介紹了MANET和Gossip協議中的最新技術資料；第三節討論了Gossip協議中涉及的關鍵概念，包括八卦策略，會員策略，可配置網絡和Gossip參數；第四節分析關鍵策略和參數的可靠性，性能和效率的權衡。最后，在第五第六節中，我們采用了一種使用典型的推送循環策略的基于Gossip的協議，并根據幾個參數，通過NS3網絡仿真器[7]對模擬MANET進行了評估，顯示出它們對可靠性，性能和效率的影響。本文的貢獻如下：
?綜合關于基于Gossip的協議的主要概念，以及關于MANET中關于網絡可靠性和性能和效率的權衡的分析;
?評估MANET環境中可靠性，性能和效率，并使用典型的基于Gossip的協議實現;
?確定一套初步的指導方針，以指導典型的Gossip協議的配置。
II. RELATEDWORK
MANET允許具有無線能力的自主移動設備以自組織的方式進行協作[1]。 它適用于許多應用，例如互動游戲，搜索和救援以及物聯網應用。這些應用都需要廣播，因為它允許設備向所有參與者都發送數據。在最簡單的形式中，節點向其鄰居發送命名為“純流”的數據。在接收到數據之后，每個節點都將數據轉發到自己的鄰居。這種形式的數據傳播是可靠的，但不是高效的，它將導致高冗余并且可能導致大量的消息碰撞[8]。
純流量的替代方法是在物理網絡之上建立一個覆蓋網絡，并執行“結構化流水”[9]。?但是，由于節點移動性和非結構化和中斷性質，在MANET中維護覆蓋網絡代價很高。因此，有效并且高性能地傳播數據是十分困難的。
“概率流（Probabilistic ?ooding”）”旨在減少“純流”中的冗余。在接收數據時，每個節點應用概率機制來確定它是否應該轉發數據。概率流動與純粹流動相比，顯著地降低了開銷，但與其概率機制相關聯的問題具有巨大的挑戰。一方面，固定概率不適合MANET的高度動態性質，但是另一方面，動態概率方法非常難以實現[10]。
“Counter-based ?ooding”機制被提出來消除概率流（Probabilistic ?ooding”）的缺點。這個想法是將隨機性置于重傳的定時上，這意味著第一次接收到消息的節點將在隨機事件后重傳數據。如果在這個時間內，節點接收到相同的數據包，它將中止重傳。這個機制的缺點是它的延遲通常很高。
“Gossip-based ?ooding”?是一種概率方法[5]，它的基本形式是每個節點向其鄰居節點發送消息，在第一次接收到該信息式，接受節點重復該過程。由于簡單性、可擴展性以及對節點和網絡故障的彈性，這種技術在MANET中受到廣泛關注。Gossip協議是可配置的，它能實現靈活的行為，并允許幾種策略，包括急切推[12]，拉[13]，懶惰推[14]和混合[15]。NeEM [16]是一種實現急切推送策略的Gossip協議.CREW [14]嘗試通過使用拉推策略傳輸數據來最大限度地發揮傳播速度。 Pulp[17]采用混合策略。 MANET應用中的Gossip協議的例子在[18]，[19]中給出。 在本文中，我們分析了應用層Gossip協議，并根據不同的場景討論了其可靠性，性能和效率。
III. GOSSIP-BASEDDISSEMINATIONPROTOCOLS
Gossip協議是一種在概念上簡單、可擴展并且靈活的協議，可在大規模應用程序中傳播消息。在Gossip協議中，當一個節點（Gossip源）希望發送一個Gossip消息時，它會
隨機選擇一組鄰居作為Gossip目標并向它們發送數據。在接收消息時，每一個接收節點以相同的方式進行轉發。為此，每個節點需要保留和更新網絡中其他節點的列表。在
Gossip生命周期中，網絡中可能會傳播幾條消息，每個消息都可以在Gossip round中傳播，這針對向所有節點發送gossip消息的全過程。每個gossip包含了幾個gossip步驟，表明
了由每個節點采取處理接收的單個gossip消息的動作。在本節中，我們概述了gossip協議中用于gossip和會員管理的策略。 然后，我們解釋了影響到MANET中八卦協議的可靠性
、性能和效率的所有相關的網絡，gossip和應用參數。
A.Gossip Strategies
在接下來的幾段中，我們概述了在基于gossip協議中可以找到的不同策略。
?渴望推送：在這個頗受歡迎的策略中，gossip信息最早被轉發到一組隨機的參與者[12]。
?懶惰推送：在第一時間收到gossip消息后，僅將其信息發送給隨機鄰居。當節點收到尚未收到過的消息的信息時，它明確地請求它[14]。
?拉：每個節點查詢隨機鄰居以獲取最近收到的消息的信息。在接收尚未收到的消息的信息的情況下，它明確地請求消息[13]。
?混合：在此策略中使用推拉組合。首先，使用推動策略傳播信息，然后采用拉動策略來確保所有參與者都收到了所有消息。
?結構化：網絡拓撲信息用于獲取gossip的結構[20]。 結構化的gossip放棄了經典的八卦協議的簡單性，以便更好地利用資源;
?自治：每個節點通過將消息與參與者的廣播（即一種發布/訂閱）相匹配來傳播消息[21]。
?動態：根據底層的網絡特性，該協議自動適應動態變化[22]。
B. Membership Management Strategies
為了在所有參與者中選擇隨機gossip目標，每個節點需要具有網絡的全局視圖。在大型MANET中，考慮到構成全局視圖的節點數量眾多、MANET動態性、更新維護視圖的成本等因素，這不是可取的。為了能在大規模MANET中使用gossip協議，成員管理應該依賴于部分視圖，這個部分視圖是全體視圖的一個子集。?因此，在每個Gossip步驟中，節點從其部分視圖中選擇一組隨機參與者作為其gossip目標。 以下策略可用于維護部分視圖。
?循環（Cyclic）：在這個相當普遍的策略中，由于與鄰居交換信息的周期性過程，每個Δt時間單位更新部分視圖[23]。
?無效（Reactive）：部分視圖僅在響應影響網絡結構的某些外部事件（例如，節點加入或失敗）時進行更新。 這種策略依賴于故障檢測系統來觸發局部視圖的更新[16]。
?靈活性（Flexible）：部分視圖的大小被動態調整以確保故障恢復能力[24]。 當可靠性降低（即消息丟失率增加）時，該策略依賴于一些監視系統來調整部分視圖的大小;
?QoS感知（QoS-Aware）：節點根據其QoS特性（例如，延遲和帶寬）選擇“好鄰居”[25];
?備份（Backup）：它基于在被動視圖中維護備份節點的列表，并選擇將被動視圖的哪些成員升級到活動視圖[26]。
C. Relevant Parameters
與目標是實現可靠和有效的Gossip數據傳播有關的MANET特性有幾個參數。 參數分為三類，網絡，gossip和應用。 網絡參數如下：
?移動性（Mobility）：這可能是MANET最重要的特征。移動節點可以使用不同的動態速度和/或遵循不同的移動性模式;
?動態性（Dynamicity）：在MANET中，允許節點動態地加入和離開網絡;
?傳輸范圍（Transmission Range）：消息正確接收的概率范圍;
?能源容量（Energy Capacity）：大多數移動設備的供電有限。無線移動節點的能耗主要是無線傳輸和接收，數據處理和系統運行等引起的；
?帶寬（Bandwidth）：指數據傳輸能力。由于無線節點可以使用共享信道，所以可以限制可用于通信的帶寬;
?網絡區域（Network Area）：指節點被允許移動的MANET的總物理區域。
?密度（Density）：平均每單位面積的節點數。由于節點動態連接，離開和移動，MANET中的網絡全局和局部密度在gossip生命周期中可能會不斷改變；
?故障率（Failure Rate）：指在網絡和節點中可能發生的故障頻率，常常通過“MeanTime Between Failures”指標描述。
還需要調整以下gossip參數以實現高可靠性和高效率。
?扇出（Fanout）：在基于gossip的協議中，此參數指的是針對gossip的相鄰節點的數量。
?最大跳數（Maximum Hops）：指允許發送給定消息的最大次數。
?心跳速率（Heartbeat Rate）：指節點每單位時間發送的心跳消息數（即構建和更新部分視圖）。
最后，有一個命名為Messaging Rate的應用程序參數，它指的是每單位時間通過八卦源發送的八卦消息數。
IV. ANALYZINGGOSSIPCONFIGURATIONTRADEOFFS
Gossip協議對大規模應用中的數據傳播非常有利，但是在實現可靠性、性能和效率方面也面臨挑戰。在這種情況下，作為感興趣的指標的可靠性是指即使在出現故障的情況下，協議確保gossip源發送的數據也能到達所期望的參與者的能力[27]。故障是指節點不能發送或接收消息（例如由于端點沖突）或網絡不能傳遞消息（例如，由于連接崩潰）。MANET特定的故障原因有幾個，包括能源有限，由于傳輸干擾和沖突而引起的故障，以及移動性導致的節點隔離等。
性能是描述傳播延遲和吞吐量的另一個關鍵指標。 延遲是消息到達所有參與者所花費的平均時間，吞吐量是從給定gossip源到所有參與者的每單位時間可發送的消息的平均數量[28]。
效率包括幾個屬性，如冗余、資源使用（例如存儲器、CPU）和能量消耗[3]。冗余是指給定消息的每個節點接收的冗余消息的平均數。Gossip協議可能導致嚴重的冗余，這可能導致帶寬爭用和消息沖突。能源效率在MANET中也是一個關鍵的方面，因為它影響了每個節點的壽命和整個網絡的使用壽命。 能量主要在傳輸數據時消耗，因此消息重傳會影響節點的能耗。?我們可以設置策略和參數達到近100％的成功概率，但這可能會損害性能或效率。接下來，也是作為本文提出的評估的一種方式的引導，我們討論了主要gossip策略和參數與可靠性，性能和效率的期望水平之間的關系。
A. Tradeoffs Associated with the Gossip Strategies（與gossip戰略相關的權衡）
Gossip協議經常使用?eager push（?急速推送）策略，其中每個節點在接收后立即轉發消息。因為重傳導致參與者接收到每條消息的多個副本，這種策略對帶寬影響很大。若果使用延遲消息有效載荷傳輸的延遲推送策略，帶寬使用率顯著降低。事實上，僅當消息有效信息的信息（即標識符）對于接收者是未知的時才啟動消息有效載荷的傳輸，這允許有效載荷只傳輸一次到每個節點，而代價是用于交換消息信息的附加往返時間，這損害了性能。懶惰推送策略也可能影響可靠性，因為額外的往返時間和由此產生的較高延遲可能會增加在gossip生命周期中失敗的可能性，從而擴大了應對故障的脆弱性。然而，這種影響可能相當小，這取決于故障率，并且可以通過略微增加扇出來補償。拉動策略類似于懶惰推送，它也需要至少一個額外的往返時間來傳遞消息。?不同的是，在拉動策略中，傳播過程由gossip目標開始，而在懶惰推動策略中，傳播過程由gossip源開始。使用這種策略的產生的冗余業務量更少，但會導致比急切推送更高的延遲。此外，拉動和懶惰的策略，與急切的推動相反，需要保留傳送消息的副本以供以后的重新傳輸。 因此，拉和懶推動策略在內存使用方面效率較低。 在混合策略中，通過在單個gossip中混合拉/懶惰的推送，協議可以根據應用調整延遲和帶寬。
結構化gossip策略通過避免冗余消息使用更少的網絡資源。由于結構維護成本，在具有移動設備的MANET中使用此策略似乎不具吸引力。?事實上，為了實現高度可靠的發行，覆蓋層必須隨著網絡的任何變化而更新，這在網絡中代價是很昂貴的，并且有時在高度移動和動態的環境中是不可能的。
自治策略用于基于內容的選擇性數據傳播，并且因為不需要路由信息和全局信息（例如，目的地節點的信息），它本質上是無狀態的方法。其缺點是它不能保證完整性（即向所有感興趣的參與者傳遞數據），這是發布/訂閱等選擇性傳播方法的關鍵目標[21]。?然而，這種不完備性在許多非關鍵應用場景（例如廣告）中不是問題。
動態策略旨在通過根據網絡變化調整gossip參數，實現高可靠性和有效的數據傳播。?雖然這似乎很有吸引力，但是在大規模和高度動態的網絡中，協議的適應性計算成本相當高。此外，為了通過網絡傳播更改的信息，帶寬使用顯著增加。
B. Tradeoffs Associated with the Membership Strategies（與成員策略相關的權衡）
用于成員資格管理的策略主要與構建和更新部分視圖的過程有關。使用小尺寸部分視圖，應用程序變得更容易受到節點故障（或離開網絡的節點）的影響。如果大量節點出現故障，，則節點的部分視圖可能僅包括故障節點，因此網絡可能會斷開，節點變得隔離。即使網絡保持連接，特別是在早期的gossip步驟中，若故障節點被選為gossip目標，gossip協議的可靠性受到嚴重的損害。此外，成員管理策略可能需要很長時間才能更新部分視圖，這對傳播的消息的可靠傳遞產生不利影響。 接下來的段落討論不同的成員策略。
在循環策略中，部分視圖定期更新。如果這個時間長，若網絡中的移動性，動態性和故障率相對較低，則該策略是可靠的。另一方面，短時間可以在具有高故障率的高移動
和動態網絡中實現更高的可靠性水平，但資源使用量顯著增加。反應策略依賴于故障檢測機制，在節點出現故障或離開網絡時觸發部分視圖的更新。因此，如果故障檢測機制足夠快速準確，則反應策略可靠性比循環策略高。依賴于準確的監控機制，靈活的策略不僅可以更新部分視圖成員，還可以調整局部視圖的大小以提高可靠性。?QoS感知策略適用于QoS敏感應用，例如實況媒體流和高帶寬內容分發，其可以由大型和動態成員資格表征，并且需要高性能覆蓋結構。 最后，備份策略適用于具有高故障率的網絡，因為當活動視圖中的一個節點出現故障時，可以立即替換備份視圖中的節點。QoS感知策略適用于QoS敏感應用，例如實況媒體流和高帶寬內容分發，其可以由大型動態成員和高性能覆蓋結構的使用表征。最后，備份策略適用于具有高故障率的網絡，因為當活動視圖中的一個節點出現故障時，可以立即替換備份視圖中的節點。
C. Tradeoffs Associated with the Network Parameters?（與網絡參數相關的權衡）
假設網絡在端到端性能方面保證了一組應用的屬性，例如低延遲和延遲方差（抖動），高帶寬或低丟包概率。 然而，節點移動性模式可以影響gossip協議的結果。 節點的
移動性可能會改變節點分布并導致隔離。 與訂閱和取消訂閱節點（subscription and unsubscription）相關的動態也可能導致網絡拓撲的變化，并導致節點的隔離。
更高的傳輸范圍可能會影響信息正確傳遞的概率。 如果傳輸范圍增加，繼而鄰域范圍增加，移動性將不容易改變節點的鄰域，并且更不可能更新部分視圖。?因此，這會影響協議的效率。 節點的能量容量影響其使用壽命，隨后影響在網絡中運行的應用程序的總使用壽命。 因此，具有較高能量容量的節點網絡可能更可靠。
帶寬限制導致參與者數量以及要交換的數據量增加時的損失率較高，它限制了協議的可擴展性。?更大的網絡面積增加了移動性范圍，繼而密度降低，這可能導致節點隔離。當需要可靠性時，我們必須考慮密度和傳輸范圍。 在節點稀疏的網絡中，任何兩個節點之間可能的連接數量通常較低，這影響了可靠性和性能。
基于Gossip的協議由于其掩蓋了節點和網絡故障的固有的冗余級別而有彈性。然而，高故障率可能會嚴重影響可靠性，因為一些節點更可能被隔離。通常，我們將扇出、最大跳數和部分視圖大小設置為較高的值，結合合適的成員策略可以在故障率高時有助于提高可靠性。
D. Tradeoffs Associated with the Gossip Parameters（與gossip參數相關的權衡）
高扇出值可以允許更高的容錯級別和消息傳遞的概率。但在，它們產生更多的冗余網絡流量。類似地，高最大跳躍值允許更高的可靠性，同時增加了冗余網絡流量和隨后的帶寬使用。最后，還要注意一個與心跳速率值相關的折衷。 一方面，心跳波動率高，當移動性、動態性或故障率高時，可以提高可靠性；但另一方面，它會損害帶寬效率。
V. METHODOLOGY ANDEXPERIMENTS
在本節中，我們描述了使用通用配置和在不同使用場景下分析基于gossip協議行為的方法。我們使用模擬來輕松縮放網絡大小，并且引入節點的移動特性，這是非常難以物理復制的方面。該方法建立在前面部分所綜合的知識基礎上，由以下幾個步驟組成：1）選擇網絡和gossip協議配置，包括固定（例如使用一個成員策略的測試）和可變配置（例如變化扇出）; 2）定義一套用固定和可變參數來評估協議的場景; 3）定義一組評估指標; 4）實現gossip協議; 5）執行實驗并分析結果。
A. Selecting the Configuration(選擇配置)
我們根據實際情況下的典型值選擇了網絡和協議的固定特性[1]，[5]：
- 消息傳遞率：100消息/秒（gossip間隔：10秒）;
- gossip生活周期中的gossip消息數目：30;
-gossip策略：急切推
- 成員管理策略：循環;
- 心跳間隔：10秒;
- 傳輸范圍：30米;
- 移動模式：隨機;
然后，我們基于實際使用情況[5]，定義了一組典型的可變參數，我們將在實驗中改變它們以更好地理解協議行為。 在這個初步研究中，我們由于參數在這些環境中的相關性選擇了扇出; 最大跳數 節點數，網絡面積; 速度作為可變參數。
B. Defining Evaluation Scenarios（定義評估方案）
表I列出了為了分析協議行為而定義的4種場景，并詳細描述了構成每個場景的各個測試配置。場景I和II中，我們的目標是在不同尺寸的網絡中了解扇出和最大跳數對協議的影響。在場景I（測試1到30）中，我們將扇出由5逐漸增加到10，最大跳數，網絡密度和節點速度的數量保持不變，但是節點數量（從8到128）和面積（從100到1600平方米）變化。情景II（測試31至60）與上一個類似，但是我們改變最大跳數，同時將扇出保持在恒定值。在情景三（測試61至65）中，我們改變節點的速度，以了解移動性對協議的影響。節點速度從0到200公里/小時變化，表示固定節點，步行/跑步，自行車速度，車速以及快車或列車速度等不同的條件。在這種情況下，我們考慮了一個具有64個參與者的中型網絡，其中扇出和最大跳數等于5。最后，在場景IV（測試66至70）中，我們旨在了解節點密度的影響，在800 m2的中型網絡中，我們改變節點數量，從每100平方米1個節點到每100平方米16個節點。
C. Selecting Evaluation Metrics（選擇評估指標）
在第四部分討論的基礎上，我們選擇了典型的度量標準，使我們能夠在正常工作條件下（例如不存在故障）了解協議的可靠性，性能和效率。也就是說，我們選擇了測量丟失率，gossip覆蓋，消息冗余和傳播延遲作為評估指標。我們將可靠性定義為參與者成功接收到消息的概率（pr），丟包率表示了協議的不可靠性，它被定義為網絡中信息丟失的概率（1-pr）。在一個給定N個節點的網絡中，gossip源一共發送消息M個，gossip目標Nodei收到信息Ri個，丟包率由以下式子定義：
Gossip 覆（Gossip Coverage）（與可靠性相關）指的是接收給定傳播消息的節點的百分比，顯示丟失消息的分布。在一個給定N個節點的網絡中，gossip源一共發送消息M個，收到給定消息mi的節點數目是ni，那么Gossip Coverage的計算公式如下：。
作為效率度量的消息冗余是指對于給定消息，每個節點接收的冗余消息的平均數。對于N個節點的給定網絡，如果M是gossip源發送的消息的總數，并且在所有消息的gossip目標節點中接收到的冗余消息的數量是RMi，那么消息冗余的計算公式如下：。
傳播延遲是一種性能指標，定義為消息到達所有網絡參與者所花費的平均時間。 在給定的網絡中，如果M是從gossip源發送的消息的總數，starti是發送Messagei的時間，endi是網絡中最后一個節點接收到Messagei的時間，那么延遲計算公式是：
D. Implementing a Gossip-Based Protocol(實現一個基于Gossip的協議)
因為在真實環境中實現所有場景是不切實際的， 我們選擇NS3 [7]網絡仿真器來實現協議并運行實驗。實施的核心部分是gossip策略和成員管理（以創建部分視圖），我們分別選擇了渴望推送和循環。
部分視圖包括幾個網絡節點的地址及其時間戳，它表示的是最后一次從特定節點接收到心跳或gossip消息的記錄。在我們的實現中，部分視圖的最大大小是扇出（2*扇出）的功能，這樣做是為了確保每個gossip步驟中有足夠的候選選擇作為gossip目標。為了構建和更新部分視圖，我們的協議執行以下步驟。每個節點在進入網絡之后，廣播心跳消息并且根據根據心跳間隔的值周期性地進行心跳消息廣播。收到心跳消息后，如果發件人是部分視圖的成員，則會更新其時間戳。否則，如果部分視圖的大小小于其最大大小，則將其添加到部分視圖。 如果部分視圖的大小等于最大大小，則將最舊的鄰居替換為發送方作為新鄰居。 當收到gossip消息時也會發生這種情況。
實施的gossip策略是常見的推動策略（eager push strategy）。當節點首次收到消息，若消息的跳數小于最大跳數，就將消息轉發給其他節點。每個消息的跳數在gossip源中被設置為0，每當消息被gossip目標轉發時，其值加1。
E. Executing the Experiments and Analysing the Results（執行實驗并分析結果）
如上所述，我們使用NS3 [7]來實現gossip協議并運行實驗。 我們使用兩個額外的工具來支持分析結果：NetAnalyzer [29]和QlikView [30]。 圖1給出了本文中使用的仿真和分析的總體視圖。
如圖1所示，仿真程序包括三個部分：應用程序，gossip配置和網絡配置。 該應用程序使用在NS3內核上運行的gossip協議。它起到gossip源或者gossip目標的作用，同時它實現了發送和接收gossip消息所必須的操作。gossip資源發送關于應用程序中定義的消息傳遞率的消息。gossip協議配置和網絡配置分別包括gossip參數和網絡參數的值（如第三節所述）。NS3核心和仿真程序都生成日志，保存模擬網絡和應用程序中發生的所有事件的記錄。?日志導入到NetAnalyzer中，NetAnalyzer依次搜索，組織并將數據導出到關系數據庫中。 存儲在數據庫中的數據隨后由QlikView [30]讀取，用于生成必要的圖形。
VI. RESULTS AND DISCUSSION（結果與討論）
本節介紹從上一節中介紹的4個場景的70個單獨測試獲得的結果。 每個單獨的測試執行10次，結果顯示是10次運行的平均值。
A. Results for Scenario I
圖2（a）給出了場景I中各種扇出值和網絡大小的丟失率。請注意，網絡大小發生變化，但網絡密度保持在同一水平（我們按比例增加節點數量和網絡面積）。一個觀察的關鍵點是對于所有扇出值，當網絡大小增加時，消息丟失也增加（即，具有8個節點的0％到128個節點的50％）。另一個觀察結果是，對于恒定的網絡大小，當扇出增加時，丟失率降低。 然而，隨著網絡規模的擴大（我們測試中的128個節點），結果表明，使用扇出5和10之間的丟失率沒有相關的差異。在這種情況下，我們需要使用更大的扇出來實現更少的數據丟失。
圖2（b）顯示了gossip覆蓋率的結果。結果表明，當網絡較小時，gossip覆蓋率約為100％。當網絡規模增加到128個節點時，gossip覆蓋率降低到20％左右。考慮到關于128個節點的網絡丟失率的結果，如圖2（a）所示，我們可以說，成功交付的消息的50％分布在20％的節點中。低覆蓋率的原因之一可能是隔離gossip源，但在這些實驗中并不是這樣，因為傳輸范圍足夠大不會發生這樣的情形。當某些節點不出現在任何部分視圖中或部分視圖中只出現在幾個節點中時（即被選為gossip目標的概率變得非常低）時，低覆蓋率的另一個原因可能與成員管理機制有關。因此，用于構建和更新部分視圖的策略應理想地保證通過部分視圖構建一個網絡上的常規圖形（即每個節點具有相同數量的鄰居的圖形）。我們還觀察到，對于恒定的網絡大小，更高的扇出值與更高的gossip覆蓋值相關聯。 這是因為當扇出增加時，節點被選為gossip目標的概率也增加。
圖2（c）顯示了在這些實驗期間觀察到的延遲。如預期的那樣，延遲隨著網絡規模的增加而增加，但令人驚訝的是，對于具有128個節點的網絡，我們觀察到當扇出值較小時，延遲較低。這只能通過考慮gossip覆蓋來解釋。 由于在扇出值較小時，gossip覆蓋率較小，因此將消息傳遞到較少數量的節點需要更少的時間。 如圖2（d）所示，消息冗余隨著扇出值的增加而增加。 但是，對于恒定的扇出值，當網絡大小增加時，它（消息冗余？）將減少。 這是當網絡規模增加時損失率很高的主要原因之一。
B. Results for Scenario II(情景二的結果)
在情景二中，我們分析了最大跳數的影響。對于gossip率和八卦覆蓋，結果與情景一中討論的結果非常相似。將最大跳數從5改為10，在可靠性方面具有與將扇出從5改 為10相同的效果。關于延遲，盡管圖3中的圖與圖2（c）中給出的情景I類似，但在情景II中的延遲略高。 消息冗余相反，因為在場景I中略高，盡管協議在兩種情況下的行為相 似。 因此，如果性能是一個問題，為了達到一定的可靠性，我們應該增加扇出，或者我們應該增加最大跳數以支持帶寬使用。C. Results for Scenario III（場景III的結果） 在情景三中，我們分析移動性的影響。 圖4（a）顯示，隨著節點速度的增加，損耗率增加非常平穩。如圖4（b）所示，gossip覆蓋幾乎保持在同一水平（我們不能觀察 到gossip覆蓋率與節點速度之間的關系）。有趣的是，針對延遲和冗余性我們獲得了類似的結果（圖4（c）和（d））。 結果表明，在密度和節點移動性模式不改變的MANET中， 協議的行為是相當魯棒的。 這種觀察與節點的速度無關。
D. Results for Scenario IV（場景IV的結果）
在情景IV中，我們分析網絡密度的影響。 圖5顯示，損失率隨密集網絡的增加而增加，最后達到一定的限度。當網絡中每6平方米一個節點的時候損失率接近0，這意味著我們可以通過提高MANET節點密度來達到高可靠水平。
E. Guidelines for Configuring a Gossip-Based Protocol（配置基于Gossip的協議的指導原則）
以下是基于本文討論的結果的一組初步指導，用于配置MANET中使用循環成員資格管理、熱門推送策略的基于gossip的協議。 ?增加扇出和最大跳數可以提高更高的可靠性。 對于較大的網絡，扇出和跳躍必須足夠大以實現更高的可靠性水平; ?隨著扇出和最大跳數的增加，我們分別得到更高的性能（更低的等待時間）和更高的效率（更低的冗余度）。因此，為了達到一定的可靠性，如果性能是主要關注點，我們應該 增加扇出，否則我們應該增加最大跳數，以獲得更好的帶寬使用; ?會員策略應確?？梢栽诓糠忠晥D中構建每個節點具有相同數量鄰居的常規圖，以避免出現節點隔離的情況;
?我們實施一個具有固定通用配置的gossip協議對于節點在MANET中的速度似乎是非常穩健的，顯示不需要根據不同速度進行可變參數調整;
?當密度足夠高時，即使使用低扇出和最大跳數，也可實現高可靠性。 在這種情況下，可以增加扇出以減少等待時間。
VII. CONCLUSION（結論）
在本文中，我們綜合了MANET中基于gossip數據傳播的主要概念，并分析了影響gossip協議行為的關鍵參數。 我們在4個模擬場景中展示了不同配置的現有權衡，并提供了一組配置gossip協議的初步指導。 作為未來的工作，我們打算擴展我們的分析，特別是在存在失敗的情況下分析協議的行為。 最終目標是提出一種能夠適應環境的自適應協議。
ACKNOWLEDGMENT（致謝）
This work has been partially supported by the project DEsign, Verification and VAlidation of large-scale, dynamic Service SystEmS (DEVASSES), Marie Curie International
Research Staff Exchange Scheme (IRSES) number 612569, within the context of the EU Seventh Framework Programme (FP7); the project EUBra-BIGSEA, funded by the
European Commission under the Cooperation Programme, Horizon 2020 grant agreement no 690116; and the FAPESP grant agreement no 2013/17823-0.
REFERENCES（參考文獻）
[1] X. Cheng, X. Huang, and D.-Z. Du, Ad hoc wireless networking. Springer Science & Business Media, 2013, vol. 14.
[2] T. A. Ramrekha and et al, “Towards a scalable routing approach for mobile ad-hoc networks,” in IEEE 20th International Workshop on Computer Aided Modelling and Design of Communication Links and Networks (CAMAD), 2015, pp. 261–266.
[3] H. Li and et al., “An efficient data dissemination method over wireless ad-hoc networks,” Wireless Personal Communications, vol. 79, 2014.
[4] E. Alotaibi and et al., “A survey on routing algorithms for wireless ad-hoc and mesh networks,” Computer networks, vol. 56, no. 2, 2012.
[5] R. Friedman and et al., “Gossip-based dissemination,” in Middleware for Network Eccentric and Mobile Applications. Springer, 2009.
[6] F. Pop and N. Bessis, “Energy-efficient and fault tolerant methods for message delivery in internet of things,” in Roedunet International Conference (RoEduNet), 2013 11th. IEEE, 2013, pp. 1–6.
[7] G. F. Riley and T. R. Henderson, “The ns-3 network simulator,” in Modeling and Tools for Network Simulation. Springer, 2010, pp. 15–34.
[8] Y.-C. Tseng and et al., “The broadcast storm problem in a mobile ad hoc network,” Wireless networks, vol. 8, no. 2-3, pp. 153–167, 2002.
[9] A. Jüttner and á. Magi, “Tree based broadcast in ad hoc networks,” Mobile Networks and Applications, vol. 10, no. 5, pp. 753–762, 2005.
[10] Y. Sasson, D. Cavin, and A. Schiper, “Probabilistic broadcast for flooding in wireless mobile ad hoc networks,” in IEEE Wireless Communications and Networking (WCNC), vol. 2, 2003, pp. 1124–1130.
[11] M. B. Yassein, S. F. Nimer, and A. Y. Al-Dubai, “A new dynamic counter-based broadcasting scheme for mobile ad hoc networks,” Simulation Modelling Practice and Theory, vol. 19, no. 1, 2011.
[12] M. Matos and et al., “Clon: Overlay networks and gossip protocols for cloud environments,” in On the Move to Meaningful Internet Systems (OTM). Springer, 2009, pp. 549–566.
[13] J.-H. B?se and et al., “Adaptive data dissemination in mobile ad-hoc networks.” in GI Jahrestagung (2). Citeseer, 2005, pp. 528–532.
[14] M. Deshpande and et al., “Crew: A gossip-based flash-dissemination system,” in 26th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS), ?2006, pp. 45–45.
[15] Y. Chen, J. Yang, W. Zhao, M. Ammar, and E. Zegura, “Multicasting in sparse manets using message ferrying,” in IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), vol. 2, 2006, pp. 691–696.
[16] J. Pereira and et al., “Neem: Network-friendly epidemic multicast,” in 22nd International Symposium on Reliable Distributed Systems, 2003.
[17] P. Felber, A.-M. Kermarrec, and et al., “Pulp: An adaptive gossip-based dissemination protocol for multi-source message streams,” Peer-to-Peer Networking and Applications, vol. 5, no. 1, pp. 74–91, 2012.
[18] A. Morris, M. Bouroche, and V. Cahill, “Urban scale dissemination in mobile pervasive computing environments,” PECCS 2014, p. 18, 2014.
[19] E. Yitayal, J.-M. Pierson, and D. Ejigu, “Towards green networking: Gossip based balanced battery usage routing protocol to minimize energy consumption of manets,” in AFRICON. IEEE, 2015.
[20] N. Carvalho and et al., “Emergent structure in unstructured epidemic multicast,” in 37th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN’07), 2007, pp. 481–490.
[21] A. Datta, S. Quarteroni, and K. Aberer, “Autonomous gossiping: A selforganizing epidemic algorithm for selective information dissemination in wireless mobile ad-hoc networks,” in Semantics of a Networked World. Semantics for Grid Databases. Springer, 2004, pp. 126–143.
[22] P. Kyasanur and et al., “Smart gossip: An adaptive gossip-based broadcasting service for sensor networks,” in IEEE International Conference on Mobile Adhoc and Sensor Systems (MASS), 2006, pp. 91–100.
[23] S. Voulgaris, D. Gavidia, and M. Van Steen, “Cyclon: Inexpensive membership management for unstructured p2p overlays,” Journal of Network and Systems Management, vol. 13, no. 2, pp. 197–217, 2005.
[24] A. J. Ganesh, A.-M. Kermarrec, and L. Massoulié, “Scamp: Peer-to-peer
lightweight membership service for large-scale group communication,”
in Networked Group Communication. Springer, 2001, pp. 44–55.
[25] J. Liang and K. Nahrstedt, “Randpeer: Membership management for qos sensitive peer to peer applications,” 2005.
[26] J. Leitao and et al., “Hyparview: A membership protocol for reliable gossip-based broadcast,” in 37th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN’07), 2007.
[27] V. Drabkin, R. Friedman, G. Kliot, and M. Segal, “On reliable dissemination in wireless ad hoc networks,” IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, vol. 8, no. 6, pp. 866–882, 2011.
[28] D. Nitnaware and A. Verma, “Performance analysis of energy efficient routing algorithms for adhoc network,” in Advances in Computing, Communication and Control. Springer, 2011, pp. 222–230.
[29] E. Silva, “Analise de falhas em comunicacao multicast-gossip no ambiente manet para aplicacoes p2p,” in MSc Thesis, Univeristy of Campinas, Limeira, Brazil, 2016.
[30] M. García and B. Harmsen, Qlikview 11 for developers. Packt Publishing Ltd, 2012.
完結感言：呼……終于翻完了，也大致理解，剩下的需要好好揣摩，順便揣摩一下老師讓我看這篇論文的意圖。。嗯。。大概讓我學習一下怎么寫一篇好論文，看看人家怎么分析的吧，加油呀！
總結
以上是生活随笔為你收集整理的NS2相关学习——可靠的MANET应用程序的Gossip协议分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： NS2：undefined refere
- 下一篇： caffe初体验