Techniques de r´ eduction du trafic et d’optimisation de la bande passante

passante

Les simulateurs distribu´es doivent ´echanger les ´etats des l’entit´es qu’ils simulent de mani`ere quasi-r´eelle pour maintenir une vision consistante de la simulation. Cependant, ceci n’est pas toujours r´ealisable car d’une part la QoS dans le r´eseau n’est pas mise en place, et d’autre part, la quantit´e de trafic ´echang´e est assez grande pour ˆetre transmise sur le r´eseau qui est d´ej`a contraint par d’autres types d’applications. Pour cela, des techniques de r´eduction de messages ont ´et´e propos´ees pour r´eduire la quantit´e de messages ´echang´es.

des ´etats des entit´es simul´ees. Cette proc´edure repose sur la mise en oeuvre d’un mˆeme en- semble d’algorithmes dont l’objectif est tout d’abord, de conduire les simulateurs distants `a diminuer le volume de trafic correspondant `a la diffusion des ´etats locaux des entit´es simul´ees localement, ensuite de permettre aux sites r´ecepteurs de d´eterminer par extrapolation l’´etat d’une entit´e distante `a chaque pas de la simulation. Toutefois, ces techniques diff`erent par les approches qu’elles utilisent pour contribuer `a r´esoudre l’inconsistance de l’environnement vir- tuel. Par exemple, la technique de filtrage des pertinences permet d’adapter la communication entre des r´eseaux h´et´erog`enes en ´eliminant les donn´ees non pertinentes. Bassiouni [89] propose d’utiliser la distance spatiale entre les entit´es de la simulation sous DIS pour filtrer le trafic envoy´e par un r´eseau FDDI vers un r´eseau Ethernet.

Le service de gestion de la distribution de donn´ees de HLA (DDM ou Data Distribution Ma- nagement) comporte aussi un m´ecanisme de filtrage par r´egions qui permet l’abonnement `a certaines donn´ees via l’espace de routage de donn´ees [80]. Un espace de routage HLA est un syst`eme de coordonn´ees multidimensionnel selon lequel un f´ed´er´e peut impl´ementer son m´eca- nisme de filtrage par r´egion [109]. Le choix d’une r´egion de routage se fait par un calcul des zones d’intersection entre les r´egions de producteurs de variables et les r´egions des consommateurs de variables. Ensuite, le moteur d’ex´ecution (RTI) d´etermine quels f´ed´er´es peuvent acc´eder `a quelle r´egion. Les f´ed´er´es peuvent aussi choisir les variables auxquelles ils veulent acc´eder en pr´ecisant leurs seuils.

L’agr´egation de paquets est une technique d’encapsulation des paquets qui permet de diminuer le temps de traitement des paquets dans les r´eseaux grande distance. Par exemple, dans des r´eseaux ATM, les unit´es IWU (Inter-Working Units) sont utilis´ees pour convertir le trafic DIS en cellule ATM [10]. Le flux de cellules est multiplex´e et rout´e sur un back-bone ATM/ADSL pour lui permettre un lien de transmission haute vitesse et fiable. Comme un paquet ESPDU1

est de 144 octets, il est fragment´e en 3 cellules ATM avant d’ˆetre mis sur l’interface r´eseau du commutateur ATM. Ensuite les cellules sont transmises sur des liens optiques fiables de haut d´ebit. En arrivant `a l’autre bout du r´eseau, les cellules sont rassembl´ees en niveau de l’interface IWU avant d’ˆetre adapt´ees `a l’hˆote.

La compression de donn´ees propos´ee par le protocole PICA [61] permet la diffusion de la dif- f´erence des unit´es de donn´ees (mise `a jour des ´etats des objets simul´es), qui d`es sa r´eception sur les noeuds distants, permet de r´eg´en´erer le paquet original . Toutefois, comme les entit´es ne changent pas rapidement leurs ´etats, la taille des paquets de mise `a jour est assez faible et sa diff´erence entre deux paquets successifs est peu significative, particuli`erement lorsqu’une entit´e devient totalement immobile, o`u elle cesse d’envoyer des informations sur son comportement (position, vitesse, acc´el´eration). Nous proposerons `a la base de ces techniques le dead reckoning que nous ´etudierons sur les r´eseaux grande distance sans garantie de QoS dans la section 4.2 du chapitre 4.

2.4

Simulation distribu´ee `a base de DDS

DDS (Data Distribution Service) [100] est un standard de l’OMG2_{qui cible les applications}

temps-r´eel distribu´ees centr´ees sur les donn´ees. Il int`egre `a la fois un mod`ele de donn´ees simple,

1. Entity State PDU

une distribution efficace et extrˆemement configurable. Il pr´esente une architecture producteur/- consommateur qui permet aux applications de communiquer tout simplement, par publication, l’information dont elles disposent et de souscrire `a l’information dont elles ont besoin.

Le middleware DDS fournit les m´ecanismes n´ecessaires pour la pr´edictibilit´e et le contrˆole des ressources tout en offrant la modularit´e, la scalabilit´e, l’´evolutivit´e, la fiabilit´e et la robustesse de la communication. Sa structure est similaire `a celle de HLA pour certains points [73] : une architecture de communication bas´ee sur le mod`ele producteur/consommateur, qui supporte la mod´elisation par objets et la propagation des mises `a jour des instances des objets, qui fournit un support de contenu bas´e sur les souscriptions, comparables au service de gestion de la distri- bution des donn´ees du standard HLA (espace de routage et r´egions du service Data Distribution Management).

La sp´ecification DDS offre deux niveaux d’interface (Figure 2.4) : l’une de bas niveau, Data Cen- tric Publish Subscribe (DCPS), hautement configurable, ´etroitement li´e aux donn´ees et riche de nombreux param`etres QoS pour d´eterminer le comportement requis ; le niveau plus ´elev´e, Data Local Reconstruction Layer (DLRL), qui offre une approche simplifi´ee du mod`ele OMT de HLA et qui permet une meilleure int´egration au niveau applicatif.

Figure 2.4: Les couches DDS

DDS fournit de nouveaux aspects non inclus dans HLA : un ensemble riche de politiques de qualit´e de service, un mod`ele de donn´ees fortement typ´e permettant la propagation d’´etat com- prenant la distribution coh´erente et ordonn´ee des donn´ees, ceci tout en omettant quelques autres aspects abord´es par HLA, comme le management du temps et le management de f´ed´eration. En d´epit de sa nouveaut´e, la technologie est bien d´emontr´ee, elle unifie la distribution de don- n´ees avec succ`es sur des middlewares temps-r´eel tels que NDDS [112], OpenSpliceDDS [117] et OpenDDS [99].