1/20. MobiLab. 17 Luglio

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1 1/20 Workshop 19 GIUGNO 2007 SELEX -Sesm- CINI-UoN Data Distribution Service Progetto Iniziativa Software Progetto COSMIC Domenico Cotroneo, Christian Esposo, Generoso Paolillo, Antonio Strano Stefano Russo

2 2/20.:: Context Data Distribution Systems in the context of mission- and safety crical scenarios. Dealing wh Qualy (non functional) requirements (often in conflict wh each others) End-to-end performance attributes; Scalabily; Interoperabily issues; Safety;

3 3/20 ::.. Context (2/2) Interoperabily ACC Radar ACC ACC ACC ACC Radar

4 4/20 ::.. Communication Requirements The data distribution infrastructure has to address several Qualy-of-Service (QoS) issues Timeliness: delivering messages out-of-time could lead to system instabily Fault-tolerance: the system must continue to operate even when a fault occurs Scalabily: increasing the system scale does not have to de-crease the system performance Data Heterogeney: a common semantic is needed to allow the data interpretation Secury: is necessary to safeguard information from misuse 4

5 5/20 ::.. DDS Lims No methods for granting access to data only at authorized participants Confidentialy Data Integry Difficult to decide whether the whole infrastructure is trustworthy (QoS) Interoperabily DDS WAN Scalabily issu-es due to the adopted overlay topology WAN Scalabil y Heterogeney No explic support to neutral semantic representation of message content

6 6/20 ::.. Towards a Dependabily Benchmark Performance and Dependabily Benchmark of DDS-compliant middleware Workload: ATC domain Application Benchmark Target: DDS Implementation Operating System, Hardware, Network Timeliness and faulttolerance degree & The satisfaction of the data distribution infrastructure requirements

7 7/20 Research Activies Performance evaluation Platforms Evaluation Indentifying Performance bottlenecks Dependabily improvement DDS Faults Models Dependabily Evaluation methods Fault Tolerance aspects

8 8/20 Performance Assessment

9 9/20 ::.. Platforms Evaluation Three main implementations of the OMG DDS standard exist, optimized for different use cases

10 10/20 Performance Bottlenecks (1/4) In the context of ATC systems, DDSs usually deal wh complex data structures Currently, the only data exchange format being used is the Common Data Representation (CDR) Requirements: Interoperably Light serialization Light deserialization The DDS standard does not provide a proper communication protocol which satisfies the above requirements. The RFP Data-Distribution Distribution Service Interoperabily about Wire Protocol says at a page 204: Addional data encapsulation schemes, such as for example XML, may be added in future versions of the specification.

11 11/20 Performance Bottlenecks (2/4) Marshalling/Unmarshalling issues

12 12/20 Performance Bottlenecks (3/4)

13 13/20 Performance Bottlenecks (4/4) 1. Ongoing evaluation of three data representation formats, namely XML, JSON, and YAML 2. Performance analysis of related parsers 3. Making more flexible the DDS deveolpment, by letting user choose the most proper data format to be used, along wh the most efficient parser (jost,xerces,yaml c++-) Light serialization e deserialization: Achieving efficiency of data manipulation operations

14 14/20 Dependabily improvement "Never put off till tomorrow what you can do today... Never trouble another for what you can do yourself." -- Thomas Jefferson

15 15/20 Creating a fault model of RTPS We are using Stochastic Activy Networks to create a RTPS fault model. We are using Mobius tool to perform Dependabily Evaluation campaigns

16 16/20 Dependabily Evaluation: Preliminary Results PacketLoss : 10-4 Packet Size:100KB PublicationRate: 100Hz Publisher Availabily

17 17/20 Ongoing work about dependabily improvements Typically publishers and subscribers agree on a QoS contract related to a defined Topic QoS contracts: QoS:Durabily QoS:Presentation QoS:Deadline QoS:Latency_Budget QoS:Ownership QoS:Liveliness QoS:Reliabily

18 18/20 ::. Open issues QoS:Reliabily does not provide any recommendation/indication on the reliabily of data delivery Il Publisher memorizza i campioni trasmessi nella History In caso di perde i campioni vengono rrasmessi Le rrasmissioni possono portare alla violazione dei requisi di real-time

19 19/20 ::. Codifiche ridondanti dei dati Sh Schemi dicodifica df Erasure Codes: sender: spedisce n blocchi dati codificati a partire dai k originali (n>k) receiver: i k blocchi originali vengono decodificati a partire da k blocchi ricevuti degli n trasmessi (k >=k) Sono tollerabili fino a n-k perde/errori * * Eventuali errori possono essere rilevati con tecniche di tipo CRC

20 20/20 ::. Integrazione dei codici ridondanti nei DDS Lo schema di codifica può essere applicato su ogni gruppo di k campioni prodotti dal Publisher aggiungendo g n-k campioni di codifica (codice sistematico) supplementari. k ed n scelti in modo da soddisfare: i requisi di affidabilà dell applicazione (n-k) la semantica associata ai campioni (k campioni che individuano una informazione significativa di livello applicazione)

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