Simulation of epidemic protocols

Abstract

We live in a digital era, in a world connected by technology. The incredible capabilities of our mobile phones and computers let us communicate and get data from all over the globe, in the instance of a millisecond. However, technological progress doesn’t stop. We persist in looking for faster connections, innovative applications and platforms, more efficient, scalable, and resilient. Distributed systems are the fundamental basis driving this progress in several scientific and industry fields. Epidemic protocols are crucial to ensure efficient data dissemination on these systems, providing fault tolerance, scalability, and availability. Its relevance grows as networks become more dynamic and distributed, playing a main role in ensuring the reliability and efficient operation of these systems. Progress is not possible without studies and experimental evaluation of proposed algorithms. Although, as they are projected to systems compromising millions of nodes and processes, these studies are almost impossible at this scale, so most rely on simulation. Discrete-event simulation is one of the major experi mental methodologies in several scientific and engineering domains. The used simulator is often seen as a technical detail, and many researchers develop their custom tool. Simulation tools vary in complexity and application, catering to a wide range of industries and research domains. The choice of a specific tool depends on the nature of the simulation, the problem being addressed, and the preferences and expertise of the user. In this dissertation, we present, analyze, and compare a set of selected simulation tools, to choose the one that better fits epidemic protocol simulations in P2P systems. After choosing the most adequate simulation tool, we defined a generic simulation framework for epidemic protocols, and implementations of two different peer sampling services and one dissemination protocol. Leveraging this framework, we perform a extensive evaluation of the different protocols.

Atualmente, vivemos na era digital, num mundo conectado pela tecnologia onde os nossos telemóveis e computadores pessoais possuem capacidades incríveis que nos permite, em milésimas de segundo, comunicar e obter informações vindas dos 4 cantos do mundo. No entanto, o avanço tecnológico não para, continuamos incessantemente à procura de conexões mais rápidas, aplicações e plataformas inovadoras, mais eficientes, mais escaláveis e mais resilientes. Os sistemas distribuidos são a base fundamental que impulsiona todo este avanço em diversas áreas da ciência e da indústria. Os protocolos epidémicos são essenciais para garantir a disseminação eficaz de informações nestes sistemas, fornecendo tolerância a falhas, escalabilidade e disponibilidade. A sua importância cresce à medida que as redes se tornam mais dinâmicas e distribuídas, desempenhando um papel crítico em garantir a confiabilidade e o funcionamento eficaz desses sistemas. O avanço não é possível sem o estudo e avaliação experimental de novos algoritmos e protocolos. Porém, sendo estes projetados para sistemas distribuídos compostos por milhões de nós e processos, é quase impossível testá-los a esta escala, por isso a sua maioria depende da simulação. A simulação por eventos é uma das principais metodologias experimentais no domínio da ciência e da engenharia. Temos à nossa disposição várias ferramentas de simulação que variam na sua complexidade e areas de aplicação. Contudo nem sempre é fácil escolher a ferramenta mais adequada e muitos investigadores acabam por desenvolver o seu próprio simulador. Nesta dissertação, apresentamos, analisamos e comparamos um conjunto de ferramentas de sim ulação selecionadas, de modo a escolher a ferramenta que melhor se adequa à simulação de proto colos epidémicos. Após escolher a ferramenta mais adequada, definimos uma framework de simulação genérica, e implementação de 2 serviços de amostragem de nós e um protocolo epidémico. Aproveitando esta framework, realizamos uma avaliação extensiva dos diferentes protocolos