Dağıtık sistemlerde veri dağıtım yöntemleri ve yeni bir yaklaşım
Data distribution methods for distributed systems and a new approach
Yazar: ÖMER EROĞLU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. H. ALİ MANTAR
Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü / Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Benzetim = Simulation ; Benzetim sistemi = Simulation system ; Dağıtık sistemler = Distributed systems ; Veri dağıtımı = Data distribution

Özet:
Dağıtık simülasyonlarda, simülatörlerin durum bilgilerinin verimli bir şekilde diğer simülatörlere iletilmesi sağlanmalıdır. Bu bilgi transferini kontrol eden mekanizma, Veri Dağıtım Yönetimi (DDM - Data Distribution Management) olarak isimlendirilir. DDM simülatörler arasındaki veri transferinin verimli bir şekilde yapılmasını ve simülatörlerin sadece ilgilendikleri verileri almasını sağlar. Böylelikle, hem ağdaki trafik azalmış olur hem de veriyi alan simülatörde, gelen mesajın gerekli olup olmadığı kararını verebilmek için harcanacak işlem süresi en aza indirilir.Literatürde etmen (agent) tabanlı, alan (region) tabanlı, ızgara (grid) tabanlı ve melez (hybrid) yaklaşımlar gibi çeşitli DDM yöntemleri mevcuttur. Basit ve temel bir yöntem olan alan tabanlı yaklaşımda gereksiz gönderilen veri miktarı ve gönderilecek verinin kararını verebilmek için yapılan karşılaştırma maliyeti çok fazladır. Izgara tabanlı yöntem çalışma alanını hücrelere bölerek, gönderilecek verilere karar verilemesini hızlandırmayı ve gereksiz gönderilen veri miktarını azaltmayı amaçlar. Melez yaklaşım ise alan tabanlı ve ızgara tabanlı yaklaşımların avantajlarını kullanarak gereksiz veri miktarını daha da aza indirir. Fakat ızgara tabanlı yaklaşıma ek olarak her hücre için uygulanan alan tabanlı yöntemden dolayı, gönderilecek veriyi hesaplama maliyeti ızgara yöntemine göre biraz daha fazladır.Melez yaklaşım bu yöntemlerin içinde başarımı en yüksek yöntem olmasına rağmen, simülasyonun özelliklerine göre simülatörlerin belirlediği etki alanlarının düzensiz dağılımı durumunda aynı performansı sergileyememektedir. Bazı hücrelere düşen alan sayısı çok fazla olabilmekte ve melez yöntemin ikinci safhasındaki alan tabanlı yöntem için gerekli karşılaştırma maliyeti yöntemin etkinliğini azaltabilmektedir. Bu tez kapsamında önerilen dörtlü-ağaç (quadtree) yöntemi ile her hücre içine düşen alan sayısı sınırlandırılmakta ve karşılaştırma maliyetinin artması engellenmektedir.Tez kapsamında gerçekleştirilen testlerde de görüleceği üzere, az sayıda nesne bulunan simülasyonlar için dörtlü-ağaç yönteminin maliyeti fazla olsa da, çok sayıda nesnesi bulunan simülasyonlar için dörtlü-ağaç yönteminin en uygun yöntemdir.

Abstract:
The simulators state information need to be shared effectively in distributed simulations. The control mechanisms that control the information transfer in such systems are called Data Distribution Management (DDM). DDM aims to achive the effective data sharing between simulators by transferring only related data to simulators. Whereby, not only the network traffic is reduced but also the processing time in order to decide whether the received data is necessary or not, is minimized.Several methods for DDM have been proposed in literature including agent based, region based, grid based and hybrid approaches. As being a simple and basic DDM approach, region based method brings up immense processing cost and irrelevant data transfer. Grid based method divides workspace into cells to reduce both processing time and irrelevant data. Hybrid approach combines the advantages of region based and grid based method and outperforms its predecessors in terms of the size of irrelevant data. However, the region based method employed for each grid cell would take excessively large amount time in the worst case since a cell may include a lot of simulators with their interest and effect regions. In this study, we propose a new method named quadtree based approach which limits the number of regions for each cell. So, the increase in processing time is reduced to acceptable margin.Experimental analysis reveals that the cost of quadtree based approach is high for small amount of objects in simulation but it outperforms other methods for larger simulations with higher number of objects.