Iniciación a Omnet++

José Daniel García SánchezGrupo de Arquitectura Comunicaciones y

SistemasUniversidad Carlos III de Madrid

Contenido

Pasos Definir la estructura de la red.

Lenguaje NED.

Completar el comportamiento. Lenguaje C++.

Configurar la simulación Archivo ini

Ejemplo 1 1 Servidor. El tiempo entre llegadas tiene una

distribución exponencial con media de 1 segundo.

El tiempo de servicio tiene una distribución exponencial de 0.99 segundos.

¿Cuál es el tiempo medio que una petición permanece en la cola?

Cola M/M/1

Evidentemente, este sistema tiene solución analítica.

Simplemente se usa como ejemplo muy sencillo para ilustrar Omnet++.

Lenguaje NED Básico

Definición de módulos simples.

Definición de módulos compuestos.

Definición de redes.

Módulos simples Parámetros:

numeric, numeric const (o const), bool, string, xml.

Puertas. in o out. Pueden ser arrays.

simple Modulo

parameters:

p1 : tipo,

p2 : tipo;

gates:

in: g1;

out: g2;

out: g3[];

endsimple;

Generador de peticiones

simple Generador

parameters:

tiempoEntreLlegadas : numeric;

gates:

out: salidaPeticiones;

endsimple;

Servidor

simple Servidor

parameters:

tiempoServicio: numeric;

gates:

in: entradaPeticiones;

endsimple;

Módulos compuestos Permiten componer

módulos complejos a partir de otros.

Se usan para interconectar módulos.

Se pueden realizar múltiples niveles de composición.

module nombre parameters: //... gates: //... submodules: //... connections: //...endmodule;

Conexión de módulosmodule Red parameters: tiempoLlegadas : numeric, tiempoServicio : numeric; submodules: gen : Generador; parameters:

tiempoEntreLlegadas = tiempoLlegadas; svr : Servidor; parameters:

tiempoServicio = tiempoServicio; connections: gen.salidaPeticiones --> svr.entradaPeticiones;endmodule;

Red Instanciación de

la red.

Puede contener asignación de parámetros.

network red : Red

endnetwork;

Programación de módulos simples Es necesario definir el

comportamiento de los módulos simples. Iniciación Finalización. Tratamiento de mensajes.

Cada módulo simple se programa como una clase C++. Hereda de cSimpleModule

Modelos de tratamiento de mensajes Síncrono

Se define un bucle completo de tratamiento.

Más sencillo de comprender inicialmente.

Requiere espacio de pila.

Otros problemas.

Asíncrono Disparado por

eventos. Más costoso de

comprender. No requiere

espacio de pila.

Clase generador#include <omnetpp.h>

class Generador : public cSimpleModule{ Module_Class_Members(Generador, cSimpleModule, 4096);

private: virtual void initialize(); virtual void activity(); virtual void finish();

private: int salida_;

private: int enviados_;};

Generador: Iniciación y Finalización#include "generador.h"

Define_Module(Generador);

void Generador::initialize(){ salida_ = findGate("salidaPeticiones"); if (salida_ < 0) opp_error("puerta de salida no encontrada");

enviados_ = 0;}

void Generador::finish(){ ev << "Mensajes enviados: " << enviados_ << endl;}

Generador: Actividadvoid Generador::activity(){ cPar

tiempo_entre_llegadas=par("tiempoEntreLlegadas"); for (;;) { double tiempo = tiempo_entre_llegadas; wait(tiempo);

cMessage * msg = new cMessage("peticion"); send(msg, salida_); enviados_++; }}

Clase servidor#include <omnetpp.h>

class Servidor : public cSimpleModule{ Module_Class_Members(Servidor, cSimpleModule, 4096);

private: virtual void initialize(); virtual void activity(); virtual void finish();

private: int procesados_;};

Servidor: Iniciación y Finalización #include "servidor.h"

Define_Module(Servidor);

void Servidor::initialize(){ procesados_ = 0;}

void Servidor::finish(){ ev << "Peticiones procesadas: " << procesados_ << endl;}

Servidor: Actividadvoid Servidor::activity(){ cPar tiempo_servicio = par("tiempoServicio");

for (;;) { cMessage * msg = receive(); delete msg; double tiempo = tiempo_servicio; wait(tiempo); procesados_++; }}

Vale ¿Y ahora qué?

Se pueden generar dos tipos de ejecutables: Interfaz de usuario gráfico: Útil para

depurar y comprender. Interfaz de consola: Más eficaz para

realizar las simulaciones por lotes.

Proceso de compilación

Compilación

Omnet++ permite generar automáticamente los Makefile.

Ejemplo para Windows: opp_nmakemake –u Cmdenv –f –o

simred opp_nmakemake –u Tkenv –f –o

simred nmake –f Makefile.vc

Configuración: omnetpp.ini

[General]

network=red

sim-time-limit = 10s

[Parameters]

red.tiempoLlegadas=1

red.tiempoServicio=0.99

Seamos realistas No se puede sustituir una distribución

por su media.

Hace falta asignar distribuciones aleatorias a los parámetros.

Y además: No se puede recibir un mensaje mientras se

está en un wait.

Uso de una cola de peticiones

class Servidor : public cSimpleModule

{

//...

private:

cQueue * cola_peticiones_;

//...

};

activity()void Servidor::activity(){ cPar tiempo_servicio = par("tiempoServicio"); for (;;) { cMessage * msg; if (cola_peticiones_->empty()) { msg = receive(); } else { msg = check_and_cast<cMessage*>(cola_peticiones_->pop()); } ev << "Enviado: " << msg->sendingTime() << ", procesando: " << simTime() << endl; delete msg; double tiempo = tiempo_servicio; waitAndEnqueue(tiempo,cola_peticiones_); procesados_++; }}

Generación de números aleatorios Un generador de números

pseudoaleatorios Genera números enteros. Basado en un algoritmo determinista. Parte de una semilla inicial.

Necesarios para generar distribuciones aleatorias.

Generadores de números aleatorios Congruencial lineal.

Periodo 231

Mersenne-Twister [1998] Periodo de 219937-1.

Akaroa. Para ejecutar replicaciones paralelas en

clusters.

Distribuciones aleatorias

Basadas en generadores de números aleatorias.

Disponibles las más típicas.

Se pueden añadir nuevas (si uno sabe matemáticas suficientes).

Importante

Cuidado con las variables autocorreladas.

Mucho cuidado con generar dos distribuciones a partir de una misma fuente aleatoria.

Configuración de parámetros[General]network=redsim-time-limit = 1mnum-rngs=2**.rng-0=0**.rng-1=1

[Parameters]red.tiempoLlegadas=exponential(1,0);red.tiempoServicio=exponential(0.9,1);

Recogida de estadísticas

Omnet++ ofrece herramientas para recoger estadísticas de los resultados.

La más sencilla es cStdDev que permite recoger estadísticos sencillos de una muestra.

Generador: Recogida de estadísticas

class Servidor : public cSimpleModule

{

//...

private:

cStdDev tiempo_espera_;

};

Generador: Recogida de estadísticasvoid Servidor::activity(){ //... tiempo_espera_.collect(simTime() - msg->sendingTime()); //...}

void Servidor::finish(){ delete cola_peticiones_; ev << "Peticiones procesadas: " << tiempo_espera_.samples() << endl; ev << "Tiempo medio: " << tiempo_espera_.mean() << endl; ev << "Varianza: " << tiempo_espera_.variance() << endl;}

Recogida de estadísticas más detallada

cWeightedStdDev Pesos en las medidas Longitud

media. cLongHistogram,

cDoubleHistogram, cVarHistogram Histogramas

cPSquare Cuantiles

Grabación de datos vectoriales

Posibilidad de guardar una serie temporal para posterior análisis.

Archivo con extensión vec.

Se puede procesar con herramienta plove.

Servidor: Grabación de vectores

class Servidor : public cSimpleModule

{

//...

private:

cOutVector vec_tiempo_espera_;

cOutVector vec_longitud_cola_;

};

Servidor: Grabación de datos vectoriales

void Servidor::activity(){ //... vec_tiempo_espera_.record( simTime()-msg->sendingTime()); vec_longitud_cola_.record( cola_peticiones_->length()); //...}

Estimación del tiempo de espera Sea Ti el tiempo de espera de la i-

ésima petición. ¿Puedo usar T para estimar el tiempo

de espera de las peticiones? No porque Ti no son independientes ni

idénticamente distribuidas. Pero podría estimar las distribuciones

de cada uno de los Ti.

Si solamente ejecuto la simulación una vez solamente tengo una muestra de cada variable aleatoria Ti.

Solución: Realizar m ejecuciones independientes. Tij: Tiempo de espera de la i-ésima petición

en la j-ésima replicación. Cada ejecución usa las mismas condiciones

inciales. Solo cambian las semillas de generación de

números aleatorios.

Independencia entre ejecuciones T11,T12,...,T1n son muestras de la

variable aleatoria Ti.

Cada Ti puede seguir una distribución distinta.

Pero ¿Cómo se determina m? ¿Depende del tipo de simulación?

Simulaciones con finalización predefinida

Se sabe cuando terminan. Un sistema que se reinicia pasado un

cierto tiempo. Un sistema que tiene una condición

de terminación. Simular la transmisión de un video.

Preguntas para simulaciones con finalización predefinida

Estimación del intervalo de confianza a partir de n realizaciones de simulación estocástica.

¿Cuántas realizaciones tengo que hacer si quiere obtener una precisión determinada?

Simulación sin terminación definida

No existe un evento de terminación de la simulación.

Nos interesan el comportamiento del sistema en su estado estacionario. Hay que detectar y eliminar el estado

transitorio.

Estado transitorio y estado estacionario

Preguntas ¿Cómo elimino la parte de la

simulación que se corresponde con el estado transitorio?

Finalización de la simulación: Si termino demasiado pronto

resultados con variabilidad dependiente de las semillas.

Si termino demasiado tarde estoy desperdiciando tiempo y recursos.

Compliquemos el problema

El cliente y el servidor están conectados por un canal: Ancho de banda de 128 Kbps. El retraso sigue una distribución

normal de media 1us y sigma 0.01. Los tamaños de los mensajes

tienen una distribución lognormal mu=6 y sigma=0.4

Definición de canales Omnet permite

definir un tipo de canal a partir de: Ancho de banda. Tasa de errores. Retraso.

channel nombre

delay valor

error valor

datarate valor

endchannel;

Ejemplo de canal

channel conexion datarate 128000 delay normal(1e-6,0.01,3)endchannelmodule Red //... connections: gen.salidaPeticiones --> conexion --> svr.entradaPeticiones;

endmodule;

Generación de mensajes con tamañovoid Generador::activity(){ cPar tiempo_entre_llegadas =

par("tiempoEntreLlegadas"); cPar tam_mensaje = par("longitudMensaje"); for (;;) { double tiempo = tiempo_entre_llegadas; wait(tiempo);

cMessage * msg = new cMessage("peticion"); long longitud = tam_mensaje; msg->setLength(longitud); send(msg, salida_); enviados_++; }}

Y aún hay más ... Implementación asíncrona de

módulos. Mensajes definidos por el usuario. Enrutamiento automático. Recogida de datos no vectoriales

para múltiples realizaciones. Simulación paralela:

Realizaciones paralelas. Partición del modelo.

Y todavía más ...

INET Framework. Mobility Framwork. IPV6.