Simplicity, reproducibility and scalability for huge wireless sensor network simulations.
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Date
2018
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Abstract
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 kernel
em simuladores paralelos. Infelizmente, os usuários devem implementar do zero como suas
simulações se repetem em simuladores WSN, mas uma simulação paralela ou distribuída impõe
o princípio de concorrência, não trivial de ser implementada por não especialistas. Testes
usando o simulador chamado JSensor comprovaram que o modelo garante o nível mais restrito
de reprodutibilidade, mesmo quando as simulações adotam diferentes números de threads ou
diferentes máquinas em múltiplas execuções. A segunda contribuição é o simulador JSensor,
um simulador paralelo de uso geral para aplicações WSN de grande escala e algoritmos distribuídos
de alto nível. O JSensor introduz elementos de simulação mais realistas, como o
ambiente representado por células personalizáveis e eventos de aplicação que representam fenômenos
naturais, como raios, vento, sol, chuva e muito mais. As células são colocadas em uma
grade que representa o ambiente com características do espaço definido pelos usuários, como
temperatura, pressão e qualidade do ar. Avaliações experimentais mostram que o JSensor
tem boa escalabilidade em arquiteturas de computadores multi-core, alcançando um speedup
de 7,45 em uma máquina com 16 núcleos com tecnologia Hyper-Threading, portanto 50% dos
núcleos são virtuais. O JSensor também provou ser 21% mais rápido que o OMNeT++ ao
simular um modelo do tipo flooding.
Description
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Keywords
Simulação - computadores, Computação de alto desempenho, Sensoriamento remoto
Citation
SILVA, Matheus Leônidas. Simplicity, reproducibility and scalability for huge wireless sensor network simulations. 2018. 61 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2018.