A implementação de protocolos de comunicação vem sendo tratada com mais interesse, devido à influência destes no desempenho dos sistemas de comunicação atuais. O objetivo do trabalho é otimizar o desempenho de protocolos. A metodologia de projeto aqui apresentada é apoiada por conceitos de HW/SW codesign (projeto de protocolos com parte da implementação em hardware e parte em software).

As aplicações multimídias demandam cada vez mais rapidez no tráfego de seus dados visto que a qualidade do resultado da execução dessas aplicações depende diretamente do tempo de processamento, da transmissão e da propagação dos pacotes.

Para tentar diminuir o atraso incluído pelos tempos citados, utiliza-se normalmente o protocolo da camada de transporte chamado User Datagram Protocol (UDP). A justificativa para o uso do UDP é que este protocolo não estabelece inicialmente uma conexão, não mantém um estado da conexão, não se preocupa em controlar o fluxo dos dados e nem o congestionamento da rede, além de utilizar toda a capacidade disponível do enlace para enviar seus pacotes. A grande desvantagem do UDP é que ele não garante a entrega e a ordem de chegada dos pacotes. Para resolver os problemas citados do protocolo UDP, pesquisadores da Universidade de Illinois, Chicago, desenvolveram o LSP (Lightweight Streaming Protocol).

Este trabalho sugere uma implementação do protocolo LSP buscando a otimização de seu desempenho. Em seguida encontra-se a descrição da metodologia adotada.

O protocolo LSP foi escolhido por ser um protocolo da camada de aplicação para fluxos multimídia dito semiconfiável que implementa certos conceitos encontrados em protocolos orientados a conexão como a retransmissão de pacotes perdidos e o controle do envio de pacotes.

A primeira fase da metodologia é destinada à especificação do protocolo. Esta especificação será feita em Rede de Petri (RP). A validade desta rede será testada pela ferramenta ARP (Analisador / Simulador de Redes de Petri). A fase seguinte é composta pela utilização de uma ferramenta de análise de desempenho de sistemas chamada TANGRAM-II e de um Algoritmo Genético (AG). Estes trabalham em conjunto buscando a otimização do desempenho do protocolo.

A ferramenta TANGRAM-II calcula probabilidades de uma Cadeia de Markov (CM) em estado estacionário. Esta cadeia é obtida através da RP inicial, onde cada estado da cadeia representa uma marcação da RP. Vale salientar que isto só é possível porque as RPs em questão são RPs estocásticas, ou seja, o tempo para o disparo de uma transição (uma vez habilitada) segue uma distribuição exponencial. Cada indivíduo de uma população definida pelo AG será uma entrada para a ferramenta TANGRAM-II e a saída será as probabilidades associadas àquele indivíduo. De acordo com a medida de desempenho especificada, escolhem-se algumas destas probabilidades e calcula-se a aptidão de cada indivíduo. Na próxima seção encontram-se os resultados obtidos até o presente momento.

Na especificação do LSP foram identificadas 17 operações. Algumas destas operações deverão ser implementadas em hardware enquanto que outras poderão ser implementadas em software.

A medida de desempenho escolhida para se otimizar o protocolo LSP foi a probabilidade de perda de pacotes (PLP) em função do número de reconhecimentos negativos enviados pelo destinatário (NNACK). A curva de desempenho desejada será dada pela PLP em função do NNACK. Foi utilizada a expressão DPLP > PLP^NNACK, onde DPLP significa a probabilidade de perda desejada fixada em 0,01 (1%). Ela foi especificada considerando-se que, para uma aplicação de áudio, é uma perda aceitável.

Deseja-se encontrar as taxas descritas anteriormente que mais se aproximam desta curva. Aquelas transições de maior “vazão”, ou seja, maior t * p, onde t é um vetor que representa as taxas da CM associada ao modelo e p é um vetor que representa as probabilidades de disparo das mesmas, serão escolhidas para serem implementadas em hardware enquanto que as de menor vazão podem ser implementadas em software, sem prejuízo do desempenho.

Os resultados obtidos mostraram as operações com maior vazão. São elas:

1) enviar pacote (pck);

2) preparar envio de um pck;

3) empacotar quadro;

4) pedir leitura de arquivo e;

5) descartar pacote (gap2).

Das 17 operações do protocolo somente 5 deverão ser implementadas em hardware. O restante deverá ser implementado em software.

Para a aplicação da metodologia descrita neste trabalho, é necessário que várias ferramentas trabalhem em conjunto. A ferramenta ARP foi utilizada para identificar as propriedades das RPs modeladas, a ferramenta JARP é um auxiliar para a ARP utilizada principalmente para especificar visualmente as RPs modeladas. A ferramenta TANGRAM-II foi utilizada para se modelar a especificação em RP e obter as probabilidades de uma CM. A partir desta modelagem pode ser realizada a otimização do protocolo através de um algoritmo genético. O resultado será uma forte indicativa de quais operações do protocolo deverão ser implementadas em hardware de aplicação específica e quais operações poderão ser implementadas em software (processadores de uso geral). Os resultados obtidos foram satisfatórios. O AG foi executado com uma população de 200 indivíduos e depois de alguns minutos de execução (7 gerações executadas pelo AG) o programa retorna, como resposta, um arquivo com as vazões de cada operação. O resultado mostrou-se coerente, pois nitidamente percebe-se que as 5 operações que deveriam ser implementadas em hardware, através de uma análise do protocolo em questão, têm uma vazão maior que as outras. A vazão da operação enviar pacote ficou aproximadamente 2.82 vezes maior do que a vazão da operação gap2. A vazão da última operação escolhida para ser implementada como hardware é pelo menos 1,37 vez maior do que as operações restantes.