Mudanças entre as edições de "ADS29009-2019-2"

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Edição das 05h57min de 26 de julho de 2021

AULA 1 - Dia 30/07/2019

Objetivos

  • Apresentação da Disciplina (SIGA A)
  • Plano de Ensino (SIGA A)
  • Avaliação (SIGA A)

Introdução a ADS

  • Que projeto estou fazendo? Como procedo para fazer uma ADS?

Tarefa A1.1

  • Pesquisar um artigo sobre ADS em uma área de seu interesse. Analisar um arquivo a luz das etapas e conceitos discutidos nesta semana.

Fazer slides que devem ser postados na data anterior da apresentação. O slide deve apresentar:

  • Objetivo da ADS no artigo
  • Métricas
  • Parâmetros
  • Fatores
  • Workload
  • Técnicas usadas
  • Resumo de como são apresentados os dados
  • Conclusão Pessoal

APRESENTAÇÃO: Dia 9/8/2019

Material de Referência

AULA 2 - Dia 2/08/2019

Objetivos

  • Continuação conceitos de ADS

Material de Referência

AULA 3 - Dia 9/08/2019

Objetivos

  • Finalização Introdução ADS
  • Apresentação dos Trabalhos

AULA 4 - Dia 13/08/2019

Objetivos

  • Introdução a DTMC

Materialde Referência

https://www.dropbox.com/s/oz2dlua2kmc1w2m/CadeiasDeMarkovDiscretas_Parte1.pdf?dl=0

AULA 5 - Dia 16/08/2019

Objetivos

  • Continuação DTMC

Material de Referência

https://www.dropbox.com/s/oz2dlua2kmc1w2m/CadeiasDeMarkovDiscretas_Parte1.pdf?dl=0

Links Interessantes

AULA 6 - Dia 23/08/2019

Objetivos

  • Continuação DTMC
  • Simulação DTMC

Itens a constar da atividade de simulação

  • código fonte matlab
  • minirelatório com:
    • comparação dos resultados das probabilidades em regime estacionário conforme slide;
    • resposta as questões do slide
    • Uma pdf das transições de primeira passagem para os estados colocados no slide.

Material de Referência

  P = [ 
          0.2    0    0.8    0    0    0    0    0    0    0;
          0    0.2    0.3  0.3  0.2  0    0    0    0    0;
          0    0    0.1    0    0    0.9  0    0    0    0;
          0    0    0    0    0    0    1.0  0    0    0;
          0    0    0    0    0    0.3  0.7  0    0    0;
          0    0    0    0    0    0    0    0.2  0    0.8;
          0    0    0    0    0    0    0    0    0.8  0.2;
          1.0  0    0    0    0    0    0    0    0    0;
          0    1.0  0    0    0    0    0    0    0    0;
          0.2 0.6  0    0    0    0    0    0    0    0.2;
         ];

AULA 7 - Dia 27/08/2019

  • Simulação da DTMC (conclusão)

AULA 8 - Dia 30/08/2019

Objetivos

  • Aplicações de DTMC: Aloha Puro
  • Discussão de Projeto usando os Mindstorms

Slides desta Aula

Aula 9 - Dia 06/09/2019

  • Introdução a CTMC
  • Projeto de Desempenho sobre o Robô

Material de Referência

Links sobre o EV3


Aula 10 - Dia 10/09/2019

  • Instalação de tools C++ no ev3

Usar máquina virtual com Ubuntu 18.04

Fazer conforme

  • Toolchain

O make e o gcc devem estar instalados.

https://c4ev3.github.io/ (Lembrar que são ferramentas 32 bits) 

sudo apt-get install lib32ncurses5 lib32z1
sudo apt-get install libudev-dev pkg-config
wget -c http://www.codesourcery.com/sgpp/lite/arm/portal/package4571/public/arm-none-linux-gnueabi/arm-2009q1-203-arm-none-linux-gnueabi-i686-pc-linux-gnu.tar.bz2
mkdir CodeSourcery
tar -jxvf ~/arm-2009q1-203-arm-none-linux-gnueabi-i686-pc-linux-gnu.tar.bz2 -C ~/CodeSourcery/
echo export PATH=~/CodeSourcery/arm-2009q1/bin/:$PATH >> ~/.bashrc && . ~/.bashrc
  • Uploader (não usei diretamente pois fiz scp para robot@IP_ROBO (password "maker".
git clone --recursive https://github.com/c4ev3/ev3duder

Entrar e compilar usando o make Entrar em EV3-API/API e compilar. EU tive que editar o Makefile para remover a referência ao Windows

  • Compilar
arm-none-linux-gnueabi-gcc -I../EV3-API/API  -L../EV3-API/API/ alo.c -lev3api

Aula 11 - Dia 13/09/2019

Objetivos

  • CTMC - Aplicações: modelagelam da alocação de GTS no IEEE802.15.4

Problema (simplificação do GTS no IEEE 802.15.4

O padrão de rede sem fio IEEE802.15.4 prevê a comunicação sem BEACON (CSMA-CA) e com BEACON, onde parte do frame possui até 7 canais que podem ser alocados sob demanda por um coordenaodor (supor topologia em estrela com coordenador no centro). A alocação é realizada em canal de controle a parte. Construir uma cadeia de Markov em Tempo Contínuo de forma:

(i) a computar a probabilidade de bloqueio. Supor N nodos com número médio de requisições

(ii) como poderia ser computada a vazão esperada do sistema?

(iii) como poderíamos estimar a vazão na parte CSMA-CA (supor comportamento como Slotted Aloha)

(iv) na parte GTS, como poderíamos considerar dois grupos de nodos onde o primeiro grupo pode ocupar os 7 slots e o segundo grupo, com taxa diferente poderia ocupar até dois slots?

Aula 12 - Dia 20/09/2019

  • Introdução a Teoria de Filas
  • Filas MM1 com buffer ilimitado

Material de Referência

Aula 13 - Dia 24/09/2019

Objteivos

  • Desenvolvimento de Projeto de ADS

Visão geral do Software no Mindstorm

ADSProjetoMindstorm.png

Especificação dos Recursos Rest

Especificação das mensagens no socket

O "programa sob teste" se conecta no servidor Flask através de um socket. O programa se comporta como um servidor que recebe comandos atraváes de uma string de tamanho fixo (15 caracteres). A todo comando ele envia uma resposta também de 15 caracteres.

No momento que recebe um comando o programa deve ler o tempo do sistema e ao enviar uma resposta ele deverá ler novamente o tempo e enviá-lo na string de resposta;

Formato da string (ideal seria usar padrão: XML,JSON?). Vantagem de usar XML seria usar uma biblioteca padrão.

Comando;P:par1;P:par2;...;TE:...tempo;TS:tempo

Pontos a verificar:

  • o tamanho da string deveria ser aumentada ou flexibilizado?


Especificação do Gerador de Cargas/Monitor

  • O gerador de carga deverá ler uma especificação de um arquivo e gerar a carga. Prever identificação do Experimento e da Repetição.
  • O monitor deverá ler as respostas e armazená-las devidamente em arquivo.
  • Um analisador/visalizador de dados deverá permitir sumarizar dados, gerar intervalo de confiança e mostrar os resultados

Módulo de Processamento Autônomo

  1. include <stdio.h>
  2. include <sys/time.h>

//classe baseada no geekforgeeks

class t_duracao { 

   public:
       void iniciar_medicao() {
           gettimeofday(&start, NULL);
       }
       void finalizar_medicao(){
           gettimeofday(&end, NULL);
           time_taken = (end.tv_sec - start.tv_sec) * 1e6;
           time_taken = (time_taken + (end.tv_usec -
                                       start.tv_usec)) * 1e-6;
       }
       void mostrar_tempo(){
           printf("valor de tempo = %lf", time_taken);

       }
       float retornar_tempo(){
           return time_taken;
       }

   private:
       double time_taken;
       struct timeval start, end;

} tempo_estimado;


float computar_desloc_x() { 

 float d;
 
 d = 10+20*uniforme(); // uniforme retorna entre 0 e 1 - no minimo andará 10cm e no máximo 30 cm
 return d;

}

float computar_lateral(float meu_y, float meu_desloc) { 

 float lat;

 lat = seno (0.042*meu_desloc) * 50; /* amplitude máxima 50 cm
 return lat-meu_y;

}

main() { 

 receive(max_x,max_y);
 tempo_estimado.iniciar_medicao();
 x=0; //valor absoluto do movimento na direção x
 desloc_x=0;
 y=0; //valor absoluto do movimento na direção y
 desloc_y=0;
 while (x<max_x) {
    //computar movimento para frente
    desloc_x=computar_desloc_x();
    x = desloc_x + x;
    //andar para frente
    movimento_avante(desloc);
    //computar movimento lateral
    desloc_y=computar_lateral(y, x);
    y=y+desloc_y;
    movimento_lateral(desloc_y);
    rotacionar_frente();
 }
 finaliza_movimento();
 tempo_estimado.finalizar_medicao();
 send_annswer(tempo_estimado.retornar_tempo());

} </syntaxhighlight>

<> uniforme()*10+10; <>

Referências

Aula 14 - Dia 27/09/2019

Objetivos

  • Revisão Fila M/M/1
  • Fila M/M/1/c (c servidores)

Material de Referência para esta aula


Aula 15 - Dia 04/10/2019

Objetivos

  • Revisão Fila M/M/n
  • Fila M/M/1/K

Material de Referência para esta aula

https://www.dropbox.com/s/jycdd2dzqqsxb5g/FilaMM1_CapacidadeLimitada.pdf?dl=0

AULA 16 - Dia 08/10/2019

Objetivos

  • Aula antecipada para tratar o experimento do rob
  • Geração de Números Randômicos na Simulação

Material de Referência

AULA 17 - Dia 11/10/2019

Objetivos

  • finalização da classe de geração randômica de números;
  • construção do módulo autônomo do robô usando geração randômica.

Links interessantes


AULA 18 - Dia 18/10/2019

Objetivos

  • PARTE 1
    • Introdução a Simulação a Eventos Discretos
    • Exemplo de simulação e estatística de uma fila MM1
  • PARTE 2
    • Preparação do robô para Feira de Ciências e Tecnologia

Material de referência

AULA 19 - Dia 22/10/2019

PALESTRA - IOT - IPTV

AULA 20 - Dia 25/10/2019

Objetivos

  • Estudo de uma Implementação de um Simulador a Eventos Discretos;

Material de Referência

  • Ver Projeto Apache
  • Proposição de Exercício: simulação de uma rede de filas;


  1. Adaptar o código de tratamento de uma fila MM1 simples, conforme colocado no slide para um formato de um simulador de eventos discretos com filas. Use o código abaixo como apoio.
//Basead em http://stdcxx.apache.org/doc/stdlibug/2-2.html#225

#include <queue>
#include <iostream>
#include <cstdlib>

//==================================================================
// classes evento e simulação - base para o desenvolvimento da simulação
//==================================================================

class event {
public:
  // Construct sets time of event.
  event (double t) : time (t)
    { }

  // Execute event by invoking this method.
  virtual void processEvent () = 0;

  const double time;
};


class simulation {
public:
  simulation () : simtime (0), eventQueue () 
    {}
  void run ();
  void  scheduleEvent (event * newEvent) {
    eventQueue.push (newEvent);
  }
  double simtime;
protected:
  class eventComparator {
    public:
    bool operator() (const event * left, const event * right) const {
      return left->time > right->time;
    }
  };
  std::priority_queue<event*,
                      std::vector<event *, std::allocator<event*> >,
                      eventComparator> eventQueue;  //fila de eventos 
};

void simulation::run () {

  while (! eventQueue.empty ()) { //enquanto exisitr eventos na fila de eventos

    event * nextEvent = eventQueue.top (); //captura evento no topo da fila
    eventQueue.pop ();  //retira evento da fila
    simtime = nextEvent->time;  //ajusta tempo de simulação
    nextEvent->processEvent ();  //processa evento
    delete nextEvent;  //remove evento
  }
}

//===================================================================
//Customização dos eventos e do simulador
//===================================================================

class standardArrival : public event {
public:
  standardArrival (double t)
    : event (t)
    { }
  virtual void processEvent ();
};

void standardArrival::processEvent () {
  std::cout << "processando evento no tempo " << time  << '\n';
}

class simuladorFilas : public simulation {
public:
  simuladorFilas ()
    { }
 
} oSimulador;

// from https://stackoverflow.com/questions/2704521/generate-random-double-numbers-in-c

double fRand(double fMin, double fMax)
{
    double f = (double)rand() / RAND_MAX;
    return fMin + f * (fMax - fMin);
}

int main () {

  // Inicializar aqui a fila de eventos
  double t;

  oSimulador.scheduleEvent (new standardArrival (t=fRand(1.0,10.0)));
  oSimulador.scheduleEvent (new standardArrival (t=t+fRand(1.0,10.0)));
  oSimulador.scheduleEvent (new standardArrival (t=t+fRand(1.0,10.0)));

  // Executar simulador
  oSimulador.run ();


  return 0;
}

Modelo de Simulação a ser implementado - Atividade A2.1

A fila de MM1 a ser implementada segue o modelo abaixo. A geração de tráfego é Poisson e o serviço segue distribuição exponencial. 50% do tráfego gerado por queue0 é reconduzido para queue1 e 30% para queue2 e 20 % saem do sistema. Computar o tempo médio no sistema das requisições em cada ramo da rede (queue1 e queue2).

FilaMM1-ADS29009.png

AULA 21 - Dia 29/10/2019

Objetivos

  • Estudo de uma Implementação de um Simulador a Eventos Discretos;
  • Uso de um SImulador a Eventos Discretos para Redes: Omnet
    • Tutorial Tic-Toc
    • conceito de gates e de vetor de gates;
      • envio de mensagens e de cópias de mensagens;
    • Modelagem de Delays
    • Uso de funções de geração de números randômicos
    • Modelagem de retransmisssão: timeouts e cancelamento de timeout;

Considerações sobre a simulação com o omnet

No manual de simulação do Omnet pode-se observar que:

Eventos e Ordem de Execução

  • mensagens são representadas por eventos (class cMessage) e subclasses;
  • o tempo de ocorrência de um evento é o momento da chegada da mensagem (arrival time) no módulo de destino;
  • timeouts serão implementados por um módulo emissor como mensagens para eles mesmos (self-messages);
  • eventos são processados de acordo com o tempo de chegada (mensagens com tempo mais antigos primeiro) de forma a manter a relação de causalidade;
  • Caso duas mensagens tenham o mesmo tempo de chegada tem-se que:
    • a mensagem com maior prioridade atribuída pelo usuário é executada primeiro ( higher scheduling priority);
    • caso tenham a mesma prioridade, será executada a que estiver primeiro na fila (escalonada pelo scheduler).

Referência

Acesso omnetpp na Cloud IFSC

  • Contribuição de Gabriel de Souza/CTIC.

Fazer: 


ssh SEU_USUARIO_LDAP@nuvem.sj.ifsc.edu.br -p 2223 -XC

$ omnetpp

Roteiro para Conceitos Básicos

USando o manual rever:

  • 2.1 Conceitos de Modelagem
    • Hierarquia de Módulos;
    • Tipo Módulo;
    • Links, Portos e Mensagens
  • 2.4.Depuração do Código
  • 2.5.Visualização da Troca de Mensagens após a Simulação (Sequence Chart)

AULA 22 - Dia 1/11/2019

Objetivos

  • Continuação exemplo tic-toc
  • Fila MM1 no omnet

Arquivo mm1.ned

Criar mm1.ned: 

// *** mm1.ned ***
simple Generator {
parameters:
	volatile double interArrivalTime; // sec
	@display("i=block/source");
gates:
	output out;
}

simple Queue {
parameters:
	volatile double serviceTime; // sec
	@display("i=block/queue");
gates:
	input in;
	output out;
}

simple Sink {[General]
parameters:
	@display("i=block/sink");
gates:
	input in;
}

network MM1 {
submodules:
	gen: Generator{
		@display("p=273,101");
        }
	queue: Queue{
                @display("p=165,79");
        }
	sink: Sink{
                @display("p=50,79");
        }
connections:
	gen.out --> queue.in;
	queue.out --> sink.in;
}

Arquivo generator.cc

Criar generator.cc: 

/*** generator.cc ***/
#include <string.h>
#include <omnetpp.h>

using namespace omnetpp;

class Generator: public cSimpleModule {
private:
	cMessage *sendMsgEvent;
public:
	Generator(); // constructor
	virtual ~Generator(); // destructor
protected:
	virtual void initialize();
	virtual void finish();
	virtual void handleMessage(cMessage *msg);
};

Define_Module(Generator);

Generator::Generator() {
	sendMsgEvent=NULL;
}

Generator::~Generator() {
	cancelAndDelete(sendMsgEvent);
}

void Generator::initialize() {
	// create the "send" packet
	sendMsgEvent=new cMessage("sendEvent");
	// schedule the first event at random time
	scheduleAt(par("interArrivalTime"), sendMsgEvent);
}

void Generator::finish() {
}

void Generator::handleMessage(cMessage *msg) {
	cMessage *pkt;
	simtime_t departure_time;
	// create new packet
	pkt = new cMessage("packet");
	// sent to the output
	send(pkt,"out");
	// compute the new departure time
	departure_time=simTime()+par("interArrivalTime");
	// schedule the new packet generation
	scheduleAt(departure_time, sendMsgEvent);
}

Arquivo queue.cc

  • Baseado em Paolo Giaccone
  • NOTE que nesta implementação a requisição servida fica no topo da fila.
/*** queue.cc ***/
#include <string.h>
#include <omnetpp.h>

using namespace omnetpp;

class Queue : public cSimpleModule {
private:
	// local variable
	cQueue buffer;
	cMessage *endServiceEvent;
	simtime_t service_time;
public:
	// constructor
	Queue(); // constructor
	virtual ~Queue(); // destructor
protected:
	virtual void initialize();
	virtual void finish();
	virtual void handleMessage(cMessage *msg);
};

Define_Module(Queue);
	Queue::Queue() {
	endServiceEvent=NULL;
}

Queue::~Queue() {
	cancelAndDelete(endServiceEvent);
}

void Queue::initialize() {
	endServiceEvent=new cMessage("endService");
}

void Queue::finish() {}

void Queue::handleMessage(cMessage *msg) {
	cMessage *pkt;
	// if msg is endServiceEvent, then
	//dequeue and send the pkt to the output
	//if another pkt is available in the buffer, then
	//start a new service
	// if msg is a packet, then
	//enqueue the pkt
	//if server idling, then
	//start a new service
	if (msg==endServiceEvent) {
		// dequeue
		pkt=(cMessage*)buffer.pop();
		// send
		send(pkt,"out");
		if (!buffer.isEmpty()) { // if another pkt is available
			// start the service
			service_time=par("serviceTime");
			scheduleAt(simTime()+service_time,endServiceEvent);
		}
	} else { // msg is a packet
		// enqueue
		buffer.insert(msg);
		// if the server is idling
		if (!endServiceEvent->isScheduled()) {
			// start the service
			service_time=par("serviceTime");
			scheduleAt(simTime()+service_time,endServiceEvent);
		}
	}
}

Arquivo sink.cc

/*** sink.cc ***/
#include <string.h>
#include <omnetpp.h>

using namespace omnetpp;

class Sink : public cSimpleModule {
private:
	// online stats
	cStdDev delayStats;
	cOutVector delayVector;
public:
	Sink(); // constructor
	virtual ~Sink(); // destructor
protected:
	virtual void initialize();
	virtual void finish();
	virtual void handleMessage(cMessage *msg);
};

Define_Module(Sink);
Sink::Sink() {}

Sink::~Sink() {}

void Sink::initialize() {
	delayStats.setName("TotalDelay");
	delayVector.setName("Delay");
}

void Sink::finish() {
	recordScalar("Ave delay",delayStats.getMean());
	recordScalar("Number of packets",delayStats.getCount());
}

void Sink::handleMessage(cMessage *msg) {
	// compute queueing delay
	simtime_t delay=simTime() - msg->getCreationTime();
	// update stats
	delayStats.collect(delay);
	delayVector.record(delay);
	// delete msg
	delete(msg);
}

Arquivo omnet.ini

  1. omnetpp.ini

[General] network = MM1 sim-time-limit = 100s

    • .interArrivalTime=exponential(2)
    • .serviceTime=exponential(0.8)

</syntaxhighlight>


AULA 23 - Dia 5/11/2019

Objetivos

  • Exemplo de Rede de Filas no Omnet
  • ExperimentoxMediçãoXRepetição;
  • Análise de resultados da simulação usando o Omnet

// *** mm1.ned *** simple Generator { 

   parameters:
       volatile double interArrivalTime; // sec
       @display("i=block/source");
   gates:
       output out;

}

simple Queue { 

   parameters:
       volatile double serviceTime; // sec
       @display("i=block/queue");
   gates:
       input in;
       output out;

}

simple Sink { 

   parameters:
       @display("i=block/sink");
   gates:
       input in;

}

simple Splitter { 

   parameters:
       volatile double prob_out0; // sec
       volatile double prob_out1; // sec        
       @display("i=block/sink");
   gates:
       input in;
       output out[2];

}

network MM1Rede1 { 

   submodules:
       gen: Generator {
           @display("p=265,212");
       }
       queue0: Queue {
           @display("p=265,118");
       }
       queue1: Queue {
           @display("p=110,58");
       }
       queue2: Queue {
           @display("p=110,173");
       }
       splitter: Splitter {
           @display("p=193,118");
       }
       sink1: Sink {
           @display("p=49,58");
       }
       sink2: Sink {
           @display("p=49,173");
       }
   connections:
       gen.out --> queue0.in;
       queue0.out --> splitter.in;
       splitter.out[0] --> queue1.in;
       splitter.out[1] --> queue2.in;
       queue1.out --> sink1.in;
       queue2.out --> sink2.in;

}

network MM1Rede2 { 

   submodules:
       gen: Generator {
           @display("p=265,212");
       }
       queue0: Queue {
           @display("p=265,118");
       }
       queue1: Queue {
           @display("p=110,58");
       }
       queue2: Queue {
           @display("p=110,173");
       }
       queue3: Queue {
           @display("p=102,243");
       }
       splitter: Splitter {
           @display("p=193,118");
       }
       sink1: Sink {
           @display("p=49,58");
       }
       sink2: Sink {
           @display("p=38,243");
       }
   connections:
       gen.out --> queue0.in;
       queue0.out --> splitter.in;
       splitter.out[0] --> queue1.in;
       splitter.out[1] --> queue2.in;
       queue1.out --> sink1.in;
       queue2.out --> queue3.in;
       queue3.out --> sink2.in;

}

</syntaxhighlight>

  1. omnetpp.ini

[General]

sim-time-limit = 100s

  • .gen.interArrivalTime=exponential(1)
    • .queue0.serviceTime=exponential(0.2)
    • .queue1.serviceTime=exponential(0.2)
    • .queue2.serviceTime=exponential(0.8)
    • .splitter.prob_out0 = 0.5
    • .splitter.prob_out1 = 0.3

repeat=3

[Config Experimento1] network = MM1Rede1

[Config Experimento2] network = MM1Rede2

  • .gen.interArrivalTime=exponential(${1,2})
    • .queue3.serviceTime=exponential(0.8)

</syntaxhighlight>

splitter.cc /* 

* splitter.cc
*
*  Created on: Nov 5, 2019
*      Author: eraldo
*/

/*** queue.cc ***/

  1. include <string.h>
  2. include <omnetpp.h>

using namespace omnetpp;

class Splitter : public cSimpleModule { private: 

   // local variable
   cQueue buffer;
   cMessage *endServiceEvent;
   simtime_t service_time;

public: 

   // constructor
   Splitter(); // constructor
   virtual ~Splitter(); // destructor

protected: 

   virtual void initialize();
   virtual void finish();
   virtual void handleMessage(cMessage *msg);

};


Define_Module(Splitter);

Splitter::Splitter() { }

Splitter::~Splitter() { }

void Splitter::initialize() { 

   endServiceEvent=new cMessage("endService");

}

void Splitter::finish() {}

void Splitter::handleMessage(cMessage *msg) { 

   double unif_rand = uniform(0, 1);
   if ( unif_rand < par("prob_out0").doubleValue()) {
           send(msg,"out",0);
           EV << "Encaminhando queue1\n";
   } else  if ( unif_rand > par("prob_out0").doubleValue() && unif_rand <  (par("prob_out0").doubleValue()+par("prob_out0").doubleValue())) {
       send(msg,"out",1);
       EV << "Encaminhando queue2\n";
   } else
       delete msg;

} </syntaxhighlight>

AULA 24 - Dia 8/11/2019

Objetivos

  • Ainda Exemplo de Rede de Filas no Omnet
  • Análise de resultados da simulação usando o Omnet
  • Intervalo de Confiança no Omnet
  • Instalação do inet
  • Início do Tutorial Wireless


Manuais Omnet

AULA 25 - Dia 19/11/2019

  • Curso Hitachi

AULA 26 - Dia 22/11/2019

Objetivos

  • Ainda INET: Tutorial Wireless

Material de Referência

Exercício 1

  • Modificar o Step 10 (Config Wireless10A no omnetpp.ini) para variar potência de transmissão para 0.6, 0.9 e 1.2mW
  • Verificar se existe impacto no EndToEndDelay

Exercício 2

  • Modificar o Step 10 (Config Wireless10A no omnetpp.ini) um modelo BonnMotionMobility que permita que os hosts A e B siga trajetórias prédefinidas (por exemplo, ruas de uma cidade). Mantenha os roteadores parados.

AULA 27 - Dia 26/11/2019

  • Confiança Estatística:
    • Explorando os ShowCases no Omnet

AULA 28 - Dia 29/11/2019

  • Medição Ativa e Passiva em Redes

Medição Ativa e Passiva em Redes

  • Referência:

Survey Sobre Medição em Redes

  • Slides: Medição Ativa - Iperf

https://www.dropbox.com/s/38qy76phjob7a3o/Medi__oEmRedes.pdf?dl=0


ATIVIDADE EM SALA - Questionário Medição Ativa x Passiva em Redes

1.Explique a diferença entre medição ativa e passiva em redes.

2.Liste os benefícios advindos da a aquisição de dados/avaliação de desempenho derivado da medição ativa ou passiva.

3.Descreva como o SNMP e RMON podem ser usados no contexto de medição em redes.

4.Apresente brevemente as sete métricas de desempenho IP proposta pela IETF (IP Performance Metrics - IPPM)

5.Em medição passiva existem problemas associados ao sigilo de dados. Discuta que problemas são estes e como podem ser contornados.

6.Em medição ativa normalmente se usa o conceito de "probes". Explique o que é e discuta características desejáveis de uma pacote probe. Discuta também o conceito de intrusão neste contexto.

7.Explique como é formado o tempo de retardo (delay) fim-a-fim na comunicação de dados.

8.Explique como é computada a capacidade de um caminho (fim-a-fim) de comunicação.

9.Qual conceito de banda disponível ("Available bandwidth"). Discuta o conceito a luz do que é apresentado em [3]

10.Proponha um esboço de "Projeto de ADS" usando medição ATIVA usando o software iperf para avaliar o comportamento de um Access Point Comercial (Manual do TP-Link WDR4300. O objetivo do experimento é avaliar a vazão no sistema comparando quando (i) um PC wireless está ligado diretamente a um AP que está ligado diretamente a uma rede cabeada e (2) um PC está ligado a um AP que está conectado em configuração WDS a outro AP em rede cabeada (https://www.tp-link.com/br/support/faq/227/).

Outras Referências

https://www.caida.org/publications/papers/2003/bwestmetrics/

AULA 29 - Dia 3/12/2019

Objetivos

  • Confiança Estatística nos Resultados dos Experimetos;
  • Comparação de Sistemas baseado no Intervalo de Confiança;

Material de Referência

Atividade

  • Computar o intervalo de confiança para um nível de 95% na estatística do problema de rede de filas. Usar 30 repetições.

AULA 30 - Dia 6/12/2019

  • Medição Ativa e Passiva em Redes
  • Projeto de Experimento de Medição em Redes Sem Fio
  • Finalização do Projeto de Medição do Robô

AULA 31 - Dia 13/12/2019

  • Apresentação do Projeto de Simuladores Discretos
  • Sobre Projetos Fatoriais
  • Finalização do Projeto de Medição do Robô

Material de Referência

AULA 33 - Dia 17/12/2019

  • Finalização do Projeto de Medição do Robô

Livros sobre ADS

Links Interessantes
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