Orhan Dağdeviren Fatih Tekbacak Kayhan Erciyeş TELSİZ DUYARGA AĞLARINDA KÜMELEME VE YÖNLENDİRME İŞLEMİ İÇİN GEZGİN ETMEN KULLANIMI Orhan Dağdeviren Fatih Tekbacak Kayhan Erciyeş

İçerik Giriş Yaklaşımlar: Agilla Platformu Sonuçlar Sugar’ın algoritması Denko’nun algoritması Tong’un yaklaşımı Lotfinezhad’ın yaklaşımı Değerlendirme Agilla Platformu Sonuçlar

GİRİŞ Telsiz Duyarga Ağları: Çok sayıda duyarga düğümünün kendini yönetebileceği şekilde tasarsız bir yapıda kurulur. TDA’nın düğümlerinin herhangi birinin çevreden topladığı veri, diğer düğümler üzerinden çok sıçramalı olarak çıkış düğüme yönlendirilir. Çıkış düğümü bilgiyi diğer ağ yapısına geçiren ağ geçididir. Çıkış düğümü İnternet veya Uydu üzerinden verilerini gönderebilir.

GİRİŞ En önemli problemlerden biri çıkış düğümüne enerji etkili bir şekilde veriyi göndermektir. Kümeleme yöntemi kullanarak ağı parçalara bölebiliriz. Kümeleme sayesinde yönlendirme kolaylaşır. Küme üyeleri çevreden topladıkları bilgileri küme liderine gönderirler. Küme liderlerinin oluşturduğu yapıya da omurga denir.

GİRİŞ TDA, üç kümeye ayrılmıştır. Küme lideri düğümler dikine çizgili, üyeler ise içi dolu gösterilmiştir. Çıkış düğümü enine çizgili gösterilmiştir. Omurga, kalın kırmızı ile gösterilen yoldur.

GİRİŞ Etmen: İstemcisi adına belirli işleri yapabilen bir programdır. Yapay zeka, dağıtık sistemler ve ağ haberleşmesi gibi alanlarda kullanılırlar. Gezgin Etmen: Heterojen bir ağ ortamında düğümden düğüme göçebilen, diğer etmenler ile haberleşebilen bir yazılım etmeni veya düğümleri gezinip bilgileri toplayabilen bir donanım etmenidir. Gezgin etmenler kod, veri ve durumu taşıyabilirler.

GİRİŞ Gezgin etmenlerin iki hareketi vardır: Zayıf Göç: Sadece kod ve verinin taşınmasıdır. Güçlü Göç: Kod, veri ve durumun taşınmasıdır. TDA’lar üzerinde uygulama tasarımı, kısıtlı bant genişliği, gecikme ve özellikle kısıtlı pil gücünden dolayı zordur. Bu açıdan bakıldığında zayıf göç işlemi daha uygundur.

YAKLAŞIMLAR Sugar’ın Algoritması Denko’nun Algoritması Tong’un Yaklaşımı Lotfinezhad’ın Yaklaşımı

SUGAR’IN ALGORİTMASI Her küme için bir etmen bulunur. Etmenler düğümler tarafından algoritmanın başında üretilir. Kümeleme etmeni düğümlerin üyelik değişimini, kümelerin parçalanması ve birleştirilmesini sağlar. Kümeler oluşturulurken düğüm bağlantısı, düğüm hareketliliği, düğümün kabiliyeti, bağ durumu ve bant genişliği değerlerine bakılır.

SUGAR’IN ALGORİTMASI Küme içindeki eleman sayısı eğer çok artarsa ve komşu kümeler değişimi kabul etmezse küme bölünmesi yapılır. Bölünen küme eşit iki parçaya bölünür ve her küme için yeni bir küme lideri seçilir. Küme birleşmesi işlemi de küme bölünmesinin tersidir. Etmenler önceki deneyimlerine göre ve önceki kararlarının etkilerine göre uyum sağlayabilirler. 10

DENKO’NUN ALGORİTMASI Her düğümde iki etmen bulunur: Yönlendirici Gezgin Etmen (YGE) Kümeleyici Statik Etmen (KSE) KSE, kümeleme bilgisini bir kümeleme tablosunda güncel olarak tutar. Kümeleme tablosu komşuların bilgisini, düğümün rolünü, gezginlik bilgisini, derecesini tutar. KSE, küme ile ilgili bilgiler topladığında bu tabloyu günceller.

DENKO’NUN ALGORİTMASI Kümelerin dengeli olması için bölünme ve birleşme işlemleri vardır. Bunun yanında, enerjisi azalan, dar boğaz olan veya işlevini yitiren küme liderinin yerine yenisi getirilmeye çalışılır. YGE, yönlendirme tablolarını toplama ve değişimlere göre tabloları güncelleme görevini üstlenir.

DENKO’NUN ALGORİTMASI Eğer YGE rota bilgisine sahip değil ise: Küme liderine göçüp rota bilgisini almaya çalışıyor. Eğer küme lideri bilgiye sahip ise kendi rota bilgisini düzenliyor ve geri göçüyor. Küme lideri bilgiye sahip değil ise diğer kümelerin liderlerine veya küme geçidine göçüp bilgiyi bulmaya çalışıyor.

DENKO’NUN ALGORİTMASI Küme içi yönlendirme, küme liderleri tarafından veya her düğümün kendine ait yönlendirme etmenleri tarafından yapılmaktadır. Küme dışı yönlendirme küme liderleri veya geçitler tarafından yapılır. Normalde iki düğümün iki adet işlem yapabilmesi için dört kez (İstek-Cevap) mesajlaşması gerekmekle beraber etmenlerin iş listesini üzerine aldıkları durumlarda tek bir göç ile bu işlem yapılabilir.

TONG’UN YAKLAŞIMI Tong ve arkadaşları geniş ölçekli ve düşük enerji gereksinimleri ile çalışan duyarga ağları için bir mimari önermişlerdir. Gezgin etmenler ile Duyarga Ağları’ndaki (GEDA) gezgin etmenler, donanım birimleri olup, hem iletişim hem de çalışma yetenekleri açısından güçlü ve duyarga ağını gezinme yeteneğine sahiptirler. GEDA yaklaşımına göre duyargalar sınırlı işlem ve iletişim kapasitesi düşük güç ve düşük maliyetli düğümlerdir. 15

TONG’UN YAKLAŞIMI Gezgin etmenler sürekli olarak duyargalarla beraber operasyonlar gerçekleştirmeye ihtiyaç duymamaktadırlar, sadece veri toplama ve ağ bakımına ihtiyaç duyulan durumlarda devreye girmektedirler. 16

LOTFINEZHAD’IN YAKLAŞIMI Veriyi merkeze gönderme işlemini gerçekleştiren duyargalar kendi veri paketlerini gezgin etmene iletebilmek için varolan kanalı kullanabilmek amacıyla yarışırlar. Lotfinezhad ve arkadaşları, veriyi az enerji ve zamanla merkeze gönderme yaklaşımı geliştirmişlerdir (K-GEDA). K-GEDA, duyargaları kümeler şeklinde gruplar ve böylece düğümler sadece en yakın küme lideri ile haberleşir. 17

LOTFINEZHAD’IN YAKLAŞIMI Küme lideri, veri toplama ve gezgin etmenle haberleşme görevlerini üstlenir. Duyargaların küme liderleri ile tek sıçramada haberleştikleri varsayılır. 18

LOTFINEZHAD’IN YAKLAŞIMI K-GEDA’da küme formasyonu, gezgin etmen tarafından tetiklenir. Bir küme liderinin yükünden emin olabilmek amacıyla tüm düğümler boyunca dolanılır ve küme formasyonu her veri toplama aşamasındaki dolaşımlarda uygulanır. Kümeleri oluşturabilmek amacıyla her düğüm kendisini sabit bir pk olasılığında küme lideri olarak seçer. 19

LOTFINEZHAD’IN YAKLAŞIMI Eğer bir düğüm küme lideri olursa, diğer küme üyeleri ile veri iletişimi amacıyla statüsünü belirtmek için bir duyuru paketi (ADV) yayınlar. Alınan ADV paketlerinin sinyal gücüne bağlı olarak her düğüm kendisi etrafındaki küme liderlerinin uzaklığını kestirmeye çalışır ve en yakın küme liderinin bulunduğu kümeye katılır. 20

LOTFINEZHAD’IN YAKLAŞIMI Tüm veriler bir küme lideri tarafından alındığında, küme lideri veri bütünlemesini sağlar ve veriyi gezgin etmene aktarabilmek amacıyla merkeze gönderme kanalını ele geçirir. K-GEDA’da bulunan bir küme lideri veri toplamasını bitirdikten sonra topladığı veriyi, bir zaman aralığında (time slot) kanalı ele geçirmeye çalışan küme liderlerinin sayısına bağlı bir olasılıkla iletir. 21

DEĞERLENDİRME Etmen Tipleri: Denko’nun ve Sugar’ın algoritmalarındaki gezgin etmenler, kodu, durumu ve veriyi taşıyabilen yazılım etmenleridir. Tong’un ve Lotfinezhad’ın yaklaşımlarındaki etmenler, gezgin, güçlü donanım birimleridir. 22

DEĞERLENDİRME Enerji Etkinliği: Denko’nun ve Sugar’ın algoritmalarında yazılım etmeni kullanıldığı için düğümlerin üzerindeki kaynaklar kullanılır. Bu durum pil kısıtlı düğümler için bir dezavantajdır. Tong’un ve Lotfinezhad’ın yaklaşımlarındaki etmenler, düğümlerden bağımsız donanımlardır. 23

DEĞERLENDİRME Ağ Yükü: Sugar’ın ve Denko’nun algoritmaları yazılım etmenlerini kullandıkları için ağa yük getirirler. Bu yük, hata kontrolü, çerçeveleme, katman başlıkları gibi sebeplerden oluşur. Tong’un ve Lotfinezhad’ın yaklaşımlarında duyarga düğümleri ve gezgin etmenler arasında tek sıçramalı iletim vardır. Doğrudan gezgin etmenlere iletim olduğu için yük ciddi seviyede azalır. 24

DEĞERLENDİRME Maliyet: Sugar ve Denko’da kullanılan yazılım etmenleri donanım birimlerine göre daha az maliyetlidir. Yazılım etmenleri için sadece bir yazılım etmen platformunun kurulması yeterlidir. Donanım birimlerinin, gezecek ve bilgileri toplayacak, işleyebilecek ve hatta gerektiğinde uyduyla haberleşecek özelleşmiş cihazlar olması gerekir. İnsanlı ve insansız hava aygıtları bu etmenlere örnektir. 25

AGILLA Agilla TDA’da gezgin etmen uygulamalarının üzerinde yazılabileceği bir ara katman yazılımıdır (middleware). Agilla uygulamaları kod ve durumlarıyla ağ üzerinde göç edebilirler. Agilla etmenleri tüm ağa yayılmak yerine uygulamaya bağlı olarak belli bölgelere yayılabilir. 26

AGILLA Agilla etmen ara katman yazılımı, TDAların üzerinde gezgin etmen uygulamalarının gerçeklenebileceği örnek bir platformdur. Bu konudaki teorik çalışmalara, uygulama açısından destek olması bakımından önemlidir. 27

SONUÇLAR Bu çalışmada gezgin etmenler kullanılarak TDA üzerinde kümeleme ve yönlendirme işlemi gösterilmiştir. Algoritmalar anlatılmış ve değerlendirmeleri yapılmış, Agilla ara katman yazılımı gösterilmiştir. Değerlendirme bölümünü performans testi olarak genişletmek ve bir kümeleme protokolü tasarlayıp Agilla platformu üzerinde denemek gelecekteki hedeflerimiz arasındadır. 28