Cour simulation ns2

Support de coursSimulations

[email protected]://www-public.int-evry.fr/~gauthier/

jeudi 14 mai 2009

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

http://www-public.int-evry.fr/~gauthier/

http://www-public.int-evry.fr/~gauthier/

Simulations de Réseaux !!!!!!!!!

jeudi 14 mai 2009

• Modélisation des systèmes

• Simulation à événements discrets

• Intervalles de confiances

• Les simulateurs

• Exemple de simulation

• Conseils

jeudi 14 mai 2009

Modélisation des systèmes

jeudi 14 mai 2009

• Quand on ne peut pas facilement observer les états du système,

• Quand on désire analyser l’enchaînement des événements dans le système, ainsi que les relations de causes à effets,

• Quand on désire valider une solution analytique,

• Quand la complexité des interactions dans le système est telle quelle ne peut être étudiée qu'au travers de simulations,

• Quand on désire visualiser les états d'un système,

• Quand on veut tester différentes optimisations pour améliorer un système déjà existant.

Intérêt de la simulation ?

jeudi 14 mai 2009

• Quand il y a une solution analytique ?

• Quand il est plus facile de faire directement des mesures sur le système réel ?

• Quand il manque trop des données sur les systèmes à étudier ?

• Quand on ne peut pas valider les résultats de simulations ?

• Quand le système a étudier est trop complexe ?

Les simulations sont elles toujours utiles ?

jeudi 14 mai 2009

Avantages /Inconvénients• Avantages

• Observations des états du systèmes,

• Etudes des points de fonctionnement d'un système,

• Etudes de systèmes à échelle de temps variable,

• Etudes de l'impact des variables sur les performances du système,

• Etude d'un système sans les contraintes matérielles.

• Inconvénients

• La conception de modèles peut nécessiter des compétences spéciales,

• Une autre forme d'analyse plus proche de la réalité est peut être nécessaire

• Résultats difficilement interprétables :

• Résultats pas forcément généralisable,

• Résultats sont fonction des entrées du système

jeudi 14 mai 2009

Types de modèles(1/2)Classification des modèles

jeudi 14 mai 2009

Types de modèles(2/2)• Simulations statiques

• Monte Carlo: méthode applicable seulement si le temps n'a pas d'influence (Von Neumann & Ulam, projet Manathan), utilise des tirages aléatoires et souvent uniformes

• Simulations dynamiques

• Système qui change dans le temps

• Simulations Déterministes

• Qui ne contient pas de variable aléatoire, une variable d'entrée donnée, produit toujours le même résultat

• Simulations Stochastiques

• Entrées et sorties sont aléatoires

jeudi 14 mai 2009

Exemples• Files d'attente

• Variable d'état : temps d'attente

• Réponse : Discret, Stochastique, Dynamique

• Machines de production

• Variable d'état: occupé, en attente, en panne

• Réponse : Discret, Stochastique, Dynamique

• Bruits d'un systèmes électronique

• Variable d'état: niveau de bruit

• Réponse : Continue, Stochastique, Statiquejeudi 14 mai 2009

Simulation à événements discrets

jeudi 14 mai 2009

• Utilisation d'un ordonnanceur comme élément de base du simulateur,

• Chaque événement représente un changement d'état, couplé avec une variable qui indique le temps auquel l'événement aura lieu,

• Ordonnanceur, gère une liste d'événements triés selon leurs date de déclenchement,

• Lorsque que l'ordonnanceur exécute un événement, il modifie la variable représentant le temps courant.

Simulations à événements discrets (1/3)

jeudi 14 mai 2009


jeudi 14 mai 2009


L'unité de traitement ne modifie jamais le firetime

jeudi 14 mai 2009

Exemple

jeudi 14 mai 2009

• Les simulateurs les plus couramment utilisés dans le domaine des réseaux, mais d'autres types de simulateurs existent :

• Simulateur à pas fixes,

• Simulateur de modèle fluide.

• Les simulateurs à pas fixes sont peu utilisés car gourmands en ressources,

• Simulateur de modèle fluide, nécessite la connaissance d'équations différentielles permettant de calculer les évolutions du système


jeudi 14 mai 2009

• Les simulateurs à pas fixe, scrutent l'évolution du systèmes entre deux incréments de temps,

• Nécessitent de balayer tous les intervalles de temps

• Beaucoup plus coûteux que de sauter d'événements en événements

• Simulent le système même quand il ne se passe rien

• Très peu utilisés de nos jours

• Simplicité d'utilisation


jeudi 14 mai 2009

• Les simulations avec des modèles fluides, ne sont pas encore beaucoup développées

• N2NSoft (Baccelli)

• Alcatel : réseaux d'accès ADSL

• TCP peut être modélisé par un systèmes d'équations différentielles (TCP Vegas)

• Plus besoin de modélisation au niveau paquets pour avoir des résultats précis


F. BACCELLI, D. HONGInteraction of TCP flows as Billiards,IEEE/ACM Transactions on Networking (2005) 13, 4

jeudi 14 mai 2009

Simulateur de réseaux sans fil

jeudi 14 mai 2009

Intervalles de confiances

jeudi 14 mai 2009

Intervalles de confiances

f = mx

jeudi 14 mai 2009

Intervalles de confiances (iid)X = X1, X2, ....Xn

µ̂n =1n

n!

i=1

Xi

!̂2n =

1n! 1

n!

i=1

(Xi ! µ̂n)2

µ̂n ± !"̂2

n!n

Les intervalles de confiances sont de :

! est le (1! "/2) quantile de la distribution de Student tn!1

jeudi 14 mai 2009

Intervalles de confiances (iid)

Zi =1m

m!

j=1

Z2(i!1)+j

Z̄b =1b

b!

j=1

Zj

!̂2b =

1b! 1

b!

j=1

(Zi ! Z̄b)2

Z̄b ± !

!"̂2

b

b

Les intervalles de confiances sont de :

Méthode Batch Mean divise les échantillons en b bloc de taille m

! est le (1! "/2) quantile de la distribution de Student tb!1

jeudi 14 mai 2009

Intervalles de confiances (non iid)

Z̄b ± !T

!T = 4.5!

"̂2b

"b

n

Méthode Batch Mean, Legal avec intervalles de confiances à 95%

Ne prend pas comme hypothèse que la moyenne des blocs est i.i.d, distribution à queue lourde, processus

avec mémoire...etc

jeudi 14 mai 2009

Exemple

jeudi 14 mai 2009

Quantile – Quantile Plot ou test de conformité empirique (2/2)

• Il est parfois nécessaire de déterminer ou de caractériser la distribution des résultats obtenus :

• Est ce que les données sont i.i.d selon une loi normale ?

• Vérification rapide Quantile Plot

• Le alpha quantile d'une distribution de probabilité est la valeur telle que la probabilité qu'une variable aléatoire suivant cette distribution lui soit inférieure ou égale vaut alpha. Bien entendu, alpha doit être compris entre 0 et 1, puisqu'il représente une probabilité

jeudi 14 mai 2009

Quantile – Quantile Plot ou test de conformité empirique (2/2)

jeudi 14 mai 2009

Conclusion

• Calculer l'intervalle de confiance permet de connaître la valeur de l'imprécision de mesure,

• Il permet de stopper des simulations quand la précision voulue est atteinte (je veux la moyenne avec une précision de +/0.01)

• Valider qualitativement la valeur du résultat qu’on a obtenu,

• Sur une échelle de 0 à 10 j'obtiens une moyenne de 5 avec un intervalle de confiance de +/3 !!!!!

jeudi 14 mai 2009

Simulateurs

jeudi 14 mai 2009

Simulateurs

• NS-2, SNS (NS distribué)

• Jist + Swans (nouveau)

• Jsim (nouveau)

• Qualnet, Glomosim (performant)

• Opnet (nombreux modèles)

jeudi 14 mai 2009

Pourquoi NS-2• NS est le système

de référence

• Un outil libre

• Ajout de composants à la demande

• Développement orienté objets

• Un logiciel de simulation multicouche

• Interface OTcl

• Un noyau en C++ (scheduler...)

• Couches réseaux codées en C++

jeudi 14 mai 2009

Simulations• Support: Lan,

Mobile, satellite, ATM

• IntServ/DiffServ

• Multicast

• Ad hoc

• Transport

• TCP

• Contrôle de congestion

• Application

• Web cache

• Multimédia

jeudi 14 mai 2009

Simulations• Implémentation en C++

• Scénario en Otcl

• Test de simulation avec Nam

• Résultat, post processing :

• perl

• awk

• gnuplot

• xgraph

jeudi 14 mai 2009

Simulations• NS exécute la simulation, NAM visualisation de la

simulation

• Gnuplot, Xgraph, Tracegraph, interprétation des résultats

jeudi 14 mai 2009

Structure de NS-2

jeudi 14 mai 2009

Les composants de NS-2• Ns, Le simulateur

• Nam, the network animator

• Visualise les fichiers de trace de NS

• Nam editor: GUI pour générer des scripts NS

• Pre-processing:

• Générateur de trafic et topologie (setdest)

• Post-processing:

• Analyse des fichiers de trace, Awk, Perl, ou Tcl

jeudi 14 mai 2009

• Modèle de trafic:

• Web, FTP, telnet, constant-bit rate, real audio

• Protocole de la couche transport :

• Unicast: TCP (Reno, Vegas, etc.), UDP

• Multicast: SRM

• Routage et file d’attente:

• Routage (distance vector , link state), ad hoc (dsr, aodv)

• Discipline de file d’attente: RED, drop-tail, etc

• Liens physiques:

• Filaire (point-to-point, LANs), wireless (propagation multiple), satellite

jeudi 14 mai 2009

Classes du Simulateur• Application

• Générateur de trafic

• Agent

• Protocoles

• Nœud

• Nœuds du réseau

• Link

• Liens entre les noeuds

• Monitor

• Elaboration de statistique sur un lien particulier

jeudi 14 mai 2009

Anatomie d’une simulation

jeudi 14 mai 2009

Interface OTcl• Contrôle la simulation

• Un composant du simulateur

• Interaction avec le simulateur

• Les principales classes sont dans l’interpréteur

• Manipulation (création, connections …) des classes du simulateur

jeudi 14 mai 2009

Otcl (1/3)• Instantiation

• set Obj [new Class]

• Méthode

• $Obj Methode arg1 arg2

• Commande

• [<commande>]

jeudi 14 mai 2009

Otcl (2/3)• Fonction

proc printArg {nom} { puts “hello $nom“}

jeudi 14 mai 2009

• constructeur

Class Person# constructeur:Person instproc init {age} { $self instvar age_ set age_ $age}# méthode:Person instproc greet {} { $self instvar age_ puts “$age_ years old: How are you doing?”}

# subclass:Class Kid - superclass PersonKid instproc greet {} { $self instvar age_ puts “$age_ years old kid: What’s up, dude?”

}

set a [new Person 45]set b [new Kid 15]$a greet$b greet

jeudi 14 mai 2009

Evenements• Crée l’ordonnanceur

• set ns [new Simulator]

• Ordonnance les événements

• $ns at <time> <event>

• <event>: une commande tcl

• $ns at 5.0 “finish”

• Lance le l’ordonnanceur

• $ns runjeudi 14 mai 2009

Topologie• Nœuds

• set n0 [$ns node]

• set n1 [$ns node]

• Liens et discipline de file d'attente

• $ns <liens> $n0 $n1 <bande passante> <délai> <queue>

• <type de lien>: duplex-link, simplex-link

• <type de queue>: DropTail, RED, CBQ, FQ, SFQ, DRR, diffserv RED queues

jeudi 14 mai 2009

Trafic (1/3)• Exponentielle, on-off

• set src [new Application/Traffic/Exponential]

• set src [new Application/Traffic/Pareto]

• UDP

• set udp [new Agent/UDP]

• set null [new Agent/Null]

• $ns attach-agent $n0 $udp

• $ns attach-agent $n1 $null

• $ns connect $udp $null

jeudi 14 mai 2009

Trafic (2/3)

• CBR

• set src [new Application/Traffic/CBR]

• $src set packetSize_ 1500

• $src set rate_ 100Kb

jeudi 14 mai 2009

Trafic (2/3)• TCP

• set tcp [new Agent/TCP]

• set tcpsink [new Agent/TCPSink]

• $ns attach-agent $n0 $tcp

• $ns attach-agent $n1 $tcpsink

• $ns connect $tcp $tcpsink

• FTP

• set ftp [new Application/FTP]

• $ftp attach-agent $tcp

• Telnet

• set telnet [newApplication/Telnet]

• $telnet attach-agent $tcp

jeudi 14 mai 2009

Monitor (1/2)• Monitor flow

• $tcp fid_ 1;

• set flowmon [$ns makeflowmon Fid]

• set lien [$ns link $n0 $n1]

• $ns attach-fmon $lien $flowmon

• set fcl [$flowmon classifier]

• %%% dans FINISH %%%

• set stats_tcp [$fcl lookup auto 0 0 1]

• set bw [$stats_tcp set bdepartures_]

jeudi 14 mai 2009

Monitor (2/2)• Monitor queue

• set monitor [ $ns queue-monitor $n0 $n1 stdout]

• puts stdout “[ $monitor set pdepartures_ ]”

• puts stdout “[ $monitor set barrivals_ ]”

• puts stdout “[ $monitor set pdrops]”jeudi 14 mai 2009

Exemple de simulation

jeudi 14 mai 2009

Simulation (1/3)

• Trafic CBR

• Protocole UDP

• Lien 1Mb, discipline de file d ’attente FIFO

• Délai 10ms

jeudi 14 mai 2009

Simulation (2/3)#creation de l ’instance de simulationset ns [new Simulator]#creation des fichier de trace set nf [open out.nam w]$ns namtrace-all $nf proc finish {} { global ns nf $ns flush-trace close $nf exec nam out.nam & exit 0} #scheduler$ns at 5.0 "finish"#lancement de la simulation $ns run

jeudi 14 mai 2009

Simulation (3/3)set n0 [$ns node]set n1 [$ns node] $ns duplex-link $n0 $n1 1Mb 10ms DropTail set udp0 [new Agent/UDP]$ns attach-agent $n0 $udp0set cbr0 [new Application/Traffic/CBR]$cbr0 attach-agent $udp0 set null0 [new Agent/Null] $ns attach-agent $n1 $null0 $ns connect $udp0 $null0 $ns at 0.5 "$cbr0 start"$ns at 4.5 "$cbr0 stop"

jeudi 14 mai 2009

Conseils

jeudi 14 mai 2009

TopologieDumbbell

évaluation de paramètres de bout en bout

Parking Lot

évaluation de paramètres changeant, RTT, équité ...etc

jeudi 14 mai 2009

Conseils• Paramètres importants

• taille de la fenêtre TCP, MAX RTT ne doit pas être limitatif

• TCP “flavor”

• Taille des files d'attente (delais*BP)

• Active queue Management

• Problèmes

• Durée des simulations

• Topologie

• RTT

jeudi 14 mai 2009

Références• [1] Mark Allman, Aron Falk, “On the Effective Evaluation of TCP,”

ACM Computer Communication review, vol. 25, no. 5, pp. 59 - 70, 1999.

• [2] Sally Floyd and Vern Paxson, “Difficulties of simulating the Internet,” IEEE/ACM transaction on networking, vol. 9, no. 4, pp 392-403, 2001.

• [3] Sally floyd and Eddie Kohler, “Internet Research Needs Better Models,” ACM Hotnets-1, October, 2002.

• [4] http://www.icir.org/models/bettermodels.html

• [5] V. Gauthier, S. Gam, "Les simulateurs", Chapter of the book "Simulations des Réseaux (Traité IC2, série Réseaux et télécoms)", Editor: Monique Becker, Andre Luc Beylot, chapter 7, Hermes, 2006, ISBN 2-7462-1166-1.

jeudi 14 mai 2009

http://www.icir.org/models/bettermodels.html

http://www.icir.org/models/bettermodels.html

Références• [6] S. Kurkowski, T. Camp and M. Colagrosso, "MANET simulation

studies: the incredibles," in SIGMOBILE Mobile Computer Communication Revenue, vol. 9, no. 4, pp. 50 - 61, 2005.

• [7] D. Cavin, Y. Sasson and A. Schiper, "On the accuracy of MANET simulators," In Proc of the Workshop on Principles of Mobile Computing (POMC’02), Toulouse, France, October , 2002, pp. 38-43.

• [8] Jean-Yves Le Boudec, "Performance Evaluation Lecture Notes (Methods, Practice and Theory for the Performance Evaluation of Computer and Communication Systems)", http://icawww.epfl.ch/perfval/lectureNotes.html

• [9] Averill M. Law and W. David Kelton, "Simulation Modeling and Analysis, 3/e”, Mac Graw Hill, 2000.

• [10] F. Baccelli, D. Hong, "Interaction of TCP flows as Billiards," IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 13, no. 4, 2005.

jeudi 14 mai 2009

http://icawww.epfl.ch/perfval/lectureNotes.html




Cour simulation ns2

Education

Transcript of Cour simulation ns2