Một mô hình và giải pháp phục vụ truy vấn hiệu quả trong hệ thống dữ liệu di động

Tác gi lu n án... Ngoài ra c ch tìm.

L I CỄM N

Tôi xin chân thành c m n khoa Công Ngh Thông Tin, Tr ng i H c Khoa h c

T nhiên đã h tr t o nhi u đi u ki n thu n l i cho tôi trong quá trình h c t p c ng

nh quá trình th c hi n lu n án t t nghi p

Em xin ghi nh n lòng bi t n sâu s c đ n PGS.TS NG TH BÍCH TH Y đã t n tình h ng d n, truy n đ t cho em nh ng ki n th c quí báu cùng v i nh ng l i đ ng viên khuy n khích c a Cô trong nh ng lúc em g p khó kh n, tr ng i khi th c hi n đ tài

Tôi xin g i l i c m n chân thành đ n TS NGUY N TU N NAM đã t n tình ch b o thêm cho tôi m t s ki n th c chuyên môn v m ng không dây đ tôi hi u th u đáo

Tp HCM, ngày 20 tháng 07 n m 2014

Tác gi lu n án Nguy n Tr n Minh Th

L I CAM OAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên c u c a riêng tôi Các s li u, k t qu nêu trong lu n án là trung th c và ch a t ng đ c ai công b trong b t k công trình nào khác

Tác gi lu n án

M t s thu t ng , t vi t t t và ký hi u



C m t vi t t t Di n gi i ti ng Anh Di n gi i ti ng Vi t

B c liên k t Hop B c liên k t gi a hai tr m TBD

CSDL D Mobile Databases C s d li u di đ ng

DBR Data Broadcast Report Thông báo l ch phát d li u

game console

Thi t b trò ch i c m tay màn hình đôi

Applications

ng d ng liên l c nhóm

HTTT D Mobile Information Systems H th ng thông tin di đ ng

HTTT toàn c u Internet H th ng thông tin toàn c u

MP2P Mobile Peer-to-Peer M ng ngang hàng không dây MSS Mobile Support Station Tr m d li u c s

SWNET Social Wireless Networks M ng xã h i không dây

TBD Mobile Device Thi t b di đ ng

Cycle

Chu k c p nh t d li u trong kho ng th i gian T

M c l c



M đ u 1

D n nh p 1

ng c th c hi n lu n án 4

M c tiêu c a lu n án 11

óng góp c a lu n án 12

N i dung lu n án 13

Ch ng 1 T ng quan v các ki n trúc c ng tác b nh đ m c c b 16

1.1 M t s chi n l c c ng tác b nh đ m c c b trong môi tr ng di đ ng 16

1.1.1 Chi n l c CachePath, CacheData, HybridCache 16

1.1.2 Ki n trúc COCA 19

1.1.3 Ki n trúc GroCoca 21

1.1.4 Ki n trúc DGCoca 22

1.1.5 Ki n trúc COOP 25

1.1.6 Ki n trúc ZONE (Zone Cooperative) 28

1.1.7 Ki n trúc c ng tác nhóm theo vùng CC (Cluster Cooperative) 32

1.1.8 Chi n l c l u tr c ng tác d li u theo nhóm (GROUP CACHING) 35

1.1.9 Chi n l c c ng tác b nh theo vùng Proactive 38

1.2 T ng k t và phân tích hi n tr ng 42

1.2.1 Tóm t t các chi n l c c ng tác d li u 42

1.2.2 Phân tích và đ nh h ng xây d ng mô hình MIXGROUP 45

Ch ng 2 Mô hình và ki n trúc c ng tác b nh đ m c c b : MIXGROUP 50

2.1 Mô hình c ng tác b nh đ m c c b MIXGROUP 50

2.2 Mô t hình th c cho mô hình MIXGROUP 55

2.3 S hình thành giao ti p trong mô hình MIXGROUP 57

2.3.1 Qu n lý s gia nh p h th ng và hình thành nhóm c ng tác c a MH 58

2.3.2 Qu n lý MH r i kh i nhóm và gia nh p nhóm m i 59

2.3.3 Qu n lý MH r i kh i h th ng 60

2.4 Xây d ng ki n trúc x lý c a MIXGROUP 61

2.4.1 Mô t ki n trúc x lý t i BS 61

2.4.2 Mô t ki n trúc c a MH 62

2.5 Phân tích d li u x lý cho ki n trúc MIXGROUP 65

2.5.1 Xây d ng d li u l u tr đ x lý t i BS 65

2.5.2 Xây d ng d li u l u tr đ x lý t i MH 66

2.6 K t lu n 67

Ch ng 3 C ch x lý tìm ki m d li u trong MIXGROUP 69

3.1 C s xây d ng c ch tìm ki m d li u c a MIXGROUP 69

3.2 Xây d ng c ch x lý tìm ki m d li u 71

3.2.1 Mô t c ch x lý tìm ki m d li u 71

3.2.2 L u đ x lý và gi i thu t c a bài toán 74

3.3 Phân tích không gian l u tr và hi u qu tìm ki m d li u c a MIXGROUP 79

3.4 Th nghi m hi u qu c a MIXGROUP cho c ch x lý tìm ki m d li u 81

3.4.1 Mô hình h th ng th c nghi m mô ph ng 81

3.4.2 Các đ đo th nghi m cho c ch x lý tìm ki m d li u 84

3.4.3 K t qu th c nghi m 86

3.5 K t lu n 95

Ch ng 4 C ch x lý thu n p và thay th d li u c a MIXGROUP 96

4.1 C ch x lý thu n p d li u 96

4.1.1 C s xây d ng c ch thu n p d li u 96

4.1.2 Xây d ng c ch thu n p d li u 99

4.2 C ch x lý thay th d li u 103

4.2.1 C s xây d ng c ch thay th d li u 103

4.2.2 Xây d ng c ch thay th d li u 105

4.3 Th nghi m tính hi u qu c a MIXGROUP cho c ch thu n p và thay th d li u 109

4.3.1 Mô hình mô ph ng cho h th ng 109

4.3.2 K t qu th c nghi m 109

4.4 K t lu n 112

Ch ng 5 C ch x lý đ ng b d li u c a MIXGROUP 113

5.1 C s xây d ng c ch đ ng b d li u 113

5.2 Mô t c ch đ ng b d li u trong ki n trúc MIXGROUP 125

5.2.1 Mô hình đ ng b gi a BS và MH 126

5.2.2 C ch x lỦ đ ng b d li u gi a MH và MH 128

5.3 L u đ x lý và gi i thu t 133

5.3.1 C u trúc d li u l u tr ph c v x lý 133

5.3.2 M t s gi i thu t x lý t i BS 133

5.3.3 M t s gi i thu t x lý t i MH 137

5.4 Th nghi m hi u qu c a MIXGROUP cho k thu t đ ng b d li u 142

5.4.1 Mô t k ch b n th nghi m 142

5.4.2 đo th nghi m 143

5.4.3 Các tiêu chí đ th nghi m 144

5.4.4 K t qu th nghi m 145

5.5 K t lu n 150

K t lu n và h ng phát tri n 151

Các k t qu đ t đ c 151

H ng phát tri n 154

Danh m c công trình c a tác gi 156

Tài li u tham kh o 156

Ph l c A Ch ng trình th nghi m mô ph ng 165

A.1 Gi i thi u 165

A.2 Network Simulation 2 – NS2 165

1 Gi i thi u 165

2 Ki n trúc c a NS2 165

A.3 C u trúc ch ng trình mô ph ng 166

Danh sách hình



Hình 0-1 Mô hình HTTT D có d a trên m ng có c u trúc h t ng 3

Hình 0-2 Mô hình HTTT D d a trên m ng tùy bi n 3

Hình 1-1 Ki n trúc COCA 20

Hình 1-2 L c đ tìm ki m Cocktail c a COOP 27

Hình 1-3 Phân lo i “Inter category” 28

Hình 1-4 Minh h a yêu c u tìm ki m d li u c a ZONE 29

Hình 1-5 S chuy n ti p gói tin yêu c u t MHi ngu n t i MHs đích 33

Hình 1-6 Nhóm c a MH D 36

Hình 1-7 Minh h a vùng c a MH A 39

Hình 2-1 Minh h a MH vùng, MH m ng c a MH1 51

Hình 2-2 Mô hình h th ng thông tin di đ ng c ng tác MIXGROUP 52

Hình 2-3 Nguyên lý c a qui trình tìm ki m d li u trong MIXGROUP 53

Hình 2-4 Minh h a m i quan h gi a các c ch trong MIXGROUP 55

Hình 2-5 Nguyên lý ho t đ ng khi MH gia nh p m ng 59

Hình 2-6 Ki n trúc x lý t i BS 61

Hình 2-7 Ki n trúc x lý t i m i MH 62

Hình 3-1 L u đ x lý quá trình tìm ti m d li u 72

Hình 3-2 L u đ x lý quá trình tìm ki m d li u t i MH ngu n 75

Hình 3-3 Minh h a thông tin kích th c b ng InZoneDataTable 80

Hình 3-4 Minh h a thông tin kích th c b ng OutZoneDataTable 80

Hình 3-5 Mô ph ng h th ng th c nghi m 82

Hình 3-6 Bi u đ minh h a s l ng thông đi p trung bình d a theo kích th c b nh đ m c c b t ng d n 88

Hình 3-7 Bi u đ minh h a th i gian h i đáp trung bình theo kích th c b nh đ m c c b t ng d n 89

Hình 3-8 Bi u đ minh h a t l truy c p d li u c ng tác trung bình theo kích th c b nh đ m c c b t ng d n 91

Hình 3-9 Bi u đ minh h a s l ng thông đi p trung bình theo s l ng MH t ng d n trong h th ng 92

Hình 3-10 Bi u đ minh h a th i gian h i đáp trung bình theo s l ng MH t ng d n trong h th ng 93

Hình 3-11 Bi u đ minh h a cho t l tìm th y d li u c ng tác trung bình theo s

l ng MH trong h th ng t ng d n 94

Hình 4-1 Minh h a cho vi c phân lo i d li u chính-ph trong vùng c ng tác 101

Hình 4-2 L u đ minh h a cho x lý phân lo i và l u tr d li u 102

Hình 4-3 L u đ x lý c a c ch thay th d li u 108

Hình 4-4 Bi u đ minh h a t l truy c p d li u c ng tác theo kích th c b nh đ m c c b gi a các c ch LRU, ICR-COOP, LUV, MIX-CR 111

Hình 4-5 Bi u đ minh h a t l truy c p d li u c ng tác theo s l ng MH t ng d n gi a các c ch LRU, IICR-COOP, LUV, MIX-CR 112

Hình 5-1 Tr c t a đ 3 chi u th hi n k t h p các đ c tr ng trong bài toán đ ng b d li u [17] 117

Hình 5-2 Minh h a các giai đo n cho chu k c p nh t d li u 126

Hình 5-3 Mô t x lỦ đ ng b d li u gi a BS và MH 127

Hình 5-4 MH m t k t n i khi nh n IR 128

Hình 5-5 X lý tìm ki m IR khi MH m t k t n i 129

Hình 5-6 MH m t k t n i trong giai đo n g i yêu c u c p nh t d li u 129

Hình 5-7 M t k t n i trong giai đo n BS phát DBR 130

Hình 5-8 MH m t k t n i trong quá trình BS phát DBR 131

Hình 5-9 MH m t k t n i lúc BS phát d li u 131

Hình 5-10 X lý m t k t n i trong giai đo n BS phát d li u 132

Hình 5-11 Bi u đ so sánh AT d a trên đvdl b c p nh t t i BS t ng theo 3 tình hu ng khác nhau 146

Hình 5-12 Bi u đ minh h a th i gian TT theo s đvdl b c p nh t t i BS t ng d n theo 3 tình hu ng khác nhau 147

Hình 5-13 Bi u đ minh h a t l d li u m t h p l đ c c p nh t theo xác su t m t k t n i c a MH t ng d n gi a MIXGROUP và SWRCC+MUVI 149

Hình 5-14 Bi u đ minh h a v t l g i yêu c u lên kênh truy n lên theo xác su t m t k t n i c a MH t ng d n gi a MIXGROUP và SWRCC+MUVI 150

Hình 5-15 NS2 theo quan đi m ng i dùng 165

Hình 5-16 C ch ho t đ ng c a ch ng trình 166

Hình 5-17 C u trúc ch ng trình mô ph ng 167

Danh sách b ng



B ng 1-1 Mô t thông tin b ng CIT c a MH A 39

B ng 1-2 B ng tóm t t các chi n l c c ng tác b nh đ m c c b 43

B ng 1-3 B ng phân lo i m c đ phân quy n c a các chi n l c c ng tác b nh đ m c c b 49

B ng 3-1 Mã gi thu t toán x lý c a mô-đun tìm ki m d li u c c b 76

B ng 3-2 Mã gi x lỦ thông đi p REQUEST t i t i MH đích và thông đi p RE_REQUEST t i MH ngu n 77

B ng 3-3 Mã gi x lý nh n gói tin “REQUEST_OUT” MH đích và gói tin “RE_REQUEST_OUT” t i MH ngu n 78

B ng 3-4 B ng thông tin mô t các tham s mô ph ng c a h th ng 84

B ng 3-5 B ng d li u v s l ng thông đi p trung bình d a trên kích th c b nh đ m c c b 87

B ng 3-6 B ng d li u minh h a cho th i gian h i đáp trung bình theo kích th c b nh đ m c c b t ng d n 89

B ng 3-7 B ng d li u v t l tìm th y d li u trung bình trong vùng c ng tác theo kích th c b nh đ m c c b t ng d n 90

B ng 3-8 B ng d li u minh h a s l ng thông đi p trung bình theo s l ng MH t ng d n trong h th ng 92

B ng 3-9 B ng d li u v th i gian h i đáp trung bình theo s l ng MH t ng d n trong h th ng 93

B ng 3-10 B ng d li u v t l tìm th y d li u c ng tác trung bình theo s l ng MH t ng d n trong h th ng 94

B ng 4-1 Minh h a thu t toán x lý phân lo i và l u tr d li u 103

B ng 4-2 Mã gi thu t toán cho c ch thay th d li u 108

B ng 4-3 B ng d li u v t l tìm th y d li u c ng tác theo kích th c b nh đ m c c b t ng d n 110

B ng 4-4 B ng s li u v t l truy c p d li u c ng tác theo s l ng MH t ng d n trong h th ng 111

B ng 5-1 Mô t x lý chi ti t c a BS và MH trong m t chu k đ ng b Ti 128

B ng 5-2 Mã gi thu t toán t o IR 135

B ng 5-3 Mô t mã gi thu t toán xây d ng l ch phát DBR 136

B ng 5-4 Minh h a thu t toán t o b ng thông tin InZoneDatatTable,

OutZoneDataTable 138

B ng 5-5 Minh h a gi i thu t x lý yêu c u c p nh t 138

B ng 5-6 Minh h a gi i thu t t o l ch nh n d li u 139

B ng 5-7 Minh h a mã gi x lý m t k t n i khi nh n IR t BS 140

B ng 5-8 Mã gi thu t toán x lý m t k t n i lúc nh n DBR t BS 140

B ng 5-9 Minh h a gi i thu t x lý nh n d li u khi m t k t n i 141

B ng 5-10 Tham s mô ph ng cho c ch đ ng b d li u 143

B ng 5-11 B ng d li u đo th i gian truy c p AT d a trên s đvdl b c p nh t t i BS t ng d n theo 3 tình hu ng khác nhau 145

B ng 5-12 B ng s li u cho th i gian TT theo s đvdl b c p nh t t i BS v i 3 tình hu ng khác nhau 147

B ng 5-13 B ng d li u so sánh t l m t h p l đ c c p nh t theo xác su t m t k t n i c a MH t ng d n gi a MIXGROUP và SWRCC+MUVI 148

B ng 5-14 B ng d li u v t l g i yêu c u lên kênh truy n lên theo xác su t m t k t n i c a MH t ng d n gi a MIXGROUP và SWRCC+MUVI 149

M đ u

D n nh p

Hi n nay công ngh liên l c không dây và các thi t b di đ ng (đ c vi t t t là TBD ) nh đi n tho i thông minh (smart phone), máy tính b túi (pocket PC), máy tính b ng (tablet), máy xách tay (laptop), … ngày càng tr nên ph bi n và quan tr ng trong cu c s ng Các lo i TBD hi n đ i này không ch đ c s d ng đ th c hi n các liên l c c b n mà còn đ c dùng v i nhi u tính n ng khác nhau nh các thi t b tính toán khác Các TBD hi n đ i hi n nay đ u có kh n ng l u tr các c s d li u (vi t t t là CSDL) khác nhau, có kh n ng truy c p, tìm ki m và chia s thông tin thông qua môi tr ng m ng không dây S d ng TBD k t h p v i công ngh liên l c không dây cho phép chúng ta truy c p h th ng thông tin toàn c u (Internet) b t c n i đâu

và b t c khi nào chúng ta mu n V i các TBD s d ng công ngh m i, ng i dùng truy c p thông tin ch qua m t cú “ch m tay” trên màn hình và chính đi u này làm cho

th gi i càng tr nên thu nh l i Vi c chia s thông tin gi a các ng i dùng TBD

đ c th c hi n thông qua nhi u n n t ng khác nhau hi n nay, ch ng h n nh m ng xã

h i (social networking), đi n toán đám mây (cloud computing), liên l c ngang hàng (peer-to-peer communications), v.v… Hàng lo t các ng d ng truy c p, tìm ki m, chia

s d li u đ c xây d ng đ đáp ng cho các nhu c u c a ng i dùng TBD hi n nay

Nh ng lo i ng d ng này ch y u đ c xây d ng d a trên ki n trúc H th ng thông

tin di đ ng (đ c vi t t t là HTTT D ) ho c C s d li u di đ ng (đ c vi t t t là

CSDL D ) M t HTTT D /CSDL D đ c đ nh ngh a nh m t h th ng thông tin phân tán, trong đó CSDL đ c đ t và phân tán trên các nút là các TBD , và các TBD

có th liên l c b ng công ngh sóng ng n nh WiFi, Bluetooth, hay NFC (Near Field Communication) [67]

V i b i c nh và m c đích s d ng ng d ng HTTT D khác nhau trong xã h i mà chúng đ c xây d ng trên các n n t ng ki n trúc m ng khác nhau Hi n t i các ng

d ng HTTT D đ c xây d ng d a trên hai lo i ki n trúc m ng chính: ki n trúc m ng

có c u trúc h t ng (infrastructure network) và ki n trúc m ng ngang hàng không dây (Mobile Peer-to-Peer vi t t t là MP2P) d a trên ho t đ ng c a ki n trúc m ng không dây tùy bi n (Mobile Ad-hoc-based Network, vi t t t là MANET) [58][59]

Các ng d ng HTTT D d a trên m ng có c u trúc h t ng đ c c u thành t các máy tr m di đ ng (mobile host/mobile client, vi t t t là MH); các đi m k t n i d li u (base station, vi t t t là BS) và trung tâm d li u (Data Center, vi t t t là DC) đ c minh h a Hình 0-1 Trong ki n trúc này, MH là các TBD có kh n ng b di chuy n

th ng xuyên, ch ng h n nh máy tính xách tay, đi n tho i di đ ng, … S k t h p chung gi a BS và DC, đ c hi u là máy ch (BS) trong h th ng và cung c p d li u cho toàn b MH trong h th ng trong ph m vi truy c p đã đ c thi t l p V i lo i ng

d ng HTTT D này, các TBD truy xu t thông tin ch y u t BS thông qua công ngh liên l c không dây Hi n nay có r t nhi u các ng d ng HTTT D đ c xây d ng

d a trên ki n trúc này, c th nh ng d ng t i sách đi n t trên Kindle c a Amazon, các ng d ng t i ph n m m t máy ch [75]; h th ng xu t b n n i dung [73]; h th ng chia s thông tin (Thumb) [77]; h th ng ra quy t đ nh h tr ch m sóc s c kh e thông qua TBD (M-Health) [68]; h th ng bán vé tàu b ng công ngh NFC [62], …

Ngoài ra, d a trên hi n t ng n i lên c a công ngh m ng liên l c ngang hàng (peer-to-peer, vi t t t là P2P) đã d n đ n s phát tri n các ng d ng HTTT D d a trên ki n trúc m ng MANET [30] Trong ki n trúc này các MH có th chia s thông tin v i nhau tr c ti p mà không c n s h tr c a đi m truy c p m ng không dây và trung tâm d li u nh Hình 0-2 M t s ng d ng tiêu bi u c a ng d ng HTTT D

ki u này là các ng d ng trò ch i trên thi t b trò ch i c m tay màn hình đôi (A

Dual-Screen handheld game console, vi t t t là DS), c th là các trò ch i c ng tác gi a

DS-DS trong Nintendo DS-DS; h th ng chia s tài nguyên h c t p trong ph m vi khuôn viên

c a tr ng đ i h c [75], h th ng chia s tri th c (tên g i là SHARK); h th ng Proem;

h th ng m ng xã h i SocialNet [36]; h th ng chia s thông tin gi a các nhóm ng i

đi du l ch t phát – CADRE [60]; h th ng h tr các nhóm bác s /nhân viên c u h /n n nhân c n chia s thông tin trong tai n n thiên tai – CLEAR [61]; h u h t các ng d ng

trò ch i trong kho l u tr trò ch i c a Apple (Apple AppStore) ho c Android (Android Market) cho phép ng i dùng ch i các trò ch i ch đ đa ng i ch i thông qua k t

Trong m ng không dây có c u trúc, các MH có th nh n d li u đã yêu c u t các

BS b ng cách ho c yêu c u các đ n v d li u (vi t t t là đvdl) này thông qua các kênh liên l c đi m-đ n-đi m (point – to – point) thông qua ph ng th c kéo d li u (pull based method) [55] ho c do BS phát lên kênh phát d li u (downlink channel) theo

đ nh k thông qua ph ng th c đ y d li u (push based method) [1][2][4][50][51],

ho c có th l y d li u nh s k t h p c hai ph ng th c này (hybrid based method) [3][38][42][52][74] Bên c nh đó, trong m ng MANET, các MH có th th c hi n tìm

ki m d li u thông qua ph ng th c truy c p ngang hàng không dây mà không c n truy c p t i BS [14][35][80]

S phát tri n các ng d ng HTTT D đang g p ph i r t nhi u khó kh n và các v n

đ c n ph i gi i quy t so v i HTTT truy n th ng d a trên k t n i m ng có dây, do

HTTT D ph i g p các gi i h n trong môi tr ng không dây nh : b ng thông h n ch

và b t đ i x ng, ch t l ng kênh truy n không dây kém và ít n đ nh, tính di chuy n

c a TBD cao, tính d m t k t n i c ch đ ng (do ch TBD ng t) l n b đ ng (do

Database Server Base station

Wired link

Cell phone Smart phone PDA Laptop Computer

Smart phone PDA

Laptop Computer Wireless link

l ng x lý c a các TBD , tính gi i h n v không gian l u tr c a TBD , tính gi i

h n v t c đ x lý c a TBD , tính c p nh t và truy c p phân tán M t trong các v n

đ c n đ c quan tâm gi i quy t nhi u nh t là nâng cao tính hi u qu truy c p d li u cho các ng d ng HTTT D Do v y, vi c nghiên c u đ xu t các mô hình và gi i pháp đ ph c v cho vi c xây d ng các ng d ng HTTT D đ c xem là m t l nh v c nghiên c u phong phú và thu hút đ c s quan tâm r t nhi u đ n các nhà nghiên c u

ph c v khai thác thông tin, d li u cho ng i s d ng TBD Tr c đây các ng d ng

đ u ch y u t p trung phát tri n cho các ng d ng HTTT D có c u trúc, ngh a là các TBD ch y u truy c p thông tin, d ch v t máy ch h th ng thông qua môi tr ng liên l c không dây Tuy nhiên, do m t s đ c thù c a môi tr ng di đ ng nh tính di chuy n c a TBD , tính d m t k t n i, b ng thông h n ch và b t đ i x ng, … làm cho lo i ng d ng HTTT D d a trên c u trúc b h n ch v tính s n sàng khi truy c p thông tin, d ch v t máy ch Ngoài ra, đ phát tri n m t HTTT D d a trên m ng có

c u trúc h t ng không ch đòi h i chi phí cao đ thi t l p v c s h t ng mà còn đòi

h i ph i có m t đ a hình v t lý phù h p đ thi t l p đ c c s h t ng đó Ho t đ ng

c a m ng MANET và công ngh m ng P2P đã đ a đ n m t h ng nghiên c u m i v công ngh m ng ngang hàng không dây MP2P và các l nh v c ng d ng liên quan MP2P cho phép m t t p các TBD di chuy n và liên l c v i nhau thông qua sóng

ng n Nhi u ng d ng d a trên công ngh m ng MP2P đ c phát tri n cho nhi u l nh

v c nh truy n thông, th ng m i và dân s , ch ng h n nh d ch v qu ng cáo trong

th ng m i, d ch v d đoán và thông báo v giao thông công c ng đ ng ph , … [90] Vi c thi t l p m t môi tr ng m ng liên k t v t lý gi a các TBD thông qua sóng ng n đ chia s thông tin, d ch v đ c th c hi n nhanh, đ n gi n, chi phí th p

và linh đ ng cho m t s đ a hình mà mô hình truy n th ng khó ti p c n, đ c bi t là đ a

hình hi m tr Sau đây chúng tôi trình bày m t s k ch b n nh m cho th y vi c liên

k t, chia s thông tin, d li u gi a các TBD trong các h th ng hi n nay là nhu c u

r t ph bi n và c n thi t

o Nhu c u chia s thông tin, d li u trong ng d ng HTTT D có c u trúc

D a trên hành vi di chuy n c a con ng i khi mang TBD và tính ph không hoàn toàn c a các đi m truy c p Wi-Fi, có th nh h ng đ n v n đ m t k t n i c a TBD v i máy ch trong h th ng m ng Và v n đ m t k t n i c ng nh h ng đ n tính s n sàng c a d li u trong các ng d ng khi ch d a vào s truy c p d li u t máy

ch

Ví d nh khi t i các ph m m m ng d ng cho TBD , ch ng h n nh ng d ng

đ c sách báo đi n t , các ng d ng trò ch i, gi i trí, … Khi TBD m t k t n i v i máy

ch , các TBD không th t i đ c d li u theo mong mu n Hi n t ng này thúc đ y

m t TBD nên liên l c v i TBD khác b ng cách s d ng các giao th c đ nh tuy n

c a m ng MANET mà không c n k t n i thông qua đi m truy c p m ng đ tìm th y

đ c d li u mong mu n N u s d ng c ch c a m ng MANET, thi t b này có th

t i đ c các ph n m m ng d ng mong mu n b ng cách tìm ki m và t i v t các thi t

b khác trong m ng [75]

Nhi u ng d ng HTTT giao thông công c ng đã đ c xây d ng đ cung c p d ch

v thông tin giao thông (k t xe, t i n n, …) ph c v cho nh ng ng i s d ng TBD khi tham gia giao thông s d ng d ch v c a h th ng b t bu c m i TBD ph i liên k t v i máy ch thông qua m ng không dây Tuy nhiên theo nhi u tài x , nh ng

ng i s d ng d ch v này nhi u nh t thì cho r ng vi c h i đáp thông tin t các d ch

v này khá ch m và v n đ m t tín hi u liên l c th ng xuyên x y ra, thông tin không

đ c c p nh t theo th i gian và liên t c d n đ n thông tin không chính xác và h r t không hài lòng đ s d ng các d ch v thông tin này V i nh ng ng d ng đòi h i chia

s thông tin, d li u th i gian theo th i gian th c nh v y, thì vi c liên l c gi a các TBD đ chia s thông tin v i nhau ngay t c th i là c n thi t Ng i dùng TBD khi

đi vào thành ph có th liên l c v i các ng i dùng TBD khác đ t o ra m t m ng

ng i dùng TBD chia s thông tin v tình tr ng giao thông trong thành ph (k t xe, tai n n, …) [90]

Trong l nh v c qu ng cáo, ng d ng chia s d a trên m ng MP2P c ng r t c n thi t M t nhân viên c a siêu th ho c tr m x ng có th dùng TBD c a h đ qu ng

bá các thông đi p qu ng cáo v thông tin khuy n mãi và các m t hàng đ c gi m giá

Nh ng ng i dùng TBD nh n đ c thông tin và có th chia s v i các ng i dùng khác khi h di chuy n trên đ ng, và đi u này d n đ n m t m ng l i chia s thông tin r ng l n gi a các ng i dùng TBD v i nhau [90]

o Nhu c u chia s thông tin, d li u trong các ng d ng chia s nhóm

Công ngh m ng MANET ra đ i đã làm cho các ng d ng liên l c nhóm (Group – Communication Applications vi t t t là GCA) ngày càng đ c quan tâm phát tri n

và áp d ng trong đ i s ng h ng ngày [64] M c tiêu c a các lo i ng d ng GCA là

nh m chia s d li u trong m t nhóm ng i dùng v i tình hu ng môi tr ng m ng

đ c thi t l p m t cách nhanh chóng, đ n gi n, ít t n kém chi phí, đ a hình hi m tr

ho c các n i mà vi c m ng WiFi, 3G s d ng khó kh n ho c chi phí s d ng m ng cao M ng MANET là m t l a ch n khá h u hi u đ phát tri n các lo i ng d ng này Các ng d ng HTTT D chia s d li u ch y trên c ch m ng MANET c ng đ c

đ nh ngh a theo khái ni m m i là m ng xã h i không dây (Social Wireless Networks –

vi t t t là (SWNET) [75] Hàng lo t các ng d ng chia s thông tin gi a các nhóm

thông tin trong quá trình tìm hi u bao g m chia s các ghi chú, đo n nói chuy n, hình nh ch p đ c, … [30]

o M t nhóm ng i du l ch t phát đi tham quan khám phá m t vùng mi n c a

đ t n c Tr c khi đi du l ch, nhóm ng i có th truy c p đ n h th ng máy

ch đ xem và l u tr m t s thông tin c n thi t v vùng du l ch mà h quan tâm Tuy nhiên, trong quá trình khám phá du l ch, các thành viên trong các nhóm du l ch có th chia s thông tin, hình nh m i, … v các đ a danh c a

đ a đi m đang du l ch gi a các thành viên trong nhóm, ho c v i các thành viên c a các nhóm du l ch khác [60]

o …

Nh v y, thông qua nh ng ví d trên đây đã cho th y các TBD liên k t và chia

s thông tin thông qua liên l c sóng ng n là h u ích, nh t là trong c ng đ ng ng i s

d ng TBD ngày càng nhi u và nhu c u chia s thông tin càng t ng hi n nay Vi c liên k t, chia s thông tin, d li u gi a các TBD nâng cao tính s n sàng d li u khi truy c p thông tin, d li u trong h th ng dù có đ c h tr d ch v thông tin t máy

ch hay không đ c h tr V i tính th i s c a s phát tri n các lo i ng d ng HTTT chia s ngang hàng ngày càng t ng này, trong lu n án chúng tôi đ c bi t quan tâm nghiên c u đ n các gi i pháp, v n đ k thu t liên quan đ ph c v cho s phát tri n

c a các ki u ng d ng này

2) ng c l a ch n ki n trúc m ng

N u ch xem xét v HTTT D d a trên m ng có c u trúc h t ng, vi c h n ch v liên l c b t đ i x ng gi a máy ch và TBD , kênh truy n lên (uplink chanel) có b ng thông th p nên trong c ch truy xu t d li u theo ph ng th c g i yêu c u t TBD (pull method) có th d n đ n hi n t ng th t c chai khi s l ng TBD trong h th ng

t ng lên [88] M c dù vi c truy xu t d li u thông qua ph ng th c đ y d li u t máy

ch (push method) và ph ng th c k t h p (s d ng c ph ng th c g i yêu c u t TBD và ph ng th c đ y d li u t máy ch ) linh ho t h n, tuy nhiên th i gian truy

xu t d li u trong hai lo i ph ng th c này có th có đ tr cao, n ng l ng c a TBD

c ng b s d ng nhi u b i vì khi các TBD truy xu t d li u theo ph ng th c đ y d

li u t máy ch , chúng ph i ch d li u đ c máy ch phát trên kênh truy n xu ng (downlink chanel)

Chúng ta đã xem xét qua HTTT D d a trên ki n trúc m ng MANET nh m h tr chia s d li u l n nhau gi a các TBD trong h th ng khi không s d ng đ c d ch

v t máy ch Tuy nhiên, chính vì các TBD có th di chuy n t do, và chúng có th

m t k t n i v i nhau b t c th i đi m nào làm cho đ hình m ng b thay đ i liên t c,

h u qu là các TBD có th b th i gian truy c p lâu ho c truy c p b th t b i n u nh các TBD đích ch a d li u yêu c u n m xa ho c không th k t n i t i đ c

Nh ng h n ch c h u c a h th ng di d ng d a trên ph ng th c g i yêu c u t TBD , ph ng th c đ y d li u t máy ch , ph ng th c k t h p và ph ng th c truy

xu t d li u theo c ch m ng MANET thúc đ y c n ph i xây d ng m t h th ng k t

h p các ph ng th c truy xu t d li u phù h p b i vì các ph ng th c này khi t n t i riêng r s không phù h p v i h u h t các h th ng thông tin th ng m i th c t Trong

th c t , đ tr c a truy v n ho c vi c truy xu t d li u b th t b i có th d n đ n vi c

h y b các giao tác có giá tr ho c có th làm ng ng, tr các ho t đ ng quan tr ng

i u này c ng có ngh a là làm gi m đi s th a mãn và lòng tin c a ng i s d ng h

th ng, và mang đ n nh ng thi t h i n ng n cho doanh nghi p

Nh ng h n ch c a các mô hình truy c p d li u đang t n t i và s n i lên c a công ngh liên l c ngang hàng đã làm đ ng c đ chúng tôi k t h p công ngh này v i mô hình di đ ng truy n th ng đ t o ra m t mô hình truy c p d li u di đ ng phù h p Chúng tôi xây d ng m t mô hình truy c p lai, ngh a là trong mô hình này các TBD không ch truy v n d li u yêu c u t máy ch mà còn có th truy v n d li u t các TBD khác trong h th ng Nghiên c u này nh m cung c p m t n n t ng liên l c m i

đ phát tri n các ng d ng truy c p thông tin thông qua m ng không dây

MANET là v n đ quan tr ng và đ c quan tâm nhi u hi n nay [4] M t trong các

ph ng pháp nâng cao hi u qu truy xu t d li u h p d n và đ c c ng đ ng quan tâm

nh t hi n nay là Ph ng pháp l u tr d li u t i b nh đ m (caching method), đ c

g i t t là Ph ng pháp l u tr d li u Ph ng pháp l u tr d li u đ c ch ng minh

là gi i pháp quan tr ng đ c i ti n hi u qu th c thi truy xu t d li u trong môi tr ng

di đ ng [14][21][22][16] Ph ng pháp l u tr d li u là gi i pháp l u l i k t qu c a

nh ng l n truy v n tr c t i b nh đ m c c b (Local Cache, vi t t t là LC) c a các

TBD đ ph c v cho các l n truy v n sau Ph ng pháp l u tr d li u đem l i hi u

qu m t s y u t : (i) nâng cao ch t l ng câu truy v n MH (QoS) nh tính ch

đ ng, đ tr và m t gói tin; (ii) gi m n ng l ng b ng thông m ng; (iii) gi m t i x lý cho máy ch (BS) H n n a, vi c gi m chi phí b ng thông c ng hàm Ủ ph ng pháp

l u tr d li u đ c th c thi hi u qu và có th ti t ki m n ng l ng x lý cho MH Ngoài ra, s d ng ph ng pháp l u tr d li u s làm đ tr truy c p d li u gi m b i

vì yêu c u truy c p d li u có th truy c p t b nh đ m c c b c a MH thay vì ph i truy c p máy ngu n ch a d li u, đòi h i ph i giao ti p và chuy n d li u thông qua kênh truy n c a m ng không dây

Tuy nhiên, trong ki n trúc m ng MANET, khi s d ng ph ng pháp l u tr d

li u, các MH có th k t n i và chia s thông tin, d li u v i nhau thay vì k t n i v i BS

đ th c hi n các công vi c này Khi các MH trong môi tr ng di đ ng có nh ng nhi m

v nh nhau, chia s thông tin chung, chia s d li u t i b nh đ m c c b v i nhau

thì đ c g i là Ph ng pháp c ng tác trong l u tr d li u t i b nh đ m c c b

(cooperative caching method), g i t t là Ph ng pháp l u tr c ng tác M t s

h ng nghiên c u v ph ng pháp l u tr c ng tác g m có CachePath, CacheData, Hybrid Cache [91], COCA [26], DGCoca[27], GroCoCA[28], COOP [32][33], ZONE [23], CC [24], GROUP CACHING [78] Qua các công trình nghiên c u v ph ng

pháp l u tr c ng tác, công vi c nghiên c u đ c chia thành hai v n đ chính: k thu t

tìm ki m d li u và qu n lý d li u c ng tác K thu t tìm ki m d li u t p trung vào

nghiên c u các giao th c đ các MH có th tìm ki m d li u yêu c u t các MH đích (MH ch a d li u yêu c u) ho c BS trong môi tr ng di đ ng Nh ng nghiên c u g n

li n v i công vi c qu n lý d li u c ng tác là thi t k các giao th c và thu t toán đ các MH qu n lỦ không gian l u tr c a b nh đ m c c b hi u qu D li u l u tr trong b nh đ m c c b c a m i MH không ch ph c v cho chính nó mà còn ph i

ph c v cho các MH khác trong h th ng nh m t ng hi u su t ho t đ ng c a h th ng Các công vi c liên quan đ n qu n lý d li u c ng tác bao g m các c ch : x lý thu

n p d li u, x lý thay th d li u và x lý đ ng b d li u Chi ti t các công vi c nghiên c u này đ c trình bày nh sau:

 C ch x lý tìm ki m d li u: M c tiêu c a c ch này là gi i quy t

hi u qu cho yêu c u truy v n d li u c a các MH Khi m t MH đ a ra yêu c u truy

v n d li u (đ c g i là MH ngu n), c ch x lý tìm ki m d li u ph i đ m b o

ch ra m t cách th c đ khám phá và l a ch n n i d li u đ c l u (đ c g i là MH đích) m t cách hi u qu , cung c p thông tin này cho MH ngu n đ ph c v cho vi c tìm ki m, truy v n v n d li u hi u qu

v n và khi nh n d li u k t qu tr v , chúng có th l u tr l i các đvdl này vào

b nh đ m c c b c a chúng đ s d ng cho các các l n truy v n sau ho c ph c

v cho các truy v n t các MH khác trong h th ng C ch x lỦ thu n p d li u

là c ch đ t ra đ quy t đ nh đvdl nào nên đ c l u tr l i c ng nh cách th c

l u tr các đvdl này nh m t ng tính hi u qu trong vi c khai thác, s d ng l i chúng trong h th ng sau đó

 C ch x lý thay th d li u:M i MH có gi i h n v không gian l u

tr b nh đ m c c b , do v y khi không gian l u tr đ y không còn ch đ l u

tr thêm các đvdl m i, MH ph i quy t đ nh lo i b t đvdl c ho c/và không h p l

t i b nh đ m c c b đ l y không gian l u các đvdl m i C ch x lý thay th d

li u đ a ra cách th c đ đ m b o l a ch n các đvdl c n xóa phù h p, chính xác đ

t ng tính h u d ng c a b nh đ m c c b c a MH

 C ch x lý đ ng b d li u:Khi BS hi u chnh các đvdl (thêm, xóa,

s a) thì vi c hi u ch nh này có th làm cho các đvdl đang đ c l u tr t i b nh

đ m c c b c a các MH trong h th ng không còn h p l C ch x lý đ ng b d

li u ph i đ a ra c ch x lý nh m đ m b o tính nh t quán d li u trong h th ng, ngh a là các đvdl đ c l u t i BS và các MH luôn nh t quán v i nhau

Tóm l i, vi c s d ng ph ng pháp l u tr c ng tác gi a các MH trong môi tr ng không dây s gi m chi phí v b ng thông và n ng l ng x lý, t ng tính s n sàng c a

d li u Tuy nhiên, ph ng pháp l u tr c ng tác phát sinh v n đ m i là làm sao qu n

lý d li u c ng tác t i TBD sao cho hi u qu B i vì m t ph ng pháp qu n lý d

li u c ng tác t i MH t t s làm t ng đ hi u qu th c thi c a h th ng nh : h n ch truy xu t đ n máy ch , truy v n d li u hi u qu (gi m th i gian ch và th i gian truy

ra, chúng tôi c ng đ xu t và xây d ng các c ch qu n lý d li u c ng tác cho m i

MH bao g m: thu n p d li u, thay th d li u và đ ng b d li u Vi c nghiên c u và

đ xu t trong lu n án nh m đem l i m t gi i pháp toàn di n cho h th ng c ng tác b

nh đ m c c b trong môi tr ng di đ ng và làm n n t ng h tr cho h ng nghiên

c u phát tri n nh ng ng d ng HTTT D chia s ngang hàng

M c tiêu c a lu n án

V i đ ng c th c hi n v a đ c trình bày trên, m c tiêu c a lu n án g m ba n i dung sau:

1) Xây d ng m t mô hình m i cho vi c c ng tác d li u l u t i b nh đ m c c

b c a MH, ph c v cho vi c phát tri n các ng d ng HTTT D chia s thông tin ngang hàng Trong mô hình này chúng tôi s d ng ph ng pháp l u tr

c ng tác đ ph c v MH truy xu t d li u t i chính b nh đ m c c b c a nó,

ho c có th truy v n d li u t b nh đ m c c b c a các MH khác trong h

2) Xây d ng m t c ch hoàn ch nh và toàn di n gi i quy t cho các v n đ liên quan đ n ph ng pháp l u tr c ng tác bao g m: c ch x lý tìm ki m d li u,

c ch x lý thu n p và thay th d li u, và c ch x lỦ đ ng b d li u 3) Ki n trúc c a giáp pháp đ xu t cùng c ch hoàn ch nh cho ph ng pháp l u

tr c ng tác đ c cài đ t mô ph ng th c nghi m b ng công c mô ph ng m ng

NS2 (Network Simulation 2) đ ki m tra m c đ hi u qu c a mô hình và gi i pháp đ xu t, và so sánh, đánh giá m c đ hi u qu c a mô hình đ xu t v i các mô hình và ph ng pháp l u tr c ng tác đã đ c công b tr c đây

óng góp c a lu n án

V i đ ng c và m c tiêu th c hi n lu n án nh đã đ c p, sau th i gian nghiên c u

lu n án đóng góp m t s k t qu chính nh sau:

1) Xây d ng mô hình HTTT D c ng tác ngang hàng m i: t nghiên c u và phân

tích các khuy t đi m trong các c ch truy xu t d li u trong môi tr ng m ng không dây k t h p v i u đi m c a m ng ngang hàng, chúng tôi đã xây d ng m t

mô hình HTTT D c ng tác ngang hàng và đ t tên cho mô hình là MIXGROUP

Mô hình này g m các thành ph n tham gia vào h th ng nh máy ch , TBD , công ngh m ng liên l c và s liên k t gi a các thành ph n này nh m t o ra m t nghi

th c ho t đ ng đ ph c v cho vi c chia s c ng tác d li u l u b nh đ m c c

b c a các TBD

2) Xây d ng ki n trúc tri n khai chi ti t cho mô hình MIXGROUP: t mô hình

MIXGROUP đ xu t, chúng tôi xây d ng chi ti t ki n trúc tri n khai cho mô hình

Ki n trúc này g m thành ph n x lý t i máy ch (BS), thành ph n x lý t i TBD (MH) và nghi th c giao ti p gi a hai thành ph n này c ng nh gi a các thành ph n con trong m i thành ph n Các thành ph n x lỦ này đ c xây d ng nh m gi i quy t đ y đ hai v n đ trong ph ng pháp l u tr c ng tác c n ph i có là k thu t tìm ki m d li u và qu n lý d li u c ng tác

3) Xây d ng c ch và gi i pháp cho k thu t tìm ki m d li u: Chúng tôi xây

d ng c ch tìm ki m d li u hi u qu cho các MH trong ki n trúc MIXGROUP

C ch đ m b o đ c m i MH có th tìm ki m d li u yêu c u t b nh đ m c c

b c a nó, ho c t các MH khác hay trong tr ng h p x u nh u là t BS trong h

th ng C u trúc d li u và các thu t toán x lý c ng đ c xây d ng đ ph c v cho công vi c cài đ t c ch này

4) Qu n lý d li u c ng tác t i m i MH: MIXGROUP xây d ng dùng ph ng pháp

l u tr c ng tác t i MH và qu n lý s chia s d li u l u tr t i b nh đ m c c b

gi a các MH Do v y, chúng tôi xây d ng c ch qu n lý d li u c ng tác cho MIXGROUP nh m đem l i hi u qu cho quá trình tìm ki m d li u, c ng nh k thu t l u tr d li u t i b nh đ m c c b c a MH C ch qu n lý d li u c ng tác c a MH trong ki n trúc MIXGROUP bao g m c ch x lý thu n p d li u; c

ch x lý thay th d li u và c ch x lý đ ng b d li u

 Xây d ng c ch x lý thu n p d li u: c ch đ c thi t k nh m đ n

m c tiêu đem l i t l cao trong vi c tìm th y d li u yêu c u t i b nh

đ m c c b c a MH ho c t i các MH trong h th ng

 Xây d ng c ch x lý thay th d li u: c ch đ c xây d ng đ m

b o đvdl b xóa đi là th t s không còn c n thi t v i MH đang c n xóa

b t d li u, và n u c n thì có th tìm l i t các MH khác trong h th ng

i u này đ m b o t l tìm th y d li u t i b nh đ m c c b cao

 Xây d ng c ch x lý đ ng b d li u: c ch đ c đ m b o d li u

yêu c u đ c tìm th y nh t quán so v i d li u g c ban đ u

5) CƠi đ t th nghi m và so sánh v i m t s công trình khác: chúng tôi cài đ t th

nghi m cho ki n trúc MIXGROUP, k t qu th nghi m đ c so sánh v i m t s

ki n trúc c ng tác b nh đ m c c b khác g m có CachePath, CacheData, HybridCache [91], COCA [26][27], COOP [32], GROUP CACHING [78], ZONE [23] đ đánh giá s hi u qu c a mô hình MIXGROUP chúng tôi đ xu t

N i dung lu n án

N i dung c a lu n án đ c b c c nh sau:

 Ph n m đ u trình bày t ng quan v lu n án, phân tích các khó kh n khi truy

xu t d li u trong HTTT D , ph m vi l nh v c ng d ng hi n nay t đó d n

đ n đ ng c và m c tiêu th c hi n các công vi c c a lu n án

 Ch ng 1 T ng quan v các ki n trúc c ng tác b nh đ m c c b Trong

ch ng này chúng tôi nghiên c u các ki n trúc c ng tác b nh đ m c c b trên

th gi i hi n nay Phân tích và đánh giá cho t ng ki n trúc đ làm n n t ng cho

vi c th c hi n các công vi c nghiên c u trong lu n án

 Ch ng 2 Mô hình và ki n trúc c ng tác b nh đ m c c b : MIXGROUP

Trong ch ng này chúng tôi trình bày mô hình và ki n trúc c ng tác b nh

đ m c c b chúng tôi đã đ xu t và xây d ng nh m ph c v cho vi c c ng tác, chia s b nh đ m c c b gi a các MH trong HTTT D

 Ch ng 3 C ch x lý tìm ki m d li u trong MIXGROUP Trong ch ng

này chúng tôi trình bày c ch tìm ki m d li u c a MH trong ki n trúc MIXGROUP, c u trúc d li u l u t i MH và thu t toán tìm ki m d li u Ngoài

ra chúng tôi c ng trình bày mô hình mô ph ng ki n trúc th nghi m cài đ t b ng NS2 và k t qu th nghi m cho c ch tìm ki m d li u, k t qu th nghi m

c ng đ c so sánh, đánh giá v i các công trình khác

 Ch ng 4 C ch x lý thu n p và thay th d li u trong MIXGROUP

Trong ch ng này chúng tôi xây d ng c ch x lý thu n p d li u và thu t toán

x lý liên quan đ ph c v cho vi c ghi nh n d li u vào b nh đ m c c b

c a MH trong ki n trúc MIXGROUP sao cho hi u qu Chúng tôi c ng trình bày c ch , thu t toán cho c ch x lý thay th d li u Cu i cùng chúng tôi trình bày k t qu th c nghi m c a c ch thu n p và thay th d li u, k t qu

th c nghi m đ c so sánh v i các k thu t thay th d li u khác

 Ch ng 5 C ch x lý đ ng b d li u trong MIXGROUP Trong ch ng

này chúng tôi trình bày v c ch và thu t toán đ ng b d li u gi a d li u

đ c l u t i MH và d li u đ c l u t i BS trong ki n trúc MIXGROUP Chúng tôi c ng trình bày k t qu th c nghi m c a c ch đ ng b , k t qu th c nghi m

đ c so sánh v i công trình nghiên c u khác đ đánh giá m c đ hi u qu c a

c ch chúng tôi đ xu t

 Ph n k t lu n vƠ h ng phát tri n

 Ph l c A Ch ng trình cài đ t th nghi m mô ph ng

Ch ng 1 T ng quan v các ki n trúc c ng tác b

Tóm t t ch ng:

 Trong ch ng này, đ u tiên chúng tôi trình bày m t s công trình v c ng tác b

nh đ m c c b trong môi tr ng di đ ng V i m i công trình, lu n án trình bày d i

2 góc nhìn chính: ph ng pháp l u tr c ng tác và k thu t qu n lý d li u c ng tác

(bao g m 3 k thu t: x lý thu n p d li u, x lý thay th d li u, x lý đ ng b d

li u) Trong quá trình trình bày chúng tôi c ng nh n xét và phân tích u khuy t đi m

c a m i chi n l c Cu i cùng, chúng tôi trình bày tóm t t và phân tích các chi n l c

trên m c đ phù h p v i c ch tìm ki m ngang hàng trong m ng không dây nh m có

c s đ xu t mô hình và ki n trúc c ng tác b nh đ m c c b phù h p h n Bên c nh

đó chúng tôi c ng trình bày các đ c tr ng nh n di n c a v n đ qu n lý d li u c ng

tác cho các k thu t thu n p, thay th và đ ng b d li u, t đó l a ch n, xây d ng

các k thu t này cho mô hình chúng tôi đ xu t

1.1 M t s chi n l c c ng tác b nh đ m c c b trong môi

tr ng di đ ng

1.1.1 Chi n l c CachePath, CacheData, HybridCache

Liangzhong Yin và các c ng s đã xây d ng các chi n l c chia s d li u trong m ng MANET g m có ba chi n l c CacheData, CachePath và HybirdCache [91] K thu t CacheData ch đ nh các MH trung gian trên đ ng đ nh tuy n nh n

d li u t MH khác, ph i l u tr d li u vào b nh đ m c c b đ ph c v cho yêu

c u truy xu t d li u trong t ng lai thay vì g i yêu c u lên BS Các MH trên đ ng

đ nh tuy n ch l u tr d li u, không l u đ ng d n ngu n c a d li u i u này làm cho chi n l c CacheData không hi u qu vì n u cùng m t đvdl Di mà có nhi u

MH g n nhau ho c trong h th ng cùng l u tr , không nh ng gây lãng phí b nh

đ m c c b mà còn t ng chi phí duy trì gi i quy t nh ng h n ch c a k thu t

CacheData, nhóm tác gi đã đ a ra k thu t l u tr đ ng đ nh tuy n, g i là CachePath Trong CachePath, các MH l u tr đ ng đ nh tuy n c a MH g n nh t

có ch a đvdl yêu c u đ trong t ng lai có th đ nh h ng quá trình tìm ki m nhanh

h n Tuy nhiên, trong môi tr ng di đ ng, các MH th ng xuyên di chuy n nên

đ ng đ nh tuy n t MH ngu n đ n MH đích c ng s thay đ i Vì v y vi c l u tr

đ ng đ nh tuy n t MH ngu n đ n MH đích có th không còn chính xác gi i quy t v n đ trên, MH ngu n ch l u tr đ ng đ nh tuy n đ n MH đích khi kho ng cách gi a hai MH này ng n h n kho ng cách đ n BS

V i h n ch c a k thu t CacheData và CachePath, nhóm tác gi c ng đã xây

d ng k thu t k t h p gi a hai gi i pháp này là k thu t HybirdCache K thu t HybirdCache c i ti n nh ng m t h n ch c a CacheData và CachePath HybirdCache quy t đ nh l u tr d li u hay đ ng đ nh tuy n d a vào 3 tham s chính: kích th c d li u Si c a đvdl Di; th i gian s ng TTLi c a đvdl Di; s l ng

b c liên k t (hop) Hsave, v i Hsave= H(i,C) – H(i,j),.trong đó H(i,C) là s b c liên

k t t MHiđ n BS, còn H(i,j) là s b c liên k t t MHiđ n MHj Chi ti t c a vi c

s d ng ba tham s này đ c mô t nh sau:

 N u kích th c Si không v t quá tham s ng ng kích th c qui đ nh Ts thì

s d ng CacheData, ng c l i thì s d ng CachePath đ ti t ki m không gian

l u tr

 N u th i gian s ng TTL c a đvdl nh h n m t ng ng tham s cho tr c Tttl

thì không s d ng k thu t CachePath vì đ n v có th s m b m t h p l ,

đ ng d n l u có th sai và MH ngu n có th ph i yêu c u đ n BS đ truy

thông đi p phát ra quá nhi u (do s d ng chi n thu t loang ng p tràn cho t t c các

MH trong m ng), và t ng theo c p s c ng d n t i s thông đi p phát ra trong h

th ng r t l n Trong th c t , n ng l ng c a TBD b h n ch r t nhi u, s l ng thông đi p quá l n s làm gi m kh n ng x lý t i m i MH ng th i n u s l ng

MH ti p t c t ng có th d n t i tình tr ng ngh n m ng, hay “th t c chai” t i m i MH

và th i gian h i đáp d li u s t ng đ t bi n Thêm vào đó trong ki n trúc HybridCache, d li u h i đáp đ u đ c xem xét x lý l u tr l i t i các MH trên

đ ng đ nh tuy n, n u các MH trên đ ng đ nh tuy n không có nhu c u l u l i d

li u thì vi c x lý này là không c n thi t

Trong hai chi n l c CachPath, CacheData nhóm tác gi ch a đ c p đ n c ch

qu n lý d li u c ng tác bao g m: k thu t thu n p, thay th d li u, và đ ng b d

li u i v i chi n l c HybridCache, tác gi đ a ra 2 k thu t: thay th d li u và

đ ng b d li u, còn k thu t thu n p d li u v n ch a đ c p trong chi n l c này

K thu t đ ng b d li u RPCC (Relay-peer-based caching consistency) cho l c

đ HybridCache [17] [91] đ c xây d ng d a trên ph ng th c k t h p (k t h p gi a

c ch y và Kéo) d đ c và theo dõi, chúng tôi trình bày k thu t này trong

ph n các công trình gi i quy t đ ng b d li u Ch ng 5

i v i k thu t thay th d li u trong HybridCache, thu t toán thay th d li u

đ c xây d ng d a trên hai tham s là kích th c đvdl Sivà đ u tiên v m c đ truy

c p l n th k c a đvdl Di d a trên Order(Di).Vi c s p x p th t u tiên c a đvdl Di

trong Order(Di) d a trên m c đ truy c p c a đvdl Di trong k l n truy c p g n nh t, và

đ c xác đ nh là T (K)

TKa

i a

i   , trong đó K là l n truy c p th k, T là th i gian hi n

t i và Tai(K)là th i gian truy c p g n nh t l n th k vdl có kích th c l n s đ c

u tiên thay th tr c vì theo quan đi m tác gi thì xóa đ n v có kích th c l n s có nhi u ch tr ng đ l u đ c đvdl m i Vì đôi khi Oder(Di) có th không chính xác nên tác gi đã đ a ra chính sách thay th d li u SXO d a trên hai tham s Si và Order (Di) Công th c tính giá tr u tiên đ ch n đvdl c n xóa thông qua giá tr value(Di)= Si * Order(Di)

K thu t thay th d li u c a Hybrid Cache có th hi u qu cho không gian l u

tr c a MH vì l a ch n đvdl có kích th c l n đ xóa, tuy nhiên trong m t chi n l c

c ng tác, chia s b nh đ m c c b thì MH xóa các đvdl không ch hi u qu cho không gian l u tr c a nó mà còn hi u qu cho vi c ph c v tìm ki m l i đvdl này cho chính nó và các MH khác trong vùng Trong k thu t thay th d li u c a nhóm tác gi HybridCache không đ m b o đ c y u t này

1.1.2 Ki n trúc COCA

COCA (COoperative CAching) [26] c a nhóm tác gi Chi-Yin Chow và các c ng

s đã đ xu t đ gi i quy t vi c c ng tác d li u gi a các MH L c đ COCA đ c xây d ng d a trên s liên k t gi a các MH và tr m d li u c s (MSS – Mobile Support Station) M i MHi có ph m vi cung c p d ch v , các MHj n m trong vùng d ch

v c a MHiđ c g i là MH lân c n c a MHi và liên k t tr c ti p v i MHiqua 1 b c liên k t

L c đ COCA góc nhìn h th ng nh th hi n Hình 1-1, ki n trúc l u tr phân c p bao g m 3 l p l u tr chính: l p d li u c c b c a MH (Mobile Client Cache), l p d li u l u c a MSS (MSS Cache), và l p d li u l u trên đ a c a MSS (MSS Disk) Khi yêu c u d li u không đ c tìm th y t i l p d li u l u c c b c a

t c đ c tìm ki m l p d li u c a các MH lân c n Ch khi nào d li u yêu c u không

đ c tìm th y l p d li u c c b c a MH ho c l p d li u c a các MH lân c n thì

i đ c g i đ n MSS

Hình 1-1 Ki n trúc COCA

Vùng c ng tác trong l c đ COCA ch trong ph m vi vùng d ch v c a m i MH, ngh a là vi c tìm ki m d li u c ng tác trong COCA ch thông qua 1 b c liên k t Quá trình phát thông đi p tìm ki m d li u t MHiđ n các MHjtheo c ch phát qu ng bá (broadcast)

Trong ki n trúc COCA, d a trên kh n ng chia s d li u c a MH tác gi phân

lo i MH là HAM (High Active Mobile) ho c LAM (Low Active Mobile) N u kh

n ng chia s d li u c a MH cao thì MH thu c v lo i LAM, ng c là HAM đo

đ c kh n ng chia s d li u c a m i MH, tác gi s d ng hàm t l truy c p CAR

l c

li u s không còn Ủ ngh a và không đem l i hi u su t cao B i vì vùng c ng tác ch trong ph m vi 1 b c liên k t và các LAM đ u có d li u l u tr do BS g i xu ng, nên

vi c chia s d li u v i nhau là r t ít Thêm vào đó, n u m t vùng c ng tác ch toàn các HAM thì không hi u qu trong vi c tìm ki m d li u c ng tác

Qu n lý d li u c ng tác t rong l c đ COCA, c ch x lý thu n p d li u

ch a đ c nghiên c u gi i quy t, các MH l u tr d li u yêu c u ch đ ph c v cho chính nó, ch a xem xét l u tr c ng tác gi a các MH trong m t vùng c ng tác đ t ng tính s n sàng c a d li u c ng nh t ng tính hi u qu c a không gian l u tr Khi

không gian l u tr c a MH đ y, c ch x lý thay th d li u c a COCA áp d ng cách

đ n gi n nh t là s d ng thu t toán LRU (Least Recent Using) đ ch n xóa các đvdl

c C ch thu t toán LRU c a COCA x lý r t đ n gi n, đvdl nào có nhãn th i gian

c nh t s b ch n xóa tr c C ch x lý đ ng b d li u l u gi a MSS và các MH

trong h th ng COCA v n ch a đ c xem xét gi i quy t

1.1.3 Ki n trúc GroCoca

GroCoca (Group based Copeerative Caching) [28] là l c đ m r ng c a l c

đ COCA Trong l c đ , tác gi đ a ra đ nh ngh a nhóm TCG (a Tightly Coupled Group) g m m t t p các MH liên k t v i nhau t o thành nhóm d a trên m u di chuy n

và m u truy c p d li u gi ng nhau gi a các MH này Tác gi cho r ng hai MH có x

lý g n gi ng nhau n u chúng th c hi n các x lý và truy c p trên t p d li u t ng t nhau và trong công trình GroCoca xem hai MH có x lý g n nhau d a trên t p d li u

mà chúng truy c p xác đ nh thành viên thu c nhóm TCG, công trình s d ng thu t toán phân lo i t ng d n (incremental clustering algorithm) đ xây d ng nhóm TCG

đ ng Thu t toán xây d ng s d ng thông tin di chuy n và m u truy c p c a các MH Trong môi tr ng c ng tác b nh đ m c c b , m i MH ch đ ng chuy n nh ng đvdl nó đang l u tr đ n các MH lân c n, các MH lân c n l u tr l i t t c các đvdl này có khi là đi u b t l i Vì các MH ph i ti t ki m không gian b nh l u tr và n u không gian b nh l u tr b đ y thì vi c l u tr l i d li u ph i s d ng đ n chi n

l c thay th d li u đ xóa các đvdl hi n t i trong b nh đ m c c b , các đvdl m i

đ c x lỦ đ l u l i nh ng ch a ch c h u ích cho vi c s d ng trong t ng lai H n

n a, các MH có th di chuy n đi xa so v i MH ngu n ban đ u, n u nh MH không

l u l i đvdl t i b nh đ m c c b c a nó đ s d ng sau này thì tính s n sàng c a d

li u không cao Thêm vào đó, MH ngu n chuy n các đvdl t i các MH khác đ l u,

nh ng các MH này có m u truy c p d li u khác bi t so v i MH ngu n thì t l s d ng

và tìm th y d li u yêu c u không cao Quy t đ nh nên l u l i đvdl nào ph thu c thu c vào c hai y u t là m u di chuy n và m u truy c p d li u

i v i l c đ qu n lý d li u c ng tác c a GroCoca, trong m i nhóm TCG,

các MH c ng tác v i nhau đ qu n lý không gian b nh đ m c c b c a chúng Khi

m t MH ngu n không tìm th y đvdl trong b nh đ m c c b , nó g i yêu c u truy xu t

u đ n các MH lân c n N u m t trong các MH lân c n tr v đvdl yêu c u và b

nh đ m c c b c a MH ngu n còn tr ng, MH ngu n l u l i đvdl mà không c n quan tâm đvdl đ c tr v t MH cùng trong nhóm TCG v i nó hay không Tuy nhiên, khi

b nh đ m c c b c a MH ngu n b đ y, MH ngu n không l u l i đvdl tr v t MH cùng nhóm TCG v i nó, vì MH ngu n cho r ng nó có th tìm th y l i đ c đvdl này

m t cách d dàng khi c n Cu i cùng, n u b nh c a MH ngu n đ y và đvdl đ c tr

v các MH n m ngoài nhóm TCG v i MH ngu n, MH ngu n s lo i b đvdl ít s d ng trong b nh đ m c c b đ l y ch tr ng l u tr đvdl m i Các MH đích khi g i đvdl yêu c u cho MH ngu n (MH yêu c u), nó c p nh t l i nhãn th i gian truy c p c a đvdl

đ đvdl có th i gian s ng lâu h n trong b nh đ m c c b

K thu t thay th d li u trong GroCoca đ c xây d ng d a vào quan đi m đvdl

ít s d ng nh t s b xóa b ra b nh đ m c c b tránh t n nhi u n ng l ng đ chuy n ti p các đvdl qua l i gi a các MH trong cùng TCG, tác gi áp d ng thu t toán LRU đ th c hi n cho vi c xóa b các đvdl t i b nh đ m c c b c a MH

Tóm l i, ki n trúc GroCoca c i thi n đ c khuy t đi m c a ki n trúc COCA đó là

gi i quy t đ c tr ng h p khi b nh l u tr đ y b ng cách s d ng thu t toán thay

th d li u LRU K thu t thu n p d li u trong GroCoca d a trên không gian l u tr

c a chính MH ngu n và không gian l u tr c a các MH trong nhóm TCG GroCoCa

đ a ra chi n l c c ng tác b nh đ m c c b t t h n COCA, tuy nhiên v n ch a quan tâm đ n k thu t đ nh tuy n, đi u này d n đ n tiêu t n nhi u n ng l ng và thông đi p trao đ i qua l i khi tìm ki m c ng nh chuy n các đvdl yêu c u qua l i gi a các MH Ngoài ra GroCoca c ng ch a quan tâm đ n vi c đ m b o tính đ ng b c a các đvdl

đang l u tr t i b nh đ m c c b c a các MH trong h th ng

1.1.4 Ki n trúc DGCoca

DGCoca [27] là ki n trúc c ng tác b nh đ m c c b đ c nhóm tác gi phát tri n m r ng t ki n trúc COCA [26] và GroCoca [28] Trong DGCoca nhóm tác gi

b sung thêm l c đ ch ký b nh đ m c c b (cach signature scheme) đ g i ý cho MH t o quy t đ nh phù h p r ng chúng s tìm ki m t b nh đ m c c b c a

các MH lân c n hay cung c p thông tin cho các MH đ x lý thay th b nh đ m c c

b c ng tác trong nhóm TCG

Trong DGCoca, thu t toán khám phá MH lân c n mang tính n đ nh SND (stable neighbor discovery algorithm) đ c phát tri n t thu t toán NDP khám phá m u di chuy n chung c a chính m i MH và các lân c n c a nó đ c trình bày trong GroCoca [28] Các k thu t ch kỦ đ a ra phù h p đ ghi nh n l ch s truy c p d li u c a MH

đ xác đ nh tính truy c p d li u t ng t c a chính MH và các MH khác Trong thu t toán SND, tác gi chia m i quan h gi a 2 MH trong h th ng g m có 4 m i quan h :

“không bi t” (unknown), “xa l ” (stranger), “b n” (friend), và “thành viên”

(member) SND là thu t toán d a trên ghi nh , khi m t MH nh n liên t c thông đi p

“hello” t m t MH khác trong kho ng th i gian , m i quan h c a chúng tr nên

“thân thi n” h n Ng c l i, n u MH không nh n đ c b t k thông đi p “hello” t

các MH khác thì m i quan h tr nên “xa l ” M i quan h gi a 2 MH b t k ban

đ u đ c kh i t o là “không bi t”

V i 2 MH MHi và MHjđ u tiên có m i quan h “không bi t”, sau khi MHi nh n

thông đi p “hello” t MHj, MHj có m i quan h “xa l ” v i MHi Khi MHi nh n liên

t c thông đi p “hello” t MHj trong kho ng th i gian , m i quan h MHj v i MHi

tr thành “b n” N u MHi v n liên t c nh n thông đi p “hello” t MHj trong kho ng

th i gian , thì MHi xem MHj là m t thành viên trong nhóm TCG c a nó Ng c l i

MHi không nh n b t k thông đi p “hello” nào t MHj trong kho ng th i gian , m i quan h c a MHi và MHj s b gi m xu ng m t b c, ví d t “thành viên” s thành

“b n” và c p gi m sau cùng nh t gi a MHi và MHj s tr v ban đ u “không bi t” Nhóm tác gi xây d ng 4 lo i ch ký trong GroCoca: ch ký d li u (data signature), ch ký b nh đ m c c b (cache signature), ch ký c a MH (peer

signature), ch ký tìm ki m (search signature) Ch ký d li u c a m t đvdl là m t chu i bit đ c t o ra b ng cách b m giá tr duy nh t c a đvdl Ch ký b nh đ m

c c b tính t ng n i dung b nh đ m c c b , b ng cách ch ng t t c các ch ký c a các đvdl trong b nh đ m c c b Ch ký c a MHiđ c t o ra b ng cách ch ng lên

t t c các ch ký b nh đ m c c b c a các MH cung c p l i g i ý cho MHiđ xác

đ nh li u có tìm ki m b nh đ m c c b c a các MH hay không S phát sinh ch

ký d li u và ch ký tìm ki m d li u là t ng t Ch ký d li u xây d ng cho đvdl

đ c l u trong b nh đ m c c b , trong khi đó ch ký tìm ki m d li u đ c xây

d ng cho đvdl đ c yêu c u tìm ki m mà không đ c tìm th y trong b nh đ m c c

b Ch ký tìm tìm ki m d li u đ c so sánh v i ch ký c a MH, n u ch ký tìm

ki m d li u gi ng nh ch ký c a MH nào thì MH đó có ch a d li u đang yêu c u,

và MH ngu n có th tìm ki m d li u t i các MH này Ng c l i, n u không có MH nào có cùng ch ký v i ch ký tìm ki m d li u, MH ngu n ch và l y d li u đ c

BS phát ra kênh truy n xu ng

Ph ng pháp l u tr c ng tác trong GroCoca bao g m 2 nghi th c: thu n p d

li u và thay th d li u K thu t thu n p d li u trong GroCoca đ c nhóm tác gi xây d ng gi ng nh DGCoca K thu t thay th d li u trong GroCoca tác gi đ m

b o 3 y u t h u d ng: th nh t là đvdl có tính h u d ng cao nh t luôn đ c gi l i trong b nh đ m c c b ; th hai là đvdl nào trong b nh đ m c c b không đ c truy c p trong th i gian dài s b xóa ra kh i b nh đ m c c b ; th ba là đvdl đ c nhân b n nhi u n i s b xóa tr c đ hi u qu cho không gian l u tr c a b nh

đ m c c b

Trong DGCoca, đ duy trì m i quan h gi a các MH khi m t k t n i x y ra, MHi

ghi nh n t t c m i quan h v i các MH trong nhóm TCG tr c khi ng t k t n i Khi

MHi k t n i tr l i h th ng nó s g i thông đi p v các m i quan h đ n các MH

tr c đó đ thi t l p l i m i quan h Các MH nh n đ c thông đi p t MHi ph c h i

l i m i quan h v i MHi, ng c l i các MH không nh n đ c thông đ c thông đi p

t MHi s b m t m i quan h v i MHi, và m i quan h đ c thi t l p m c th p

nh t là “không bi t”

DGCoca c i ti n cho so v i các công trình GroCoCa, COCA tr c đó b ng cách

đ a vào 4 lo i ch ký: ch kỦ đvdl, ch ký b nh đ m c c b , ch k c a MH và

ch ký tìm ki m d li u Tuy nhiên d li u trong b nh đ m c c b th ng xuyên

b c p nh t (thêm ho c xóa d li u t b nh đ m c c b ), d n đ n ph i tính toán l i các ch kỦ th ng xuyên và làm t ng chi phí x lý c a h th ng Ngoài ra c ch tìm

ki m d li u d li u c a DGCoca v n còn d a trên k thu t loang mù trong nhóm TCG m c dù đã xây d ng c ch ch kỦ i u này d n đ n l ng thông đi p trao đ i trong h th ng v n còn l n Khi d li u không đ c tìm th y trong nhóm TCG, nhóm tác gi v n ch a xây d ng c ch đ nh tuy n đ tìm ki m d li u ngoài nhóm hi u

qu DGCoca đ a ra c ch qu n lý d li u c ng tác g m k thu t thu n p d li u và thay th d li u, DGCoca ch a quan tâm đ n vi c qu n lý đ ng b d li u trong h

th ng

1.1.5 Ki n trúc COOP

Ki n trúc COOP [32][33] do nhóm tác gi Yu Du đ xu t, là m t l c đ c ng tác

b nh đ m c c b truy n th ng dùng cho các ng d ng truy xu t d li u d a trên yêu

c u trong m ng MANET M c tiêu c a ki n trúc là c i ti n tính s n sàng d li u và

hi u qu truy c p d li u b ng cách c ng tác các b nh đ m c c b c a các MH Ki n trúc COOP nh m t i hai v n đ c b n: gi i pháp tìm ki m d li u (cache resolution)

và qu n lý d li u c ng tác (cache management) Gi i pháp tìm ki m d li u ngh a là làm th nào đ TBD (MH) quy t đ nh tìm ki m đvdl ng i dùng yêu c u đang l u đâu trong h th ng Qu n lý d li u c ng tác ngh a là làm th nào đ TBD quy t

đ nh l u tr ho c xóa các đvdl trong b nh đ m c c b c a nó

i v i gi i pháp tìm ki m d li u, đ c i ti n tính s n sàng c a d li u và hi u

qu truy c p d li u, COOP đ a ra gi i pháp ph i h p nhi u chi n l c tìm ki m d

li u ngu n (g i là chi n l c Cocktail) v i chi phi liên l c th p nh t b ng cách ph i

h p s d ng 3 chi n l c tìm ki m d li u: k thu t tìm ki m trong vùng c ng tác (cooperation zones), k thu t tìm ki m d a vào h s l ch s truy v n (historical profiles) và k thu t tìm ki m d a vào cách th c truy c p qua t ng b c liên k t trong

m ng MANET (hop-by-hop resolution)

Trong k thu t tìm ki m d a vào cách th c truy c p qua t ng b c liên k t by-hop resolution), các yêu c u truy v n d li u đ c ki m tra t i m i MH trên đ ng

(hop-đi N u m t MH thu c v đ ng đi có đvdl đang đ c yêu c u, yêu c u truy xu t đvdl

đ c gi i quy t tr c khi g i t i BS

i v i k thu t tìm ki m d li u d a trên vùng c ng tác (cooperation zones), m t

s MH s c ng tác v i nhau trong ph m vi s b c liên k t r c đ nh Khi r càng l n, vùng c ng tác càng đ c m r ng, kh n ng tìm th y d li u t ng lên, tuy nhiên lúc này chi phí tìm ki m d li u r t l n Do đó, c n cân nh c khi ch n giá tr r V i c ch tìm ki m d li u d a trên vùng c ng tác, đ u tiên MH ngu n không bi t d li u yêu

c u đang đ c l u t i đâu trong vùng c ng tác nên MH ngu n s phát qu ng bá thông

đi p đ n các MH trong vùng c ng tác đ tìm ki m d li u yêu c u ki m soát th i gian tìm ki m d li u trong k thu t này nhóm tác gi s d ng bi n th i gian t đ gi i

h n th i gian tìm ki m Quá trình phát qu ng bá thông đi p c ng làm tiêu t n n ng

l ng c a h th ng r t nhi u, do v y COOP c i ti n k thu t tìm ki m d li u d a trên vùng c ng tác b ng k thu t tìm ki m d a trên l ch s truy v n (historical profiles)

K thu t tìm ki m d a trên l ch s truy v n duy trì thông tin l ch s c a nh ng

ph n h i d li u yêu c u tr c đó K thu t này tránh đ c g i thông đi p d th a không c n thi t nh trong k thu t phát qu ng bá thông đi p g p ph i, ngoài ra có th

d a vào thông tin đ xác đ nh đ c MH g n nh t đang ch a d li u yêu c u Trong k thu t này, khi MH nh n đ c d li u h i đáp, s ghi nh n thông tin MH h i đáp d

li u vào b ng RRT B ng RRT bao g m thông tin: MH h i đáp d li u , d li u đã yêu

c u, nhãn th i gian yêu c u d li u Khi b ng RRT đ y, thông tin đvdl m i s đ c ghi

đè lên đvdl c nh t Khi đvdl tìm ki m không đ c tìm th y t i b nh đ m c c b ,

MH s ki m tra b ng RRT đ tìm ki m MH ch a d li u yêu c u tr c khi dùng k thu t phát qu ng bá thông đi p đ tìm ki m trong vùng

COOP xây d ng k thu t tìm ki m d li u h n h p d a trên 3 l c đ trên Khi

MH không tìm th y d li u t i b nh đ m c c b , MH dùng k thu t tìm ki m d a trên l ch s truy v n N u d li u không tìm th y, MH ti p t c s d ng k thu t tìm

ki m theo vùng (Cooperation Zones) N u d li u ti p t c không tìm th y thì MH ngu n s d ng k thu t tìm ki m thông qua t ng b c liên k t K thu t tìm ki m ph i

h p c a COOP đ c th hi n Hình 1-2

i m n i tr i trong k thu t tìm ki m c a COOP chính là tìm ki m d a trên b ng RRT, tuy nhiên COOP ch a đ c p đ n vi c qu n lý RRT cho hi u qu , vi c l u tr

d li u thông tin l ch s và d li u trong b nh đ m c c b c a MH còn b trùng l p,

d n đ n t n không gian l u tr c a MH Ngoài ra trong h th ng, các MH th ng xuyên di chuy n, do v y b ng RRT th ng xuyên b thay đ i, MH ch a d li u có th

di chuy n xa so v i MH ngu n, n u v n d a trên RRT đ truy xu t đ n các MH đã di chuy n xa, chi phí và th i gian h i đáp s t ng lên đáng k Do v y, đ s d ng b ng thông RRT hi u qu , COOP c n có c ch qu n lý c p nh t thông tin b ng RRT luôn

là m i nh t, nh ng đi u này l i ch a đ c nhóm tác gi đ c p đ n

i v i qu n lý d li u c ng tác, COOP t ng hi u qu c a không gian l u tr c a các b nh đ m c c b b ng cách gi m v n đ l u trùng l p d li u trong ph m vi vùng

c ng tác và đa d ng hóa các d li u l u khác nhau m t cách phù h p t ng kh n ng

l u tr d li u trong vùng, trong k thu t thua n p d li u, COOP ti n hành phân lo i

các b n sao d li u khi d li u t n t i trong vùng ho c khác vùng xác đ nh d li u chính hay ph , COOP đ a ra quy t c phân lo i d li u inter-category K thu t th

hi n n u MHi nh n đvdl D đ c gán nhãn là chính t MH trong vùng thì MHi gán nhãn đvdl D là ph Ng c l i, n u MHi nh n đvdl D v i nhãn là ph t MH vùng, MH vùng

s kèm theo thông tin MHm gi đvdl D v i nhãn chính N u MHm thu c vùng, MHil u

tr đvdl D v i nhãn là ph , ng c l i n u MHm ngoài vùng, MHil u tr đvdl D v i nhãn là chính Trong Hình 1-3, gi s ph m vi c a láng gi ng là 3 b c liên k t và MH1 có b n chính đvdl D Khi MH3 yêu c u đvdl D, MH1 ph n h i là nó có b n sao chính c a đvdl D, khi đó MH3 l u đvdl D và t i MH3, đvdl D là b n sao ph Khi MH5 yêu c u đvdl D, MH3 ph n h i có b n sao c a đvdl D và b n chính c a đvdl D

là t i MH1 Sau đó MH5 nh n đ c đvdl D và nó gán nhãn cho đvdl D là b n sao chính

Hình 1-2 L c đ tìm ki m Cocktail c a COOP

vì MH2 và MH5 cùng láng gi ng (3, 4, 5) nh ng trong vùng ch a có b n sao chính nên

b n sao chính c a D s thu c v MH5

Hình 1-3 Phân lo i “Inter category”

Trong ki n trúc COOP, vi c thu n p d li u có quan tâm t i các MH láng gi ng,

có m t vùng nh đ m c c b dùng đ l u tr đvdl th ng xuyên đ c truy xu t,

nh m ph c v cho các yêu c u truy xu t d li u c a chính nó và c cho các MH khác

M i MHi có m t vùng c ng tác g i là ZONE, t t c các MHj thu c v vùng c a MHi

đ u liên l c v i MHi qua m t b c liên k t, và đ c ký hi u là MHi1

i v i k thu t tìm ki m d li u c a l c đ ZONE, khi m t MHi có yêu c u truy xu t d li u, yêu c u s đ c tìm ki m t i b nh đ m c c b c a MHi, n u d

li u không đ c tìm th y, MHi s phát qu ng bá thông đi p đ n t t c các MH trong vùng c a nó (MHi1) đ tìm ki m d li u yêu c u, n u d li u không đ c tìm th y