第十讲 WLAN与802.11

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1 第十二讲 移动网络的应用 ( 上 ) 1

2 2 内容提纲内容提纲 文件服务 自适应的应用 环境感知应用 电源管理 安全机制 了解移动环境下的应用特性了解移动环境下的应用特性 掌握移动应用的缓存机制掌握移动应用的缓存机制 掌握移动应用的环境感知和适应掌握移动应用的环境感知和适应方法方法 移动应用的安全机制移动应用的安全机制

3 移动环境的应用 使移动性对应用透明 使应用能感知移动 移动环境下特有的应用 环境感知计算 普适计算,Anytime,Anywhere(Manytime,Manywhere) 使计算消失 3

4 移动环境下的文件服务 4

5 内容提纲 移动环境特点 文件系统的目标 文件系统 Coda Little Work,Ficus,Mlo-NFS,Rover 5

6 移动环境特点 高误码率 低带宽 变化的带宽 网络中断 延时大 延时的变化也大 不对称性 带宽, 误码率等 计算能力有限 有限电源 时变性 6

7 文件系统的目标 高效 透明 一致 并发操作和缓存 - 冲突 标准的 ( 分布式 ) 文件系统不适用于移动环境 不高效 甚至不可用 7

8 一致性 强一致性 锁机制,Unix 文件访问语义 悲观机制 弱一致性 打破 Unix 语义, 乐观机制 重组 8

9 Coda 的初衷 提高分布式文件系统的可用性 从 AFS(Andrew File System) 发展而来 支持离线操作 目前研究主要集中于移动应用 Coda & Odyssey 普适计算 :Aura 9

10 Coda 的提供的机制 分布式文件系统, 提供给工作站类似 Unix 文件系统的访问机制 这部分功能 AFS 已经提供 乐观机制 (optimistic mechanism), 用于解决文件操作冲突 囤积 (Hoarding) 机制, 用于支持离线操作 10

11 相关资源 Disconnected operation in the Coda file system, Kistler and Satya Coda: A Highly Available File System for a Distributed Workstation Environment, Satya, Kistler, Kumar, Okasaki, Siegel and Steere 分布式系统课程 11

12 Coda 简介 支持离线操作的分布式文件系统 Mach2.6 Unix/Linux 透明性和错误恢复 ( 服务器 / 网络不可用 ) 复制服务器 对付服务器崩溃 离线操作 对付网络崩溃, 节点在和所有服务器都断开的情况下仍可以继续操作文件 12

13 Coda 渊源 AFS 是一个成功的分布式文件系统 适用于校园大小范围的用户群 计划进一步扩大规模, 但是 WWW 出现了 Coda 扩展了 AFS 通过服务器复制提供极高的可用性 (availability) 通过提供离线操作将 AFS 完美的应用于便携设备 13

14 设计原则 (1)( 在系统失效和断开的情况下提供高可用性和高一致性 使用流行的软硬件环境 在可用性, 一致性, 性能三者之间找到平衡点 高可用性 - 多个副本, 难以保证一致性 扩展性 缓存整个文件 将功能放在客户端 避免系统范围的频繁变化 自动化的便携工作站模式 自动判断需要离线 ( 带回家 ) 使用的文件 14

15 设计原则 (2)( 不要使连接状况良好的节点性能受到很大影响 比断开还糟 连接断开的时候, 尽可能可用 尽可能在后台作业 不可解决的状况寻求用户帮助 15

16 Coda 系统概览 16

17 文件系统的语义 集中式 Unix 文件系统的语义 : 单一副本语义 对文件的每一个微小改动, 对所有客户端都立即可见 AFS 的语义 : 会话语义 文件关闭后可见 Coda 进一步放宽了语义 17

18 AFS-1 语义 第一个版本的 AFS 每次打开文件时, 验证文件的有效性 有改动的文件关闭时, 上传文件 如果两个不同的用户打开了同一个文件做修改, 后一个关闭文件的用户的结果将覆盖先关闭文件的用户的结果 18

19 AFS-2 的语义 AFS-1 需要客户端每次打开文件的时候都要去连接服务器 对于没有共享的文件是不必要的 用户文件共享的比例很少 AFS-2 引入了回调 (Call back) 机制 客户端第一次打开文件后, 当文件被更新, 服务器将保证会通知客户端 服务器不用在文件被每次打开时都要回应客户端的询问 降低了服务器的负载 19

20 Coda 的语义 客户端维护一个可用的服务器子集 s, 每一定间隔更新一次 s 当打开文件时, 检查是否是最新版本 或者使用回调 20

21 服务器复制 读一个, 写全部 策略 每个客户端有一个首选服务器 为该客户端保存所有回调 响应客户端的读操作 客户端检查其他服务器上的文件的最新版本 服务器之间互相检测失效 21

22 一级复制和二级复制 服务器复制 : 一级复制 服务器具有强大的计算资源, 安全的物理环境, 专业的维护 昂贵但是可靠 离线操作 : 二级复制 客户端可能离线 关闭 被偷 被破坏 客户端复制 ( 缓存 ) 不是持久的, 需要向一级复制定期验证有效性 需要能平衡副本质量和系统性能的缓存一致性协议 离线是指一个二级复制和所有一级复制都不可达 22

23 缓存和离线操作 Coda 的初衷是提供一个可以忍受网络失效的分布式文件系统 支持离线 / 移动应用是副产品 一般的分布式文件系统 ( 如 NFS) 对服务器的更新是同步的, 如果离线, 会超时出错 Coda 切换到离线模式 ( 对用户透明 ) Venus 在本地做记录 (Client Modification Log) 23

24 缓存一致性 : 乐观还是悲观 悲观方法的理念 : 确保不会发生冲突 例如, 一个文件某时刻只允许一个用户访问 乐观方法的理念 : 允许不受限制的共享, 如果发生冲突了, 再来解决 可用性 vs. 一致性 24

25 悲观控制方法 考虑前述的方法, 一个用户获得一个文件后, 只能由他访问, 直到释放 不可能冲突 不利影响 其他人不可用, 甚至不可读 如果所有者离线 租约协议 (lease)? 如果没有其他人需要使用该文件呢? 25

26 乐观控制方式 任何人可以改动任何内容, 数据定期重组 客户端离线 只是有更高的冲突可能 文件系统的使用统计 用户文件 项目 ( 共享 ) 文件 系统文件 系统文件共享比项目文件多 一天中不同用户对同一文件的改动 <0.75% 用户文件 <0.3% 采用乐观方法的论据 : 冲突可能很低 如果是 CSCW 应用, 结果有变化 26

27 两者比较总结 悲观的副本控制协议 : 在良性失效的情况下保证副本的一致性 乐观的副本控制协议 : 允许在离线模式下的访问 容忍暂时的不一致 承诺之后检测 27

28 Coda 的缓存一致性 (Venus( Venus) 乐观复制协议 使用回调维护一致性 访问一个文件式, 产生一个本地副本, 并在服务器上注册回调 如果其他人改动了文件, 服务器回调客户端, 使文件无效 是传递更新还是使文件无效? 传递太低效 ( 开销大 ) 使用文件预取和囤积 28

29 快速缓存验证 Coda- 文件级别的缓存一致性 卷回调 在文件级别的检查前应用卷检查 29

30 数据重组 当重新获得连接以后, 缓存中的改动需要传回给服务器 如果有另外的客户端也做了改动, 则产生冲突 类似版本管理系统的冲突处理 通常可以自动解决 ( 用户改动了文件的不同部分 ) 很少量的需要用户干预 30

31 Trickle Reintegration 文件更新在后台异步提交 不要占用前台用户的带宽 ( 尤其慢速连接 ) 使用重组屏障保留日志优化 根据带宽选择重组大块数据还是传递操作 利用用户建议 31

32 避免缓存不命中 离线情况下不可能打开新的文件或获得更新 Coda 通过囤积 (hoarding) 来提高离线情况下的可用性 用户将重要文件放在他们的囤积数据库 掌上电脑中的日程表 笔记本里常用的文件 IE 里用于离线访问的网页 32

33 Venus 缓存管理 三个模式 囤积 (Hoarding) 连机时候的状态 模拟 (Emulating) 离线时候的状态 记录用户改动日志 (CML) 优化日志 ( 合并, 减小日志大小 ) 重组 (Reintegrating) 重新连机 用 CML 和 server 上文件同步 应用相关的冲突解决 可恢复虚存 (RVM), 支持持久性 33

34 Venus 缓存中的文件具有优先级 用户输入 用户访问模式 例如, 离线状态下被修改过的文件具有最大优先级 根据优先级进行缓存替换 定期进行囤积过程 (Hoard Walking), 重新计算优先级, 替换缓存 34

35 Hoard Walking 定期进行 (10 分钟, 或用户要求 ) 重新获取无效条目 回调使无效 文件 - 无效 目录 - 可疑 ( 仍可用 ) 获取新的感兴趣的文件 例如, 某个标记为囤积的目录增加了新文件 Intelligent file hoarding for mobile computers Carl Tait, Hui Lei, Swarup Acharya and Henry Chang Mobicom 95 35

36 存在的问题 本地存储有限 需要用户输入 用户说明哪些文件需要囤积用于离线操作 但是, 用户有时候并不能真正了解他们需要哪些文件 例如, 应用相关的链接库 36

37 囤积的配置文件 (1)( 无规则 根据应用程序的运行缓存相应的文件 当前使用的文件不表示将来也用, 反之亦然 用户提供信息 Coda 使用这个方法, 用户指明他们想囤积的文件 很多时候, 用户不知道他们使用哪些文件 37

38 囤积的配置文件 (2)-( 侦测方式 快照侦测 在用户指定的起始和终止阶段内, 系统追踪用户使用的文件 语义距离 系统通过文件的语义距离来预测相关的文件 38

39 检测工作集 工作集指程序运行中使用的文件集合, 包括数据文件, 共享链接库, 相关应用程序 记录文件访问, 生成程序执行树, 多次的执行来细化执行树 39

40 性能 Coda 比 AFS 慢 更多的复制 更高的可用性 使用组播可以提高性能 40

41 其他演化 事务处理 (IOT) 状态 Disconnection Hoarding Weak connection Connection Strong connection Write disconnected Emulating Disconnection 41

42 AFS 扩展 Little Work 无重组工具 无事务服务 客户端状态 连接 (Connected) 部分连接 (Partially connected) 低带宽, 按通讯数据量计费 延迟写 只获取 (Fetch only) 按需连接 (connection on demand, 时间计费 ) 离线 (Disconnected) 42

43 Ficus Gossip 协议 通过其他移动节点传递更新信息 Peer-to-Peer file sharing 43

44 Mlo-NFS NFS 的扩展 悲观的冲突解决协议 令牌 (token) 状态 连接 - 服务器处理操作 松散连接 - 客户端在本地操作, 通过令牌避免冲突 离线 - 只有拥有令牌的客户端可以进行写操作 44

45 Rover Coda- 改进现有应用, 使之适应移动应用 Rover- 感知移动性的应用平台 Relocatable dynamic objects 复制对象还是复制数据? Queued remote procedure calls 非阻塞 RPC 移动应用中间件 45

46 总结 没有太多成功的 -WWW 潮流的到来 方法具有启发性, 在具体应用中广泛采用 46

47 移动环境下的自适应应用 47

48 内容提纲 计算环境和自适应性 Odyssey Rover 其他 48

49 设想 穿戴式计算机, 环境嵌入计算机 ( 硬件 ) 无线接入 远程智能服务 ( 应用软件 ) 语音交互 够了吗? 缺少合适的系统 适应环境的高度动态性 49

50 移动计算面临的问题 移动设备的计算资源有限 对比同时代的固定设备 重量, 能量, 体积, 能力 移动导致的通讯的不确定性 带宽和延时的巨大变化 连接的间歇性 电源管理很关键 计算会被降速和延期 通讯也需要能量 50

51 自适应性是解决关键 高度动态的环境 - 通过自适应获得较好的性能 谁来适应? 系统 充分利用良好的状况 状况不好也可用 Coda 应用程序 根据计算环境状况改变预期 51

52 客户端自适应 提高客户端的自适应能力, 使其更健壮 ( 提高可用性 ) 尽量利用服务器 必要的情况下能够自主运行 监控并调整以适应当前的环境 改变应用程序的预期 52

53 自适应应用程序 应用程序消耗计算资源 带宽,CPU, 电池, 存储空间 计算资源变化 当计算资源变化时, 应用程序调整对资源的使用 53

54 谁来控制调整 操作系统?( 应用程序透明 ) 难以区分应用的不同要求 各个应用程序?( 放任自流 ) 缺少资源总体调配 - 不同应用竞争同一资源 互相协作! Odyssey 其他 54

55 着眼点 谁来做? 具有丰富计算资源的服务器 网络? 数据保真度 在把数据给移动节点时降低保真度 保真度有多个纬度 一致性 和数据类型相关的各个特性 帧率, 分辨率 和具体应用相关 55

56 应用举例 视频 服务器提供多个级别保真度的视频数据 应用程序只播放当前带宽可支持的 WWW distillation server 压缩图像 对 HTML 做总结摘要 语音识别 本地 远程 联合 其他? 56

57 Odyssey 一个支持移动自适应数据访问的平台 Unix 扩展 实现 Viceroy: 资源监控和管理的中心构件 Wanders: 数据感知构件, 做出保真度选择 57

58 Viceroy & Wardens Wardens: 完成系统级别的数据区分 特殊的编码器 系统级的数据类型管理 可信任 Wardens 从属于 Viceroy 单一, 集中 类型无关的, 系统级管理 负责所有资源的分配和仲裁 认证和权限控制中心 58

59 Odyssey 体系结构 Application Odyssey runtime viceroy Web Warden Video warden Sys calls kernel Upcalls Interceptor Odyssey calls Tsop, request 59

60 资源协商 应用程序对 Viceroy 通报资源质量的可容忍范围 ( 容忍窗口 ) Viceroy 监视资源的可用性 如果偏离出窗口范围, 通过 upcall 通知应用程序 Fid. 1 Fid. 2 Fid. 3 Fid. 4 可用带宽 网络带宽问题比较明确, 其他的资源呢? 60

61 Viceroy 监测资源变化, 通知应用程序资源的等级 单点控制 是否也可用于非移动的应用环境? 应用程序需要指明它们关心什么样的资源变化 通报所有细微的变化开销太大 解决方法 - 容忍窗口, 在资源请求中说明 如果变化超出窗口,Viceroy 通过 upcall 通知应用程序 61

62 Wardens 编码构件, 管理具体数据类型的操作 Wardens 负责和各种服务器通讯 给出保真度, 供应用程序选择 可以定制数据类型的特殊操作 一个系统调用 tsop() 62

63 运行模式 63

64 灵敏性 Odyssey 客户端估计各个应用程序的网络性能 Odyssey 记录 往返时间 (Round Trip Time/RTT) 吞吐率 (Throughput) 每半秒更新延迟和带宽的估计 64

65 灵敏性示例 65

66 灵敏性示例 66

67 稳定性 过于追求灵敏性而牺牲了稳定性则适得其反 频繁切换 低保真度 延迟变化大 稳定性和每个应用程序的要求有关 Viceroy 通知应用程序的时候, 可以给出变化的预测 67

68 客户 - 服务器模型 服务器 静止服务器 可以有复制服务器 计算资源丰富 长时间运行 客户端 移动主机, 间歇的连接 资源不足 没有移动节点到移动节点的模式 68

69 扩展的客户 - 服务器模式 经典的客户 - 服务器系统假定客户和服务器主机的位置都不变化, 它们之间的连接也不变 客户和服务器的功能划分是固定的 扩展的客户服务器结构增加了对网络连接和位置变化的处理 69

70 扩展客户 - 服务器模型 瘦客户端体系结构 全功能客户端体系结构 柔性客户端体系机构 70

71 瘦客户端体系结构 71

72 全功能客户端体系结构 支持离线和弱连接的操作 在客户端模仿服务器的功能 轻量级的服务器或代理 例如 :Coda 72

73 柔性客户端体系机构 是瘦客户端和全功能客户端形式的更一般化形式 73

74 客户服务器自适应应用 Rover toolkit Relocatable dynamic objects (RDO) 动机和 Odyssey 类似, 方法不同 Odyssey 调整 application Rover 调整客户端 / 服务器负责的任务 74

75 关键创新 Relocatable Dynamic Objects (RDO) 对象 ( 代码和数据 ) 可以在客户端和服务器之间交换 Queued Remote Procedure Calls (QRPCs) 异步 / 非阻塞远程过程调用 在离线的状态下应用程序仍能执行 在重新获得连接后执行远程过程调用 75

76 编程人员的任务 定义 RDOs 应用程序处理的数据类型 客户服务器交换的数据 分割应用程序 哪些部分放在客户端 / 服务器 通过 QRPC 通讯 定义用于更新对象的方法 包括冲突检测和处理 76

77 Rover 的使用 程序员使用工具链接代码 应用程序和运行时环境协作 导入 RDOs 调用 RDO 的方法 导出调用日志, 返回给服务器 和服务器上的对象合并 和代理 (agent) 相似? 和进程迁移 ( process migration ) 相似? 77

78 78

79 基于代理的自适应 特殊应用程序的代理 / 网关 作为服务器和客户端的中介 执行需要大量计算或存储的任务 代理可以降低带宽的使用, 以及承担兼容老版本的客户端等工作 79

80 移动对象 / 代理 移动代理 (Mobile Agent) 可以在网络上漫游的程序实体 移动客户端可以从服务器上下载移动对象来执行 更一般的, 可以脱离客户服务器模型 移动对象自身维护状态, 做出智能决策 挑战 离线和不稳定的环境 80

81 组群协作 将成员分成小组 组内成员可以访问属于该组的数据 客户端可以访问服务器上的数据, 也可以访问邻近主机 ( 组内成员 ) 上的数据拷贝 81

82 移动数据的访问 移动环境中的数据访问策略包含的内容 数据分发 数据组织 一致性要求 数据分发模式 客户端拉进 (Client pull) 服务器端推送 (Server push) 混合模式 (Hybrid) 82

83 基于数据分发的应用 主要工作是分发数据的应用 ( 一般有很大的客户端数量 ) 证券行情报价服务 运动会信息报送服务 实时视频广播 软件更新 娱乐 / 新闻发送 扩展性? 83

84 面临问题 不对称的应用 客户数大 服务器更新数据 客户对信息简单处理 只读 大多数用户都是信息懒汉 84

85 推送是否是解决方法? 传统的拉进的方式 (pull,rpc) 需要双方的交互 对称的方式 推送可以解决部分的非对称性 更新 - 不需要客户端轮询 大客户数 - 无需客户关心 网络 - 减少反向的通讯 85

86 服务器的数据分发 拉进和推送只是数据分发问题的一个方面 在一个系统的不同部分, 要根据情况采用不同的方式 具有移动客户端, 不对称的通讯和资源环境下的应用程序的扩展性 86

87 情景感知计算 Context Aware Computing 87

88 内容提纲 情景 的定义 情景感知计算概览 感知情景 情景信息建模 案例分析 88

89 情景感知计算 情景感知计算 发现和利用情景信息的移动应用 普适计算的第一步? 情景信息 用户配置 位置 温度 附近的人 附近的设备 不是调整系统和应用程序, 隐藏移动性 ; 而是发掘和支持感知移动的新应用 89

90 情景的定义 计算情景 连接 通讯费用 带宽 附近设备 ( 打印机 显示器 PC ) 等等 用户情景 用户配置 位置 附近的人 社会状况 行为 物理情景 温度 光照 噪音 交通状况 时间情景 一天 / 周 / 月 / 年 中的时间 环境历史记录 90

91 情景 所有的这些信息都需要吗? 情景 ( 上下文 ) 是指一组周围环境状态或设置构成的集合, 他或者决定一个应用的行为, 或者触发用户感兴趣的应用事件 所有的这些信息都可以获得吗? 温度? 位置? 附近的人? 社会状况? 91

92 情景感知计算的一种分类 如何利用情景信息? 一种分类 距离相关 ( 接近 ) 的选择 : 用户界面突出邻近的对象 情景相关的自动配置 : 根据情景变化加入 / 删除构件, 或者改变构件之间的关系 情景相关的信息和命令 : 根据命令和信息发出的不同情景, 可能获得不同的结果 情景触发的行为 : 根据情景变化, 系统根据规则调整 包含所有情况了吗? 92

93 其他分类 根据感知情景的特点分 情景感测 : 测量情景参数 情景资源发现 情景增强 : 把数据和情景关联 根据情景感知服务分 向用户呈现信息 / 服务 执行服务 将情景和信息关联, 用于之后的检索 93

94 情景感知计算的分类 根据情景的定义 主动情景感知 : 根据感知的情景, 应用程序主动改变行为来适应变化 被动情景感知 : 应用程序将新 ( 或更新 ) 的情景呈现给感兴趣的用户, 或者为用户保存情景用于以后的检索 94

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