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Ein Ansatz zur effizienten Softwareentwicklung für drahtlose Sensornetze auf Basis von Shared Information Spaces

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Ein Ansatz zur effizienten Softwareentwicklung für drahtlose Sensornetze auf
Basis von Shared Information Spaces
Carsten Buschmann, Stefan Fischer
Institut für Betriebssysteme und Rechnerverbund
Technische Universität Braunschweig
Mühlenpfordtstr. 23, D-38106 Braunschweig
{buschmann|fischer}@ibr.cs.tu-bs.de
Jochen Koberstein, Norbert Luttenberger
Institut f. Informatik und praktische Mathematik
Christan-Albrechts-Universität zu Kiel
Christian-Albrechts-Platz 4, D-24098 Kiel
{jko|nl}@informatik.uni-kiel.de
1 Einleitung
In drahtlosen Sensornetzen [ASSC02] ebenso wie in anderen Umgebungen scheint das
Client/Server Kooperationsparadigma aus einer Reihe von Gründen nicht mehr länger
angemessen: (1) Da solche Sensorknoten über ein unzuverlässiges drahtloses Medium
kommunizieren, können sich die Clients nicht auf die Verfügbarkeit von Server verlassen. (2) Die
typischen Request/Response-Protokolle basieren auf einem Punkt-zu-Punkt-
Nachrichtenaustausch. Die Kommunikation in Sensornetzen sollte hingegen die
Broadcastcharacteristik des drahtlosen Mediums ausnutzen und davon Gebrauch machen, dass
mehrere Nachbarn eine einmal gesendete Nachricht empfangen können. (3) In mobilen
Sensornetzen kann man nicht davon ausgehen, dass von einem Knoten angebotene Dienste über
eine bestimmte Zeit verfügbar bleiben. Komplexe Dienstfindungs- und Routingprotokolle
verursachen eine signifikante Steigerung des Bandbreiten- und somit Energiebedarfes, der für
ressourcenbeschränkte Sensornetze unangemessen erscheint.
Daher schlagen wir ein anderes Kommunikationsparadigma vor, den so genannten distributed
virtual Shared Information Space (dvSIS). Im folgenden Abschnitt werden wir dieses Konzept
näher erläutern. Abschnitt 3 stellt die damit zusammenhängenden Basistechnologien vor. Diese
finden sich dann in dem in Abschnitt 4 vorgestellten informationszentrierten Software-
Entwicklungsprozess wieder.
2 Das dvSIS Kooperationsparadigma
Wir gehen davon aus, dass sich die Knoten eines Sensornetzes wie ein Schwarm verhalten: Seine
Mitglieder verfolgen ein gemeinsames Ziel, das eine Kooperation erfordert, die auf einem
zumindest teilweise gemeinsamen Wissen über den Zustand von Schwarm und Umwelt basiert.
Diese Sichtweise auf die Kooperationsform in Sensornetzen ist deutlich verschieden von
derjenigen in [IGE00, SPMC04], wo von einer sternförmigen Zusammenarbeit mit einer Anzahl
von Knoten, die einer zentralen Quelle Daten liefern, ausgeht. Unsere Sicht scheint insbesondere
für Anwendungen mit Datenverarbeitung und –aggregation im Sensornetz angemessen, bei denen
diese Operationen nicht nur von lokalem Wissen abhängen.
Gemeinhin werden gemeinsam genutzte Informationen in einer allen verfügbaren zentralen
Instanz gespeichert. Aus den in der Einleitung genannten Gründen sollte diese Instanz jedoch
kein physisch zentraler, sondern ein virtueller Ort sein. Um also Informationen gemeinsam zu
nutzen, etabliert der Schwarm einen so genannten distributed virtual Shared Information Space.
Jedes Schwarmmitglied hält eine lokale Instanz dieses dvSIS, die unvollständig, teilweise obsolet
oder inkonsistent mit den lokalen Instanzen anderer Knoten sein kann. Indem wir die
Forderungen nach Konsistenz und Vollständigkeit aufweichen, wird eine zentrale Instanz wie ein
information hub überflüssig. Der dvSIS ergibt sich als die Vereinigung aller lokalen Instanzen; er
existiert nur als Abstraktion.
Der dvSIS enthält Informationen über Zustand und Konfiguration des Schwarms genauso wie
über Umweltbeobachtungen. Er besteht aus semi-strukturierten, selbstbeschreibenden
Informationselementen, die mit syntaktischen und semantischen Metainformationen hinsichtlich
des Kontextes der Datenaquisition (wie z.B. Position oder Zuverlässigkeit) oder der Daten selbst
(wie z.B. Aggregationsgrad oder Gültigkeitsbereich) angereichert sind. Um die Beiträge eines
Sensorknotens zum dvSIS anderen Knoten zugänglich zu machen, werden die Informationen
mittels Broadcast im Netzwerk verbreitet. Um dabei den Rahmen der Informationsausbreitung zu
steuern und redundante Übertragungen zu verhindern, kommt content based forwarding gemäß
der XCast-Abstraktion [KRL04] zum Einsatz. Dabei entscheiden applikationsspezifische Filter
auf Basis des Inhaltes von Datenpaketen über deren Empfang, Versand und Verarbeitung.
Trotz des Overheads haben wir uns entschieden, den dvSIS als ein XML-kodiertes Dokument zu
modellieren. Diese Sprachtechnologie bietet einen reichen Fundus an Modellierungs- und
Verarbeitungsfunktionalitäten, vor allem auch die Möglichkeit, formale Grammatiken für
Dokumente zu definieren. Sie ermöglicht das Validieren von Dokumenten und unterstützt die
informationszentrierte Applikationsentwicklung. Darüber hinaus vereinfacht die semi-
strukturierte und selbstbeschreibende Natur von XML Dokumenten
Informationsverarbeitungsschritte wie das Verschmelzen oder Aktualisieren von Dokumenten.
Diese Modellierung ist dabei auf andere Technologien wie z.B. ASN.1 übertragbar. Dem auf
XML Ansatz folgend ist die Struktur des dvSIS formal in einem XML Schema [BM01] definiert.
Ein dvSIS XML Schema ist selbstverständlich applikationsspezifisch. Sie beschreibt dabei drei
Arten von XML Dokumenten: (1) die von einzelnen Knoten vorgehaltene Information (lokale
Sicht auf den dvSIS), (2) die Vereinigung aller lokalen Sichten der Schwarmmitglieder (dvSIS)
und (3) die als Nachrichten versandten Informationselemente (Nachrichteninstanzen).
3 XML auf kleinen Geräten
Ein einzelner XML-kodierter Sensorwert kann abhängig von der Kontextinformation und
Taglängen 100 bis 200 Bytes umfassen. Wie verträgt sich dies mit kleinen
ressourcenbeschränkten Geräten, die heute vielleicht über 2 oder 4KBytes RAM verfügen?
Unter den traditionellen Ansätzen zur Handhabung von XML haben sich zwei wesentliche
Strömungen heraus kristallisiert. Der erste basiert auf DOM [HHW+02] und bildet den gesamten
Dokumentenbaum auf eine Speicherrepräsentation ab, auf der die Anwendung dann arbeitet. Dies
ist – wie oben motiviert – für ressourcenbeschränkte Geräte kein geeigneter Weg.
Der alternative Ansatz basiert auf der Generierung von Parserereignissen, die mit den
lexikalischen Einheiten des XML Dokuments korrespondieren und den Aufruf von vordefinierten
Callback-Funktionen auslösen. Somit können die empfangenen Daten verarbeitet werden, ohne
dabei den kompletten Dokumentenbaum aufzubauen. Die Simple API for XML (SAX) ist das
bekannteste Beispiel für dieses Modell. Hinsichtlich des Dekodierens von Nachrichten führt diese
Strategie zu einer nicht unbedeutenden Ersparnis an Speicher, da die Nachrichten on-the-fly von
XML in eine applikationsinterne Repräsentation umgewandelt und gegebenenfalls mit lokal
vorhandenen Daten verschmolzen werden können; irrelevante Informationen können darüber
hinaus sofort verworfen werden. Unglücklicherweise sind die SAX Callbacks nicht typsicher,
was zwei Nachteile hat: (1) die Applikation muss den Typ der empfangenen Daten selbst
bestimmen, und (2) das Schema muss zwecks Validierung zur Laufzeit verfügbar sein.
Für kleine Geräte scheint die Erweiterung dieses ereignisbasierten zu einem getypten
ereignisbasierten Ansatz die viel versprechendste Lösung zu sein: (1) der ereignisbasierte Ansatz
erlaubt das Eindampfen Speicher verzehrender XML-kodierter Daten in Speicher sparende
interne Repräsentationen zum frühest möglichen Zeitpunkt, (2) eine Adaption der API auf ein
applikationsspezifisches XML Schema ermöglicht schlanken und schnellen Code, ohne auf das
Schema zur Laufzeit zugreifen zu müssen, und (3) das Validieren wird inhärent ermöglicht.
4 Prozess einer informationszentrierten Applikationsentwicklung
Den oben präsentierten konzeptionellen Ideen folgend haben wir das so genannte <<ASTAX
Framework (sprich: CCASTAX) entwickelt. Es umfasst zwei wesentliche Komponenten:
STAX/g und STAX/p, wobei STAX für Simple Typed API for XML steht. STAX/g ist ein
Generator, der (1) Code für einen validierenden Parser (STAX/p) und (2) Methodenrümpfe für
die getypten Callback-Funktionen aus einem gegebenen XML Schema generiert. STAX/p fußt
auf einer neuen Klasse von endlichen Automaten, den so genannten Cardinally Constraint
Automata (CCA), die in [RL02] detailliert vorgestellt werden. Zur Laufzeit reicht STAX/p
Parserereignisse an die getypten Callback-Funktionen, die STAX/g generiert hat, weiter. Diese
Funktionen bilden ein ereignisbasiertes API, das die definierte XML Typhierarchie auf
programmiersprachliche Konstrukte (siehe auch das Beispiel in Tabelle 1) abbildet. Sie müssen
vom Applikationsentwickler mit Leben gefüllt werden, genau wie das Erstellen der XCast-Filter
in seine Verantwortung fällt. Einen Überblick des vollständigen Prozesses gibt Abbildung 1.
Abbildung 1. Prozess einer informationszentrierten Applikationsentwicklung
Ausgehend vom <<ASTAX Framework kann ein gradliniger Prozess zur Entwicklung von
dvSIS-basierter Applikationssoftware definiert werden. Er umfasst drei wesentliche Schritte: Der
erste und grundlegendste Schritt ist die Spezifikation des dvSIS, formalisiert in einem XML
Schema, das Typ und Struktur aller Informationseinheiten im dvSIS und allen damit
zusammenhängenden Nachrichten beschreibt. Im zweiten Schritt wird aus diesem Schema mit
Hilfe von STAX/g der validierende Parser STAX/p mit der zugehörigen Automatendefinition
sowie eine Menge von typisierten Callback-Funktionsrümpfen generiert. Als dritten Schritt
implementiert der Applikationsentwickler die Callback-Funktionen und die XCast-Filter. Danach
folgt der übliche Softwareentwicklungsprozess aus Deployment, Betrieb und Wartung, der sich
an den allgemeinen Methoden der Softwareentwicklung orientiert.
Das <<ASTAX Framework unterstützt das Generieren von Java oder C Code, wobei letzteres auf
typische Sensorknoten zielt. Der C Code ist in Implementierungs- und Headerdateien (.c and .h-
Dateien) unterteilt, die die leeren Funktionsrümpfe bzw. die Funktionsheader enthalten. Diese
Funktionen werden von STAX/p als Callbacks aufgerufen, wenn die entsprechenden XML
Elemente (z.B. XML Start- oder Endtags, Attribute oder Character Data) gelesen und erfolgreich
validiert wurden. Für jedes XML Element und Attribut werden entsprechende .c und .h-Dateien
generiert. Eine .c-Datei für einen complexType umfasst so genannte create und add
Funktionen für seine Kindelemente und Attribute, während für simpleTypes lediglich eine
setContent Funktion enthalten ist. Für die Dokumentenwurzel wird per Default die Datei
Start.c erzeugt, die die entsprechenden Funktionen enthält. Zusätzlich können für
complexTypes so genannte contains und merge Callbacks erzeugt werden, um
Datenaggregation während des Parsens zu ermöglichen [LRK04]. Tabelle 1 zeigt ein Beispiel:
Die linke Seite zeigt ein Fragment eines XML Dokuments, das einen Sensorwert repräsentiert.
Die Sequenz der Callback-Aufrufe, die beim Parsen und Validieren auftreten, ist auf der rechten
Seite dargestellt.
XML Token File Inserted method
<dvSIS> Start.c create_dvSIS()
<temp dvSIS.c create_temp ()
time=”11:23:00” temp.c create_time()
time.c setContent(“11:23:00”)
temp.c add_time()
x=”21” temp.c create_x()
x.c setContent(21)
temp.c add_x()
y=”5”> temp.c create_y()
y.c setContent(5)
temp.c add_y()
32 temp.c setContent(32)
</temp> dvSIS.c contains temp()
dvSIS.c add_temp() or merge_temp()
</dvSIS> Start.c add_dvSIS()
Tabelle 1. Sequenz der Funktionsaufrufe beim Parsen eines Instanzdokumentes
Der von STAX/g erzeugte C Code kann für eine Vielzahl von Plattformen kompiliert werden,
darunter auch der Texas Instruments MSP430 Mikrocontroller, der auf den von der FU Berlin
entwickelten Embedded Sensor Boards [ESB] eingesetzt wird und auf extrem geringen
Energieverbrauch ausgelegt ist. Für diesen Controller haben wir haben wir eine prototypische
Implementierung entwickelt und untersucht. Er verfügt unter anderen über einen UART, der für
Kommunikation über das drahtlose Netzwerk genutzt wird. Das Empfangen eines Bytes löst
einen Interrupt aus, der das Ausführen der zugehörigen Interrupt Service Routine (ISR) bewirkt.
Um das nächste Byte empfangen zu können, muss diese Routine rechtzeitig zurückkehren. Da
STAX/p jedoch direkt Applikationsfunktionen aufruft, ist der Parser durch eine
Ereigniswarteschlange von der ISR entkoppelt. Dabei erkennt die ISR lediglich die lexikalischen
Einheiten und fügt der Schlange entsprechende Ereignisse hinzu.
Code Module Größe
dvSIS Callback-Funktionsrümpfe 2.0 kB
dvSIS CCA Beschreibung 0.3 kB
STAX/p statischer Parser 4.1 kB
Tabelle 2. Codegröße der von STAX/g für das Beispiel erzeugten Module
Wir haben mit dem Beispiel aus Tabelle 1 eine Reihe von Untersuchungen durchgeführt.
Zunächst haben wir die Größe des Codes untersucht, der aus dem zugehörigen Schema (es lässt
zwischen 1 und 100 Temperaturmesswerte zu) erzeugt wird. Tabelle 2 zeigt die Codegröße
aufgeteilt in die drei Komponenten Funktionsrümpfe, CCA Beschreibung und statischer Parser.
Obwohl die Größe der Funktionsrümpfe und des CCA selbstverständlich von der Komplexität
des Schemas abhängt, wird dennoch deutlich, dass der Code für den ESB Knoten mit seinen
60kB Programmspeicher problemlos handhabbar ist. Nichtsdestotrotz können sich jedoch
Probleme bei der Handhabung großer Instanzdokumente ergeben, da die Sensorknoten über nicht
mehr als 2kB RAM verfügen.
Im Rahmen von Laufzeitmessungen haben wir auch gemessen, wie lange es dauert, eingehende
Nachrichten zu verarbeiten. Das Beispiel aus Tabelle 1 wird in weniger als einer Millisekunde
geparst und validiert. Steigert man die Anzahl der in der Nachricht enthaltenen Messwerte,
wächst die Verarbeitungszeit im Parser quadratisch und im Validierer linear. Wir sind jedoch
davon überzeugt, dass das quadratische Verhalten des Parsers auf ein Implementierungsproblem
(vermutlich quadratisches Verhalten der Speicherverwaltung) zurück zu führen ist, und das
Parsen prinzipiell in linearer Zeit möglich ist.
5 Zusammenfassung aus Ausblick
In dieser Arbeit haben wir aufgezeigt, wie ein informationszentrierter Prozess zur Entwicklung
von Applikationssoftware für drahtlose Sensornetze aussehen kann. Auf Basis des distributed
virtual Shared Information Space, der die Mechanismen des CCA und von XCast verwendet,
konnten wir zeigen, dass die Verarbeitung von XML auf ressourcenbeschränkten Geräten wie
typischen Sensorknoten möglich ist.
Neben der Erweiterung und Optimierung der <<ASTAX Implementierung umfassen die nächsten
Schritte die Entwicklung kompletter Applikationen auf Basis der vorgestellten Konzepte. Auf
diese Weise wollen wir mehr Erfahrungen mit dem dvSIS und der Art und Weise, wie man damit
effizient Applikationen entwickeln kann, gewinnen. Darüber hinaus werden wir Mechanismen
für Kontextbewusstsein integrieren und effizientere Kodierungen des XML Information Set für
den Transport über die Luftschnittstelle entwickeln, die dennoch direktes Parsen und Validieren
erlauben.
Literatur
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Springer Lecture Notes in Computer Science 2920. First European Workshop on Wireless Sensor
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Article
Das Forschungsgebiet des Pervasive Computing hat in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen. Hauptziel ist die Integration von Computertechnologie in Alltagsgegenstände und die Nutzung dieser hierdurch elektronisch angereicherten Benutzerumgebung, ihrer Geräte und Dienste für die Ausführung von Anwendungen. Dafür müssen diese Anwendungen in die Lage versetzt werden, sich dynamisch an wechselnde Umgebungen anzupassen, beispielsweise durch Verlagerung ihrer Funktionalität zwischen Geräten. Bedingt durch dynamische Umgebungen, Nutzermobilität sowie drahtlose Kommunikationstechnologien ist die Entwicklung von Anwendungen für Pervasive Computing Umgebungen hochkomplex. Daher wurden in diesem Projekt grundlegende Konzepte und Algorithmen entwickelt, um eine automatisierte Nutzerunterstützung in diesen Umgebungen zu ermöglichen. Hierbei lag der Schwerpunkt auf der Entwicklung von Algorithmen zur Selbstkonfiguration von Anwendungen mittels automatisierter Komposition und Adaption. Neben dynamischen, homogenen Ad Hoc Umgebungen sollten außerdem heterogene Umgebungen, in denen zusätzlich ressourcenstarke Infrastrukturgeräte vorhanden sind, berücksichtigt werden, um eine effiziente Ausführung von Konfigurationen und Adaptionen auch in solchen Umgebungen zu ermöglichen.
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Habitat monitoring is an important driving application for wireless sensor networks (WSNs). Although researchers anticipate some challenges arising in the real-world deployments of sensor networks, a number of problems can be discovered only through experience. This paper evaluates a sensor network system described in an earlier work and presents a set of experiences from a four month long deployment on a remote island o# the coast of Maine. We present an in-depth analysis of the environmental and node health data. The close integration of WSNs with their environment provides biological data at densities previous impossible; however, we show that the sensor data is also useful for predicting system operation and network failures. Based on over one million data and health readings, we analyze the node and network design and develop network reliability profiles and failure models.
Document Object Model (DOM) Level 3 Core Specification Directed diffusion: a scalable and robust communication paradigm for sensor networks
  • A L Hors
  • P L H 'egaret
  • L Wood
  • G Nicol
  • J Robie
  • M Champion
  • S Byrne
  • C Intanagonwiwat
  • R Govindan
  • D Estrin
Hors, A. L., H'egaret, P. L., Wood, L., Nicol, G., Robie, J., Champion, M., and Byrne, S. Document Object Model (DOM) Level 3 Core Specification. October 2002. [IGE00] Intanagonwiwat, C., Govindan, R., Estrin, D.: Directed diffusion: a scalable and robust communication paradigm for sensor networks. In: Proceedings of the sixth annual international conference on Mobile computing and networking. ACM. 2000. [KRL04]
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  • P V Biron
  • A Malhotra
Biron, P. V. and Malhotra, A. XML Schema Part 2: Datatypes. http://www.w3.org/TR/xmlschema-2/. May 2001. [ESB] Website of the Embedded Sensor Board (ESB). http://www.scatterweb.com.
Document Object Model (DOM) Level 3 Core Specification
  • A L Hors
  • P L H'egaret
  • L Wood
  • G Nicol
  • J Robie
  • M Champion
  • S Byrne
Hors, A. L., H'egaret, P. L., Wood, L., Nicol, G., Robie, J., Champion, M., and Byrne, S. Document Object Model (DOM) Level 3 Core Specification. October 2002.
Directed diffusion: a scalable and robust communication paradigm for sensor networks
  • C Intanagonwiwat
  • R Govindan
  • D Estrin
Intanagonwiwat, C., Govindan, R., Estrin, D.: Directed diffusion: a scalable and robust communication paradigm for sensor networks. In: Proceedings of the sixth annual international conference on Mobile computing and networking. ACM. 2000.