Descrição do problema
Imitando o simulador
Dynamic Content Distribution for Mobile
Enterprise Network
Igor Giusti da Silva
Fábio Gomes dos Santos
UFF - IC - Instituto de Computação
16 de dezembro de 2009
Igor Giusti da Silva, Fábio Gomes dos Santos
Dynamic Content Distribution for Mobile Enterprise Network
Descrição do problema
Imitando o simulador
Sumário
1
Descrição do problema
2
Imitando o simulador
Igor Giusti da Silva, Fábio Gomes dos Santos
Dynamic Content Distribution for Mobile Enterprise Network
Descrição do problema
Imitando o simulador
Estrutura utilizada
Na simulação dividimos os 500.000 usuários nos grupos A,B,C,D
com 5%, 60%, 30% e 5% respectivamente.
Para representar os grupos usamos um vetor de tamanho 4,
onde cada elemento aponta um vetor de usuários.
O vetor de usuários tem tamanho dependente da porcentagem
de usuários destinada a um determinado grupo.
Cada elemento do vetor de usuários possui um lista de
conexões, onde são armazenados informações de timestamp,
duração da chamada, conteúdo requisitado e servidor utilzado.
Ao final da geração das informações de requisição, estas serão
armazenadas em arquivos texto.
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Descrição do problema
Imitando o simulador
Cálculo dos valores de cada conexão
A seguir analizaremos cada informação referente a conexão feita
por um usuário:
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Descrição do problema
Imitando o simulador
Cálculo dos valores de cada conexão
Timestamp: Marca o tempo entre chamadas feitas pelo usuário.
Essa informação segue uma distribuição de Poisson e tem médias
de 14, 7, 18, 18 para os grupos A, B,C, D respectivamente.
poisson(λ)
begin
u ← random
stop ← e −λ
k←1
repeat
u ← u × random)
k ← k + 1;
until u 6 stop ;
return k − 1
end
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Imitando o simulador
Cálculo dos valores de cada conexão
Duração: Informa quanto tempo o usuário ficou conectado ao
servidor. De forma indireta informa quantas requisições foram
feitas nesse perı́odo, já que sabemos que a taxa de requisições de
um usuário é 1 requisição/segundo. Essa informação segue uma
distribuição exponencial com média de 60 segundos.
exponential(λ)
begin
u ← random
return −λ · loge u
end
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Imitando o simulador
Cálculo dos valores de cada conexão
Conteúdo requisitado: Informa qual conteúdo foi requisitado pelo
usuário. Essa informação segue uma distribuição zipf-like com
parâmetro α = 0.84.
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Imitando o simulador
Cálculo dos valores de cada conexão
Servidor utilizado: Informa a qual servidor o usuário se conectou.
Em nossa simulação usamos duas abordagens:
Com mobilidade: Utilizamos uma função que gera número de
servidores aleatórios com limites diferentes para cada grupo.
Sem mobilidade: Nessa abordagem simplesmente distribuimos
os usuários de cada grupo entre os 16 servidores usados na
simulação.
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Descrição do problema
Imitando o simulador
Cálculo dos valores de cada conexão
Função de mobilidade:
geraServidorAleatorio(group, server )// begin ← 0
end ← 0
switch group do
case 0
begin ← 0
end ← nSERVERS − 1
case 1
if server < 0 then
begin ← 0
end ← nSERVERS − 1
end
begin ← server
end ← server
end
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Imitando o simulador
Função de mobilidade(Continuação):
switch group do
case 2
if server < 0 then
begin ← 0
end ← nSERVERS − 1
end
begin ← server − 2
if begin < 0 then
begin ← nSERVERS − 1
end
end ← (server + 2) mod nSERVERS
case 3
iServer ← random(0, nSERVERS − 1)
if (iServer ÷ 2) 6= 0 then
iServer ← iServer + 1
end
return iServer
end
return random(begin, end)
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