Simplicity, Reproducibility And Scalabilityfor Huge Wireless Sensor Network Simulations

  • Matheus L. Silva Universidade Federal de Ouro Preto
  • Joubert Lima Universidade Federal de Ouro Preto

Resumo


Neste trabalho apresentamos duas contribuições para a literatura de redes de sensores sem fio(WSN). A primeira é um modelo geral para alcançar a reprodutibilidade no nível do kernelem simuladores paralelos. Infelizmente, os usuários devem implementar do zero como suassimulações se repetem em simuladores WSN, mas uma simulação paralela ou distribuída im-põe o princípio de concorrência, não trivial de ser implementada por não especialistas. Testesusando o simulador chamadoJSensorcomprovaram que o modelo garante o nível mais restritode reprodutibilidade, mesmo quando as simulações adotam diferentes números de threads oudiferentes máquinas em múltiplas execuções. A segunda contribuição é o simuladorJSensor,um simulador paralelo de uso geral para aplicações WSN de grande escala e algoritmos dis-tribuídos de alto nível. OJSensorintroduz elementos de simulação mais realistas, como oambiente representado por células personalizáveis e eventos de aplicação que representam fenô-menos naturais, como raios, vento, sol, chuva e muito mais. As células são colocadas em umagrade que representa o ambiente com características do espaço definido pelos usuários, comotemperatura, pressão e qualidade do ar. Avaliações experimentais mostram que oJSensortem boa escalabilidade em arquiteturas de computadores multi-core, alcançando umspeedupde 7,45 em uma máquina com 16 núcleos com tecnologiaHyper-Threading, portanto 50% dosnúcleos são virtuais. O JSensor também provou ser 21% mais rápido que oOMNeT++aosimular um modelo do tipo flooding.

Publicado
12/11/2019
Como Citar

Selecione um Formato
SILVA, Matheus L.; LIMA, Joubert. Simplicity, Reproducibility And Scalabilityfor Huge Wireless Sensor Network Simulations. In: CONCURSO DE TESES E DISSERTAÇÕES - SIMPÓSIO EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS DE ALTO DESEMPENHO (SSCAD), 20. , 2019, Campo Grande. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 122-123. DOI: https://doi.org/10.5753/wscad_estendido.2019.8713.