Using a Mobile Agent for Location-Specific Data Retrieval in a

Using a Mobile Agent for Location-Specific Data Retrieval in a MANET Kenji Tei Waseda University, Japan National Institute of Informatics, Japan  

Agenda

• • • • •

Motivation Geographically Bound Mobile Agent Evaluation Related Work Summary

 

2

1. Background • Mobile Ad­hoc NETwork (MANET)  without any fixed infrastructures

• suitable for network in post­disaster area

 resource limitation problem

• The location­specific data retrieval  data about a certain region • each shelter

 data about necessary supplies

• each region

 data about dangerous buildings

• each hospital

 data about patients

We propose a energy-efficient method   for location-specific data retrieval

3

1.Conventional Approach • P2P approach  An observer retrieves data from the target zone • optimize : directed flooding  reducing RREQ cost [Ko00]  reducing geocast cost [Maihofer04] 

forwarding zone

Problem

target zone

a target zone is far → total cost becomes high  

4

1. Mobile Agent Approach • Mobile agent (MA) approach[Tei05]  An observer sends a mobile agent into the target zone  The mobile agent retrieves data

low data retrieval cost

Problem

target zone

Node mobility → difficult to maintain low data retrieval cost

 Mobile agent should locate near the target zone  

5

1. Obstacle for MA Approach • Node mobility

target h zone

d e h b bc a d d h g ab c g a c f g f e f e

• High data retrieval cost

• Migration latency and migration overhead  Data may be lost while migration  Migration itself involves high cost • destination node discovery • agent data and code transfer

How to adjust the migration timing    Geographically Bound Mobile Agent

6

Agenda

• • • • •

Motivation Geographically Bound Mobile Agent Evaluation Related Work Summary

 

7

2.Geographically Bound Mobile Agent • Geographically Bound Mobile Agent(GeoBee)  reactively migrates based on location­based heuristics  • its host is restricted by geographic region • reacts to its host node movement

 target zone • is used for data retrieval • GeoBee periodically sends query to nodes in the target zone observer can freely move

launch

 

target zone

8

2. Expected zone • Expected zone  is used for reactive migration  determines the GeoBee migration timing • GeoBee starts migration when it is out of expected zone Clarify migration timing •when GeoBee is out of the expected zone

Adjust migration frequency •expected zone size determines the migration frequency

 

9

2.Expected Zone Adjustment • Adjust expected zone  ＝ Adjust total cost  data retrieval cost : determined by distance to target zone  migration cost : determined by migration frequency If large expected zone If narrow

expected zone

target zone

optimal size?

data retrieval cost → low migration cost → high

 

target zone

data retrieval cost → high migration cost → low 10

2. Dynamic Adjustment of Expected Zone • Optimal size of expected zone is affected by node  speed  node speed is high → large  node speed is low → narrow

• GeoBee adjusts its expected zone according to  (xexpmax,yexpmax) speed of a current host node (xtarmax,ytarmax)

(xtarmin,ytarmin) (xexpmin,yexpmin)  

11

Agenda

• • • • •

Motivation Geographically Bound Mobile Agent Evaluation Related Work Summary

 

12

3. Evaluation • Evaluation items  Is mobile agent approach effective?  • compared with conventional P2P approach with geocast

 Does optimum expected zone improve GeoBee performance? • compared with basic MA approach

 Does dynamic adjustment of expected zone improve GeoBee  performance? 

• Evaluated on the basis of simulation results  with a simulator implemented upon JiST/SWANS [Barr05]  

13

3.1. GeoBee Approach vs P2P Approach many-hops data retrieval

few-hops data retrieval

migration cost

 

14

3.1. Effect of expected zone data retrieval cost increases

optimal size depends on node speeds

migration cost increases

Speed:10m/10sec

Speed:20m/10sec  

15

3.3 Effect of dynamic adjustment of expected zone about 10% improvement

Speed:20m/10sec  

16

3.3 Discussion • GeoBee approach has better performance in long­ distance data retrieval  the data retrieval cost moderately increases

• GeoBee approach has better performance than MA  approach  GeoBee reacts to node movements

• Expected zone improves GeoBee performance  eliminates needless migrations

• Dynamic expected zone is better than static one  

17

Agenda

• • • • •

Motivation Geographically Bound Mobile Agent Evaluation Related Work Summary

 

18

4. Related work • Mobile agents in ad hoc networks  Data retrieval by mobile agent in sensor networks[Qi01]  Mobile agent middleware on sensor networks [Fok05]  These mobile agents do not reacts with node movements We proposes a mobile agent reacting to node movements

• Data retrieval in wireless sensor networks  Directed Diffusion[Chalermark00],  TinyAggregation[Joseph02]  Data reduction process is restricted  In­cluster processing[Syuto05]  Does not consider reorganization cost We focus reorganization cost  

19

5. Summary • Resource­saved location specific data retrieval  Conventional P2P approach • The cost increases exponentially according to the distance

 MA approach • The cost increases moderately according to the distance • But, node movements deprave its performance

 Our GeoBee approach • Better performance than MA approach  reaction to node movements

• Optimal­sized expected zone improves the GeoBee performance • Dynamic adjustment of the expected zone improves more

• Future work  improve migration scheme • next host node selection, migration trigger  

20

Citation •

[Ko00] Y.B. Ko and N.H. Vaidya, Location­Aided Routing(LAR) in Mobile Ad hoc Networks, 

•

[Maihofer04] C. Maihofer, A Survey of Geocast Routing Protocols, 

•

the 24th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS’05), Columbus, Ohio,  2005, pp. 653­662, 2005.

[Roth01]V. Roth and J. Peters, A Scalable and Secure Global Tracking Service for Mobile  Agents, 

•

IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C 31(3): pp. 383­391, 2001.

[Fok05]C.L. Fok, G.C. Roman and C. Lu, Rapid Development and Flexible Deployment of  Adaptive Wireless Sensor Network Applications,  

•

Handbook on Theoretical and Algorithmic Aspects of Sensor, Ad hoc Wireless, and Peer­to­Peer  Networks, Ch. 19, pp. 297­311, CRC Press, 2005.

[Qi01]H. Qi, S.S. Iyengar and K. Chakrabarty, Multiresolution Data Integration Using Mobile  Agents in Distributed Sensor Networks, 

•

IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 6, no. 2, pp. 32­42, Q2 2004.

[Barr05] R. Barr, Z.J. Haas and R.V. Renesse, Scalable Wireless Ad hoc Network Simulation,  

•

ACM/Baltzer Wireless Networks (WINET) journal, Vol. 6­4, pp. 307­321, 2000.

International Conference of Mobile Agents (MA), 2001.

[Li02] T.Y. Li and K.Y. Lam, An Optimal Location Update and Searching Algorithm for  Tracking Mobile Agent,  

International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 2002.   21

Any Questions?

 

22

3.1. Simulatio Setting • Square space : 1km2 , represented by (1000,1000)   Nodes : 122~142

• IEEE802.11b communication module • Random­walk mobility model

• The target region = (600, 600) 〜 (700, 700) • An observer  is at (300, 300)  data retrieved by a query is 500KB

• Data reduction process reduce the data to  30KB  

23

3.1. MA Approach vs P2P Approach • Square space : 1km2

 Nodes : 122 、 142  Each node has a IEEE802.11b communication module  Each node does not move

• The target region = (600, 600) 〜 (800, 800) • An observer  is at (x,x)

• x = 600, 500, 400, 300, 200, 100

 10 messages exchanged in a simulation  1 message sent every 10 seconds

• Comparing MA approach with P2P (geocast) approach  Total number of messages  

24

3.1. Energy Efficiency

 

25

 

26

Message Reachability

 

27

Effect of α

 

28

3.2. Expected zone effectiveness • Square space : 1km2  Nodes : 152  Nodes moves in accordance with random walk model • node speed : 10m/10sec or 20m/10sec

 the target region = 200mx200m

• MA or GeoBee is initially at the center of the target zone • GeoBee starts a migration when it is out of the expected zone  expected zone = 200mx200m  〜 80mx80m

• Agent retrieves data 10 times every 1 minute • Comparing GeoBee approach with MA approach  Message reachability to an agent  The amount of transferred data  

29