Computational Modeling of Age of Information for Cyber-physical Systems

Anais Do XL Simpósio Brasileiro De Redes De Computadores E Sistemas Distribuídos (SBRC 2022)

Barreto²

2022

Self Cite

No estudo de Sistemas Ciberfísicos, a Age of Information (AoI) surge como um novo conceito ao representar o grau de atualização da informação que um monitor possui em relação a uma entidade ou processo remoto que envia atualizações periodicamente. O gerenciamento de pacotes é um conjunto de técnicas e políticas que priorizam, bloqueiam ou executam a preempção (descarte e substituição) de pacotes que chegam a um servidor e que pode ser utilizada para otimização da AoI. As técnicas no estado da arte, como a LGFS (do inglês Last Generated First Served) possuem comportamento estático, executando a mesma ação para todos os pacotes: LGFS-S executa a preempção em serviço e LGFS-W e executa na fila de espera. O presente estudo propõe uma nova técnica de preempção condicional chamada LGFS-C, a qual utiliza o conceito de vida média residual para decidir a política a ser aplicada a um pacote em serviço ou na fila de espera. Para um modelo de fila simples, demonstra-se que a técnica LGFS-C alcança sempre resultados iguais ou superiores aos das outras técnicas, para qualquer distribuição de tempo de serviço para o servidor. A técnica proposta foi validada através de simulações, com o uso de uma ferramenta computacional especialmente desenvolvida para esse propósito.

Section: Resultados Experimentaisunclassified

Preempção Condicional de Pacotes baseada na Vida Média Residual para Otimização da Age of Information em Sistemas Ciberfísicos

Anais Do XL Simpósio Brasileiro De Redes De Computadores E Sistemas Distribuídos (SBRC 2022)

Barreto²

2022

Self Cite

“…Uma forma de flexibilizar essa precisão é aumentar a quantidade de pacotes simulados, um critério que depende de outros fatores, tais como a variância da estimativa da AoI. Maiores detalhes sobre os critérios e detalhes da análise de erros podem ser encontrados em [Prandel and Barreto 2021].…”

Section: Precisão Dos Resultadosunclassified

Um Simulador para o Cálculo e Otimização da Age of Information (AoI) em Sistemas Ciberfísicos

Anais Estendidos Do XL Simpósio Brasileiro De Redes De Computadores E Sistemas Distribuídos (SBRC Estendido 2022)

Barreto

2022

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A Age of Information (AoI) surge como um novo conceito e conjunto de métricas que representam o grau de atualização da informação que um monitor possui em relação a uma entidade ou processo remoto que envia atualizações periodicamente. Essas métricas podem ser aplicadas na avaliação de Sistemas Ciberfísicos (Cyber Physical Systems CPS), como por exemplo um sistema de monitoramento composto por diversos sensores, uma rede e um monitor. Na revisão da literatura verifica-se que a maior parte dos trabalhos explora a abordagem analítica para obter expressões exatas para o cálculo da AoI. Essa abordagem, no entanto, é limitada pelas dificuldades encontradas na modelagem à medida em que o CPS em estudo se torna mais complexo, o que motiva a utilização de outros métodos de avaliação, como o uso de simulações. Dessa forma, este trabalho propõe uma ferramenta de simulação baseada em um modelo computacional para a avaliação da AoI em CPS. Tal ferramenta é capaz de avaliar qualquer modelo de sistema, ao aplicar ainda diversas técnicas de gerenciamento de pacotes presentes na literatura para a otimização da AoI. Por fim, a ferramenta prova a sua qualidade ao retornar uma análise estatística da precisão dos resultados da simulação.

“…A maioria dos trabalhos voltados para o cálculo das métrica da AoI utiliza modelos analíticos, cuja complexidade de obtenc ¸ão aumenta proporcionalmente com a complexidade do sistema em estudo, conforme se observa em [Bedewy et al 2019b], [Bedewy et al 2019a] e [Sun et al 2018]. Com o objetivo de obter uma alternativa para a obtenc ¸ão das métricas da AoI, esta pesquisa propôs um modelo computacional formal para a representac ¸ão de uma rede de filas e a avaliac ¸ão das métricas da AoI através de simulac ¸ão, conforme apresenta [Prandel and Barreto 2021]. Para o controle da precisão das simulac ¸ões, é utilizado o método de Monte Carlo, obtendo valores esperados para a raiz do erro quadrático médio (REQM).…”

Section: Modelo Computacional Para a Avaliac ¸ãO Da Aoiunclassified

“…• Em [Prandel and Barreto 2021] é proposto um modelo computacional e uma ferramenta para simular uma rede de filas, possibilitando a avaliac ¸ão de métricas relacionada a AoI, como a AoI média e a AoI de pico. • [Prandel and Barreto 2022a] propõe uma nova técnica de preempc ¸ão condicional de pacotes, cujo critério de decisão utiliza o conceito de vida média residual; • Em [Prandel and Barreto 2022b] é apresentada a implementac ¸ão de uma ferramenta de simulac ¸ão baseada no modelo computacional proposto pelos mesmos autores; • O repositório de [Prandel 2022] fornece para a comunidade acadêmica uma ferramenta de código aberto com instruc ¸ões para a simulac ¸ão de redes de filas, visando a avaliac ¸ão de métricas relacionadas com a AoI.…”

Section: Resumo Dos Subprodutos Do Trabalhounclassified

Modelagem Computacional para Avaliação da Age of Information (AoI) em Sistemas Ciberfísicos

Anais Estendidos Do XLI Simpósio Brasileiro De Redes De Computadores E Sistemas Distribuídos (SBRC Estendido 2023)

Barreto

2023

A Age of Information (AoI) é um conceito que define métricas relacionadas ao grau de atualização que um monitor possui em relação a uma ou mais fontes de informação, as quais enviam pacotes sequenciais de atualização. O presente estudo propõe a utilização da AoI para a avaliação e otimização de um Sistema Ciberfísico (SCF) caracterizado como um sistema de monitoramento e decisão no contexto da atividade de comando e controle (C2) militar. Nesse tipo de sistema, agentes enviam periodicamente suas posições georreferenciadas para um centro de operações e os cenários de uso podem ter diferentes graus de criticidade. Para atingir esse objetivo, este trabalho desenvolveu um modelo computacional para cálculo da AoI, o qual foi usado como base para a implementação de uma ferramenta de simulação. Além da referida ferramenta, este trabalho contribuiu para a melhoria das atuais técnicas de gerenciamento de pacotes para a otimização da AoI, ao propor duas novas técnicas: a Last Generated - First Served - Conditional (LGFS-C), para modelos de uma fonte e um servidor e a Max Age First - Last Generated - First Served - Multiple preemption in Waiting (MAF-LGFS-MW), para modelos de múltiplas fontes e múltiplos servidores. Ambas as técnicas, quando avaliadas, mostraram resultados iguais ou melhores do que as atuais técnicas no estado da arte. Como última contribuição, o trabalho aplica uma metodologia de avaliação com o uso da ferramenta desenvolvida em diferentes cenários de uso.