Analisi della dependability di un middleware per la

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1 tesi di laurea Analisi della dependability di un middleware per la distribuzione ib i dei dati conforme allo standard d OMG Anno Accademico relatori Ch.mo prof. Stefano Russo Ch.mo prof. Domenico Cotroneo correlatore Ing. Christiancarmine Esposito candidato Alessandro Manzo matr

2 Contesto La tesi è stata svolta nell'ambito del progetto COSMIC, laboratorio pubblicoprivato dei partner CINI, DIS-UNINA, CRIAI, SELEX-SI, SESM Sistemi Near Real-Time Mission-Critical (RTMC) Un fallimento può avere effetti sull incolumità di persone o determinare danni ambientali Il requisito di real-time è fondamentale per il corretto funzionamento di tali sistemi Data Distribution Service (DDS): Sottosistemi di distribuzione dei dati utilizzati dai sistemi RTMC

3 Problematiche Requisiti: Tolleranza ai guasti Consegna in tempo Reale Scalabilità Interoperabilità Valutazione delle soluzioni middleware DDS-compliant in grado di soddisfare i requisiti Le soluzioni middleware in uso negli attuali sistemi non forniscono un supporto adeguato alle diverse tipologie di requisiti Per valutare possibili soluzioni innovative dei middleware basati su DDS è utile disporre di uno strumento basato su modelli

4 Obiettivi Valutazione di attributi di performability: Disponibilità del dato Overhead Probabilità di blocco del Publisher Valutazione di attributi di dependability: Disponibilità del Publisher Uno strumento per la stima di questi parametri è offerto dal formalismo delle Stochastic Activity Network (SAN) Soluzione proposta: Realizzazione di un modello operazionale SAN di un sistema aderente allo DDS Approccio integrato nell analisi del modello: il modello viene popolato p con parametri elementari ottenuti attraverso una campagna sperimentale

5 Data Distribution ib ti Service (DDS) Data Distribution Service: Standard OMG (2001) Paradigma Publish-Subscribe di tipo Topic Based Data-Centric: alto livello di astrazione dei dati Spazio globale dei dati (Domain, Topic, Key) Politiche di Qualità del Servizio RTPS: Standard OMG per l interoperabilità tra le implementazioni DDS Distribuzione dei dati basata su eventi Discovery di tipo built-in Assenza di single point of failure Flessibilità nella definizione dello schema del messaggio e del protocollo di comunicazione

6 Comunicazione affidabile in RTPS Passi fondamentali: Invocazione di una write() e scrittura di un dato in coda (send queue) Invio del dato sul canale Invio HB per richiedere una notifica Ricezione ACKNACK ed eliminazione del dato dalla coda Aspetti critici: Dimensionamento delle code Definizione del periodo di invio di HB

7 Modello SAN del sistema Definizione di modelli elementari delle entità DDS: Publisher Subscriber Modellazione di un canale di comunicazione Unicast RTPS Channel Ciascuna entità è interfacciata al modello elementare di fallimento Il modello complessivo è ottenuto da modelli elementari tramite gli operatori di JOIN e REP

8 Modelli SAN: Publisher e Subscriber Modello dlpblih del Publisher Pubblicazione Gestione coda di invio Gestione Heartbeat e ritrasmisisoni Modello del Subscriber Ricezione messaggi Gestione messaggi fuori ordine Invio ACKNACK

9 Approccio Integrato: Analisi del modello I parametri elementari del modello (latenza e jitter), sono stati ottenuti da una campagna sperimentale, realizzata su RTI DDS I parametri utilizzati nelle simulazioni sono stati forniti da SELEX-SI, e si riferiscono ad applicazioni di Air Traffic Control (ATC) PacketLoss : 10-4 Dimensione Pacchetto:100KB PublicationRate: 100Hz L'esecuzione del modello è realizzata con l'ausilio del tool MOBIUS (realizzato dal Performability Engeeniring Group della University of Illinois )

10 Risultati sperimentali (1/3) Mti Metrica di Dependability: Disponibilità del Publisher Risultati: Disponibilità di 7 nine con tre Publisher Inutile l introduzione di ulteriori i repliche

11 Risultati sperimentali (2/3) Metriche di Performability: Disponibilità del dato: probabilità di poter passare all applicazione il messaggio ricevuto Overhead Relativo: Risultati: Disponibiltà diminuisce con 8 Subscriber e periodo HB pari a 8 messaggi Overhead lineare fino ad 8 Subscriber

12 Risultati sperimentali (3/3) Metrica di Performability: Blocco del Publisher: probabilità di riempimento della send queue Risultati: Probabilità di blocco non nulla a partire da 13 Subscriber Dimensionamento delle code dipendente dal numero di Subscriber Sistema sotto stress : PacketLoss : 10-3 Dimensione Pacchetto:100KB PublicationRate: 100Hz Numero nodi elevato

13 Conclusioni Prestazioni complessive fortemente dipendenti dalle politiche di QoS impostate Fino a 8 Subscriber l overhead risulta lineare Il risultati sulla disponibilità evidenziano problemi di performance già a partire da 8 Subscriber Sviluppi futuri Estensione del modello allo scenario di comunicazione Multicast Confronto delle performance per reti di tipo LAN e WAN Studi di scalabilità con un numero molto elevato di nodi

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