TY - THES A1 - Scharnagl, Julian T1 - Distributed Guidance, Navigation and Control for Satellite Formation Flying Missions T1 - Verteilte Leit- und Regelungsverfahren für Satellitenformationen N2 - Ongoing changes in spaceflight – continuing miniaturization, declining costs of rocket launches and satellite components, and improved satellite computing and control capabilities – are advancing Satellite Formation Flying (SFF) as a research and application area. SFF enables new applications that cannot be realized (or cannot be realized at a reasonable cost) with conventional single-satellite missions. In particular, distributed Earth observation applications such as photogrammetry and tomography or distributed space telescopes require precisely placed and controlled satellites in orbit. Several enabling technologies are required for SFF, such as inter-satellite communication, precise attitude control, and in-orbit maneuverability. However, one of the most important requirements is a reliable distributed Guidance, Navigation and Control (GNC) strategy. This work addresses the issue of distributed GNC for SFF in 3D with a focus on Continuous Low-Thrust (CLT) propulsion satellites (e.g., with electric thrusters) and concentrates on circular low Earth orbits. However, the focus of this work is not only on control theory, but control is considered as part of the system engineering process of typical small satellite missions. Thus, common sensor and actuator systems are analyzed to derive their characteristics and their impacts on formation control. This serves as the basis for the design, implementation, and evaluation of the following control approaches: First, a Model Predictive Control (MPC) method with specific adaptations to SFF and its requirements and constraints; second, a distributed robust controller that combines consensus methods for distributed system control and $H_{\infty}$ robust control; and finally, a controller that uses plant inversion for control and combines it with a reference governor to steer the controller to the target on an optimal trajectory considering several constraints. The developed controllers are validated and compared based on extensive software simulations. Realistic 3D formation flight scenarios were taken from the Networked Pico-Satellite Distributed System Control (NetSat) cubesat formation flight mission. The three compared methods show different advantages and disadvantages in the different application scenarios. The distributed robust consensus-based controller for example lacks the ability to limit the maximum thrust, so it is not suitable for satellites with CLT. But both the MPC-based approach and the plant inversionbased controller are suitable for CLT SFF applications, while showing again distinct advantages and disadvantages in different scenarios. The scientific contribution of this work may be summarized as the creation of novel and specific control approaches for the class of CLT SFF applications, which is still lacking methods withstanding the application in real space missions, as well as the scientific evaluation and comparison of the developed methods. N2 - Die anhaltenden Veränderungen in der Raumfahrt – die fortschreitende Miniaturisierung, die sinkenden Kosten für Raketenstarts und Satellitenkomponenten sowie die verbesserten Rechen- und Steuerungsmöglichkeiten von Satelliten – fördern den Satelliten-Formationsflug (SFF) als Forschungs- und Anwendungsgebiet. SFF ermöglicht neue Anwendungen, die mit herkömmlichen Einzelsatellitenmissionen nicht (oder nicht mit vertretbarem Aufwand) realisiert werden können. Insbesondere verteilte Erdbeobachtungsanwendungen wie Photogrammetrie und Tomographie oder verteilte Weltraumteleskope erfordern präzise positionierte und kontrollierte Satelliten in der Umlaufbahn. Für den SFF sind verschiedene Basistechnologien erforderlich, z. B. Kommunikation zwischen den Satelliten, präzise Lageregelung und Manövrierfähigkeit. Eine der wichtigsten Anforderungen sind jedoch zuverlässige verteilte Leit- und Regelungsverfahren (Guidance, Navigation and Control, GNC). Diese Arbeit befasst sich mit dem Thema der verteilten GNC für SFF in 3D mit dem Schwerpunkt auf Satelliten mit kontinuierlichem, niedrigen Schub (Continuous Low-Thrust, CLT) z.B. mit elektrischen Triebwerken und legt den Fokus hier zusätzlich auf niedrige kreisförmige Erdumlaufbahnen. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt jedoch nicht nur auf der Regelungstheorie, vielmehr wird Regelung als Teil des Systementwicklungsprozesses typischer Kleinsatellitenmissionen betrachtet. So werden gängige Sensor- und Aktuatorsysteme analysiert, um ihre Eigenschaften und ihre Auswirkungen auf die Formationskontrolle abzuleiten. Dies dient als Grundlage für den Entwurf, die Implementierung und die Bewertung der folgenden Regelungsansätze: Erstens eine Modellprädiktive Regelung (Model-Predictive Control, MPC) mit spezifischen Anpassungen an die Anforderungen und Beschränkungen des SFFs, zweitens ein robuster Regler, der Konsensmethoden für die Steuerung verteilter Systeme mit robuster $H_{\infty}$-Regelung kombiniert, und schließlich ein kaskadierter Regler, der zur Steuerung die Regelstrecke invertiert und dessen Referenz von einem Referenzregler auf einer optimalen Trajektorie unter Berücksichtigung verschiedener Beschränkungen zum Ziel gesteuert wird. Die entwickelten Regler werden auf der Grundlage umfangreicher Softwaresimulationen validiert und miteinander verglichen. Realistische 3D-Formationsflug-Szenarien wurden der NetSat-Formationsflug-Mission entnommen. Die drei verglichenen Methoden zeigen unterschiedliche Vor- und Nachteile in den verschiedenen Anwendungsszenarien. Der verteilten robusten konsensbasierten Regelung fehlt bspw. die Fähigkeit, den maximalen Schub zu begrenzen, sodass sie nicht für Satelliten mit CLT geeignet ist. Aber sowohl der MPC-basierte Ansatz als auch der auf der Invertierung der Regelstrecke basierende Ansatz sind für CLT SFF-Anwendungen geeignet und weisen wiederum ander Vor- und Nachteile in unterschiedlichen Szenarien auf. Der wissenschaftliche Beitrag dieser Arbeit besteht in der Entwicklung neuartiger und spezifischer Regelungsansätze für die Klasse der CLT-SFF-Anwendungen, für die es noch keine Methoden gibt, die der Anwendung in realen Weltraummissionen standhalten, sowie in der wissenschaftlichen Bewertung und dem Vergleich der entwickelten Methoden. T3 - Forschungsberichte in der Robotik = Research Notes in Robotics - 26 KW - Kleinsatellit KW - Low Earth Orbit KW - Verteiltes System KW - Modellprädiktive Regelung KW - Dezentrale Regelung KW - Satellite Formation Flying KW - Distributed Satellite Systems KW - Low Earth Orbit KW - Model Predictive Control KW - Distributed Control Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-287530 SN - 978-3-945459-42-3 ER - TY - THES A1 - Grohmann, Johannes Sebastian T1 - Model Learning for Performance Prediction of Cloud-native Microservice Applications T1 - Lernen von Modellen für die Performancevorhersage von Cloud-nativen Microservice Anwendungen N2 - One consequence of the recent coronavirus pandemic is increased demand and use of online services around the globe. At the same time, performance requirements for modern technologies are becoming more stringent as users become accustomed to higher standards. These increased performance and availability requirements, coupled with the unpredictable usage growth, are driving an increasing proportion of applications to run on public cloud platforms as they promise better scalability and reliability. With data centers already responsible for about one percent of the world's power consumption, optimizing resource usage is of paramount importance. Simultaneously, meeting the increasing and changing resource and performance requirements is only possible by optimizing resource management without introducing additional overhead. This requires the research and development of new modeling approaches to understand the behavior of running applications with minimal information. However, the emergence of modern software paradigms makes it increasingly difficult to derive such models and renders previous performance modeling techniques infeasible. Modern cloud applications are often deployed as a collection of fine-grained and interconnected components called microservices. Microservice architectures offer massive benefits but also have broad implications for the performance characteristics of the respective systems. In addition, the microservices paradigm is typically paired with a DevOps culture, resulting in frequent application and deployment changes. Such applications are often referred to as cloud-native applications. In summary, the increasing use of ever-changing cloud-hosted microservice applications introduces a number of unique challenges for modeling the performance of modern applications. These include the amount, type, and structure of monitoring data, frequent behavioral changes, or infrastructure variabilities. This violates common assumptions of the state of the art and opens a research gap for our work. In this thesis, we present five techniques for automated learning of performance models for cloud-native software systems. We achieve this by combining machine learning with traditional performance modeling techniques. Unlike previous work, our focus is on cloud-hosted and continuously evolving microservice architectures, so-called cloud-native applications. Therefore, our contributions aim to solve the above challenges to deliver automated performance models with minimal computational overhead and no manual intervention. Depending on the cloud computing model, privacy agreements, or monitoring capabilities of each platform, we identify different scenarios where performance modeling, prediction, and optimization techniques can provide great benefits. Specifically, the contributions of this thesis are as follows: Monitorless: Application-agnostic prediction of performance degradations. To manage application performance with only platform-level monitoring, we propose Monitorless, the first truly application-independent approach to detecting performance degradation. We use machine learning to bridge the gap between platform-level monitoring and application-specific measurements, eliminating the need for application-level monitoring. Monitorless creates a single and holistic resource saturation model that can be used for heterogeneous and untrained applications. Results show that Monitorless infers resource-based performance degradation with 97% accuracy. Moreover, it can achieve similar performance to typical autoscaling solutions, despite using less monitoring information. SuanMing: Predicting performance degradation using tracing. We introduce SuanMing to mitigate performance issues before they impact the user experience. This contribution is applied in scenarios where tracing tools enable application-level monitoring. SuanMing predicts explainable causes of expected performance degradations and prevents performance degradations before they occur. Evaluation results show that SuanMing can predict and pinpoint future performance degradations with an accuracy of over 90%. SARDE: Continuous and autonomous estimation of resource demands. We present SARDE to learn application models for highly variable application deployments. This contribution focuses on the continuous estimation of application resource demands, a key parameter of performance models. SARDE represents an autonomous ensemble estimation technique. It dynamically and continuously optimizes, selects, and executes an ensemble of approaches to estimate resource demands in response to changes in the application or its environment. Through continuous online adaptation, SARDE efficiently achieves an average resource demand estimation error of 15.96% in our evaluation. DepIC: Learning parametric dependencies from monitoring data. DepIC utilizes feature selection techniques in combination with an ensemble regression approach to automatically identify and characterize parametric dependencies. Although parametric dependencies can massively improve the accuracy of performance models, DepIC is the first approach to automatically learn such parametric dependencies from passive monitoring data streams. Our evaluation shows that DepIC achieves 91.7% precision in identifying dependencies and reduces the characterization prediction error by 30% compared to the best individual approach. Baloo: Modeling the configuration space of databases. To study the impact of different configurations within distributed DBMSs, we introduce Baloo. Our last contribution models the configuration space of databases considering measurement variabilities in the cloud. More specifically, Baloo dynamically estimates the required benchmarking measurements and automatically builds a configuration space model of a given DBMS. Our evaluation of Baloo on a dataset consisting of 900 configuration points shows that the framework achieves a prediction error of less than 11% while saving up to 80% of the measurement effort. Although the contributions themselves are orthogonally aligned, taken together they provide a holistic approach to performance management of modern cloud-native microservice applications. Our contributions are a significant step forward as they specifically target novel and cloud-native software development and operation paradigms, surpassing the capabilities and limitations of previous approaches. In addition, the research presented in this paper also has a significant impact on the industry, as the contributions were developed in collaboration with research teams from Nokia Bell Labs, Huawei, and Google. Overall, our solutions open up new possibilities for managing and optimizing cloud applications and improve cost and energy efficiency. N2 - Eine der Folgen der weltweiten Coronavirus-Pandemie ist die erhöhte Nachfrage und Nutzung von Onlinediensten in der gesamten Welt. Gleichzeitig werden die Performanceanforderungen an moderne Technologien immer strenger, da die Benutzer an höhere Standards gewöhnt sind. Diese gestiegenen Performance- und Verfügbarkeitsanforderungen, gepaart mit dem unvorhersehbaren Nutzerwachstum, führen dazu, dass ein zunehmender Anteil der Anwendungen auf Public-Cloud-Plattformen läuft, da diese eine bessere Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit versprechen. Da Rechenzentren bereits heute für etwa ein Prozent des weltweiten Stromverbrauchs verantwortlich sind, ist es von größter Bedeutung, den Ressourceneinsatz zu optimieren. Die gleichzeitige Erfüllung der steigenden und variierenden Ressourcen- und Performanceanforderungen ist nur durch eine Optimierung des Ressourcenmanagements möglich, ohne gleichzeitig zusätzlichen Overhead einzuführen. Dies erfordert die Erforschung und Entwicklung neuer Modellierungsansätze, um das Verhalten der laufenden Anwendungen mit möglichst wenigen Informationen zu verstehen. Das Aufkommen moderner Softwareparadigmen macht es jedoch zunehmend schwieriger, solche Modelle zu lernen und macht bisherige Modellierungstechniken unbrauchbar. Moderne Cloud-Anwendungen werden oft als eine Sammlung von feingranularen, miteinander verbundenen Komponenten, sogenannten Microservices, bereitgestellt. Microservicearchitekturen bieten massive Vorteile, haben aber auch weitreichende Auswirkungen auf die Performance der jeweiligen Systeme. Darüber hinaus wird das Microserviceparadigma häufig in Verbindung mit einer DevOps-Kultur eingesetzt, was zu häufigen Änderungen am Deployment oder der Anwendung selbst führt. Solche Anwendungen werden auch als cloud-native Anwendungen bezeichnet. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der zunehmende Einsatz von sich ständig ändernden und in der Cloud gehosteten Microservice-Anwendungen eine Reihe von besonderen Herausforderungen für die Modellierung der Performance von modernen Anwendungen mit sich bringt. Darunter sind die Menge, Art und Struktur der Monitoringdaten, häufige Änderungen am Verhalten oder Veränderungen der zugrundeliegenden Infrastruktur. Das verstößt gegen gängige Annahmen des aktuellen Stands der Technik und eröffnet eine Forschungslücke für unsere Arbeit. In der vorliegenden Arbeit stellen wir fünf Techniken zum automatisierten Lernen von Performancemodellen für cloud-native Softwaresysteme vor. Wir erreichen dies durch die Kombination von maschinellem Lernen mit traditionellen Performance-Modellierungstechniken. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten liegt unser Fokus auf in der Cloud gehosteten und sich ständig weiterentwickelnden Microservice-Architekturen, sogenannten cloud-nativen Anwendungen. Daher zielen unsere Beiträge darauf ab, die oben genannten Herausforderungen zu lösen, um automatisierte Performancemodelle mit minimalem Rechenaufwand und ohne manuellen Aufwand zu erzeugen. Abhängig vom jeweiligen Cloudmodell, eventuellen Datenschutzvereinbarungen oder den Möglichkeiten des Monitoringsframworks der jeweiligen Plattform, identifizieren wir verschiedene Anwendungsszenarien, in denen Techniken zur Modellierung, Vorhersage und Optimierung der Performance große Vorteile bieten können. Im Einzelnen sind die Beiträge dieser Arbeit wie folgt: Monitorless: Anwendungsagnostische Vorhersage von Performanceverschlechterung. Um die Performance einer Anwendung ausschliesslich mittels Monitoring auf Plattformebene zu verwalten, schlagen wir Monitorless vor, den ersten wirklich anwendungsunabhängigen Ansatz zur Erkennung von Performanceverschlechterungen. Wir verwenden maschinelles Lernen, um die Lücke zwischen Monitoring auf Plattformebene und anwendungsspezifischen Messungen zu schließen, wodurch das Monitoring auf Anwendungsebene überflüssig wird. Monitorless erstellt ein einziges und ganzheitliches Modell der Ressourcensättigung, das auch für heterogene und nicht im Training enthaltene Anwendungen verwendet werden kann. Die Ergebnisse zeigen, dass Monitorless ressourcenbasierte Performanceverschlechterungen mit einer Genauigkeit von 97% erkennt. Darüber hinaus zeigt es ähnliche Leistungen wie typische Autoscalinglösungen, obwohl es weniger Monitoringinformationen verwendet. SuanMing: Vorhersage von Performanceverschlechterung mithilfe von Tracing. Wir führen SuanMing ein, um Performanceprobleme zu entschärfen, bevor sie sich auf das Benutzererlebnis auswirken. Dieser Beitrag wird in Szenarien angewendet, in denen Tracing-Tools das Monitoring auf Anwendungsebene ermöglichen. SuanMing sagt erklärbare Ursachen für erwartete Performanceeinbußen voraus und verhindert diese, bevor sie auftreten. Evaluationsergebnisse zeigen, dass SuanMing zukünftige Performanceeinbußen mit einer Genauigkeit von über 90% vorhersagen und lokalisieren kann. SARDE: Kontinuierliche und autonome Schätzung des Ressourcenbedarfs. Wir stellen SARDE vor, um Performancemodelle für hochvariable Anwendungen zu lernen. Dieser Beitrag konzentriert sich auf die kontinuierliche Schätzung des Ressourcenbedarfs von Anwendungen, einem wichtigen Parameter in Performancemodellen. SARDE ist ein autonomes Ensembleverfahren zum Schätzen. Es wählt dynamisch und kontinuierlich aus einem Ensemble von Ansätzen, optimiiert diese, und führt sie aus, um den Ressourcenbedarf als Reaktion auf Änderungen in der Anwendung oder ihrer Umgebung zu schätzen. Durch kontinuierliche Online-Anpassung erreicht SARDE in unserer Evaluation effizient einen durchschnittlichen Fehler bei der Schätzung des Ressourcenbedarfs von 15,96%. DepIC: Lernen parametrischer Abhängigkeiten aus Monitoringdaten. DepIC nutzt Techniken zu Featureauswahl in Kombination mit einem Ensemble-Regressionsansatz, um parametrische Abhängigkeiten automatisch zu identifizieren und zu charakterisieren. Obwohl parametrische Abhängigkeiten die Genauigkeit von Performancemodellen deutlich verbessern können, ist DepIC der erste Ansatz, der solche parametrischen Abhängigkeiten automatisch aus passiven Monitoringdatenströmen lernt. Unsere Evaluation zeigt, dass DepIC eine Genauigkeit von 91,7% bei der Identifizierung von Abhängigkeiten erreicht und den Fehler bei der Charakterisierungsvorhersage um 30% im Vergleich zum besten individuellen Ansatz reduziert. Baloo: Modellierung des Konfigurationsraums von Datenbanken. Um die Auswirkungen verschiedener Konfigurationseinstellungen in verteilten Datenbankmanagementsystemen zu untersuchen, führen wir Baloo ein. Unser letzter Beitrag modelliert den Konfigurationsraum von Datenbanken unter Berücksichtigung der Messungsvariabilitäten der Cloud. Genauer gesagt, schätzt Baloo dynamisch die erforderliche Anzahl der Benchmarkmessungen und baut automatisch ein Konfigurationsraummodell eines gegebenen Datenbankmanagementsystems auf. Unsere Evaluation von Baloo auf einem aus 900 Konfigurationspunkten bestehenden Datensatz zeigt, dass das Framework einen Vorhersagefehler von weniger als 11% erreicht und gleichzeitig bis zu 80% des Messaufwands einspart. Obwohl die Beiträge an sich orthogonal zueinander ausgerichtet sind, bilden sie zusammengenommen einen ganzheitlichen Ansatz für das Performancemanagement von modernen cloud-nativen Microservice-Anwendungen. Unsere Beiträge sind ein bedeutender Schritt, da sie speziell auf neuartige und cloud-native Paradigmen für Softwareentwicklung und Betrieb abzielen, sowie die Fähigkeiten bisheriger Ansätze übertreffen. Darüber hinaus hat die in dieser Arbeit vorgestellte Forschung auch einen bedeutenden Einfluss auf die Industrie, da die Beiträge in Zusammenarbeit mit Forschungsteams von Nokia Bell Labs, Huawei und Google entwickelt wurden. Insgesamt eröffnen unsere Lösungen neue Möglichkeiten für die Verwaltung und Optimierung von Cloudanwendungen und verbessern so die Kosten- und Energieeffizienz. KW - Cloud Computing KW - Verteiltes System KW - Maschinelles Lernen KW - Performance KW - Microservice KW - Cloud-native KW - Mikroservice Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-261608 ER - TY - THES A1 - Hock, David Rogér T1 - Analysis and Optimization of Resilient Routing in Core Communication Networks T1 - Analyse und Optimierung von ausfallsicherem Routing in Kernkommunikationsnetzen N2 - Routing is one of the most important issues in any communication network. It defines on which path packets are transmitted from the source of a connection to the destination. It allows to control the distribution of flows between different locations in the network and thereby is a means to influence the load distribution or to reach certain constraints imposed by particular applications. As failures in communication networks appear regularly and cannot be completely avoided, routing is required to be resilient against such outages, i.e., routing still has to be able to forward packets on backup paths even if primary paths are not working any more. Throughout the years, various routing technologies have been introduced that are very different in their control structure, in their way of working, and in their ability to handle certain failure cases. Each of the different routing approaches opens up their own specific questions regarding configuration, optimization, and inclusion of resilience issues. This monograph investigates, with the example of three particular routing technologies, some concrete issues regarding the analysis and optimization of resilience. It thereby contributes to a better general, technology-independent understanding of these approaches and of their diverse potential for the use in future network architectures. The first considered routing type, is decentralized intra-domain routing based on administrative IP link costs and the shortest path principle. Typical examples are common today's intra-domain routing protocols OSPF and IS-IS. This type of routing includes automatic restoration abilities in case of failures what makes it in general very robust even in the case of severe network outages including several failed components. Furthermore, special IP-Fast Reroute mechanisms allow for a faster reaction on outages. For routing based on link costs, traffic engineering, e.g. the optimization of the maximum relative link load in the network, can be done indirectly by changing the administrative link costs to adequate values. The second considered routing type, MPLS-based routing, is based on the a priori configuration of primary and backup paths, so-called Label Switched Paths. The routing layout of MPLS paths offers more freedom compared to IP-based routing as it is not restricted by any shortest path constraints but any paths can be setup. However, this in general involves a higher configuration effort. Finally, in the third considered routing type, typically centralized routing using a Software Defined Networking (SDN) architecture, simple switches only forward packets according to routing decisions made by centralized controller units. SDN-based routing layouts offer the same freedom as for explicit paths configured using MPLS. In case of a failure, new rules can be setup by the controllers to continue the routing in the reduced topology. However, new resilience issues arise caused by the centralized architecture. If controllers are not reachable anymore, the forwarding rules in the single nodes cannot be adapted anymore. This might render a rerouting in case of connection problems in severe failure scenarios infeasible. N2 - Routing stellt eine der zentralen Aufgaben in Kommunikationsnetzen dar. Es bestimmt darüber, auf welchem Weg Verkehr von der Quelle zum Ziel transportiert wird. Durch geschicktes Routing kann dadurch eine Verteilung der Verkehrsflüsse zum Beispiel zur Lastverteilung erreicht werden. Da Fehler in Kommunikationsnetzen nicht vollständig verhindert werden können, muss Routing insbesondere ausfallsicher sein, d.h., im Falle von Fehlern im Netz muss das Routing weiterhin in der Lage sein, Pakete auf alternativen Pfaden zum Ziel zu transportieren. Es existieren verschiedene gängige Routingverfahren und Technologien, die sich hinsichtlich Ihrer Arbeitsweise, Ihrer Kontrollstrukturen und Ihrer Funktionalität in bestimmten Fehlerszenarien unterscheiden. Für diese verschiedenen Ansätze ergeben sich jeweils eigene Fragestellungen hinsichtlich der Konfiguration, der Optimierung und der Berücksichtigung von Ausfallsicherheit. Diese Doktorarbeit behandelt am Beispiel bestimmter Technologien einige konkrete Fragestellungen zur Analyse und Optimierung der Ausfallsicherheit. Sie liefert damit einen Beitrag zum besseren generellen Verständnis verschiedenartiger Routingansätze und deren unterschiedlichen Potentials für den Einsatz in zukünftigen Netzarchitekturen. Zuerst wird dezentrales Routing behandelt, basierend auf administrativen Linkgewichten und dem Prinzip der kürzesten Pfade, wie es beispielsweise in den Protokollen IS-IS und OSPF genutzt wird. Diese Routingverfahren beinhalteten automatische Rekonvergenz-Mechanismen um im Falle von Fehlern auf der verbleibenden Netzstruktur weiterhin einen Transport von Verkehr zu ermöglichen. Spezielle IP-Fast Reroute Mechanismen ermöglichen zudem eine schnelle Reaktion im Falle von Fehlern. Routing basierend auf Linkgewichten lässt sich nur indirekt durch die Wahl geeigneter Gewichte beeinflussen und optimieren. Die zweite in der Doktorarbeit behandelte Routingart ist MPLS-basiertes Routing, bei dem Labels für Pakete verwendet werden und Pakete anhand sogenannter vorkonfigurierter Label Switched Paths weitergeleitet werden. Diese Technologie bietet mehr Freiheiten bei der Wahl des Pfadlayouts, was aber wiederum im Allgemeinen einen erhöhten Konfigurationsaufwand mit sich bringt. Schließlich greift die Doktorarbeit auch das Routing in SDN Netzen auf. Dort erfolgt eine Trennung von Control Plane und Data Plane, so dass einzelne dedizierte Controller die Routingentscheidungen festlegen und ansonsten einfache Switches mit reduzierter Komplexität den Verkehr lediglich entsprechend der festgelegten Regeln weiterleiten. Dies ermöglicht die größte Freiheit bei der Konfiguration des Routing bringt aber wiederum neue Fragestellungen bedingt durch die zentralen Kontrolleinheiten mit sich. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 02/14 KW - Leistungsbewertung KW - Verteiltes System KW - Routing KW - Netzwerk KW - Optimization KW - Routing KW - Software Defined Networking KW - Optimierung Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-101681 SN - 1432-8801 ER - TY - THES A1 - Lehrieder, Frank T1 - Performance Evaluation and Optimization of Content Distribution using Overlay Networks T1 - Leistungsbewertung und Optimierung von Overlay Netzwerken zum Verteilen großer Datenmengen N2 - The work presents a performance evaluation and optimization of so-called overlay networks for content distribution in the Internet. Chapter 1 describes the importance which have such networks in today's Internet, for example, for the transmission of video content. The focus of this work is on overlay networks based on the peer-to-peer principle. These are characterized by the fact that users who download content, also contribute to the distribution process by sharing parts of the data to other users. This enables efficient content distribution because each user not only consumes resources in the system, but also provides its own resources. Chapter 2 of the monograph contains a detailed description of the functionality of today's most popular overlay network BitTorrent. It explains the various components and their interaction. This is followed by an illustration of why such overlay networks for Internet service providers (ISPs) are problematic. The reason lies in the large amount of inter-ISP traffic that is produced by these overlay networks. Since this inter-ISP traffic leads to high costs for ISPs, they try to reduce it by improved mechanisms for overlay networks. One optimization approach is the use of topology awareness within the overlay networks. It provides users of the overlay networks with information about the underlying physical network topology. This allows them to avoid inter-ISP traffic by exchanging data preferrentially with other users that are connected to the same ISP. Another approach to save inter-ISP traffic is caching. In this case the ISP provides additional computers in its network, called caches, which store copies of popular content. The users of this ISP can then obtain such content from the cache. This prevents that the content must be retrieved from locations outside of the ISP's network, and saves costly inter-ISP traffic in this way. In the third chapter of the thesis, the results of a comprehensive measurement study of overlay networks, which can be found in today's Internet, are presented. After a short description of the measurement methodology, the results of the measurements are described. These results contain data on a variety of characteristics of current P2P overlay networks in the Internet. These include the popularity of content, i.e., how many users are interested in specific content, the evolution of the popularity and the size of the files. The distribution of users within the Internet is investigated in detail. Special attention is given to the number of users that exchange a particular file within the same ISP. On the basis of these measurement results, an estimation of the traffic savings that can achieved by topology awareness is derived. This new estimation is of scientific and practical importance, since it is not limited to individual ISPs and files, but considers the whole Internet and the total amount of data exchanged in overlay networks. Finally, the characteristics of regional content are considered, in which the popularity is limited to certain parts of the Internet. This is for example the case of videos in German, Italian or French language. Chapter 4 of the thesis is devoted to the optimization of overlay networks for content distribution through caching. It presents a deterministic flow model that describes the influence of caches. On the basis of this model, it derives an estimate of the inter-ISP traffic that is generated by an overlay network, and which part can be saved by caches. The results show that the influence of the cache depends on the structure of the overlay networks, and that caches can also lead to an increase in inter-ISP traffic under certain circumstances. The described model is thus an important tool for ISPs to decide for which overlay networks caches are useful and to dimension them. Chapter 5 summarizes the content of the work and emphasizes the importance of the findings. In addition, it explains how the findings can be applied to the optimization of future overlay networks. Special attention is given to the growing importance of video-on-demand and real-time video transmissions. N2 - Die Arbeit beschäftigt sich mit der Leistungsbewertung und Optimierung von sogenannten Overlay-Netzwerken zum Verteilen von großen Datenmengen im Internet. Im Kapitel 1 der Arbeit wird die große Bedeutung erläutert, die solche Netzwerke im heutigen Internet haben, beispielsweise für die Übertragung von Video-Inhalten. Im Fokus der Arbeit liegen Overlay-Netzwerke, die auf dem Peer-to-peer Prinzip basieren. Diese zeichnen sich dadurch aus, dass Nutzer, die Inhalte herunterladen, auch gleichzeitig an dem Verteilprozess teilnehmen, indem sie Teile der Daten an andere Nutzer weitergeben. Dies ermöglicht eine effiziente Verteilung der Daten, weil jeder Nutzer nicht nur Ressourcen im System belegt, sondern auch eigene Ressourcen einbringt. Kapitel 2 der Arbeit enthält eine detaillierte Beschreibung der Funktionsweise des heute populärsten Overlay-Netzwerks BitTorrent. Es werden die einzelnen Komponenten erläutert und deren Zusammenspiel erklärt. Darauf folgt eine Darstellung, warum solche Overlay-Netzwerke für Internet-Anbieter (Internet service provider, ISP) problematisch sind. Der Grund dafür liegt in der großen Menge an Inter-ISP Verkehr, den diese Overlays erzeugen. Da solcher Inter-ISP Verkehr zu hohen Kosten für ISPs führt, versuchen diese den Inter-ISP Verkehr zu reduzieren, indem sie die Mechanismen der Overlay-Netzwerke optimieren. Ein Ansatz zur Optimierung ist die Verwendung von Topologiebewusstsein innerhalb der Overlay-Netzwerke. Dabei erhalten die Nutzer der Overlay-Netzwerke Informationen über die zugrunde liegende, physikalische Netzwerktopologie. Diese ermöglichen es ihnen, Inter-ISP Verkehr zu vermeiden, indem sie Daten bevorzugt mit anderen Nutzern austauschen, die mit dem gleichen ISP verbunden sind. Ein weiterer Ansatz, um Inter-ISP Verkehr einzusparen, ist Caching. Dabei stellt der ISP zusätzliche Rechner, sogenannte Caches, in seinem Netzwerk zur Verfügung, die Kopien populärer Inhalte zwischenspeichern. Die Nutzer dieses ISP können solche Inhalte nun von den Caches beziehen. Dies verhindert, dass populäre Inhalte mehrfach von außerhalb des betrachteten ISPs bezogen werden müssen, und spart so kostenintensiven Inter-ISP Verkehr ein. Im dritten Kapitel der Arbeit werden Ergebnisse einer umfassenden Messung von Overlay-Netzwerken vorgestellt, wie sie heute im Internet anzutreffen sind. Nach einer kurzen Darstellung der bei der Messung verwendeten Methodik werden die Resultate der Messungen beschrieben. Diese Ergebnisse enthalten Daten über eine Vielzahl von Eigenschaften von heutigen P2P-basierten Overlay-Netzwerken im Internet. Dazu zählen die Popularität von Inhalten, d.h., wie viele Nutzer an bestimmten Inhalten interessiert sind, die zeitliche Entwicklung der Popularität und die Größe der Daten. Im Detail wird auch die Verteilung der Nutzer über das Internet analysiert. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Anzahl der Nutzer, die gleichzeitig und im Netz desselben ISP eine bestimmte Datei tauschen. Auf der Basis dieser Messergebnisse wird eine Abschätzung durchgeführt, welches Einsparpotential die Optimierung von Overlay-Netzwerken durch Topologiebewusstsein bietet. Diese neuartige Abschätzung ist von wissenschaftlicher und praktischer Bedeutung, da sie sich nicht auf einzelne ISPs und Dateien beschränkt, sondern des gesamte Internet und die Menge aller in Overlay-Netzwerken verfügbaren Dateien umfasst. Schließlich werden die Besonderheiten von regionalen Inhalten betrachtet, bei denen sich die Popularität auf bestimmte Teile des Internets beschränkt. Dies ist beispielsweise bei Videos in deutscher, italienischer oder französischer Sprache der Fall. Kapitel 4 der Arbeit widmet sich der Optimierung von Overlay-Netzwerken zum Verteilen großer Datenmengen durch Caching. Es wird ein deterministisches Flussmodel entwickelt, das den Einfluss von Caches beschreibt. Auf der Basis dieses Modells leitet er eine Abschätzung des Inter-ISP Verkehrs ab, der von einem Overlay-Netzwerk erzeugt wird, und welcher Teil davon durch Caches eingespart werden kann. Die Ergebnisse zeigen, dass der Einfluss von Caches von der Struktur der Overlay-Netzwerke abhängt und dass Caches unter bestimmten Umständen auch zu einem erhöhten Inter-ISP Verkehr führen können. Das beschriebene Modell ist somit ein wichtiges Hilfsmittel für ISPs um zu entscheiden, für welche Overlay-Netzwerke Caches sinnvoll sind, und um diese anschließend richtig zu dimensionieren. Kapitel 5 fasst den Inhalt der Arbeit zusammen und stellt die Bedeutung der gewonnenen Erkenntnisse heraus. Abschließend wird erläutert, in welcher Weise die in der Arbeit beschriebenen Ergebnisse wichtige Grundlagen für die Optimierung von zukünftigen Overlay-Netzwerken darstellen werden. Dabei wird besonders auf die wachsende Bedeutung von Video-On-Demand und Echt-Zeit Video-Übertragungen eingegangen. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 01/13 KW - Leistungsbewertung KW - Verteiltes System KW - Overlay-Netz KW - Overlay Netzwerke KW - Overlay networks Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-76018 ER - TY - THES A1 - Baunach, Marcel T1 - Advances in Distributed Real-Time Sensor/Actuator Systems Operation - Operating Systems, Communication, and Application Design Concepts - T1 - Fortschritte im Betrieb drahtloser Sensor/Aktuator Netzwerke N2 - This work takes a close look at several quite different research areas related to the design of networked embedded sensor/actuator systems. The variety of the topics illustrates the potential complexity of current sensor network applications; especially when enriched with actuators for proactivity and environmental interaction. Besides their conception, development, installation and long-term operation, we'll mainly focus on more "low-level" aspects: Compositional hardware and software design, task cooperation and collaboration, memory management, and real-time operation will be addressed from a local node perspective. In contrast, inter-node synchronization, communication, as well as sensor data acquisition, aggregation, and fusion will be discussed from a rather global network view. The diversity in the concepts was intentionally accepted to finally facilitate the reliable implementation of truly complex systems. In particular, these should go beyond the usual "sense and transmit of sensor data", but show how powerful today's networked sensor/actuator systems can be despite of their low computational performance and constrained hardware: If their resources are only coordinated efficiently! N2 - Diese Arbeit behandelt einige sehr unterschiedliche Forschungsbereiche bezüglich des Designs vernetzter und eingebetteter Sensor/Aktuator-Systeme. Die Vielfalt der Themen zeigt die potenzielle Komplexität aktueller Sensornetzwerk-Anwendungen, insbesondere wenn sie mit Aktuatoren zur Interaktion mit der Umwelt ausgestattet sind. Neben deren Konzeption, Entwicklung, Installation und dem langfristigen Betrieb wird besonders auf diverse "low-level" Aspekte eingegangen: Kompositionelles Hardware- und Software-Design, Task Kooperation und Kollaboration, Speicher-Verwaltung und Echtzeit-Betrieb werden aus lokaler Sicht der Sensorknoten betrachtet. Im Kontrast werden Knoten-Synchronisation, Kommunikation, sowie Sensordatenerfassung, -aggregation und -fusion aus globaler Netzwerk-Sicht diskutiert. Die Vielfalt der behandelten Konzepte wurde bewusst in Kauf genommen, um letztlich die zuverlässige Umsetzung sehr komplexer Systeme zu erleichtern. Insbesondere sollte dies über das übliche "Erfassen und Übertragen von Sensordaten" hinausgehen, und zeigen, wie mächtig heutige vernetzte Sensor/Aktuator-Systeme trotz ihrer geringen Rechenleistung und eingeschränkten Hardware sein können: Wenn ihre Ressourcen effizient koordiniert werden! KW - Eingebettetes System KW - Drahtloses Sensorsystem KW - Echtzeitsystem KW - Dynamische Speicherverwaltung KW - Ressourcenallokation KW - Fernwartung KW - Betriebssystem KW - Verteiltes System KW - Lokalisation KW - Embedded Systems KW - Real-Time Operating Systems KW - Localization KW - Wireless Sensor/Actuator Systems KW - Dynamic Memory Management Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-76489 ER - TY - THES A1 - Schmidt, Marco T1 - Ground Station Networks for Efficient Operation of Distributed Small Satellite Systems T1 - Effizienter Betrieb von Verteilten Kleinsatelliten-Systemen mit Bodenstationsnetzwerken N2 - The field of small satellite formations and constellations attracted growing attention, based on recent advances in small satellite engineering. The utilization of distributed space systems allows the realization of innovative applications and will enable improved temporal and spatial resolution in observation scenarios. On the other side, this new paradigm imposes a variety of research challenges. In this monograph new networking concepts for space missions are presented, using networks of ground stations. The developed approaches combine ground station resources in a coordinated way to achieve more robust and efficient communication links. Within this thesis, the following topics were elaborated to improve the performance in distributed space missions: Appropriate scheduling of contact windows in a distributed ground system is a necessary process to avoid low utilization of ground stations. The theoretical basis for the novel concept of redundant scheduling was elaborated in detail. Additionally to the presented algorithm was a scheduling system implemented, its performance was tested extensively with real world scheduling problems. In the scope of data management, a system was developed which autonomously synchronizes data frames in ground station networks and uses this information to detect and correct transmission errors. The system was validated with hardware in the loop experiments, demonstrating the benefits of the developed approach. N2 - Satellitenformationen und Konstellationen rücken immer mehr in den Fokus aktueller Forschung, ausgelöst durch die jüngsten Fortschritte in der Kleinsatelliten-Entwicklung. Der Einsatz von verteilten Weltraumsystemen ermöglicht die Realisierung von innovativen Anwendungen auf Basis von hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung in Observationsszenarien. Allerdings bringt dieses neue Paradigma der Raumfahrttechnik auch Herausforderungen in verschiedenen Forschungsfeldern mit sich. In dieser Dissertation werden neue Netzwerk-Konzepte für Raumfahrtmissionen unter Einsatz von Bodenstationnetzwerken vorgestellt. Die präsentierten Verfahren koordinieren verfügbare Bodenstationsressourcen um einen robusten und effizienten Kommunikationslink zu ermöglichen. In dieser Arbeit werden dabei folgende Themenfelder behandelt um die Performance in verteilten Raumfahrtmissionen zu steigern: Das Verteilen von Kontaktfenster (sogenanntes Scheduling) in verteilten Bodenstationssystem ist ein notwendiger Prozess um eine niedrige Auslastung der Stationen zu vermeiden. Die theoretische Grundlage für das Konzept des redundanten Scheduling wurde erarbeitet. Zusätztlich wurde das Verfahren in Form eines Scheduling Systems implementiert und dessen Performance ausführlich an real-world Szenarien getestet. Im Rahmen des Themenfeldes Data Management wurde ein System entwickelt, welches autonom Datenframes in Bodenstationsnetzwerken synchronisieren kann. Die in den Datenframes enthaltene Information wird genutzt um Übertragungsfehler zu erkennen und zu korrigieren. Das System wurde mit Hardware-in-the-loop Experimenten validiert und die Vorteile des entwickelten Verfahrens wurden gezeigt. T3 - Forschungsberichte in der Robotik = Research Notes in Robotics - 6 KW - Kleinsatellit KW - Bodenstation KW - Verteiltes System KW - Scheduling KW - Ground Station Networks KW - Small Satellites KW - Distributed Space Systems Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-64999 SN - 978-3-923959-77-8 ER -