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Facoltà di Ingegneria 

Corso di Studi in Ingegneria Informatica 

Tesi di laurea 

Analisi delle prestazioni delle principali soluzioni 

per servizi publish/subscribe 

Anno Accademico 2009/2010 

Relatore 

Ch.mo prof. Domenico Cotroneo 

Correlatore 

Ing. Christiancarmine Esposito 

Candidato 

Vincenzo De Luca 

matr. 041/002809

Dedicata ai miei genitori, a mia sorella, a Roberto, 

a chi mi è sempre stato vicino nel bene e nel male. 

Questa volta lasciate che sia felice, 

non è successo nulla a nessuno, 

non sono da nessuna parte, 

succede solo che sono felice 

fino all’ultimo profondo angolino del cuore. 

Sono più sterminato dell’erba nelle praterie, 

e l’acqua sotto, gli uccelli in cima, 

il mare come un anello intorno alla mia vita, 

l’aria canta come una chitarra. 

Il mondo è oggi la mia anima, 

lasciatemi essere felice, 

Oggi lasciate che sia felice, io e basta, 

con o senza tutti 

essere felice 

(Tratto da “Ode al giorno Felice”P.Neruda)

Indice 

Introduzione 8 

Capitolo 1. Introduzione ai sistemi publish - subscribe 10 

1.1 Introduzione ai Middleware 10 

1.2 Service Oriented Architecture (SOA) 12 

1.2.1 Enterprise Service Bus 13 

1.2.2 Event – Driven Architecture 13 

1.2.3 Staged Event – Driven Architecture 14 

1.3 Modello Publish/Subscribe 14 

1.4 Modello architetturale Publish/Subscribe 18 

1.4.1 Infrastruttura di overlay 18 

1.4.2 Indirizzamento degli eventi 20 

1.4.3 Controllo degli eventi 22 

1.5 Altri paradigmi di comunicazione 22 

Capitolo 2. Le principali architetture Publish/Subscribe 26 

2.1 Middleware Publish/Subscribe DDS 26 

2.2 Qualità del servizio nei Middleware DDS 27 

2.3 Architettura dei Middleware DDS 30 

2.4 Real Time Innovations Data Distribution Service RTI - DDS 32 

2.4.1 QoS supportate 35 

2.4.2 Discovery 37 

2.5 OpenSplice 38 

2.5.1 Architettura OpenSplice 39 

2.5.2 QoS supportate 42 

2.6 Corba 43 

2.6.1 I servizi CORBA 46 

2.6.2 CORBA EVENT SERVICE 48 

2.6.3 CORBA NOTIFICATION SERVICE 50 

2.6.4 CORBA TAO 51 

2.7 JMS – Java Message Service 54 

2.7.1 Apache ActiveMQ - CPP 60 

2.8 AMQP 62 

2.8.1 AMQP Model Layer 64 

2.8.2 Il Layer Session 65 

2.8.3 Il layer di trasporto (Transport layer) 67 

2.8.4 OpenAMQ 68 

2.8.5 QPID 71 

2.9 Confronto delle soluzioni middleware 73 

III

Capitolo 3. Valutazione prestazionale 78 

3.1 Sistema di Riferimento 78 

3.2 I Test 79 

3.3 Parametri di confronto 81 

3.4 Test RTI - DDS 82 

3.5 Test OpenSplice 90 

3.6 Test CORBA TAO 95 

3.7 Test Apache ActiveMQ - CPP 104 

3.8 Test OpenAMQ 111 

3.9 Test QPID 118 

3.10 Confronto delle prestazioni delle soluzioni publish/subscribe 125 

Conclusioni e Sviluppi futuri 129 

Ringraziamenti 131 

Bibliografia 135 

IV

Indice delle figure 

Figura 1.1 Struttura a livelli per applicazioni di rete distribuite 10 

Figura 1.2 Genealogia del Middleware 11 

Figura 1.3 Un semplice sistema Publish/Subscribe 15 

Figura 1.4 Space, Time e Synchronization decoupling 17 

Figura 1.5 Architettura a livelli di un sistema Publish/Subscribe 18 

Figura 1.6 Interazione Message Passing 23 

Figura 1.7 Interazione RPC 23 

Figura 1.8 Interazione Notification 24 

Figura 1.9 Interazione Shared spaces 24 

Figura 1.10 Interazione Message queue 25 

Figura 2.1 Schema concettuale del DCPS 31 

Figura 2.2 Architettura di un’applicazione sviluppata su RTI DDS 32 

Figura 2.3Architettura RTI DDS 35 

Figura 2.4 Architettura OpenSplice DDS 40 

Figura 2.5 Architettura OMA (Object Management Architecture) 44 

Figura 2.6 Macroblocchi dell'architettura OMA 45 

Figura 2.7 Pila ISO-OSI 46 

Figura 2.8 Modalità di invio degli eventi: push e pull 49 

Figura 2.9 Le interfacce principali il servizio di notifica 51 

Figura 2.10 Architettura TAO 53 

Figura 2.11 Architettura JMS 55 

Figura 2.12 Il modello di programmazione Java Message Service 57 

Figura 2.13 Un client-library trasforma messaggi JMS da e per eventi strutturati 59 

Figura 2.14 Schema dei protocolli di Apache ActiveMQ – CPP 61 

Figura 2.15 Struttura a layer di AMQP 63 

Figura 2.16 Semantica AMQP 65 

Figura 2.17 Header 68 

Figura 3.1 Schema Cluster CINI utilizzato per i test 79 

Figura 3.2 Schema di Calcolo Latenza 80 

Figura 3.3 Architettura decentralizzata 82 

Figura 3.4 Mediana dei tempi di RTT RTI - DDS 87 

Figura 3.5 Distanza interquartile dei tempi di RTT RTI - DDS 88 

Figura 3.6 Mediana Scalabilità RTI - DDS 89 

Figura 3.7 Architettura federata 90 

Figura 3.8 Mediana dei tempi di RTT OpenSplice DDS 94 

Figura 3.9 Distanza interquartile dei tempi di RTT OpenSplice DDS 95 

Figura 3.10 Mediana Scalabilità OpenSplice - DDS 96 

Figura 3.11 Architettura centralizzata 97 

Figura 3.12 Mediana dei tempi di RTT Corba 101 

Figura 3.13 Distanza interquartile dei tempi di RTT Corba 102 

Figura 3.14 Mediana Scalabilità Corba 103 

Figura 3.15 Mediana dei tempi di RTT Apache ActiveMQ - CPP 108 

Figura 3.16 Distanza interquartile dei tempi di RTT Apache ActiveMQ - CPP 109 

Figura 3.17 Mediana Scalabilità Apache ActiveMQ - CPP 110 

Figura 3.18 Mediana dei tempi di RTT OpenAMQ 115 

Figura 3.19 Distanza interquartile dei tempi di RTT OpenAMQ 116 

Figura 3.20 Mediana Scalabilità OpenAMQ 117 

V

Figura 3.21 Mediana dei tempi di RTT QPID 122 

Figura 3.22 Distanza interquartile dei tempi di RTT QPID 123 

Figura 3.23 Mediana Scalabilità QPID 124 

Figura 3.24 Mediana dei tempi di RTT 1Pub – 2 Sub 125 

Figura 3.25 Distanza interquartile dei tempi di RTT 1Pub – 2 Sub 125 





Figura 3.30 Mediana scalabilità 2 Sub – 4 Sub 128 

Figura 3.31 Mediana scalabilità 2 Sub – 6 Sub 128 

VI

Indice delle tabelle 

Tabella 2.1 QoS Policy 36 

Tabella 2.2 Architettura 76 

Tabella 2.3 Quality of Service Policy 77 

Tabella 3.1 Valori della mediana RTI - DDS 84 

Tabella 3.2 Valori della distanza interquartile RTI DDS 85 

Tabella 3.3 Valori della mediana di Scalabilità RTI – DDS 86 

Tabella 3.4 Valori della mediana OpenSplice DDS 91 

Tabella 3.5 Valori della distanza interquartile OpenSplice DDS 92 

Tabella 3.6 Valori della mediana di Scalabilità OpenSplice – DDS 93 

Tabella 3.7 Valori della mediana Corba 98 

Tabella 3.8 Valori della distanza interquartile Corba 99 

Tabella 3.9 Valori della mediana di Scalabilità Corba 100 

Tabella 3.10 Valori della mediana Apache ActiveMQ – CPP 105 

Tabella 3.11 Valori della distanza interquartile Apache ActiveMQ – CPP 106 

Tabella 3.12 Valori della mediana di Scalabilità Apache ActiveMQ – CPP 107 

Tabella 3.13 Valori della mediana OpenAMQ 112 

Tabella 3.14 Valori della distanza interquartile OpenAMQ 113 

Tabella 3.15 Valori della mediana di Scalabilità OpenAMQ 114 

Tabella 3.16 Valori della mediana QPID 119 

Tabella 3.17 Valori della distanza interquartile QPID 120 

Tabella 3.18 Valori della mediana di Scalabilità QPID 121 

VII

Introduzione 

Analisi delle prestazioni delle principali soluzioni per servizi 

publish/subscribe 

L‟esigenza di avere applicazioni distribuite in ambienti di larga scala, scalabili e affidabili, 

ha portato alla creazione di nuovi paradigmi di comunicazione. L‟unico in grado di fornire 

la disseminazione delle informazioni in forma anonima, in maniera asincrona, garantendo 

il totale disaccoppiamento dei partecipanti è il paradigma publish/subscriber. Tali 

caratteristiche permettono di ottenere una distribuzione delle informazioni scalabile e 

affidabile, in quanto i partecipanti non devono conoscersi reciprocamente, l‟operazione di 

invio e ricezione non devono essere sincronizzate e non richiede che le entità interessate 

siano “attive” nello stesso tempo. Questo paradigma di comunicazione, grazie a queste 

caratteristiche, nell‟ultimo decennio si è guadagnato un ruolo centrale nello sviluppo di 

applicazioni su larga scala; esempi di applicazione sono il controllo del traffico aereo, il 

controllo dei processi industriali, lo scambio delle quotazioni finanziarie. A seconda del 

campo di applicazione, la diffusione delle informazioni deve seguire regole e rispettare 

vincoli più o meno restrittivi: si pensi per esempio a quanto sia tollerabile la perdita di una 

transazione finanziaria “real-time”. Per cui le problematiche che un sistema di diffusione 

delle informazioni si trova ad affrontare sono molteplici: l‟ormai crescente mole di dati che 

si vuole trasmettere ad un numero sempre maggiore di partecipanti interessati, i quali 

possono essere dislocati su una rete geograficamente vasta, è un altro aspetto da tenere 

bene in considerazione, come pure la diversità delle architetture usate per i singoli 

partecipanti. Senza contare aspetti dinamici delle reti, guasti, il continuo entrare o uscire 

dei partecipanti dalla comunicazione, l‟inaffidabilità dei canali, aspetti che appaiono 

evidenti, e maggiormente critici, se si pensa ad una rete di dispositivi mobili. Poichè tali 

problematiche sono comuni a molti e diversi campi d‟applicazione, si `e pensato di creare 

uno strato software che si occupasse di esse. Uno strato che forma una “terra di mezzo” tra 

applicazione e sistema sottostante e per questo chiamato middleware. L‟idea è dunque di 

demandare al middleware la gestione delle problematiche, mentre l‟applicazione dovrà 

occuparsi solo della propria logica: inviare un dato per l‟applicazione si tradurrà in 

un‟istruzione al middleware sottostante, inviarlo affidabilmente potrà essere la stessa 

8

Analisi delle prestazioni delle principali soluzioni per servizi 

publish/subscribe 

istruzione con parametri di affidabilità. Il resto del gioco è intrapreso dal middleware, il cui 

apporto migliorerà sia l‟interoperabilità con i vari sistemi che l‟efficienza delle 

applicazioni. Una soluzione architetturale è costituita dai sistemi middleware di tipo 

publish/subscribe. Il modello Publish/Subscribe risulta particolarmente adatto alla 

realizzazione di applicazioni distribuite aventi come task principale la distribuzione dei 

dati. I middleware basati sul modello Publish/Subscribe offrono infatti un elevato grado di 

disaccoppiamento tra le entità comunicanti, rendendo particolarmente agevole la 

realizzazione di schemi di comunicazione molti-a-molti anche con requisiti di tempo 

stringenti, come nel caso di sistemi real-time e mission critical ed offrendo un elevato 

grado di scalabilità al crescere dei partecipanti alla comunicazione 

Nel nostro lavoro di tesi abbiamo valutato diverse soluzioni middleware publish/subscribe, 

spaziando tra le varie soluzioni attualmente disponibili sul mercato, partendo da soluzioni 

middleware già affermate come RTI DDS, OpenSpliceDDS, Corba, e giungere ad 

esaminare soluzioni più recenti come AMQP e JMS. 

Di seguito riportiamo l‟organizzazione del lavoro in capitoli: 

Capitolo 1 - Introduzione ai Sistemi Publish/Subscribe: In questo capitolo si 

introduce il paradigma Publish/Subscribe. 

Capitolo 2 - Le principali architetture Publish/Subscribe: In questo capitolo ci 

soffermiamo ad esaminare le caratteristiche dei middleware presi in esame durante 

questo lavoro di tesi per cercare di trarne un confronto. 

Capitolo 3 - Valutazione prestazionale: In questo capitolo si introduce la 

metodologia e la tipologia dei test di funzionamento eseguiti sui middleware presi 

in esame. I risultati di tali test sono stati poi raccolti e utilizzati per effettuare una 

valutazione prestazionale delle varie soluzioni da cui si è ricavato un confronto 

9



Capitolo 1 - Introduzione ai Sistemi Publish/Subscribe 

1.1 Introduzione ai Middleware 

L'evoluzione di Internet ha cambiato notevolmente la scala dei sistemi distribuiti. Questi 

oggi comprendono milioni di entità, distribuite in tutto il mondo, i cui comportamenti 

possono variare nel corso del tempo. Il collante tra le differenti entità, in un ambiente di 

scala così ampio, deve essere fornito da un sistema middleware dedicato, basato su un 

adeguato sistema di comunicazione come illustrato in figura 1.1 [1]. Il middleware è uno 

strato software interposto tra il sistema operativo e le applicazioni in grado di fornire 

astrazioni e servizi utili per lo sviluppo di applicazioni distribuite, così da consentire loro 

di interoperare indipendentemente da possibili eterogeneità. 

Figura 1.1 Struttura a livelli per applicazioni di rete distribuite. 

Un Middleware può essere catalogato in base ai servizi offerti: 

RPC-based system: prevede le infrastrutture necessarie per effettuare le RPC in modo 

trasparente al programma, ed in modo uniforme rispetto ai protocolli sottostanti; 

TP Monitor: i middleware di questo tipo sono in grado di supportare transazioni 

distribuite con proprietà ACIDE per dati distribuiti su più sistemi eterogenei; 

Object-Broker: estendono il paradigma RPC con l‟aggiunta di numerosi servizi che 

10



semplificano lo sviluppo di applicazioni distribuite secondo il paradigma Object- 

Oriented [1]; 

Object monitor: nasce dall‟unione di due tipi di middleware il TP Monitoe e l‟Object 

Broker; 

Message-oriented: (MOM) sono middleware basati su scambio di messaggi. Per 

messaggio si intende un insieme di dati strutturati, caratterizzati da un tipo ed 

un‟insieme di parametri del messaggio. La limitazione principale di questo 

middleware è l‟indirizzamento punto-punto; 

Message-brokers: è un message middleware che si occupa dello scambio di messaggi 

in una rete di telecomunicazioni, lo schema di indirizzamento di questa tipologia di 

middleware non è più di tipo punto-punto ma è un indirizzamento orientato ai 

messaggi. Il paradigma più noto è il Publish/Subscribe; 

Nella Fig. 1.2 viene rappresentata la genealogia dei middleware appena descritti. 

Figura 1.2 Genealogia del Middleware. 

11

1.2 Service Oriented Architecture (SOA) 



Un sistema distribuito è formato da diversi agenti software discreti che devono cooperare 

insieme per svolgere determinate funzioni. Inoltre, gli agenti in un sistema distribuito non 

operano nello stesso ambiente, quindi devono comunicare affidandosi a protocolli software 

e hardware attraverso una rete. Questo implica che le comunicazioni in un sistema 

distribuito sono intrinsecamente meno veloci e disponibili di quelle tramite invocazione 

diretta nel codice e usando memoria condivisa. Questo ha delle importanti implicazioni 

architetturali, poichè i sistemi distribuiti richiedono che gli sviluppatori prendano in 

considerazione l‟imprevedibile latenza di una comunicazione remota e gestire le 

problematiche derivate dalla concorrenza e dai possibili fallimenti parziali. 

I distributed object systems sono sistemi distribuiti nei quali la semantica 

dell‟inizializzazione di un oggetto e dei suoi metodi sono esposti a sistemi remoti tramite 

meccanismi proprietari o standard per inoltrare la richiesta oltre i confini del sistema, 

effettuare marshall o unmarshall degli argomenti dei metodi, etc. 

Una Service Oriented Architecture (SOA) [57,58] è una forma d‟architettura di sistemi 

distribuiti tipicamente caratterizzata da queste proprietà: 

Vista logica: Il servizio è un‟astrazione, vista logica, del programma, database, 

processo etc., definito in termini di cosa fa, tipicamente astraendo un‟operazione. 

Orientato ai messaggi: Il servizio è formalmente definito in termini dei messaggi 

scambiati tra l‟agente fornitore e l‟agente fruitore e non sulle proprietà degli agenti 

stessi. La struttura interna degli agenti, compreso ad esempio il linguaggio di 

programmazione usato per implementarlo, la struttura dei processi o la struttura delle 

basi di dati, sono deliberatamente astratti nella SOA: non deve essere assolutamente 

necessario sapere qualcosa dell‟implementazione di un agente per interagirci. Un 

beneficio chiave di questa funzionalità interessa i cosiddetti sistemi legacy. 

Orientato alla descrizione: Un servizio è descritto da metadati interpretabili da una 

macchina. Questa descrizione deve supportare la natura pubblica della SOA: solo 

12



quei dettagli utili all‟uso del servizio devono essere resi pubblici. La semantica del 

servizio deve essere, direttamente o indirettamente, inserita in questa descrizione. 

Granulare: I servizi tendono ad usare poche operazioni con messaggi relativamente 

grandi e complessi. 

Orientato alla rete: I servizi tendono ad essere utilizzati attraverso una rete, anche se 

non è un requisito assoluto. 

Indipendente dalla piattaforma: I messaggi sono inviati in un formato standard 

indipendentemente dalla piattaforma utilizzata. 

1.2.1 Enterprise Service Bus 

Un Enterprise Service Bus (ESB) è un'infrastruttura software che fornisce servizi di 

supporto ad architetture SOA complesse. Un ESB si basa su sistemi disparati, interconnessi 

con tecnologie eterogenee, e fornisce in maniera consistente servizi di orchestration, 

sicurezza, messaggistica, routing intelligente e trasformazioni, agendo come una dorsale 

attraverso la quale viaggiano servizi software e componenti applicativi. Un ESB si 

contraddistingue come soluzione migliorativa, rispetto ad altre più classiche di tipo SOA 

oriented, in quanto ad esso sono delegati i servizi comuni, denominati core service 

(Security, tracking, routing etc..), che andrebbero altrimenti realizzati. 

1.2.2 Event – Driven Architecture 

Event-driven architecture (EDA) è un paradigma di architettura sofware per la produzione, 

gestione, utilizzo e reazione agli eventi. 

Per evento s‟intende “una significativa modifica allo stato”. Ad esempio quando un 

acquirente compra una macchina, il suo stato cambia in “venduta”. Il sistema di gestione 

del venditore può trattare questo cambio di stato come un evento da raccogliere, segnalare 

e far processare da varie applicazioni a corredo dell‟architettura. 

Questo paradigma architetturale può essere applicato nella specifica e implementazione di 

applicazioni e sistemi che trasmettono eventi attraverso componenti software fortemente 

13



disaccoppiati e servizi. Un sistema orientato agli eventi tipicamente è costituito da 

produttori e consumatori di eventi. I consumatori si sottoscrivono a degli intermediari detti 

event manager, mentre i produttori pubblicano gli eventi a questi managers (Subscribe and 

Publish, S&P). Quando un manager riceve un evento dal produttore, lo notifica al 

consumatore. Se questo è indisponibile, lo memorizza e tenta un ulteriore invio in seguito. 

Questo metodo di trasmissione degli eventi è riferito nei sistemi orientati ai messaggi come 

“store and foward” Costruire applicazioni e sistemi basandosi su questo tipo di architettura 

permette di ottenere una maggiore affidabilità, poiché i sistemi basati sugli eventi sono, per 

costruzione, più tolleranti ad ambienti imprevedibili ed asincroni. 

1.2.3 Staged Event – Driven Architecture 

SEDA [31,32] è l‟acronimo di staged event-driven architecture. Questa architettura è stata 

ideata da Matt Welsh dell‟Università di Harvard e prevede di decomporre un‟applicazione 

complessa, orientata agli eventi, in un set di fasi (stages) connessi da code. Questa 

architettura risolve il problema di overhead presente in modelli basati su thread, e 

disaccoppia eventi e thread dalla logica applicativa. Questo permette di prevenire che le 

risorse siano occupate da un carico di lavoro che eccede le loro capacità, evitando un 

approccio thread-based, dove ogni richiesta è associata ad un thread. 

1.3 Modello Publish/Subscribe 

Sulla base del paradigma publish/subscribe, i subscriber hanno la possibilità di esprimere i 

loro interessi verso eventi, o insiemi di eventi. Successivamente, essi vengono informati di 

ogni altro evento pubblicato da un'altra entità cruciale del paradigma, detta publisher. Un 

evento viene propagato in modo asincrono a tutti i subscriber che hanno dichiarato 

interesse per quell'evento. 

Il paradigma publish/subscribe o più in generale event-based è spesso usato per: 

• Disseminazione delle informazioni a molti consumatori che sottoscrivono il loro 

interesse, come ad esempio: disseminazione delle news. 

14



• Monitoraggio della rete per il controllo dei componenti del sistema e per la 

protezione da attacchi D.O.S. 

• Integrazione di applicazioni aziendali. 

• Sistemi Mobili dove la rete sottostante e particolarmente caratterizzata da 

dinamicità ed eterogeneità. 

L'informazione è tipicamente chiamata “evento” e l'atto di diffonderlo è detto “notifica”. 

Un sistema publish/subscribe è composto da un insieme di entità ed è rappresentato in 

figura 1.3 [2]: 

I Publisher sono i componenti attivi del sistema e producono i messaggi da 

diffondere; 

I Subscribers sono gli elementi passivi del sistema, ricevono i messaggi di interesse; 

L'Event Service è un astrazione che costituisce da collante tra publisher e 

subscriber; 

Figura 1.3 Un semplice sistema Publish/Subscribe 

L'event service fornisce un mediatore neutrale tra publisher e subscriber. I subscriber 

sottoscrivono i loro interessi, solitamente attraverso una chiamata subscribe(), senza 

curarsi dell'effettivo svolgersi di tale chiamata. Questa informazione rimane memorizzata 

nell'event service fino a quando non viene invocata la chiamata unsubscribe(). Per 

15



generare un evento, un publisher generalmente chiama la funzione notify() o publish(). 

L'event service si occupa di propagare gli eventi a tutti i subscriber sensibili nei confronti 

di quel tema. Una notevole quantità di middleware publish/subscribe sono stati sviluppati 

e realizzati, è possibile raggruppare queste implementazioni diverse a seconda 

dell'architettura adottata e del modello di sottoscrizione dei messaggi[2]: 

Architettura adottata: 

Centralizzata, ad esempio un server di posta tra publishers e subscribers; 

Distribuita, ad esempio implementando le primitive di comunicazione con 

meccanismi store and forward sia sui producer che sui consumer; 

Federata, per esempio una rete distribuita di server; 

Modello Subscription: 

Topic-based [3]: i partecipanti possono pubblicare e iscriversi a singoli 

eventi, le notifiche sono raccolte per topic (argomento); 

Content-based [3]: gli eventi vengono classificati in base a una funzione 

corrispondente sul loro contenuto, i subscriber esprimono il loro interesse 

specificando condizioni sul contenuto delle notifiche che essi vorranno 

ricevere; 

Type-based [3]: gli eventi appartengono ad un tipo specifico, incapsulando 

sia attributi che metodi, Gli eventi sono filtrati non più in base al loro topic, 

ma al loro tipo. Questo permette di definire gerarchie di tipi di eventi. 

Il modello Publish/Subscribe ci permette di creare un disaccoppiamento delle parti 

interagenti in quanto né le notifiche né le sottoscrizioni sono dirette ad una specifica 

entità. Questo disaccoppiamento può essere osservato sotto tre punti di vista [2] [3]: 

Space decoupling: le parti interagenti non necessitano di conoscersi. I publisher 

pubblicano i loro eventi e i subscriber li raccolgono attraverso l'event service. Sia 

Publishers che Subscribers non sanno quanti di questi partecipano all'interazione. 

Come mostrato in figura 1.4 l'event service fornisce l'unico punto di riferimento 

unilaterale per subscriber e publisher [2] [3]. 

16



Time decoupling: le parti interagenti non necessitano di partecipare all'interazione 

nello stesso istante di tempo. In particolare i publisher possono pubblicare alcuni 

eventi, mentre i subscriber sono disconnessi e viceversa. Come si vede dalla 

figura 1.4 si ha la completa indipendenza delle operazioni di pubblicazione e 

ricezione dell'evento [2] [3]. 

Synchronization decoupling: la produzione e il consumo di messaggi non 

avvengono nello stesso flusso di controllo tra publisher e subscriber. Il 

disaccoppiamento della produzione e del consumo aumenta la scalabilità 

eliminando tutte le dipendenze tra i partecipanti che interagiscono. Nella figura 

1.4 si cerca di mostrare graficamente la mancanza di sincronizzazione tra 

publisher e subscriber.[2] [3] 

Figura 1.4 Space, Time e Synchronization decoupling 

17

1.4 Modello architetturale Publish/Subscribe 



Un sistema Publish/Subscribe è composto da tre livelli come illustrato nella figura 1.5: 

Figura 1.5 Architettura a livelli di un sistema Publish/Subscribe. 

Per la diffusione scalabile delle informazioni, i livelli funzionali sono: l‟overlay 

Infrastructure, l‟event routing (indirizzamento degli eventi) e l‟algoritmo per il matching 

fra eventi e sottoscrizioni. L‟“Overlay Infrastructure” rappresenta l‟organizzazione delle 

diverse entità che compongono il sistema, mentre per “Event Routing” si intende il 

meccanismo per la disseminazione delle informazioni dai publishers ai subscribers. Esso 

sfrutta l‟infrastruttura di overlay e vi integra le proprie informazioni di routing per ottenere 

una spedizione degli eventi scalabile. Infine l‟“Algoritmo di Matching” filtra gli eventi 

prodotti dai publisher e fa in modo che al subscriber giungano solo quelli che soddisfano 

determinati criteri previsti dal modello di sottoscrizione. 

1.4.1 Infrastruttura di overlay 

Generalmente un sistema Publish/Subscribe si basa su una overlay network, si presentano 

diverse possibilità di infrastrutture overlay dipendenti dal modo in cui i nodi della rete 

sono organizzati, e dal ruolo che essi ricoprono. 

18



Broker Overlay: I broker server formano una rete di overlay comunicante con i protocolli 

di network. Un client che intende connettersi e partecipare alla comunicazione può 

accedere al sistema tramite un qualsiasi broker, che in genere memorizza solo un 

sottoinsieme delle sottoscrizioni. Le connessioni sono puramente logiche e astratte, 

quindi una broker network è statica. La broker network può essere: gerarchica e flat. 

Nel primo caso i punti d‟accesso dei publisher risiedono alla radice e quelli dei 

subscriber alle foglie (o viceversa) e gli eventi viaggiano solo attraverso i livelli 

interessati [12] [13]; nel secondo caso invece non ci sono limitazioni alla connessione, 

il che, ha il vantaggio di non sovraccaricare i nodi radice [14]. 

Peer-to-peer Structured Overlay: Una overlay network peer-to-peer structured è una 

rete di livello applicazione composta da un insieme di nodi che si autogestiscono, 

formanti un grafo strutturato su uno spazio di chiavi virtuali, dove ad ogni chiave è 

associato un nodo. La presenza di questa struttura delle chiavi imposta al grafo, 

permette l‟efficiente rilevazione dei partecipanti e dei dati da trasmettere, nonché la 

comunicazione attraverso i nodi. Il fatto che la overlay sia strutturata garantisce 

quindi che vi sia sempre corrispondenza tra un qualsiasi indirizzo ed un nodo attivo 

anche in presenza di nodi che entrano ed escono dalla rete e di guasti sui nodi [20] 

[21] [22]. 

Peer-to-peer Unstructured Overlay: La rete si sforza di organizzare i nodi in una 

struttura gerarchica o flat in un piccolo raggio di copertura di rete, contro guasti dei 

nodi e frequenza di ingresso/uscita di nodi.Non si suppone che i nodi siano server 

dedicati, ma possono includere anche workstations, portatili, dispositivi mobili, ed 

essi possono agire sia come client che come parte del pub/sub system. I nodi sono in 

grado di autogestirsi. Poiché non vi è una struttura, per reperire i nodi ed i dati esse 

sfruttano tecniche di flooding, gossiping o cammini casuali attraverso il grafo per 

diffondere e ricevere informazioni associate ai nodi. Il vantaggio risiede nella facilità 

con cui vengono gestiti i “join” e “leave” (unione e rilascio) dei nodi. In ogni caso, a 

differenza delle reti strutturate, non vi è garanzia che ad ogni indirizzo sia associato 

19

un nodo attivo. 



Unstructured Overlays over Mobile Networks: In un ambiente formato da dispositivi 

mobili, il cambiamento di topologia è una caratteristica imprescindibile, dovuta allo 

spostamento dei dispositivi nonché ai guasti. E' impossibile in questo caso, agire 

creando strutture gerarchiche o flat a piccoli raggi in quanto i nodi sono mobili. 

Inoltre sono necessari algoritmi che mantengano connettività e consistenza delle 

strutture dati per il routing, altrimenti il routing degli eventi stesso non può avvenire 

correttamente [8] [9]. 

1.4.2 Indirizzamento degli eventi 

Il cuore di un sistema Pub/Sub distribuito risiede nel meccanismo di Event Routing. In 

poche parole è il processo di consegna degli eventi a tutti i subscribers che abbiano 

manifestato la volontà di sottoscrivere una pubblicazione. Questo implica una visita dei 

nodi da parte del Notification Service al fine di trovare, per ogni evento pubblicato, tutti i 

client la cui sottoscrizione registrata è presente nel sistema al momento della 

pubblicazione. Tuttavia, l‟impossibilità di definire un ordine temporale globale tra una 

sottoscrizione ed una pubblicazione accadute su due nodi diversi (e quindi con clock 

generalmente diverso) rende ambigua questa definizione di event routing. Il problema 

principale dell‟event routing è la scalabilità. Le performance dovrebbero degradarsi il 

meno possibile all‟aumentare dei nodi, delle sottoscrizioni e delle pubblicazioni. A tal fine 

occorre regolare le pubblicazioni in modo che la propagazione degli eventi coinvolga 

quanto più possibile solo i brokers che contengono delle sottoscrizioni per essi (Message 

overhead). D‟altro canto, ridurre la quantità di informazioni di routing da mantenere sui 

brokers al fine di permettere flessibili cambiamenti delle sottoscrizioni (Memory 

overhead). Questi due aspetti sono in evidente contrapposizione, bilanciarli è uno dei 

primi compiti del progettista di un sistema Pub/Sub. Esistono tre categorie di routing e 

sono: flooding algorithm, selective algorithm, event gossiping algorithm. 

Flooding algorithm: Gli algoritmi di flooding sono basati su una deterministica e 

20



completa disseminazione degli eventi sull‟intero sistema. Una soluzione banale 

consiste nel propagare ogni evento dal publisher verso tutti i nodi del sistema. Il 

vantaggio di questo algoritmo è l‟assenza di limitazioni sulle sottoscrizioni, lo 

svantaggio principale è il sovraccarico di messaggi scambiati al crescere della rete 

quindi la non scalabilità. Per diminuire il message overhead si è creato il subscription 

flooding, in cui ogni sottoscrizione è inviata a tutti i brokers, i quali hanno la 

conoscenza dell‟intero sistema [24] [15]. 

Selective algorithm: Gli algoritmi selettivi tendono a ridurre la disseminazione 

dell‟informazione degli algoritmi di flooding con l‟uso di strutture deterministiche 

costruite sulle sottoscrizioni. Per ottenere ciò un sottoinsieme dei nodi di broker deve 

memorizzare ogni sottoscrizione ed un sottoinsieme dei nodi di broker deve essere 

visibile da ogni evento [25]. Il Filtering-based routing ed il Rendezvous-based routing 

sono due algoritmi selettivi. 

Filtering-based routing: L‟algoritmo riduce il message overlay inoltrando 

un evento solo ai nodi che si trovano su un percorso che collega il publisher 

ai vari subscriber [26]. 

Rendezvous-based routing: Questo algoritmo ottimizza le prestazioni 

raggruppando tutte le sottoscrizioni di un determinato evento in uno stesso 

nodo, evitando l‟esecuzione delle operazioni di matching su più nodi [27]. 

Event gossiping: Gli algoritmi di gossiping sono algoritmi probabilistici, che non usano 

routing strutturati. Nel basic gossiping ogni nodo scambia informazioni con uno o 

pochi nodi vicini nella rete, selezionati in modo casuale. In questo modo la 

disseminazione dell‟informazione assomiglia molto alla disseminazione 

epidemiologica [28]. In Informed gossip protocol si ha un basic gossiping algorithm 

nel quale la scelta dei nodi vicini a cui inoltrare l‟evento viene eseguita in base alle 

conoscenze acquisite dal nodo durante la sua esistenza. Con questo approccio si tenta 

di inoltrare l‟evento solo ai nodi interessati. Ogni nodo mantiene informazioni 

riguardanti le sottoscrizioni dei suoi vicini, quindi si introduce un overheard di 

21



memoria, a vantaggio di un minor overheard di messaggi. 

1.4.3 Controllo degli eventi 

Con Matching si indica il processo di controllo di un evento che sia adatto ad una 

sottoscrizione. Il matching è eseguito dal sistema Pub/Sub al fine di determinare se un 

evento debba essere consegnato ad un subscriber o meno. Esso si interfaccia anche con 

l‟agoritmo di routing, in quanto spesso decisioni di routing sono prese in base al matching 

degli eventi delle sottoscrizioni. Nel contesto di sistemi di larga scala è desiderabile da un 

lato avere un un numero di sottoscrizioni elevato e dall‟altro avere alte velocità di 

elaborazione degli eventi. Ne segue che in generale il processo di matching viene eseguito 

spesso e su grandi quantità di dati. Questo non è un gran problema in un sistema Topic- 

based, dove il matching si riduce ad un semplice lookup in tabelle, ma in un sistema 

Content-based è un grande scoglio per le performance generali, per cui l‟efficienza 

dell‟algoritmo di matching gioca un ruolo fondamentale. 

1.5 Altri paradigmi di comunicazione 

Esistono altri paradigmi di comunicazione oltre al paradigma Publish/Subscribe appena 

introdotto. Tali paradigmi sono Message passing, remote invocations, notifications, 

shared spaces e message queuing. Tali paradigmi si differenziano tra loro per livello di 

astrazione, per tale motivo non è facile effettuare un‟analisi comparativa. Tutti questi 

modelli non disaccoppiano la comunicazione tra i partecipanti come avviene nel modello 

Publish/Subscribe, e presentano, un limitato supporto nel tempo e nello spazio. 

Message Passing: Il message passing rappresenta una comunicazione distribuita a 

basso livello, dove i partecipanti comunicano tramite l‟invio e la ricezione di 

messaggi [3]. Come mostrato in figura 1.6 il produttore invia i messaggi in modo 

asincrono attraverso un canale di comunicazione ed il consumatore riceve tali 

messaggio ascoltando in modo sincrono il canale. Il produttore ed il consumatore 

devono essere accoppiati temporalmente e spazialmente e devono conoscersi 

22

eciprocamente. 

Figura 1.6 Interazione Message Passing. 



RPC: La Remote Procedure Call è la più diffusa forma d‟interazione distribuita; la 

quale è stata poi rafforzata applicandola al contesto object-oriented nella forma di 

Remote Method Invocations. Come si vede dalla figura 1.7 [3] la distribuzione non 

può essere effettuata in modo completamente trasparente all‟applicazione, in quanto 

l‟applicazione si trova a dover gestire potenziali fallimenti che possono derivare da 

problemi di trasmissione o fallimenti remoti. Risulta presente un accoppiamento 

spaziale (consumatore e produttore si devono conoscere) e temporale (il 

consumatore effettua chiamate bloccanti 

Figura 1.7 Interazione RPC. 

Notification: Questo paradigma consente l‟invocazione remota di metodi in 

modalità asincrona. Per consentire ciò si è divisa l‟invocazione sincrona in due 

comunicazioni distinte asincrone. Nella prima comunicazione il client invia al 

server gli argomenti dell‟invocazione ed un riferimento di call - back necessario al 

client per gestire il valore di ritorno. La seconda comunicazione inviata dal server 

23



verso il client per restituire il valore di ritorno. Visto che la comunicazione avviene 

in modo diretto tra client e server si ha il fenomeno dell‟accoppiamento spaziale 

[3]. 

Figura 1.8 Interazione Notification. 

Shared Spaces: Il paradigma distributed shared memory DSM prevede che più host 

in un sistema distribuito vedano un‟area di memoria condivisa, distaccata dal loro 

spazio di indirizzamento locale. La comunicazione tra host viene effettuata tramite 

l‟inserimento e rimozione di tuple dal tuple space. Questo modello d‟interazione 

consente il disaccoppiamento spaziale e temporale, in quanto gli host consumatori 

e produttori possono non conoscersi reciprocamente[3]. 

Figura 1.9 Interazione Shared spaces. 

Message Queuing: Il Message queuing è una recente alternativa per le interazioni 

distribuite; questo paradigma di comunicazione è fortemente legato al paradigma 

24



publish/subscribe, perchè usualmente ne utilizza alcune forme. A livello di 

interazione la coda di messaggi assomiglia molto al tuple space; in quanto la coda 

può essere vista come uno spazio globale in cui sono memorizzati i messaggi dal 

produttore. Dal punto di vista funzionale il sistema a code di messaggi garantisce le 

proprietà transazionali e di ordinamento. Produttore e consumatore sono 

disaccoppiati temporalmente e spazialmente, e si ha sincronizzazione nella fase di 

prelevamento dei messaggi. Sono stati sviluppati sistemi che supportano una 

consegna asincrona dei messaggi, ma tali sistemi non supportano un gran numero 

di consumatori [3]. 

Figura 1.10 Interazione Message queue. 

25



Capitolo 2 - Le principali architetture Publish/Subscribe 

2.1 Middleware Publish/Subscribe DDS 

L‟OMG (Object Management Service) ha redatto uno standard per la comunicazione 

publish/subscribe che contenga un forte supporto alla qualità del servizio. Tale standard 

prende il nome di Data Distribution Service for Real Time System (DDS). Lo standard 

OMG non prevede specifiche riguardanti l‟integrazione tra i diversi prodotti software, 

quindi non è possibile attualmente avere interoperabilità tra le varie implementazioni del 

DDS. Per sopperire a tale mancanza si sta lavorando per redigere uno standard di 

interoperabilità tra diverse implementazioni. L‟obbiettivo del DDS è di agevolare la 

distribuzione efficiente dei dati in sistemi distribuiti, ed ha come oggetto i sistemi real- 

time; per tale motivo è stata sviluppata un‟architettura completamente decentralizzata e 

sono state previste un ricco insieme di qualità del servizio che consentono di bilanciare 

l‟efficienza e le prestazioni del software. La specifica del DDS è basata sull‟astrazione di 

un Global Data Space GDS, in cui i publisher producono dati ed i subscriber consumano 

dati, tale spazio può essere caratterizzato dal concetto di topic, Publisher, Subscriber, 

Subscription e Quality of Service; 

Quality of Service: con le QoS si indica un concetto generale, utilizzato per 

specificare il comportamento del servizio fornito. Con le QoS il protocollo spiega 

“cosa” ci si può attendere da una applicazione e non il “come” si ottiene [2] [3]. 

Topic: definisce un tipo di dato che può essere scritto nel GDS. Il DDS fornisce 

anche la capacità di distinguere topic di uno stesso tipo tramite l‟uso di semplici 

chiavi. Ad ogni topic si possono associare specifiche qualità del servizio (QoS). Da 

un punto di vista applicativo i topic sono utilizzati per definire l‟Application 

Information Model, cioè il tipo di informazioni scambiate nel modello. Il DDS 

fornisce inoltre le capacità per eseguire semplici aggregazioni di topic, ed il content- 

based filtering [2] [3]; 

26



Publisher: definisce una sorgente dati, può dichiarare l‟interesse di generare dati con 

determinate caratteristiche di qualità del servizio associate e scrivere il dato nel GDS. 

Le qualità definite devono essere compatibili con quelle dichiarate dal topic di 

interesse [2] [3] 

Subscriber: leggono topic in GDS, per i quali esiste una sottoscrizione correlata. Il 

DDS conta su uno specifico DataReade che serve come tipo letto dal GDS. Il 

Subscriber incapsula la responsabilità associate alla ricezione dei dati in accordo alle 

QoS richieste [2] [3]. 

Subscription: operazione logica che consente di legare insieme un subscriber ai 

publish interessati. La sottoscrizione deve soddisfare due tipi di condizioni. Un tipo 

di condizioni sono relative alle caratteristiche concrete del topic, come tipo, nome del 

contenuto. L‟altro insieme di condizioni sono relative alle QoS. Per le QoS si segue 

un modello di richiesta/offerta, nel quale le QoS richieste devono essere le stesse o 

più deboli di quelle offerte [2] [3]. 

Una caratteristica chiave alla base del DDS è il servizio di discovery. Tale servizio ha il 

compito di scoprire e comunicare le proprietà dei partecipanti al GDS. Infatti le 

informazioni necessarie per stabilire una sottoscrizione sono completamente distribuite e 

vengono scoperte automaticamente. 

2.2 Qualità del servizio nei Middleware DDS 

Il DDS implementa un insieme molto ricco di Quality Of Service. 

Risorse: queste QoS consentono di controllare le risorse usate nella disseminazione 

dati, le più rilevanti politiche che consentono di controllare le risorse di calcolo e le 

risorse di rete sono la RESOURCE LIMITY e la TIME BASED FILTERED. La 

RESOURCE LIMITY permette di controllare la quantità di messaggi memorizzati 

in una implementazione del DDS. La TIME BASED FILTERED permette alle 

applicazioni di specificare l‟intervallo temporale minimo tra due messaggi di dato; i 

messaggi prodotti ad una velocità maggiore non sono consegnati [2] [3]. 

27



Data Timeliness: il DDS prevede un insieme di politiche che consentono di 

controllare la proprietà di timeliness della distribuzione dati. Le QoS supportate sono 

DEADLINE e LATENCY BUDGET. La DEADLINE permette ad una applicazione 

di definire il massimo intervallo di tempo tra i dati; se trascorre tale intervallo senza 

l‟arrivo di un messaggio viene effettuata una notifica tramite LISTENER. Il 

LATENCY BUDGET consente ad una applicazione di fornire al middleware il 

livello d‟urgenza associato ad un dato comunicato, specifica il massimo ammontare 

di tempo che dovrebbe trascorrere dall‟istante in cui il dato è scritto, all‟istante in cui 

viene posto nella coda di ricezione del ricevente [2] [3]. 

Data Availability: per controllare la data availability posso usare le politiche di, 

LIFESPAN e HISTORY. La DURABILITY fornisce un controllo sul tempo di vita 

di un dato scritto nel GDS. Questa caratteristica consente al dato di essere volatile e 

dall‟altro permette al dato di avere persistenza. E utile notare che dati transienti e 

persistenti consentono di fare Time Decoupling tra lo scrittore ed il lettore; rendendo 

il dato disponibile per i successivi lettori inscritti, nel caso di dati transienti oppure 

dopo che lo scrittore ha lasciato il GDS, nel caso di dati persistenti. Il LIFESPAN 

permette di controllare l‟intervallo di tempo nel quale il dato è considerato valido, il 

valore di default è infinito. La HISTORY fornisce un modo per controllare il 

numero di dati, cioè la sottosequenza scritta nello stesso topic e tenuta disponibile 

per il lettore; i possibili valori attribuibili sono gli ultimi, gli ultimi N oppure tutti i 

samples [2] [3]. 

Data Delivery: permette di controllare come il dato è consegnato, ed a chi è 

consentito scrivere su uno specifico topic. Le politiche che si possono usare sono la 

RELIABILITY, DESTINATION ORDER e OWNERSHIP. La RELIABILITY 

permette di controllare il livello di reliability associato alla diffusione dati, le 

possibili scelte sono reliable e best-effort. La DESTINATION ORDER consente di 

definire l‟ordine dei cambiamenti eseguiti dal publisher sulla stessa istanza di un dato 

topic. Il DDS consente di ordinare i vari cambiamenti in accordo ai time-stamp della 

28



sorgente o della destinazione. La politica di OWNERSHIP consente di controllare il 

numero di scrittori permessi per un dato topic. Se configurato come esclusivo si 

indica che il topic può essere posseduto e quindi scritto da un singolo scrittore. E' 

possibile inoltre associare una nuova politica, detta OWNER-SHIP STRENGTH 

che consente di associare un valore numerico di forza ad ogni scrittore, in questo 

caso il topic è posseduto da colui che ha un valore di owneship strength più alto. Un 

valore di OWNERSHIP STRENGTH è shared, con questo valore si possono avere 

più scrittori che sovrascrivono un topic. I vari cambiamenti devono essere ordinati in 

accordo al valore settato nella politica di DESTINATION ORDER [2] [3]. 

Oltre alle politiche appena definite il DDS fornisce alcuni modi per definire e distribuire 

informazioni di bootstrapping, tramite il significato di USER DATA, TOPIC DATA e 

GROUP DATA. 

La USER DATA permette all‟applicazione di associare informazioni aggiuntive 

all‟oggetto entità creato, tale informazione può essere utilizzata dalle applicazioni remote 

per uno scopo apposito, ad esempio attribuire credenziali di sicurezza. 

Il TOPIC DATA consente di aggiungere informazioni aggiuntive ad un topic creato, tale 

informazione può essere prelevata da applicazioni remote. 

Il GROUP DATA associa informazioni aggiuntive al Publisher e Subscriber creati, tale 

valore è disponibile alle applicazioni nelle entità DataReader e DataWriter, tale valore 

viene propagato tramite il topic creato. 

Un‟altra politica di QoS prevista è la LIVELINESS, la quale consente di settare i 

parametri utilizzati nella determinazione di entità considerate “vive”. Questa politica ha 

molti settaggi per consentire una modellazione più consona per le possibili situazioni. Il 

settaggio AUTOMATIC consente di determinare i fallimenti al livello di processo ma non 

determina i fallimenti a livello logico di processo, questa modalità richiede poco 

overheard. Il settagio MANUAL consente di determinare fallimenti logici, richiede 

l‟esecuzione dell‟operazione di ASSERT-LIVENESS. 

29



La politica di PARTITION consente l‟introduzione di una partizione logica nella 

partizione fisica indotta dal dominio, questa partizione non crea un vero isolamento tra i 

partecipanti come un dominio. Questa policy può` essere modificata, ciò causa una 

modifica delle relazioni esistenti tra i DataReader ed i DataWriter del dominio, creando 

nuove relazioni o rompendo relazioni esistenti [2] [3]. 

2.3 Architettura dei Middleware DDS 

La specifica del DDS definisce due livelli di interfacce, il DCPS (Data Centric Publish- 

Subscribe) ed il DLRL (Data Local Reconstruct Layer). 

DCPS: Prevede le funzionalità richieste per pubblicare e ricevere data-object, in 

modo efficiente; 

DLRL: Livello opzionale che permette una semplice integrazione di servizi al livello 

applicativo; 

Le funzionalità del DCPS sono: 

Identificazione dei dati che un publisher intende pubblicare e tipi di valori previsti 

per tali dati; 

Identificazione dei dati di interesse per un subscriber e come accedere a tali dati; 

Applicazioni per definire topic, per associare vari tipi di dato al topic, per creare 

publisher e subscriber e per associare caratteristiche di QoS a tali entità. 

Per descrivere un DCPS si usano due specifiche, il PIM Platform Independent Model ed il 

PSM Platform Specific Model per le piattaforme basate su PIM. 

Nel DCPS la comunicazione è effettuata con l‟aiuto delle seguenti entità: 

DomainParticipant, DataWriter, DataReader, Publisher, Subscriber e Topic. Lo 

schema concettuale del DCPS viene rappresentato nella seguente figura 2.1, nel quale 

viene rappresentato il flusso dell‟informazione tra le varie entità [2] [3]. 

30

Figura 2.1 Schema concettuale del DCPS 



Il Publisher ed il DataWriter risiedono nel mittente, mentre Subscriber e Data Reader 

risiedono nel ricevente. Un Publisher è responsabile della distribuzione dei dati, egli può 

pubblicare dati di diverso tipo. Un DataWriter è l‟oggetto dell‟applicazione usato dal 

publisher per comunicare l‟esistenza di una nuova istanza di dato per uno specifico tipo di 

dato, ed è associato ad un singolo tipo di dato [2] [3]. 

Un Subscriber è l‟oggetto responsabile della ricezione di dati pubblicati, e della fornitura 

di tale dato alle applicazioni interessate, si possono ricevere vari tipi di dati, rispettando le 

QoS richieste. Per accedere ai dati ricevuti l‟applicazione usa il modulo DataReader 

collegato alla sottoscrizione del dato, con tale modulo si esprime l‟interesse 

dell‟applicazione nei confronti dei dati relativi al DataReader [2] [3]. 

Il Topic è un oggetto concettuale che si interpone tra le pubblicazioni (oggetti 

DataWriter) e le sottoscrizioni (oggetti DataReader), con l‟obbiettivo di creare 

un‟associazione tra un nome (unico nel sistema), un tipo di dato e le QoS associate al dato 

stesso. La definizione del tipo di dato deve fornire le informazioni necessarie per il servizio 

di gestione dei dati, come serializzazione e deserializzazione del dato in uno adatto alla 

trasmissione. La definizione può essere fatta per mezzo di un linguaggio testuale oppure 

31



per mezzo di un “plugin” operazionale che fornisce i metodi necessari [2] [3]. Il DCPS può 

anche supportare sottoscrizioni CONTENT-BASED con l‟uso di un filtro, questa è una 

caratteristica opzionale, in quanto il filtro può essere computazionalmente intensivo e 

quindi introdurre un ritardo difficile da predire; comunque recenti ricerche hanno 

dimostrato che esistono efficienti algoritmi per affrontare questo problema [2] [3]. 

2.4 Real Time Innovations Data Distribution Service RTI - DDS 

RTI Data Distribution Service è un Network Middleware per applicazioni real-time 

distribuite. Fornisce i servizi che sono necessari per sviluppare applicazioni time-critical 

distribuite che diffondono dati, fra i vari dispositivi che li richiedono, con il minimo ritardo 

possibile. RTI DDS utilizza il modello Publish/Subscribe per la comunicazione, 

implementa le DCPS API fornite dall‟OMG nella specifica DDS per le applicazioni Real- 

time [29]. RTI Data Distribution Service è indipendente dal sistema operativo e dal 

linguaggio di programmazione permettendo a sistemi eterogenei di comunicare tra loro in 

maniera piuttosto semplice, come si può vedere dalla seguente figura 2.2 [30]: 

Figura 2.2 Architettura di un‟applicazione sviluppata su RTI DDS. 

32



Le applicazioni saranno completamente separate, useranno dal lato mittente oggetti di tipo 

Publisher e DataWriter, in ricezione invece saranno di tipo Subscriber e Data-Reader. Ogni 

partecipante alla comunicazione può agire nel ruolo di Publisher o Subscriber o entrambi. 

Il singolo partecipante alla comunicazione è un oggetto di tipo DomainParticipant ovvero 

proprio un partecipante del dominio. I domini servono per discriminare le diverse 

applicazioni che si avvalgono di RTI DDS in modo che non interferiscano l‟un l‟altra. Per 

cui un Domain rappresenta una rete di comunicazione logica ed isolata che fa in modo che 

entità di domini diversi (anche se presenti sulla stessa macchina) non si scambino mai dati. 

La piattaforma automaticamente gestisce tutti gli aspetti della consegna dei messaggi, 

senza richiedere nessun intervento da parte dell‟applicazione dati, includendo: la 

determinazione di chi dovrà ricevere i dati; dove sono ubicati i recipienti; cosa accade se il 

messaggio non è consegnato. Tutto questo avviene in accordo ai parametri di QoS settati 

nell‟applicazione e forniti dalla piattaforma all‟utente per configurare il meccanismo di 

discovery automatico ed il comportamento quando si ricevono o inviano dati. Inoltre RTI 

DDS include le seguenti caratteristiche che sono progettate per soddisfare la necessità di 

distribuire le applicazioni real-time [29]: 

Data-centric publish-subscribe communications: Semplifica la programmazione di 

applicazioni distribuite e fornisce un flusso di dati time-critical con latenza 

minima; 

User-definable data types: Consente la modellazione dell‟informazione inviata; 

Reliable Messagging: Consente all‟applicazione subscriber di specificare la consegna 

reliable dei messaggi; 

Multiple comunication networks: Più domini indipendenti possono essere usati sulla 

stessa rete fisica. Le applicazioni sono in grado di partecipare solo nei domini a 

cui appartengono. Un applicazione può essere configurata per partecipare in più 

domini; 

33



Symmetric architecture: Rende le applicazioni robuste in quanto non sono presenti 

server centrali o nodi privilegiati, i sottoscrittori e i pubblicatori possono essere 

aggiunti e rimossi dinamicamente; 

Pluggable transports framwework: Include l‟abilità di definire nuovi “plug-in” per il 

trasporto su UDP/IP e “shared memory”; 

L'architettura del sistema è incentrato sulla RTI DDS Database, così come si può vedere 

dalla figura 2.3 che contiene tutti i dati relativi ai gruppi di publisher e dei subscriber. 

Questo database è accessibile al RTI DDS Library e ad una serie di RTI DDS Tasks. Il 

componente prima fornisce un insieme completo di servizi per le applicazioni utente, in 

forma di Application Programming Interface. I compiti RTI DDS Tasks sono quelli di 

gestire abbonamenti e servizi, e di inviare e ricevere aggiornamenti di pubblicazione. Il 

RTI DDS database è condiviso tra tutti i nodi della rete, fornendo loro una visione olistica 

della comunicazione [2]. La conoscenza globale può essere utilizzata per calcolare l'attuale 

carico del sistema. Queste informazioni vengono poi rese disponibili alle applicazioni. 

Ognuna delle quali ha l'obbligo di stabilire e mantenere le comunicazioni. Lo stato viene 

mantenuto in qualsiasi parte del sistema, e decade nel corso del tempo. Nessuna parte del 

sistema si basa sull'handshaking tra i nodi. Ogni posizione ha anche la memoria sufficiente 

per mantenere una cache locale di publications e di subscriptions. Per supportare i requisiti 

di decadimento dello stato, i messaggi di aggiornamento extra vengono inviati per 

mantenere le informazioni memorizzate nella cache corrente. Questo design rende la 

domanda globale distribuita più robusta, disaccoppiando gli errori di nodo, e rende 

semplice la sistemazione dei singoli fallimenti di un nodo. Non vi è alcun altro 

meccanismo per sostenere la tempestività del traffico al di fuori del controllo di 

ammissione del carico corrente di comunicazione. Tuttavia, in termini di fault-tolerance, 

RTI DDS prevede altri meccanismi per sostenere la ridondanza dei publisher. Così, ogni 

gruppo può avere più subscribers e molti publishers replicano la stessa entità, producendo 

tutto in parallelo. Ogni pubblicazione ha due ulteriori parametri associati: la robustezza e la 

persistenza. La robustezza definisce il peso relativo di un publisher per quanto riguarda 

34



altri publisher dello stesso ente. La persistenza specifica la validità temporale della 

pubblicazione. Subscribers considerano una pubblicazione solo se la sua robustezza è 

maggiore o uguale alla robustezza di uno degli ultimi che hanno ricevuto da tale soggetto. 

Nel caso in cui la finestra temporale della persistenza scade, la prima pubblicazione di tale 

entità, dopo quel momento è sempre accettato, indipendentemente dalla sua robustezza. 

Questi meccanismi sono integrati con un numero progressivo assegnato ad ogni 

pubblicazione e permetteranno di individuare le istanze mancanti. I Publishers 

manterranno le loro pubblicazioni in un buffer per un periodo determinato. Durante tale 

periodo, i subscribers che perdono una pubblicazione possno chiedere la ritrasmissione [2]. 

2.4.1 QoS supportate 

Figura 2.3Architettura RTI DDS 

RTI DDS implementa lo standard della OMG, in ogni caso sussistono delle scelte 

architetturali che apportano delle estensioni alla specifica, nonché l‟esistenza di QoS non 

supportate. Di seguito sono riportate le QoS di maggior interesse, sono riportate come 

previste dallo standard DDS e se implementate o meno da RTI DDS [29]. 

35



QoS Policy Valore Specifica DDS RTI 

DURABILITY Un tipo: 

VOLATILE, 

TRANSIENT- 

LOCAL, 

TRANSIENT, 

PERSISTENT 

DEADLINE Una durata 

Temporale 

OWNERSHIP Un tipo: SHARED, 

EXCLUSIVE 

RELIABILITY Un tipo: BEST 

EFFORT, 

RELIABLE ed una 

durata di max 

blocking - time 

LIFESPAN Una durata 

temporale 

HISTORY Un tipo: 

KEEP_LAST, 

KEEP_ALL, ed un 

numero intero di 

depth 

RESOURCE- 

LIMITS 

Tre numeri interi: 

max_samples, 

max_instance, 

max_samples_pre_ 

instance 

Tabella 2.1 QoS Policy 

Indica se i dati debbano essere 

disponibili anche dopo che 

sono stati inviati al Data- 

Writer per permettere che dei 

DataReader che si uniscono in 

ritardo alla comunicazione li 

ricevano 

Un DataReader si aspetta di 

ricevere dati almeno con 

periodo di 

deadline. Nel Data- 

Writer invece, indica 

che l‟applicazione 

mira a inviare dati almeno con 

periodo di deadline 

Specifica se sia permesso che 

più Data-Writer possano 

scrivere la stessa istanza di 

dato e in caso come ciò debba 

essere arbitrato 

Indica il livello di affidabilità 

richiesta/offerta dal servizio ed 

il tempo massimo che il 

DataWriter può rimanere 

bloccato se non ha più spazio 

perulteriori campioni 

Specifica la massima durata di 

validità di un dato scritto dal 

Data-Writer 

Questa QoS specifica i 

campioni che debbano essere 

mantenuti in memoria, nel 

caso KEEP_LAST solo gli 

ultimi depth campioni saranno 

mantenuti. 

Specifica le risorse che il 

servizio può consumare per 

offrire le QoS desiderate 

Implementa 

VOLATILE e 

TRANSIENT- 

LOCAL 

Implementato 

Implementato 

Implementato 

Implementato 

Implementato 

Implementato 

Ci sono alcune QoS che non sono implementate nella specifica, bensì estese da RTI DDS: 

36



TRANSPORT UNICAST - Specifica le interfacce unicast transport network da usare per 

la ricezione dei messaggi da parte dell‟entità; 

DISCOVERY - Specifica gli attributi necessari a trovare i partecipanti nel dominio; 

WIRE PROTOCOL - Specifica gli attributi del wire protocol per il DDS Domain 

Participant ; 

DATA READER RESOURCE LIMITS - Specifica l‟ammontare delle risorse specifiche 

che RTI Data Distribution Service può usare per il DataReader ; 

DATA WRITER RESOURCE LIMITS - Specifica l‟ammontare delle risorse specifiche 

che RTI Data Distribution Service può usare per il DataWriter ; 

DATA READER PROTOCOL - Configura i parametri di QoS specifici del DataReader ; 

DATA WRITER PROTOCOL - Configura i parametri di QoS specifici del DataWriter ; 

ASYNCHRONOUS PUBLISHER - Specifica la configurazione del Publishing asincrono 

per le istanze di DDSPublisher. 

2.4.2Discovery 

Il modello DCPS fornisce una comunicazione molti-a-molti, trasparente e anonima. Ogni 

volta che l‟applicazione invia dei dati in un Topic il middleware li replica a tutti i 

Subscriber che hanno sottoscritto quel Topic. L‟applicazione nel lato Publisher non deve 

curarsi di quanti siano i subscriber e tanto meno dove siano; lo stesso discorso vale per il 

lato Subscriber. Per ottenere ciò, su ogni nodo, RTI DDS deve mantenere una lista di 

applicazioni interessate al Topic ed alcune informazioni sulla QoS per l‟invio dei dati. La 

propagazione di queste informazioni fra i vari partecipanti interessati è chiamata 

Discovery process. La specifica DDS (DCPS) non specifica come tale processo debba 

avvenire e RTI DDS lo implementa tramite un protocollo di RTPS (Real Time Publish 

Subscribe) opportuno: Quando un DomainParticipant viene creato, il middleware lancia 

dei pacchetti sulla rete per annunciarne l‟esistenza. Quando un‟applicazione trova che 

un‟altra applicazione appartiene allo stesso dominio (Domain) scambieà` con essa 

informazioni sullo stato di pubblicazioni e sottoscrizioni e relative QoS. Quando nuovi 

37



DataWriter e DataReader sono creati, tale informazione sarà notificata a tutta la lista di 

applicazioni conosciute. Una veloce descrizione di come funzioni è la seguente: quando 

un DomainParticipant viene avviato, per default invia tre messaggi ad ogni nodo nella sua 

PEER LIST. Il numero di tali messaggi può essere configurato nella QoS del 

DomainParticipant nel campo 

discovery_config.new_remote_participant_announcements. Questi messaggi 

vengono inviati ad intervalli casuali tra zero ed un secondo per default. Anche questo 

tempo è configurabile nella QoS del DomainParticipant nel campo 

discovery_config.new_remote_participant_announcement_period. Esso serve ad 

inviare messaggi a ritardi casuali compresi tra zero ed il valore impostato, in modo da 

evitare il flooding (inondazione) del nuovo DomainParticipant remoto con tanti messaggi 

di discovery assieme. Se tutti i messaggi vengono persi, il DomainParticipant attenderà 30 

secondi, e tale valore viene preso anche come periodo di liveliness, configurabile nel 

campo discovery_config.participant_liveliness_assert_period [29] [30]. 

2.5 OpenSplice 

PrismTech's OpenSplice DDS, è una seconda generazione, completamente compatibile 

con l'implementazione OMG DDS, offre supporto per tutti i profili DCPS, nonché il 

Profilo DLRL-object. Lo scopo di OpenSplice DDS è quello di fornire una infrastruttura e 

un middleware layer in tempo reale per sistemi distribuiti. Questa è una realizzazione 

delle specifiche OMG-DDS-DCPS per un Data Distribution Service basata su una 

architettura Data Centric Publish/Subscribe. OpenSplice DDS fornisce un'infrastruttura 

per la distribuzione dei dati real-time ed offre servizi middleware alle applicazioni [31]. 

Per garantire la scalabilità, la flessibilità e l'estensibilità, OpenSplice DDS ha una 

architettura interna che utilizza una memoria condivisa di interconnessione, non solo tutte 

le applicazioni che risiedono all'interno di un nodo di elaborazione, ma anche un nodo 

configurabile ed estensibile di insieme di servizi. Questi servizi costituiscono “la 

funzionalità pluggable” come la messa in rete (QoS driven real-time networking è basato 

38



su più canali multicast affidabile), la durata (fault tolerant storage sono forniti sia ai dati di 

stato real-time che alle impostazioni), e il controllo remoto e monitoraggio del servizio 

(viene fornito con un accesso remoto basato sul web utilizzando il protocollo SOAP dal 

OpenSplice DDS Tuner tools) [31]. 

2.5.1 Architettura OpenSplice 

OpenSplice DDS utilizza una architettura a memoria condivisa, in cui i dati sono 

fisicamente presenti solo una volta su qualsiasi macchina, e in cui l'amministrazione Smart 

fornisce ancora ad ogni abbonato la propria visione privata su questi dati. Ciò consente agli 

abbonati ai dati di percepire quest'ultimi come contenuti in un singolo database, questo 

database può essere filtrati, interrogato, ecc (utilizzando il profilo di abbonamento, come 

sostenuto da OpenSplice DDS). I risultati di tale architettura di memoria garantisce 

eccellente scalabilità e prestazioni ottimali rispetto alle implementazioni in cui ogni 

publisher/subscriber comunica ciascuno con la propria storage [31]. 

Il middleware OpenSplice DDS può essere configurato “on the fly”, ovvero specificando 

solo i servizi realmente utilizzati, nonché la configurazione di tali servizi per un ottimale 

abbinamento con il dominio di applicazione (i parametri di rete, la durata livelli, ecc.). 

OpenSplice DDS è facilmente manutenibile attraverso file XML, attraverso questi si 

possono configurare tutti i servizi. La configurazione di OpenSplice è anche supportata 

attraverso la MDA strumento che permette di modellare il sistema / rete e la generazione 

automatica della opportuno file XML di configurazione [2]. 

39

Figura 2.4 Architettura OpenSplice DDS 



Come si può vedere dalla figura 2.4, ogni applicazione collegherà le librerie OpenSplice al 

fine di utilizzare le caratteristiche DDS e di comunicare con i servizi inseribili tramite la 

memoria comune condivisa. 

Il file di configurazione XML definisce e configura i seguenti servizi: 

il default service - chiamato anche il domain service, è responsabile per l'avvio e il 

monitoraggio tutti gli altri servizi 

il durability service - è responsabile per la memorizzazione dei dati non volatili e 

mantenerli coerenti all'interno del dominio 

il networking service - realizza una comunicazione tra gli user configurati ed i nodi 

di un dominio 

il tuner service - fornisce una interfaccia SOAP per il sintonizzatore OpenSplice per 

connettersi al nodo remoto da qualsiasi altro nodo raggiungibile 

La dimensione del database predefinito che viene mappato su un segmento di memoria 

condivisa è limitato e la dimensione massima può essere di 10 Megabyte, quindi deve 

40



essere regolato. La configurazione tramite un file XML esterno è un modo comoda per 

eseguire le operazioni di configurazione per i servizi, poiché questo consente all'utente di 

modificare facilmente i parametri che influenzano il comportamento del sistema [2]. 

Domain Service: è responsabile per la creazione e l'inizializzazione di 

un'amministrazione condivisa dei nodi nella memoria condivisa, per un dominio 

DDS specifico su un nodo di elaborazione. Senza questa amministrazione, nessun 

altro servizio o applicazione è in grado di partecipare a un Domain Service [2] [31]. 

Durability Service: I dati prodotti dalle applicazioni devono rimanere a disposizione 

del DataReader fino alla fine della loro adesione. La durabilità dei dati può essere 

transitoria o permanente ed è determinata dalla qualità del servizio. Se uno 

specifico argomento è stato contrassegnato per essere transitoria, le istanze 

corrispondenti ai dati rimangono disponibili nel sistema durante l'intero ciclo di vita 

del sistema. Se uno specifico argomento è stato contrassegnato per essere 

persistente, le istanze corrispondenti ai dati addirittura sopravvivono dopo l'arresto 

del sistema, perché sono scritti in una memoria permanente. Il Durability Service è 

il responsabile per la realizzazione di queste proprietà dei dati nel sistema[2] [31]. 

Networking Service: Quando i terminali di comunicazione sono situati in nodi di 

calcolo differenti, i dati ottenuti utilizzando il DDS service locale devono essere 

comunicati al DDS service remoto e viceversa. Il Networking Service fornisce un 

ponte tra il DDS service locali e di una interfaccia di rete. Networking Service 

multiple possono esistere l'uno accanto all'altro, ciascuno al servizio di una o più 

interfacce di rete fisica. Il Networking Service è responsabile della trasmissione di 

dati alla rete e per la ricezione di dati dalla rete. Può essere configurato in modo da 

distinguere i canali di comunicazione multipli con diverse politiche di QoS 

assegnate ed essere in grado di pianificare l'invio e la ricezione di messaggi 

specifici per fornire prestazioni ottimali per un dominio specifico di applicazione. I 

Networking Service possono utilizzare canali separati, ognuno con il proprio nome 

e propri parametri; questi canali possono essere affidabili o non affidabili. Il 

41



Networking Service sceglie il canale più appropriato per ogni DataWriter, ovvero il 

canale che garantisce la sua QoS e le impostazioni migliori [2] [31]. 

Tuner Service: Il Tuner Service fornisce un'interfaccia remota per il monitoraggio e il 

controllo delle strutture OpenSplice mediante il protocollo SOAP. Ciò consente al 

sintonizzatore OpenSplice in remoto, da qualsiasi luogo raggiungibile, di 

monitorare e di controllare i servizi OpenSplice così come le applicazioni che 

OpenSplice utilizza per la distribuzione dei loro dati [2] [31]. 

2.5.2 QoS supportate 

La QoS fornisce un meccanismo generico alle applicazione per controllare il 

comportamento di un'entità: ogni politica di controllo è rappresentata da un tipo strutturato 

contenente gli attributi per tutti i parametri rilevanti. Il modo con cui comunica OpenSplice 

DDS è definito dai campi chiave del rispettivo tipo di dato e la Quality of Service (QoS), 

del loro topic corrispondente. Ogni topic deve essere creato prima che possa essere 

distribuito specificando il tipo di dati e la politica di QoS da associare. Le politiche di QoS 

che devono essere associate ad un topic specifico descrivono i diversi aspetti della gestione 

dei dati per tale specifico topic [31]. 

Le politiche di QoS che più importanti sono: 

DURABILITY - OpenSplice DDS supporta quattro tipi di durability. La durability 

definisce la durata di vita dei dati, classificati in VOLATILE, 

TRANSIENT_LOCAL, TRANSIENT e PERSISTENT data. OpenSplice non 

realizza alcun copia di backup per i dati volatili. Quando i dati volatili vengono 

consegnati, non viene data alcuna garanzia che questi dati si possano ottenere di 

nuovo. I dati transient sono registrati da OpenSplice per i lettori che li hanno 

sottoscritti, ma per un tempo limitato, ovvero finché l'infrastruttura OpenSplice è 

attiva, una copia di tutti i dati transitori sarà conservata e riprodotta. I dati persistent 

sopravvive alla durata di vita dell'infrastruttura OpenSplice perché tali dati vengono 

salvati su un numero differente di dischi ridondanti a seconda della configurazione. 

42



Quindi una copia dei dati persistenti è sempre disponibile, anche quando 

l'infrastruttura OpenSplice viene riavviata. In genere, i dati di configurazione di 

sistema sono persistenti, mentre quelli aggiornati di frequente non la saranno perchè i 

benefici che si otterranno non saranno superiori all'overhead [31]. 

RELIABILITY - in OpenSplice possono essere utilizzati due tipi di affidabilità che 

sono consegna BEST_EFFORT e consegna AFFIDABILE. I topic che vengono 

contrassegnati per una consegna affidabile al fine di garantire il successo della 

trasmissione dei messaggi viene garantita una ri-trasmissione automatica dei 

campioni persi. I topic che sono contrassegnati per una consegna best effort non 

hanno maggiori garanzie di giungere al destinatario rispetto a quello che viene già 

implementato dalla rete sottostante: quando un topic si perde sulla sua strada rimane 

inosservato [31]. 

2.6 CORBA 

La Common Object Request Broker Architecture (CORBA) è stata definita nel 1991 

dall‟OMG (Object Management Group) un consorzio consacrato ad aumentare il grado di 

interoperabilità per applicazioni distribuite in ambiente eterogeneo attraverso la tecnologia 

orientata agli oggetti (OO). Di fatto è stato preso uno dei principi chiave della 

programmazione orientata agli oggetti, l‟incapsulamento, applicandolo all‟abbattimento 

delle differenze tra i prodotti usati nell‟infrastruttura hardware, software, di 

programmazione e di rete di un sistema distribuito. Pensiamo a due applicazioni 

preesistenti che gestiscono due applicazioni non create per cooperare tra loro. Se queste 

applicazioni vengono opportunamente incapsulate all‟interno di due oggetti omogenei, è 

possibile creare una sinergia dapprima impossibile (una applicazione potrebbe richiedere 

delle funzionalità all‟altra attraverso una invocazione di metodo). Tuttavia se le due 

applicazioni risiedono su due macchine distinte abbiamo bisogno di un mezzo che metta in 

comunicazione i due oggetti ovvero li localizzi e successivamente ne gestisca lo scambio 

dati. Prima di entrare in dettaglio nella descrizione della architettura CORBA, mostriamo 

43



nella figura 2.5 l‟architettura OMA (Object Management Architecture) che rappresenta la 

struttura logica su cui le specifiche successive definite dall‟OMG si basano [34] [35]. 

Figura 2.5 Architettura OMA (Object Management Architecture) 

Questa architettura ha quattro componenti: ORB, CORBAservices e CORBAfacilities e 

Application Objects. Le CORBAfacilities sono un insieme di servizi che possono essere 

condivisi da molte applicazioni ma che non sono vitali come i CORBA services. 

L‟Application Object corrisponde alla nozione classica di applicazione prodotta da una 

particolare organizzazione. Di conseguenza non è standardizzato da OMG. 

44



Ultimata l‟architettura OMA, OMG ha iniziato un lavoro per la specifica dei macroblocchi 

di Figura 2.6. I contributi più importanti emersi dal lavoro dell‟OMG sono stati [34] [35]: 

Figura 2.6 Macroblocchi dell'architettura OMA 

L‟OMG Interface Definition Language (IDL) utilizzato per circoscrivere all‟interno 

di un oggetto le differenze legate al linguaggio di programmazione [32] [33]. 

L‟Object Request Broker (ORB) utilizzato per nascondere la locazione fisica a due 

oggetti interagenti, consentendo pertanto una serie di operazioni (invocazione di 

metodo, attivazione ecc.) a prescindere dalla locazione degli oggetti all‟interno 

dell‟ORB. Questa funzionalità viene realizzata attraverso una serie di interfacce al 

di sopra di un core ORB come l‟Object Adaper, la Dynamic Invocation Interface 

(DII), l‟Implementation Repository e l‟Interface Repository (vedi Figura 1.11). La 

specifica del componente ORB dell‟OMA è CORBA (Common Object Request 

Broker Architecture)[32] [33]. 

General Inter-ORB protocol (GIOP) utilizzato per nascondere la locazione fisica a 

due oggetti interagenti che risiedono in due ORB distinti [32] [33]. 

I CORBA Object Service (COS) supportano funzioni base per usare ed 

implementare oggetti per eseguire delle operazioni sul sistema. Questi servizi sono 

forniti di interfaccia specificata dall‟IDL. Attualmente ci sono sedici servizi 

45



standard tra cui: Naming service, Transaction Service, Concurrency control service, 

security e time ecc [32] [33]. 

Nella figura 2.7 è illustrata la posizione di CORBA rispetto alla pila OSI: 

2.6.1 I servizi CORBA 

Figura 2.7 Pila ISO-OSI 

I servizi CORBA aggiungono funzionalità all‟ORB. Le operazioni messe a disposizione 

dal servizio CORBA sono definite da una interfaccia IDL. Tale interfaccia è stata 

standardizzata dall‟OMG. Attualmente i servizi standard sono divisi in tre categorie servizi 

legati ai sistemi distribuiti, alle applicazioni e di tipo generale [35]. 

Servizi legati ai sistemi distribuiti: 

Naming service. Permette ad un client di trovare un oggetto attraverso il suo nome 

e ad un server di registrare i suoi oggetti dandogli un nome. La struttura dei nomi in 

CORBA è di tipo gerarchico simile alla struttura del file system di UNIX. 

Trading Service. Il trading service è un servizio di locazione di oggetti. Nel 

Trading Service si fanno delle richieste per avere una lista di oggetti che soddisfano 

certe caratteristiche o proprietà. Il Trading Service contiene dei record chiamati 

46



offer, formati da un campo tipo di servizio, insieme di proprietà del servizio e 

riferimento all‟oggetto. 

Event Service. Aggiunge a CORBA la possibilità di utilizzare un paradigma 

asincrono simile al publish/subscribe per le comunicazioni tra gli oggetti. 

Notification Service. Estensione dell‟Event Service, più flessibile e affidabile. In 

particolare il Notification Service definisce un modello dati per i messaggi, 

permette di effettuare delle sottoscrizioni basate su query e quindi di filtrare i 

messaggi su un canale e aggiunge il supporto per la qualità del servizio nella 

trasmissione delle notifiche. 

Servizi di tipo generale: 

Licensing Service. Questo servizio controlla i diritti di utilizzo di un client di un 

determinato servizio CORBA, servizio applicativo o della piattaforma stessa. 

Life Cycle Service (LFS). L‟interfaccia di LFS include una serie di operazioni per 

copiare, muovere, creare e distruggere un oggetto all‟interno dell‟ORB. Il 

componente centrale di un LFS è l‟object factory ovvero un oggetto capace di 

creare altri oggetti. Un client che fa una richiesta di creazione di un oggetto avrà 

restituito un riferimento all‟oggetto creato. 

Servizi legati alle applicazioni: 

Transaction Service (OTS). Se un client deve eseguire modifiche su una serie di 

oggetti distinti e queste modifiche hanno la caratteristica di atomicità siamo in 

presenza di una transazione. Quindi CORBA deve mettere a disposizione un 

servizio per la gestione delle transazioni in modo che queste ultime soddisfino la 

proprietà ACID (atomicità, consistenza, isolamento e durabilità). 

Externalization Service. Questo servizio permette ad oggetti di essere 

immagazzinati in una sequenza di byte per essere successivamente ricostruiti. Le 

operazioni di questo servizio sono due: externalize e internalize. La prima scrive 

l‟oggetto in una sequenza di byte includendo lo stato corrente al momento della 

47



“esternalizzazione”, la seconda ricostruisce l‟oggetto da una data sequenza di byte 

includendo lo stato “esternalizzato”. 

Relationship Service. All‟interno di una piattaforma distribuita, gli oggetti 

stabiliscono delle relazioni. Nel caso in cui si vogliano esplicitarle, l‟OMG ha 

introdotto la possibilità di definire relazioni all‟interno dell‟IDL attraverso un 

servizio apposito. 

Concurrency Control Service. Questo servizio permette a client o transazioni di 

mettere lock sugli oggetti in lettura ed in scrittura, esclusivi e condivisi. Questo 

servizio permette di implementare algoritmi complessi di controllo della 

concorrenza tra le transazioni all‟interno dell‟ORB. 

Query Service. Questo servizio permette di interrogare collezioni di oggetti. Esso 

riceve delle stringhe di caratteri che rappresentano l‟interrogazione in un dato 

linguaggio. L‟OMG ha per ora specificato un servizo di query in grado di 

interpretare interrogazioni in SQL e QQL. 

Persistence Service. Questo servizio mette a disposizione un insieme di strumenti 

per il salvataggio su memoria stabile dei dati che rappresentano lo stato di un 

oggetto. Questo stato può essere ad esempio reinstallato a seguito di un guasto che 

causa la morte dell‟oggetto. 

2.6.2 CORBA EVENT SERVICE 

La comunicazione CORBA attraverso l‟invocazione di richieste si basa su un paradigma 

client/server sincrono. In molte applicazioni questo potrebbe non essere sufficiente [37]. Il 

tipico esempio è la notifica asincrona di eventi: un produttore di eventi comunica l‟evento 

a uno o più consumatori. Realizzare questo meccanismo attraverso le richieste CORBA 

prevede la realizzazione di callback, cioè di chiamate inverse dal server al client, che 

dovrebbe essere quindi esso stesso un server. L‟Event Service OMG offre il supporto per 

questo tipo di comunicazione tra gli oggetti, permettendo ad un produttore di notificare 

eventi a uno o più consumatori inviando ad essi dei messaggi. Il modello dell‟Event 

48



Service prevede che produttori e consumatori di eventi si connettano ad un event channel 

comune. I consumatori non devono essere a conoscenza dei produttori e viceversa, perché 

è l‟event channel il responsabile della consegna dei messaggi a tutti i consumatori 

interessati. Nell‟Event Service sono previste due modalità di invio degli eventi: push e 

pull. Nel modello push, i produttori inviano gli eventi ai consumatori, mentre nel pull sono 

i consumatori a richiedere gli eventi ai produttori. Gli event channel permettono di 

connettere più produttori e più consumatori, ognuno dei quali può usare un modello 

diverso [37]. 

Figura 2.8 Modalità di invio degli eventi: push e pull 

Le interfacce per l‟interazione con gli event channel sono definite nel modulo 

CosEventComm. Tutte le interfacce si basano sulla distinzione tra produttore e 

consumatore: l‟event channel stesso è sia un produttore che un consumatore. Queste 

interfacce sono chiamate proxy perché sono una rappresentazione di tutti gli effettivi 

produttori o consumatori. In altre parole, danno l‟illusione ad un produttore di interagire 

con il vero consumatore e viceversa. 

49

2.6.3 CORBA NOTIFICATION SERVICE 



Il notification service è uno standard OMG che permette a fornitori di eventi multipli di 

inviare questi per i vari consumers. Il notification service può essere utilizzato in una vasta 

gamma di scenari, come il meccanismo di integrazione per le apparecchiature di 

telecomunicazione, all'interno di reti di grandi dimensioni sul router di backbone Internet, 

sui portali di e-commerce per grandi banche, sull'infrastruttura di messaggistica per 

collegare i satelliti e le loro stazioni di terra [38]. 

In Corba notification service i producers sono disaccopiati dai consumers per mezzo di un 

canale, che si occupa della registrazione e de-registrazione del client, e la diffusione degli 

eventi per più consumers. Il canale ospita anche i consumers lenti o non disponibili. 

Il Notification Service supporta sia il modello push che pull, e l'architettura consente 

l'invio degli eventi e l'uso di intermediari. L' event service si può estendere con un servizio 

di filtraggio degli eventi e di qualità del servizio (QoS). Alcune delle più importanti 

caratteristiche QoS includono: 

Gli eventi e le connessioni persistenti a sostegno di una garanzia di consegna. 

La gestione delle code con politiche di ordimento e scarto di eventi. 

Ritardare l'inizio e la fine di un evento con un meccanismo di time out. 

Il Notification Service supporta anche il concetto di un event strutturati, che si qualifica 

come un messaggio "corretto" in termini di sistemi di message middleware. Le interfacce 

principali del Notification Service sono rappresentate nella figura 2.9, che mostra anche 

che il Notification Service supporta un dato strutturato, e tipi di client per l'invio e la 

ricezione di eventi in sequenza. 

50



Figura 2.9 Le interfacce principali il servizio di notifica 

Una delle caratteristiche più importanti di architettura del Notification Service è che 

supporta la federazione dei canali senza l'uso di intermediarii per trasmette gli eventi da un 

canale all'altro, un fornitore proxy può essere collegato direttamente ad un consumatore 

proxy. Questa caratteristica implica che il routing con il Notification Service può essere 

raggiunto molto facilmente per una migliore affidabilità, scalabilità e prestazioni. Dal 

momento che il Notification Service è basato sull'architettura CORBA, supporta anche 

l'integrazione con le applicazioni scritte con diversi linguaggi di programmazione. 

2.6.4 CORBA TAO 

Corba TAO introduce dei patterns per il delivery di applicazioni distribuite con alte 

prestazioni in merito al real-time QoS. E' proprio nei sistemi real-time e nelle applicazioni 

mission-critical, che richiedono tempi di sincronizzazione prevedibili e robustezza, che 

TAO fornisce i maggiori benefici. Gli ostacoli in cui ci si imbatte nella realizzazione di 

sistemi real-time utilizzando CORBA, sono i vari livelli di cui esso è formato, non 

gestibili completamente. TAO invece integra le interfacce di rete, il sottosistema di I/O del 

sistema operativo ed i servizi middleware per fornire una soluzione end-to-end. Si 

consideri ad esempio l'Event Service di CORBA. Questo servizio semplifica le 

51



applicazioni software disaccoppiando producers e consumers garantendo la possibilità di 

una comunicazione di gruppo grazie ad un sistema asincrono di event delivery. TAO 

migliora l'Event Service di CORBA inserendo caratteristiche importanti, quali il 

dispatching e lo scheduling real-time degli eventi, il loro processamento periodico e il loro 

filtering ed un protocollo multicast necessario per le applicazioni real-time [34] [35]. 

Le modifiche rispetto alle normali versioni di CORBA sono: 

Threading: sia a singolo thread, sia controllate dall'ORB; 

Lifespan: specifica quali objects sono transienti e quali persistenti; 

ObjectId Uniqueness: specifica se una o più entità sono implementate; 

Servant Retention: specifica se le associazioni tra servant e CORBA object 

sonomantenute oppure stabilite ad ogni richiesta; 

Request Processing: specifica come le richieste devono essere processate dal POA; 

Implicit activation: utilizzando questo servizio si può registrare un servant e creare 

un object reference in una singola operazione. 

Oltre ai servizi OMG CORBA services e alle caratteristiche peculiari di CORBA TAO 

introduce altre caratteristiche: 

CORBA Messaging: Asynchronous Method Invocation (callback), ed un 

Framework per la gestione del QoS; 

52

Figura 2.10 Architettura TAO 



Portable Interceptors: ovvero oggetti che l'ORB invoca in un determinato punto 

durante il request ed il reply (request interceptor), o durante la generazione dello 

IOR (IOR interceptors); 

Interface Repository: che provvede allo storage, alla distribuzione ed alla gestione 

di un insieme di interfacce di object correlati; 

Implementation Repository: che consente il binding indiretto tra le richieste del 

client e le implementazioni del server per soddisfare tali richieste. In alternativa, 

prevede l'avvio automatico del server quando un client effettua una invocazione; 

Bi-Directional GIOP: che consente alle richieste e alle risposte di viaggiare bi- 

direzionalmente attraverso una singola connessione tra due processi, che sono 

l'invio e la ricezione delle domande e delle risposte. Questa capacità aiuta a 

risolvere il problema di invocare callbacks sui clienti situati dietro un firewall. 

53



Object by Value: che parzialmente attua la CORBA OBV, che combina la 

semantica delle strutture e delle interfacce, consentendo in tal modo agli oggetti di 

essere passati per valore (cioè copiati) attraverso interfacce IDL fintanto che 

l'implementazione esiste a livello locale sul lato di ricezione. 

Object Reference Template (ORT): TAO implementa l'Object Reference 

Template (ORT) definito in CORBA 3.0 Core per l'implementazione di un 

interfaccia per la generazione di un object reference da parte di un object adapters. 

TAO, inoltre, è conforme a Real-Time CORBA versione 1.1 e offre i seguenti servizi che 

consentono di apprezzare le capacità di TAO in vari ambienti real-time deterministici o 

statistici: 

TAO Real-Time Event Service: aumenta le funzionalità fornite da CORBA Event 

Service standard fornendo l'event correlations ed il real-time dispatching; 

Pluggable Protocols: permette agli sviluppatori di inserire un modello 

personalizzato di trasporto sotto GIOP senza modificare l'applicazione a livello di 

codice. 

2.7 JMS – Java Message Service 

Java Message Service o JMS è un insieme di API che consentono lo scambio di messaggi 

tra applicazoni Java distribuite nella rete. In sostanza JMS fornisce un metodo standard 

tramite il quale le applicazioni possono creare, inviare e ricevere i messaggi usando un 

message oriented middleware [44]. Un sistema architettato con JMS è costituito dai 

seguenti elementi [45]: 

Client JMS: programma in linguaggio Java che invia o riceve messaggi JMS. 

Messaggio: raggruppamento di dati che viene inviato da un client a un altro. 

JMS Provider: sistema di messaggistica che implementa la specifica JMS e realizza 

funzionalità aggiuntive per l‟amministrazione e il controllo della comunicazione 

attraverso messaggi. 

54



Administered objects: sono oggetti preconfigurati da un amministratore ad uso dei 

client. Incapsulano la logica specifica del JMS provider nascondendola ai client, 

garantendo maggiore portabilita al sistema complessivo. 

ConnectionFactory : è un administered object utilizzato da un client per realizzare 

la connessione con il provider. 

Destination (queue/topic): è un administered object che svolge il ruolo di 

“deposito” in cui i mittenti possono lasciare i messaggi che creano, e da cui i 

destinatari possono recuperare i messaggi. Le destinazioni possono essere usate 

contemporaneamente da più mittenti e da più destinatari. A seconda del tipo di 

destinazione usato (queue o topic), la consegna dei messaggi avviene secondo 

modalità diverse (point to point o publish/subscribe). 

Figura 2.11 Architettura JMS 

Le applicazioni JMS hanno qualità intrinseche che sono sintetizzabili in: 

Asincronicità della comunicazione: il provider JMS consegna i messaggi al client 

appena quest‟ultimo si è reso disponibile. Il provider li consegna senza che il 

receiver abbia effettuato una richiesta specifica. 

55



Affidabilità della comunicazione: JMS può assicurare che un messagio sia 

consegnato una ed una sola volta. 

Disaccopiamento spaziale: grazie all‟uso del sistema di naming di Java (JNDI) 

non è necessario avere un riferimento diretto ad oggetti remoti, ma ci si affiderà alla 

presenza degli administered object: la creazione di connection factory e destination 

è compito dell‟ amministratore JMS che deve inserirli all‟interno di un contesto 

JNDI in un opportuno namespace in modo che possano essere recuperati da 

qualsiasi client mediante le API JNDI 

Quality of Service configurabile: le API JMS prevedono differenti livelli 

diaffidabilità per considerare molteplici scenari applicativi. 

Robustezza ai cambiamenti: sono presenti tipologie differenti di messaggi e 

features personalizzabili. 

JMS fornisce un approccio semplificato e comune ai client Java per accedere ai message- 

oriented middleware. Con l'introduzione del Message-Driven Beans (MDB), JMS è 

diventato ancora più strettamente integrato in J2EE. Questa integrazione fornisce un 

metodo asincrono all‟Enterprise Java Beans (EJB) per comunicare con gli altri elementi in 

una architettura distribuita. JMS è stato progettato come un'astrazione degli esistenti 

prodotti di messaggistica. Questa astrazione ha portato anche le seguenti 

caratteristiche[46]: 

JMS è puramente una interfaccia. Per il trasporto e il routing dei messaggi è 

necessario una qualche forma di motore di messaggistica. JMS non specifica nulla 

ne sul motore, ne sulla sua architettura, o sul trasporto 

Le specifiche JMS non facilita l'interoperabilità tra le diverse implementazioni. Se 

la specifica non si occupa di un protocollo di trasporto non ci sarà mai 

l'interoperabilità. 

Rispetto ai prodotti proprietari MOM, JMS ha un insieme relativamente semplice 

dei formati dei messaggi, ne esistono solo sei tipi. 

56



JMS supporta un modello punto-punto (o coda) e un modello publish/subscribe, e definisce 

una serie di tipi di messaggi che i publisher ed i subscribers possono scambiarsi. Le 

proprietà di un messaggio definiscono il modo in cui dovrebbero essere trattati con il 

sistema di messaggistica. I subscribers possono filtrare i messaggi utilizzando una 

grammatica SQL. I Client possono essere transient o durable, e messaggi possono essere 

inviati o ricevuti nel contesto di una transazione. La Figura 2.12 mostra le principali 

nozioni di JMS. Anche se il modello di comunicazione publish/subscribe ed il modello 

point-to-point sono molto diversi da un punto di vista concettuale, gli autori di JMS si 

resero conto che i modelli hanno molto in comune. JMS è quindi centrata su un modello 

generico di messaggistica, ed il modello publish/subscribe e point-to-point sono derivate 

nel senso di ereditarietà di interfaccia dal modello generico [38]. 

Figura 2.12 Il modello di programmazione Java Message Service. 

Le caselle nella Figura 2.12 rappresentano l'interfaccia con il point-to-point sulla sinistra e 

l'interfaccia publish/subscribe a destra. Le frecce che conducono da cima a fondo nella 

figura rappresentano le fasi tipiche che uno sviluppatore JMS esegue per lo sviluppo di 

applicazioni client: 

57



Risolvere una factory di connessione e una destinazione da JNDI. Una destinazione 

è una coda o un topic. 

Creare una connessione utilizzando la factory di connessione. 

Creare una sessione con le proprietà desiderate dalla connessione. 

Se l'applicazione è un fornitore, creare un MessageProducer se la domanda è 

un consumatore, creare un MessageConsumer dalla sessione. 

Iniziare a inviare o ricevere messaggi utilizzando il produttore o l'oggetto di 

consumo. Il produttore utilizzerà la sessione per creare diversi tipi di messaggi. 

JMS supporta sei diversi tipi di messaggi, che vengono utilizzati per effettuare i diversi tipi 

di carico utile. L'intestazione di un messaggio è lo stesso indipendentemente dal carico, il 

che significa che il filtraggio è la stessa per tutti e sei i tipi di messaggi. Un messaggio 

supporta una serie di proprietà per impostare la priorità, l'affidabilità e altre proprietà di 

QoS, che sarà interpretato e gestito dal server JMS. Al fine di supportare correttamente i 

messaggi durevoli, JMS utilizza la nozione di un subscriber durevole. Ciò è necessario 

soltanto nel modello publish/subscribe, i messaggi memorizzati in una coda saranno 

consumati da qualsiasi ricevitore che si connette alla coda in questione. Il subscriber 

durevole è identificato da un nome, e la stessa operazione è convenientemente utilizzata 

per la creazione e ri-creare il subscriber. Oltre alle interfacce illustrate nella figura 2.12, 

JMS supporta una serie di interfacce per il recapito di messaggi di natura commerciale e di 

consumo. La factory di connessione, la connessione, e le interfacce di ogni sessione hanno 

un interfaccia con il prefisso XA, che supporta il Java Transaction API (JTA) per le 

transazioni distribuite. Questo è in genere supportata quando JMS è integrata in un 

application server. La specifica JMS definisce cinque diversi messaggi che derivano tutte 

le funzionalità comuni dall'interfaccia base del messaggio. I messaggi JMS sono 

concettualmente trasmessi utilizzando il servizio di notifica, come illustrato nella Figura 

2.13 [38]. Poiché JMS non definisce un protocollo di rete, un qualche tipo di mappatura 

del messaggio è necessario. 

58



Figura 2.13 Un client-library trasforma messaggi JMS da e per eventi strutturati. 

JMS supporta due modi di ricevere gli eventi: un modello pull o un modello push. Nel 

modello pull, un client JMS richiama un metodo per il consumatore del messaggio al fine 

di ricevere un evento. Nel modello push, i registri dei consumatori richiamano un oggetto 

con il consumatore o di sessione ed i messaggi vengono ricevuti in modo asincrono dalle 

invocazioni del metodo onMessage nell'interfaccia di callback. Entrambi i modelli per 

la ricezione di eventi hanno una mappa per il servizio di notifica dei modelli push e pull. 

Non è possibile, tuttavia, per un consumatore del servizio di notifica essere sia un 

consumatore push che un consumatore pull, pertanto, il servizio di notifica dovrà essere 

esteso per supportare una nuova consegna. Il messaggio di interfaccia è un messaggio di 

base per tutti i messaggi JMS. Dal momento che tutti i messaggi JMS sono interfacce, la 

responsabilità è dei fornitori delle librerie JMS client fornire implementazioni dei 

messaggi. Un messaggio JMS è costituito da una intestazione, un insieme di proprietà e di 

un corpo. La parte del corpo è diverso per ciascuno dei cinque diversi tipi di messaggi 

JMS. L'intestazione e le proprietà sono le stesse per tutti i tipi di messaggi. JMS consente 

solo ai clienti di filtrare le proprietà del messaggio. Per garantire che solo le intestazioni 

dei messaggi possono essere filtrati, queste informazioni devono essere confezionati 

59



all'interno di un corpo filtrabile di un evento strutturato. Questa è l'unica informazione dai 

messaggi JMS che diventa parte filtrabile del corpo. Il messaggio di interfaccia supporta 

tre attributi che hanno un significato ben definito nel servizio di notifica: 

DeliveryMode: Abbiamo due modalità di consegna PERSISTENT e 

NON_PERSISTENT in base alla modalità di consegna nella variabile di intestazione 

possiamo trovare il valore Persistent oppure BestEffort 

Expiration: La scadenza JMS in millisecondi si trova nel QoS Timeout nella 

variabile di intestazione di eventi strutturati. I messaggi scaduti non sono visibili ai 

clienti. 

Priority: La priorità del messaggio si associa al notification Priority QoS nella 

variabile di intestazione di eventi strutturati. La modalità di consegna con priorità 

viene utilizzata per garantire che i messaggi con priorità più alta vengono consegnati 

prima di messaggi con priorità più bassa. 

2.7.1 Apache ActiveMQ - CPP 

CMS, acronimo di C++ Messaging Service è un JMS API per C++ per l'interfacciamento 

con i broker del tipo Apache ActiveMQ. ActiveMQ - CPP è un client, ed un message 

broker come Apache ActiveMQ è necessario per far comunicare i vari client [47]. 

ActiveMQ-CPP ha un'architettura che consente diversi protocolli di connessione per 

formati diversi di trasporto. ActiveMQ-CPP fornisce anche una serie di classi per il 

threading, per le operazioni di I/O [48]. 

60



Figura 2.14 Schema dei protocolli di Apache ActiveMQ – CPP 

ActiveMQ supporta i messaggi di consulenza che permette di vedere il sistema che 

utilizza regolarmente i messaggi CMS. Con i messaggi di consulenza si possono fare le 

seguenti operazioni: 

Vedere i consumatori, i produttori e le connessioni di partenza e arresto 

Vedere le destinazioni temporanee create e distrutte 

Ottenere una notifica dei messaggi che scadono, gli argomenti e le code 

Osservare il broker durante l'invio dei messaggi alle destinazioni senza i 

consumatori 

Vedere le connessioni di partenza e l'arresto 

I messaggi di consulenza possono essere pensati come una sorta di canali di 

amministrazione, dove si ricevono le informazioni su quanto sta accadendo sul provider 

JMS con quello che sta succedendo con i produttori, i consumatori e le destinazioni. 

Se da un lato JMS offre la possibilità di specificare l‟esatta Quality of Service di ogni 

scambio di messaggi in termini di guaranted delivery e di consegna tramite semantica 

once-and-only-once, ActiveMQ mette a disposizione altre funzionalità per ottenere 

affidabilità del sistema, high availability e tolleranza ai guasti. ActiveMQ è un message 

61



broker. Un broker è la parte di una soluzione JMS lato server che si occupa di routing, 

recovery, persistenza e cosi‟ via. Per quanto riguarda la persistenza, come detto 

precedentemente il provider JMS memorizza i messaggi su un persistent storage se il 

delivery mode è stato settato a persistent, di modo che sopravvivano a un riavvio del 

broker. Inoltre per sopperire alla mancanza del servizio e permetterne la successiva 

riattivazione, il provider JMS memorizza anche le durable subscriptions: se così non fosse 

il message server, in caso di fallimento, non sarebbe capace di consegnare i messaggi ai 

durable subscribers stessi. Per effettuare le operazioni di recovery il provider JMS: 

ricrea le destinazioni 

recupera la lista di “durable subscriptions” per ogni topic 

recupera la lista dei messaggi 

recupera la lista di acknowledge per ogni messaggio 

È possibile configurare ActiveMQ perché gestisca la persistenza tramite file (AMQ 

message store) o tramite database esterno al provider JMS. È stata scelta quest'ultima 

opzione perché ha come vantaggio un più facile recupero e interpretazione dei dati 

rispetto al caso in cui si utilizzi l‟ AMQ message store, un sistema di gestione della 

persistenza basato su file utilizzato di default da ActiveMQ. Le operazioni di accesso e 

scrittura su un DB sono sicuramente più pesanti dal punto di vista computazionale, ma 

questo approccio è sensato perché la nostra applicazione non ha requisiti particolari di 

high performance. All‟avvio il broker creerà automaticamente due tabelle, 

ACTIVEMQ_ACKS e ACTIVEMQ_MSGS: la prima tabella mantiene in memoria 

informazioni relative ai subscribers e informazioni relative ai messaggi acknowledged, la 

seconda contiene al suo interno informazioni relative ai messaggi [48]. 

2.8 AMQP 

Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) permette la piena interoperabilità 

funzionale tra client e messaging middleware server. L‟obiettivo è di consentire lo 

sviluppo e l'uso di una tecnologia standardizzata per middleware di messaggistica. Il fine 

62



ultimo è che attraverso AMQP, le capacità dei middleware di messaggistica possano essere 

portati nella rete stessa, e che attraverso la pervasività della disponibilità di middleware di 

messaggistica, possano essere sviluppati nuovi tipi di applicazioni di utilità [53]. 

Per consentire l'interoperabilità completa, il middleware di messaggistica richiede che sia il 

protocollo di rete e sia la semantica dei servizi del broker siano sufficientemente 

specificati. AMQP, pertanto, definisce sia il protocollo di rete sia i servizi del broker 

attraverso: 

1. "Advanced Message Queuing Protocol Model" (AMQP Model), l„AMQP Model 

consiste in un insieme di componenti che instradano e memorizzano messaggi 

all‟interno del broker e in più un insieme di regole per collegare questi componenti 

insieme. 

2. Un protocollo di rete wire-level, AMQP permette ai client di comunicare con il 

broker e interagire con l‟AMQP Model che esso implementa. 

AMQP è un protocollo di tipo binario con caratteristiche quali: multi-canale, asincrono, 

portabile, neutrale, sicuro ed efficiente.AMQP è usualmente diviso in tre layer: 

Figura 2.15 Struttura a layer di AMQP 

63



Il layer “Model” offre un insieme di comandi incapsulati in classi e funzionalità che fanno 

lavoro utile su richiesta dell„applicazione. 

Il layer “Session” offre trasporto affidabile di comandi dall‟applicazione al server e 

all‟indietro, sincronizzazione e gestione degli errori. 

Il layer “Transport” offre framing, codifica dei dati, rilevamento dei fallimenti e canne 

multiplexing [51]. 

2.8.1 AMQP Model Layer 

L‟AMQP Model specifica un insieme modulare di componenti e di regole per connettere 

questi componenti tra di loro. Ci sono tre principali tipi di componenti, che sono collegati 

in catene di processi all‟interno del server per creare la funzionalità desiderata [51]: 

“Exchange” riceve i messaggi dall‟applicazione publisher e instrada questi verso 

una coda di messaggi basata su un criterio arbitrario, usualmente proprietà del 

messaggio o contenuti. 

“Message queue” che memorizza i messaggi finchè essi non possono essere 

finalmente processati dall‟applicazione che li consuma o da applicazioni multiple. 

“Binding” definisce la relazione tra l‟Exchange e la coda e offre i criteri di routing. 

Usando questo modello possiamo emulare i concetti classici di middleware di code “store 

and forward” o a sottoscrizione per argomento (topic). In linea di principio, un server 

AMQP è analogo a un server di posta elettronica, con ogni Exchange che agisce da agente 

di trasferimento messaggi e ogni coda come una mailbox, mentre il binding definisce le 

tabelle di routing in ogni agente di trasferimento. I Publisher spediscono messaggi ad un 

singolo agente di trasferimento il quale poi instrada i messaggi in una mailbox. I 

consumatori infine prendono i messaggi dalle mailbox [54]. 

Il diagramma che segue mostra la semantica del server che deve essere standardizzata con 

l‟intento di garantire la interoperabilità tra le implementazioni AMQP [51]: 

64

Figura 2.16 Semantica AMQP. 



Un middleware server è un server di dati che accetta messaggi e fa due cose significative 

con questi: 

Li instrada verso differenti consumatori in dipendenza di criteri arbitrari. 

Li mette in buffer in memoria o su disco quando i consumatori non sono abili ad 

accettarli abbastanza velocemente. 

Il modello AMQP divide i compiti sopra citati in due distinti ruoli: 

L‟EXCHANGE che accetta i messaggi dai produttori e li instrada verso code di 

messaggi. 

La MESSAGE QUEUE che immagazzina i messaggi e li inoltra ai consumatori. 

C‟è inoltre un' interfaccia tra Exchange e Message Queue chiamata “BINDING”. 

2.8.2 Il Layer Session 

Il layer Session offre tutte le funzionalità necessarie all‟interno della sessione. Le sessioni 

sono interazioni nominate tra peer AMQP. Dal punto di vista strutturale, una sessione è 

l‟interfaccia tra il protocollo di rete e il layer dell‟AMQP model; essa costituisce un 

65



ambito di esistenza per le entità del modello quali, code, Exchange e sottoscrizioni e per 

l‟identificazione dei comandi [51]. 

Le sessioni non sono esplicitamente create o distrutte. Piuttosto che creare una sessione, 

un peer deve attendere per “attaccarsi” ad una sessione del suo partner. Il ricevitore di 

questa “richiesta di “attacco” può poi cercare di mantenere lo stato per questa sessione. Lo 

stato relativo ad una sessione deve essere conservato da entrambi i peer, mentre essi sono 

“attaccati”; la sessione può essere interrotta o attraverso un‟esplicita richiesta e tramite 

un‟interruzione di connessione di rete tra i peer, ma in ogni caso lo stato della sessione 

può essere mantenuto per un determinato periodo di tempo che è stato concordato tra i 

peer prima. La sessione può essere definita attraverso più punti di vista: 

La Sessione come un mezzo di trasporto per i comandi: Il modello AMQP 

interagisce attraverso l‟invio di comandi tra due peer. Questi comandi sono spediti 

“sulla” sessione. Appena un comando è tramandato dal layer model alla sessione, a 

esso è assegnato un identificatore. Questi identificatori possono poi essere usati per 

correlare i comandi con i risultati. 

La sessione come layer di interfaccia: La Sessione agisce come un‟interfaccia tra il 

protocollo di rete e lo strato riferito al modello AMQP. Lo stato della sessione 

consiste in: un buffer di comandi di cui un peer non ha ancora avuto conferma che 

il suo partner ha ricevuto e un insieme di identificatori che il peer sa che ha 

ricevuto ma non può essere sicuro che il suo partner non aspetterà il re-invio. 

Il layer Sessione offre una serie di servizi cruciali al modello costruito sopra di esso: 

Identificazione sequenziale dei comandi:Ogni comando pubblicato da un peer 

deve essere necessariamente identificato all‟interno della sessione affinchè il 

sistema nella sua totalità sia capace di garantire l‟esecuzione esattamente una volta. 

Lo strato session a tal fine usa una numerazione sequenziale che permette la 

correlazione tra comandi e risultati ritornati asincronamente; l‟identificatore è reso 

visibile attraverso il layer model e quando un risultato è ritornato da un comando, 

esso è usato per correlare il comando che gli ha dato vita. 

66



Conferme che i comandi saranno eseguiti: Affinchè un peer abbia la capacità di 

scartare lo stato in relazione ad un comando, esso deve avere la garanzia che il 

comando sia stato eseguito, o che la sua consegna è stata conservata per un tempo 

deciso a priori. In pratica ci sono due tipi di messaggi che si può desiderare di 

inviare attraverso un sistema di messaggistica: Messaggi durevoli e messaggi 

transitori. Per un messaggio transitorio, il contratto generale tra applicazione e 

sistema di messaggistica e che i messaggi possono essere persi se il sistema di 

messaggistica stesso perde stati transitori. Per un messaggio durevole, invece, il 

sistema deve dare la garanzia che il messaggio sarà conservato nella memoria più 

durevole disponibile. Il layer session gestisce l‟invio e la ricezione delle conferme; 

questo permette di tenere sotto controllo gli stati in caso di fallimenti. 

Re-invii e Recuperi: Il layer session offre i tools necessari per identificare i 

comandi che sono “in dubbio” o “sospesi” per un fallimento e di replicarli per 

ridurre il rischio di un‟accidentale consegna duplicata. 

Il layer Session opera sopra la sottostante infrastruttura di rete. Session richiede che il layer 

sottostante offra le seguenti funzionalità: 

Consegna ordinata, cioè nessun sorpasso tra pacchetti. 

Trasmissioni atomiche di unità di controllo e dati. 

Rilevamento dei fallimenti della rete. 

2.8.3 Il layer di trasporto (Transport layer) 

Questo è il layer più basso che si occupa di preparare i messaggi ad essere trasmessi sulla 

rete. Il numero di port standard di AMQP è stato assegnato da IANA ed è 5672 per TCP, 

UDP e SCTP. Prima di inviare un qualunque frame su una connessione, ogni peer deve 

iniziare mandando un header di protocollo che indichi la versione del protocollo usata 

sulla connessione. Tale header è costituito da una sequenza di 8-ottetti come mostrato in 

figura [51]: 

67

Figura 2.17 Header. 



L‟header protocol è composto dalle lettere maiuscole “AMQP” seguite da: 

La classe del protocollo, che è uno per tutti i protocolli AMQP. 

L’istanza del protocollo, che è: AMQP over TCP/IP con valore uno e AMQP over 

SCTP/IP con valore due. 

La maggiore versione del protocollo. 

La minore versione del protocollo. 

Il modello di negoziazione del protocollo è compatibile con i protocolli esistenti come http 

che inizializza una connessione con una stringa di testo costante ed è anche compatibile 

con i firewall che analizzano l‟inizio di un protocollo, per decidere quali regole applicare. 

In fase di negoziazione client e server AMQP si accordano per la versione di protocollo da 

usare. 

2.8.4 OpenAMQ 

OpenAMQ è un message middleware bastato sulle specifiche AMQP. OpenAMQ fornisce 

un framework su cui costruire applicazioni distribuite che comunicano utilizzando 

messaggi. Tali applicazioni distribuite sono a volte chiamati "loosely connected". In 

genere il flusso dei messaggi è asincrona, ciò significa che il flusso dei messaggi tra le 

parti avviene senza una logica complessiva di sincronizzazione o di controllo [55]. 

OpenAMQ aggiunge ulteriori specifiche allo standard AMQP: 

1. Un API standard per le applicazioni, chiamato WireAPI. 

2. Un API standard per l'amministrazione remota, chiamata CML. 

3. Un modello standard per l'adesione broker insieme in federazione. 

68



AMQP ha caratteristiche utili che migliorano in alcuni casi message middleware come ad 

esempio JMS o Stomp queste caratteristiche posso essere così riassunte: 

AMQP a differenza di JMS è un wire-level protocol, come HTTP. Ciò significa che 

qualsiasi software che si preoccupa per l'attuazione del protocollo può parlare con 

un server AMQP. 

Funziona con diversi linguaggi di programmazione, i tipi di dati o costrutti non 

dipendono dal linguaggio specifico.. 

Funziona su tutte le piattaforme, non dipende da Windows, Linux o qualsiasi altro 

sistema operativo specifico. 

Message routing: Implementa il modello di routing AMQP 

Implementa fanout, diretto, e cambio di intestazione dei tipi. 

Implementa lo scambio di default. 

Consente alle applicazioni di creare e gestire gli scambi in fase di runtime. 

Supporta temi gerarchica di qualsiasi complessità. 

Message Queuing: Implementa il modello della coda AMQP l'utente può definire code di 

messaggi flessibili 

Crea e gestisce il nome o le code senza nome. 

Messaggio di base il cui contenuto va dai zero byte fino a 4 GB. 

Code multiple per i readers con servizio round-robin. 

Messaggi asynchronous di publishing. 

Code condivise e code private ed esclusive 

Gestione delle risorse: Fornisce all'operatore il controllo sull'uso delle risorse di sistema 

Configurare i limiti sulle dimensioni della coda. 

Rallentamento automatico dei publishers quando vengono superati i limiti sulla 

dimensione della coda 

Clustering: Supporta il failover e la scalabilità grazie al clustering 

Creare coppie di server ad alta disponibilità. 

Connettere i server e le coppie di server in cluster. 

69

Fanout publish / subscribe tra vari server. 

Configurabile client-server 



Sicurezza: Supporta le opzioni di sicurezza estensibile e configurabile 

Definizioni configurabile dall'utente. 

SASL authentication (PLAIN mechanism) 

Amministrazione: È facile da gestire tramite Secure Shell remota o la riga di comando 

Configurazione tramite file di configurazione XML o da riga di comando. 

Amministrazione remota e la configurazione (amq_shell). 

Interfaccia client WireAPI: Fornisce una API standard per lo sviluppo di applicazioni 

Il supporto per tutti i metodi definiti nella norma AMQP. 

Consegna del messaggio in modo asincrono. 

Segnalazione degli errori per le applicazioni. 

Il WireAPI OpenAMQ è stato progettato per fornire ai programmatori di applicazioni nei 

diversi linguaggi la stessa semantica. Ogni linguaggio di programmazione ha la propria 

sintassi, ma con una sola semantica, è molto facile per gli sviluppatori stessi cambiare 

linguaggio di programmazione e è più facile mantenere il codice in diverse lingue, e 

riutilizzare i designs fatti in un solo linguaggio, con ltri.Le WireAPI OpenAMQ seguono 

la semantica del protocollo AMQP utilizzando gli stessi nomi e parametri. 

WireAPI ha diversi vantaggi rispetto alle API standard di AMQP che possiamo 

riassumenre: 

Qualsiasi versione di AMQP viene implementata ha una semantica identica nelle 

WireAPI di OpenAMQ. 

La Semantica WireAPI è portabile in tutti i linguaggi di programmazioni. 

Gli aspetti negativi della WireAPI sono: 

Obbliga gli sviluppatori a comprendere il protocollo. 

Alcune astrazioni utili che sono implementate in AMQP mancano nelle WireAPI 

OpenAMQ. 

70

Affidabilità 



Una differenza fondamentale tra OpenAMQ e altri prodotti AMQP è l'approccio alla 

affidabilità. Ogni messaggio deve essere parte di una transazione in modo che un eventuale 

fallimento può essere recuperato. L'affidabilità è centralizzato, il recapito dei messaggi è 

meticoloso, e il protocollo per la consegna affidabile è molto complesso. Quando abbiamo 

un mix di questo modello con un clustering per l'alta disponibilità (cioè di essere in grado 

di passare a un server di backup se si blocca il primo server) si ottiene in un territorio 

ancora più complessa. La complessità crea inaffidabilità e il rischio di incidenti e la perdita 

di dati aumenta. L'affidabilità centralizzata è incompatibile con il clustering dei mediatori, 

e va contro la moderna progettazione di rete. Consideriamo la rete AMQP idealmente 

costruita da apparati a basso costo. Questi possono essere organizzati in modo che un nodo 

può essere uno o due AMQP server. Questi nodi possono essere uniti insieme. Tali reti, 

essendo più semplice di classici messagge broker, risolvono parte del problema della 

reliabity. Per ottenere la piena affidabilità implementiamo un protocollo end-to-end nelle 

API per ottenere una maggiore affidabilità. Si noti però che le WireAPI non implementano 

ciò, questo è stato fatto dalle applicazioni AMQP piuttosto che da OpenAMQ. Il design è 

molto semplice. Costruire messaggistica affidabile come richiesta coppie di messaggio di 

risposta. Il mittente di una richiesta detiene la richiesta in memoria o sul disco, fino ad 

ottenere una risposta. Se non ottiene una risposta in tempi brevi, invia nuovamente la 

richiesta. L'altra estremità ignora le richieste di duplicato. In questo modello l'affidabilità è 

invisibile per il protocollo (che poi può essere più semplice e quindi migliore), e non ha 

bisogno di sostegno da parte del server (che può essere più semplice e più affidabile). E 

funziona con qualsiasi rete AMQP, non importa quanto grande o quanto molti server sono 

coinvolti. 

2.8.5 QPID 

Apache Qpid è un message middleware bastato sulle ultime specifiche AMQP fornendo la 

gestione delle transizioni, la coda dei messaggi, la distribuzione dei messaggi, la sicurezza, 

71



la gestione, il clustering, e multi-supporto di piattaforme eterogenee. Anche Qpid supporta 

diversi client API per linguaggi di programmazione differenti [56]. 

Qpid permette lo scambio di messaggi Point-to-Point, Peer-to-Peer, Pub-Sub, ed Eventing. 

Point-to-point: AMQP consente di scambiare i messaggi in due modi: 

a.) Un client può creare una coda di chiamata che consente al produttore di pubblicare il 

messaggio per lo scambio diretto inserendo il nome della coda. 

b.) Si può specificare un indirizzo di risposta nei messaggi pubblicati in modo da 

consentire al consumatore di rispondere al produttore senza sapere da chi è stato 

inviato il messaggio prima di averlo ricevuto. 

One-to-many: ci sono alcuni modelli che possono essere utilizzati. 

a.) AMQP fornisce un 'fan-out' per l'exchange ed invierà un messaggio a tutte le code 

che sono legati ad essa. Domini differenti o argomenti vengono creati con 'fanout' 

di exchange diversi. 

b.) Si può anche utilizzare l'exchange di intestazioni in questo caso il pattern match 

viene utilizzato per inviare il messaggio a tutte le code vincolati. Esso può essere 

pensato come un filtro che consente di creare praticamente un modello di routing 

uno a molti. 

Pub-Sub: Un Topic può essere creato con il 'topic exchange' o il 'direct exchange' per 

consentire al consumatore di associare in flussi di dati quelli a cui sono interessati. 

FAST Reliable Messaging: Qpid consente trasferimenti affidabili tra due coetanei. Ciò 

significa che è possibile pubblicare o iscriversi al broker affidabile senza richiedere la 

necessità per le transazioni. Tutto questo può essere fatto in modalità asincrona con il C+ + 

Broker permettendo un throughput elevato durante l'esecuzione. 

Transient message delivery: i messaggi di default sono transient. Un messagio Transient 

può essere inviato a code che sono durevoli. Non saranno sicuri conservati o recuperati, e 

si esibirà come qualsiasi altro messaggio transitoria – fast. 

72



Durable message delivery: C'è una intestazione di ogni messaggio in cui vengono 

specificate le proprietà del messaggio, uno di questi è la durata. Messaggi che vengono 

contrassegnati come durevoli e pubblicati in una coda lunga sarà sicuro memorizzato. 

Messaggio Durable sopravviverà il riavvio del broker o cluster. 

Federation (Hub-spoke, Trees, graphs): Come AMQP è simmetrica per le 

comunicazioni peer-to-peer tutti i building block sono in atto per la creazione di reti di 

intermediari. Il C+ + broker ti permette di collegare il broker insieme usando 'qpid-route' e 

quindi creare collegamenti tra i broker staticamente o con percorsi dinamici. Questo 

permette di avere un messaggio da pubblicare su un broker ed essere consumato da un altro 

broker nella rete federata di broker. Questa funzione è ideale per creare data-center, o 

isolare la rete consente 

2.9 Confronto delle soluzioni middleware 

Il crescente interesse in ambito commerciale per le applicazioni che permettono una 

distribuzione delle informazioni su sistemi distribuiti in LAN, in grado di fornire soluzioni 

scalabili per sistemi real-time ha portato alla creazione di diversi prodotti software. 

L‟unico modello di comunicazione in grado di essere scalabile è il modello 

Publish/Subscriber, per adattare tale modello alle applicazioni real-time è stato sviluppato 

un protocollo di comunicazione noto come RTPS (Real-Time Publish/Subscribe). Questo 

protocollo non è in grado di fornire una comunicazione che implementi molte qualità del 

servizio, è in grado di fornire un controllo sulle risorse utilizzate nella comunicazione, è 

tollerante ai fallimenti e permette di controllare il livello di affidabilità del protocollo 

implementato. Vista la difficoltà nel produrre software che implementi molte qualità del 

servizio offerto, l‟OMG (Object Management Group) ha deciso di creare uno standard in 

grado di garantire un modello di comunicazione di tipo Publish/Subscriber in cui lo 

scambio di informazione è di tipo Data-Centric con un‟insieme ampio di qualità del 

servizio supportate. Questo standard è stato adottato da molte aziende. L‟attuale interesse 

73



del mercato è capire se le soluzioni attualmente sviluppate sono adatte ad un ambiente 

distribuito. L‟obiettivo di questa tesi è stato lo studio e la valutazione di alcuni prodotti 

software: RTI DDS, OpenSpliceDDS, JMS Apache ActiveMQ - CPP, AMQP 

OPENAMQ, AMQP QPID, CORBA. 

RTI DDS ed OpenSpliceDDS seguono lo standard OMG nella specifica DDS, entrambi 

implementano le DCPS API, ma solo OpenSplice implementa la DLRL. RTI DDS e 

OpenSpliceDDS benché sviluppando lo stesso standard lo implementano in modi 

differenti. RTI DDS ha un architettura decentralizzata che gli conferisce il vantaggio di 

non aver bisogno di un demone per lo scambio di messaggi, facendo risultare così ogni 

applicazione autonoma. Uno svantaggio di questo middleware è che alcuni dettagli della 

configurazione come l‟indirizzo di multicast, il numero di porta, i parametri relativi ai 

differenti tipi di trasporto e il modello reliability devono essere definiti nel livello 

applicativo e, ciò comporta un sovraccarico del lavoro da parte dello sviluppatore e una 

maggiore probabilità di commettere errori. OpenSplice DDS utilizza invece un architettura 

federata in cui c‟è un processo demone distinto per ogni interfaccia di rete, una shared- 

memory per collegare le applicazioni, che risiedono in un nodo computazionale, ma anche 

gli hosts con un insieme di servizi configurabili ed estendibili; utilizzando un‟architettura 

di tipo shared-memory, i dati sono fisicamente presenti una sola volta su ogni macchina, 

usando un demone si disaccoppiano le applicazioni dai dettagli di comunicazione e di 

configurazione del DCPS. Inoltre, in caso di presenza di più partecipanti DDS sullo stesso 

nodo, la scalabilità risulta maggiore rispetto agli altri modelli di architettura, infatti è 

possibile semplificare la configurazione delle policy per un gruppo di partecipanti aventi la 

stessa interfaccia di rete. Uno svantaggio di quest‟architettura è sicuramente la presenza di 

un unico point of failure e la necessità di eseguire ulteriori configurazioni. JMS Apache 

ActiveMQ è un message middleware implementa lo standard Java Message Service 1.1. 

L‟architettura di JMS Apache ActiveMQ può essere sia di tipo centralizzato che di tipo 

federato. Secondo l‟architettura centralizzata usa un singolo demone operante su un nodo 

designato per la gestione delle informazioni necessarie per creare e gestire le connessioni 

74



tra i partecipanti in un dominio. I dati passano direttamente dai Publisher ai Subscriber, 

mentre è necessaria la comunicazione con il processo demone per il controllo e 

l‟inizializzazione delle attività. Il vantaggio di quest‟architettura sta nella semplicità 

dell‟implementazione e della configurazione poiché tutte le informazioni di controllo 

risiedono in un'unica locazione. Lo svantaggio è senza dubbio, la presenza di un solo 

demone che costituisce un unico point of failure. Seguendo invece l‟architettura federata, 

per la comunicazione tra i vari client CMS si ha bisogno di un message broker per lo 

scambio dei messaggi su rete. Il broker utilizzato è Apache ActiveMQ e per interfacciare i 

vari client CMS a quest‟ultimo serve un API C++, per il trasporto dei messaggi viene 

utilizzato un protocollo di connessione come Stomp, JMS Apache ActiveMQ garantisce la 

possibilità di specificare QoS per ogni messaggio scambiato tra i vari client. CORBA TAO 

si differenzia da JMS in quanto i pubblishers sono disaccoppiati dai subscribers per mezzo 

di un canale l‟event channel che si occupa della diffusione degli eventi per più consumers. 

Una caratteristica importante di questo middleware è che supporta la federazione dei canali 

senza l‟uso di intermediari per trasmettere gli eventi da un canale all‟altro. E‟ possibile 

specificare per lo scambio di messaggi delle Qos stringenti utili proprio per applicazioni 

real-time e mission-critical. OpenAMQ e QPID sono entrambi message middleware basate 

sulle specifiche AMQP. L‟architettura di entrambi i middleware può essere assimilata ad 

una di tipo federata per la presenza di un demone che mette in comunicazione i vari client 

per lo scambio dei messaggi, ne deriva che assimilano vantaggi e svantaggi di questa 

architettura. Entrambi i middleware implementano QoS per lo scambio di messaggi in 

modo da rendere robusta la comunicazione. 

75



Nelle seguenti tabelle vengono riassunti gli aspetti salienti dei middleware esaminati: 

ARCHITETTUTRA 

CENTRALIZZATA DECENTRALIZZATA FEDERATA 

RTI DDS X 

OpenSpliceDDS X 

Apache ActiveMQ X X 

CORBA NS X X 

OPENAMQ X 

QPID X 

Tabella 2.2 Architettura 

76

VOLATILE 



Quality of Service Policy 

DURABILITY DEADLINE OWNERSHIP RELIABILITY LIFESPAN HISTORY RESOURCE 

TRANSIENT 

LOCAL 

TRANSIENT 

PERSISTENT 

DURATION 

SHARED 

RTI DDS X X X X X X X X X X X 

OpenSplice 

DDS 

Apache 

ActiveMQ 

EXCLUSIVE 

RELIABLE 

BEST EFFORT 

DURATION 

KEEP_ALL 

KEEP_LAST 

- LIMITS 

X X X X X X X X X X 

X X X X X X X 

CORBA X X X X X X X X X 

OPEN AMQ X X X X X X X X X 

QPID X X X X X X X X X 

Tabella 2.3 Quality of Service Policy 

77

Capitolo 3 – Valutazione prestazionale 



Nei capitoli precedenti abbiamo presentato i diversi middleware da noi utilizzati, 

rispettivamente RTI DDS, OpenSpliceDDS, Corba TAO, Apache ActiveMQ – CPP, 

OpenAMQ, Apache QPIDI. Abbiamo mostrato le loro caratteristiche generali ed illustrato 

le rispettive architetture di funzionamento. Lo scopo di questo capitolo è, invece, 

introdurre la metodologia e la tipologia dei test di funzionamento eseguiti sui middleware 

presi in esame. I risultati di tali test sono stati poi raccolti e utilizzati per effettuare una 

valutazione prestazionale delle varie soluzioni da cui si è ricavato un confronto che ha 

portato a conclusioni che saranno espresse in seguito. 

3.1 Sistema di Riferimento 

Per effetturare i test delle prestazioni abbiamo utilizzato i calcolatori del laboratorio CINI 

“CARLO SAVY”. Sugli host interessati per i test si è provveduto ad installare localmente i 

middleware che abbiamo esaminato in questo lavoro di tesi, in modo da avere una 

configurazione perfettamente omogenea non solo dal punto di vista hardware. Gli host 

hanno tutte la medesima configurazione ed hanno le seguenti specifiche tecniche: 

HOST: N. 2 CPU Xeon 2.8 Ghz con Hyperthreading per il sistema operativo sono 

visibili 4 CPU, 5 GB di memoria RAM, Disco fisso SCSI di 36 GB, N. 2 interfacce 

Gigabit Ethernet, N. 1 interfaccia Myrinet(2+2Gbit), Linux RedHat Enterprise con 

Kernel version 2.6.25. 

Gli host sono collegati tra loro mediante una rete Gigabit Ethernet, l'host server è collegato 

mediante un'interfaccia Gigabit Ethernet alla rete privata del CINI e quest'ultima mediante 

l'interfaccia GALILEO è collegata verso Internet permettendo così l'accesso da remoto agli 

host, secondo lo schema di figura 3.1: 

78

3.2 I Test 

Figura 3.1 Schema Cluster CINI utilizzato per i test. 



Stabilire quali dovessero essere la grandezza o le grandezze da misurare per effettuare uno 

studio delle prestazioni del sistema, è stato il primo passo svolto nella fase di analisi delle 

attività da svolgere. 

A valle di tale fase, la scelta dell‟indice di prestazione è ricaduta sulla misura del tempo di 

RTT (Round Trip Time) impiegato dal sistema per l'invio e la ricezione di messaggi di 

dimensione diversa. 

In particolare si è provveduto alla creazione di un benchmark che ha il compito di calcolare 

il tempo di invio e ricezione dei messaggi scambiati tra Publisher e Subscriber. In 

79



particolare il benchmark memorizza sul Publisher due timestamp T1 T2, e sul Subscriber 

due timestamp T3 e T4 secondo la seguente metodologia: 

il Publisher invia un messaggio registriamo il tempo T1 

il Subscriber alla ricezione del messaggio del Publisher registra il tempo T3 

il Subscriber manda indietro il messaggio di risposta registra il tempo T4 

il Publisher alla ricezione del messaggio di risposta del Subscriber registra il 

tempo T2 

la latenza è data da T3-T1+T2-T4 

Nello schema di figura 3.2 viene schematizzato il funzionamento del benchmark appena 

descritto: 

Figura 3.2 Schema di Calcolo Latenza 

80



I tempi di inizio e fine che vengono rilevati durante i test sono memorizzati sia dal 

Publisher che dal Subscriber in file di testo differenti. Tali valori verranno poi elaborati con 

l‟ausilio di EXCEL per effettuare una rappresentazione grafica dei dati. 

Vengono di seguito riportati i frammenti di codice nei quali sono rilevati i tempi T1, T2, 

T3, T4. 

Sono state eseguite prove differenti con le seguenti caratteristiche: 

Test1: 1 Publisher 2 Subscriber: ciclo di scambio di messaggi di dimensione 

progressivamente crescente 





Tutti i test si riferiscono ad un numero di 1000 messaggi scambiati, i messaggi sono di 

dimensione crescente si parte da un minimo di 4B fino ad arrivare ad un massimo di 4096B 

con un incremento di 4B per volta, per l‟invio dei messaggi non abbiamo usato una 

particolare frequenza di invio, ma questa è stata conseguenza solo dell‟utilizzo e del livello 

di congestione della rete interna al CINI al momento dell‟esecuzione dei test. 

3.3 Parametri di confronto 

Il confronto tra le diverse soluzioni middleware publish/subscribe è stato condotto dal 

punto di vista prestazionale. I parametri che abbiamo ritenuto opportuno scegliere a tale 

scopo sono: 

MEDIANA 

DISTANZA INTERQUARTILE 

SCALABILITA‟ 

La Mediana dei tempi, calcolata per ciascun test, ci da informazioni riguardanti le 

prestazioni in termini di tempo. 

81



La definizione stretta è: La mediana è il valore che occupa la posizione centrale quando le 

osservazioni di un campione sono ordinate in base al loro valore. 

La Distanza Interquartile, calcolata per ciascun test, ci da informazioni riguardanti la 

prevedibilità di consegna (prevedibilità, in termini di prevedibilità della distribuzione dei 

tempi). E‟ un indice di dispersione che ci permette di conoscere la tendenza delle singole 

osservazioni di una distribuzione ad allontanarsi dal valore centrale e quindi, è un indice 

della variabilità dei dati. 

La definizione stretta è: la differenza tra il terzo quartile (pari al 75% dei valori osservati) e 

il primo quartile (pari al 25% dei valori osservati). Infine, in termini di analisi prestazionale 

possiamo dire che: a distanza interquartile minore corrisponde maggiore prevedibilità di 

consegna. 

La Scalabilità è la capacità di un sistema di incrementare le proprie prestazioni, il proprio 

throughput nel caso di sistemi trasmissivi, se a tale sistema vengono fornite nuove risorse 

nel caso del software, maggiore potenza di processore o processori aggiuntivi, nel caso dei 

sistemi distribuiti aumentando il numero di client il sistema non deve perdere le proprie 

prestazioni. Dalla nostra analisi ricaviamo due curve di scalabilità, una è ottenuta mediante 

la differenza tra il tempo di RTT ottenuto con 4 Subscriber in esecuzione ed il tempo di 

RTT ottenuto con 2 Subscriber, l‟altra è ottenuta mediande la differenza tra il tempo di 

RTT ottenuto con 6 Subscriber ed il tempo di RTT ottenuto con 2 Subscirber. 

3.4 Test RTI - DDS 

L‟implementazione RTI DDS, da noi usata per fare i test, ha una architettura 

decentralizzata e di tipo simmetrico, come si nota dalla figura 3.3. Quest‟architettura pone 

la relativa capacità di comunicazione e la relativa capacità di configurazione all‟interno 

dello stesso processo utente. Queste capacità svolgono il loro compito in thread separati 

che poi la libreria del middleware DCPS usa per gestire comunicazioni e QoS. 

82

Figura 3.3 Architettura decentralizzata 



Per testare il funzionamento di RTI DDS è stato prodotto un applicativo Publish/Subscribe 

costituito da due programmi: 

Un programma che implementa il comportamento del publisher 

Un programma che implementa il comportamento del subscriber 

Ogni volta che l‟applicazione publisher invia dei dati in un Topic il middleware li replica a 

tutti i Subscriber che hanno sottoscritto quel Topic. L‟applicazione nel lato Publisher non 

deve curarsi di quanti siano i subscriber e tanto meno dove siano; lo stesso discorso vale 

per il lato Subscriber, è lo stesso middleware RTI DDS a mantenere una lista di 

applicazioni interessate al Topic ed alcune informazioni sulla QoS per l‟invio dei dati. 

Ogni applicazione è autosufficiente, senza la necessità di un demone separato per la 

comunicazione ra i partecipanti così come si evince dalla figura 3.3. Quando un nuovo 

partecipante viene creato è lo stesso middleware che annuncia l'esistenza agli altri 

partecipanti del nuovo subscriber lanciando dei pacchetti sulla rete. 

Per ciascuno dei messaggi scambiati si e misurato il RTT e tali misurazioni sono state poi 

raccolte in un file EXCEL. 

83



Nella seguente tabella vengono riportati i valori di mediana ottenuti per ognuno dei diversi 

test effettuati: 

RTI -DDS 

Dim. Messaggi Test1 Test2 Test3 

4 

202021 

240249,5 280665,5 

8 

202302,5 

241127 280966 

16 

203722 

244066 282158 

32 

207330,5 

246877 283911 

64 

212326 

253479 294539 

128 

220439,5 

263676 313639,5 

256 

237466 

280694 338933 

512 

254223 

300967 367708 

1024 

301462 

350700,5 427109,5 

2048 

378459 

447118 534575,5 

4096 

505204 

600083 721783 

Tabella 3.1 Valori della mediana RTI - DDS 

84



Nella seguente tabella vengono riportati i valori della distanza interquartile ottenuti per 

ognuna delle tipologie di test effettuati: 

RTI -DDS 


4 267 43,5 253,5 

8 83 1236 196 

16 300 442 460 

32 1063 568,5 2318,75 

64 1908 4145 8073 

128 7402,75 10061,25 12393,25 

256 7566 8598 11506 

512 12128 16507 22165 

1024 24735,75 31124,25 31529,5 

2048 47428,25 63431 85382,5 

4096 76328,75 85961 94572 

Tabella 3.2 Valori della distanza interquartile RTI - DDS 

85



Nella seguente tabella vengono riportati i valori della mediana di scalabilità. 

RTI -DDS 

Dim. Messaggi 2 Sub – 4 Sub 2 Sub – 6 Sub 

4 38228,5 78644,5 

8 39048 78677 

16 40227 78081 

32 39546,5 76624 

64 40811 82213 

128 43316 93106,5 

256 44037 102067 

512 46997 113665 

1024 48285 126016 

2048 67718 156077 

4096 94031,5 218011 

Tabella 3.3 Valori della mediana di Scalabilità RTI - DDS 

86



Come è possibile notare dalla figura 3.4 dai valori della mediana, possiamo dedurre che i 

tempi di RTT aumentano con il crescere della dimensione del messaggio scambiato tra 

publisher e subscribe, inoltre si nota che all‟aumentare del numero dei partecipanti allo 

scambio dei messaggi si ha un salto verso l‟alto del tempo di RTT e ciò è dovuto al numero 

maggiore di richieste che il publisher deve soddisfare. 

Figura 3.4 Mediana dei tempi di RTT RTI - DDS 

87



Invece come è possibile notare dalla figura 3.5 per quanto riguarda l‟analisi visiva del 

grafico della distanza interquartile si può dedurre che per messaggi di piccole dimensioni si 

ha una maggiore prevedibilità di consegna anche all‟aumentare del numero di partecipanti 

allo scambio di messaggi. 

Figura 3.5 Distanza interquartile dei tempi di RTT RTI - DDS 

88



Nella figura 3.6 viene riportato il grafico della mediana di scalabilità, come si può notare 

da questo grafico nel passaggio da 2 a 4 subscriber per messaggi di dimensioni inferiori ai 

1024B le prestazioni della soluzione RTI – DDS subiscono piccole variazioni mentre per 

messaggi di dimensioni superiori ai 1024B si ha un peggioramento delle prestazioni con 

l‟aumento del tempo di RTT. Invece nel passaggio da 2 a 6 subscriber si ha un andamento 

pressocchè crescente lungo tutta la curva di scalabilità. 

Figura 3.6 Mediana Scalabilità RTI - DDS 

89

3.5 Test OpenSplice 



L‟implementazione OpenSplice DDS, da noi usata per fare i test, ha una architettura 

interna che utilizza una memoria condivisa di interconnessione, ovvero come si nota dalla 

figura 3.7 utilizza un processo demone distinto per ogni interfaccia di rete. Il demone 

dovrebbe essere inizializzato su ogni nodo prima dell‟instaurazione della connessione tra i 

vari partecipanti. Una volta attivato, comunica con i demoni DCPS presenti sugli altri nodi 

per istaurare un canale di comunicazione. 

Figura 3.7 Architettura federata 

Usando un demone si disaccoppiano le applicazioni dai dettagli di comunicazione e di 

configurazione del DCPS. Inoltre, in caso di presenza di più partecipanti DDS sullo stesso 

nodo, la scalabilità risulta maggiore rispetto agli altri modelli di architettura, infatti è 

possibile semplificare la configurazione delle policy per un gruppo di partecipanti aventi la 

stessa interfaccia di rete. 

Per testare il funzionamento di OpenSplice DDS è stato prodotto un applicativo 

Publish/Subscribe costituito da due programmi: 



Ogni applicazione si collegherà alle librerie OpenSplice al fine di utilizzare le 

caratteristiche del DDS. Dato che i terminali di comunicazione sono situati su host 

differenti i dati ottenuti utilizzando il DDS service locale devono essere comunicati al 

90



DDS service remoto e viceversa, il demone ospl fornisce un ponte tra il DDS service 

locale e quello remoto, quindi prima di avviare i due applicativi sugli host si deve 

provvedere ad avviare il demone. 

Per ciascuno dei messaggi scambiati si e misurato il tempo di RTT e tali misurazioni sono 

state poi raccolte in un file EXCEL. 

Nella seguente tabella vengono riportati i valori di mediana ottenuti per ognuna delle 

tipologie di test effettuati: 

OpenSplice DDS 


4 220750 276234,5 325591 

8 221701 277080,5 325737 

16 224132 277874 329164 

32 226818 280888 334204 

64 234285 287596 344573 

128 246028 302867,5 366187,5 

256 271172 321469 397353 

512 298808 349964 437277 

1024 352732 403703 511085 

2048 446850 520851,5 636697 

4096 602313 695167 847714,5 

Tabella 3.4 Valori della mediana OpenSplice DDS 

91







4 23 650,5 75 

8 1380 210,5 1307,5 

16 619 1100 1373 

32 1438,5 2054,25 1904,75 

64 2979 4147 8950 

128 8540,25 11195,75 17761,25 

256 10698 11166 15164 

512 20383 11779 27123 

1024 35460,75 33697,5 38872,5 

2048 59236 78160,5 82882,25 

4096 96309 101345 135991,25 

Tabella 3.5 Valori della distanza interquartile OpenSplice DDS 

92






4 55484,5 104841 

8 54752 104768,5 

16 53885 105231 

32 54390,5 106985,5 

64 53150 110147 

128 55359 120297,55 

256 49248 126334 

512 49842 134690 

1024 52516 157340,5 

2048 70989,5 189068 

4096 99842 251466,5 

Tabella 3.6 Valori della mediana di Scalabilità OpenSplice - DDS 

93





pubblisher e subscribe, inoltre si nota che all‟aumentare del numero dei partecipanti allo 


maggiore di richieste che il publisher deve soddisfare. 

Figura 3.8 Mediana dei tempi di RTT OpenSplice DDS 

94







Figura 3.9 Distanza interquartile dei tempi di RTT OpenSplice DDS 

95





1024B la soluzione OpenSplice – DDS ha un andamento pressocchè costante della curva di 

scalabilità ciò sta ad indicare che pure aumentando il numero dei subscriber le prestazioni 

della soluzione non subiscono variazioni percettibili mentre per messaggi di dimensioni 

superiori ai 1024B si ha un peggioramento delle prestazioni con l‟aumento del tempo di 

RTT secondo un andamento esponenziale. Nel passaggio da 2 a 6 subscriber questo 

comportamento si ha fino a messaggi di dimensione pari a 64B, aumentando la dimensione 

del messaggio da questo valore in poi si ha un andamento pressocchè crescente lungo tutta 

la curva di scalabilità. 

Figura 3.10 Mediana Scalabilità OpenSplice - DDS 

96

3.6 Test CORBA TAO 



L‟implementazione CorbaTAO, da noi utilizzata per i test segue l‟architettura 

centralizzata, in cui usa un singolo demone operante su un nodo designato per la gestione 

delle informazioni necessarie per creare e gestire le connessioni tra i partecipanti DDS in 

un dominio. I dati passano direttamente dai Publisher ai Subscriber, mentre è necessaria la 

comunicazione con il processo demone per il controllo e l‟inizializzazione delle attività. 

Figura 3.11 Architettura centralizzata 

Il vantaggio di quest‟architettura sta nella semplicità dell‟implementazione e della 

configurazione poiché tutte le informazioni di controllo risiedono in un'unica locazione. 

Per testare il funzionamento di CorbaTAO è stato prodotto un applicativo 




Publisher e subscriber di eventi si connettono ad un event channel comune che risiede su 

un host diverso da quelli su cui girano i due applicativi. I subscriber non devono essere a 

conoscenza dei publisher e viceversa, perché è l‟event channel responsabile della consegna 

97



dei messaggi a tutti i consumatori interessati. L'attivazione dell'ORB è necessaria affinchè 

avvenga lo scambio di messaggi tra i partecipanti. 

Per ciascuno dei messaggi scambiati si e misurato il tempo di RTT e tali misurazioni sono 

state poi raccolte in un file EXCEL. Nella seguente tabella vengono riportati i valori di 

mediana ottenuti per ognuno dei test effettuati: 

Corba TAO 


4 251185,5 310435 381604,5 

8 251626,5 310740 382349,5 

16 252828 312469 386751 

32 255617,5 314714 390649,5 

64 263786 322124 400035 

128 277474,5 337389 418263 

256 290823 364614 438023 

512 311061 395011 474795 

1024 354360,5 454720,5 558009,5 

2048 464143 579096,5 702172,5 

4096 634134 788601 943514 

Tabella 3.7 Valori della mediana Corba 

98





Corba TAO 


4 323,5 88 693,5 

8 243,5 269 1002,5 

16 901 681 1139 

32 2982,5 677,5 4402,5 

64 3660 5630 6863 

128 6625,25 11993,5 11632 

256 4569 14321 6575 

512 14880 19310 27530 

1024 34176,5 33799,5 52885,25 

2048 61794 74597,25 109471,25 

4096 98820 130160 151537,5 

Tabella 3.8 Valori della distanza interquartile Corba 

99




Corba 


4 59249,5 130419 

8 59139 130723 

16 59541 133892 

32 58951,5 135032 

64 58967 136635 

128 61542,5 140788,5 

256 73252 147480 

512 84812 164160 

1024 100266 203514,5 

2048 116690,5 238510,5 

4096 151709 308019 

Tabella 3.9 Valori della mediana di Scalabilità Corba 

100







maggiore di richieste che il publisher deve soddisfare 

Figura 3.12 Mediana dei tempi di RTT Corba 

101







Figura 3.13 Distanza interquartile dei tempi di RTT Corba 

102





128B la curva di scalabilità della soluzione Corba ha un andamento pressocchè costante, 

ciò sta ad indicare che pure aumentando il numero dei subscriber le prestazioni della 

soluzione non subiscono variazioni percettibili mentre per messaggi di dimensioni 

superiori ai 128B si ha un peggioramento delle prestazioni con l‟aumento del tempo di 

RTT secondo un andamento sempre crescente. Nel passaggio da 2 a 6 subscriber le 

prestazioni si mantengono costanti per messaggi inviati fino alla dimensione di 256B, 

aumentando la dimensione del messaggio da questo valore in poi si ha un andamento 

pressocchè crescente lungo tutta la curva di scalabilità. 

Figura 3.14 Mediana Scalabilità Corba 

103

3.7 Test Apache ActiveMQ - CPP 



L‟implementazione Apache ActiveMQ – CPP da noi utilizzata per i test segue 

l‟architettura centralizzata, descritta nei paragrafi precedenti. 

Per testare il funzionamento di Apache ActiveMQ – CPP è stato prodotto un applicativo 




Il publisher ed il subcriber prima di iniziare lo scambio di messaggi devono creare una 

factory di connessione con il JMS Event connection e successivamente tramite questo 

registrarsi presso l‟event channel Apache ActiveMQ comune che risiede su un host diverso 

da quelli su cui girano i due applicativi. Sull‟host deputato ad essere l‟event channel, viene 

attivato il broker Apache ActiveMQ che si occupa di instradare i messaggi pubblicati dal 

publisher verso i subscribe che hanno fatto richiesta di partecipare alla comunicazione. 



104



Nella seguente tabella vengono riportati i valori di mediana ottenuti per ognuna delle 


Apache ActiveMQ – CPP 


4 180673 220928,5 332218,5 

8 181625 221476 333778,5 

16 184556 225242 335789 

32 189234,5 228901 339304 

64 194771 235711 355829 

128 209354,5 250950 374439,5 

256 223021 275797 413009 

512 250775 310366 458408 

1024 311671,5 364926,5 540213,5 

2048 417873 525532,5 728006,5 

4096 611272,5 764517 989378 

Tabella 3.10 Valori della mediana Apache ActiveMQ - CPP 

105







4 155 156,5 1292,5 

8 932 584 281,5 

16 2308 2195 1029 

32 2255,25 827,5 2329 

64 3779 6814 11657 

128 7242 9610,5 17073,25 

256 6602 14127 20601 

512 19253 18250 29157 

1024 38005,5 44674,5 61987 

2048 81318 98861,25 125971 

4096 107758,25 124773 161296 

Tabella 3.11 Valori della distanza interquartile Apache ActiveMQ - CPP 

106






4 40255,5 151545,5 

8 39907,5 151503 

16 40063 150656 

32 39523 150069,5 

64 40940 161058 

128 42202 165541,5 

256 52776 190680 

512 60599 206032 

1024 60440,5 229598,5 

2048 103827,5 308600,5 

4096 158406 373704 

Tabella 3.12 Valori della mediana di Scalabilità Apache ActiveMQ - CPP 

107








Figura 3.15 Mediana dei tempi di RTT Apache ActiveMQ - CPP 

108







Figura 3.16 Distanza interquartile dei tempi di RTT Apache ActiveMQ - CPP 

109





128B la soluzione Apache ActiveMQ - CPP ha un andamento pressocchè costante della 

curva di scalabilità ciò sta ad indicare che pure aumentando il numero dei subscriber le 

prestazioni della soluzione non subiscono variazioni percettibili, per messaggi di 

dimensioni comprese tra i 128B ed i 1024B si ha un piccolo scarto verso l‟alto mantendo 

prestazioni accettabili, mentre per messaggi di dimensione superiore ai 1024B si ha un 

peggioramento delle prestazioni con l‟aumento del tempo di RTT secondo un andamento 

sempre crescente. Nel passaggio da 2 a 6 subscriber le prestazioni si mantengono costanti 

per messaggi inviati fino alla dimensione di 32B, aumentando la dimensione del messaggio 

da questo valore in poi si ha un andamento pressocchè crescente lungo tutta la curva di 

scalabilità. 

Figura 3.17 Mediana Scalabilità Apache ActiveMQ - CPP 

110

3.8 Test OpenAMQ 



OpenAMQ è un message middleware bastato sulle specifiche AMQP utilizzato per 

costruire applicazioni distribuite che comunicano utilizzando messaggi. Il flusso dei 

messaggi è asincrona, ciò significa che il flusso dei messaggi tra le parti avviene senza una 

logica complessiva di sincronizzazione o di controllo. 

L‟implementazione C++ che abbiamo utilizzato è in pratica un broker C++ che 

implementa AMQP. Essenzialmente, AMQP è un middleware robusto che può gestire il 

traffico di messaggi all‟interno di una rete di client collegati a degli intermediari chiamati 

appunto broker. 

OpenAMQ utilizza un‟architettura centralizzata e per testare le prestazioni di OpenAMQ è 

stato prodotto un applicativo Publish/Subscribe costituito da due programmi: 



I due programmi comunicano tra di loro utilizzando il broker amqserver messo a 

disposizione da OpenAMQ, il broker è attivato su un terzo host differente dagli host dove 

vengono lanciati i due applicativi, il quale si occupa di instradare i messaggi pubblicati dal 

publisher verso i subscribe che hanno fatto richiesta di partecipare alla comunicazione. 

Quindi per il corretto svolgimento dei test si è provveduto ad installare su ogni macchina lo 

strato middleware ed all‟attivazione del broker sulla macchina candidata ad essere il centro 

per la comunicazione dei partecipanti ai test. 



111



Nella seguente tabella vengono riportati i valori della mediana ottenuti per ognuna delle 


OpenAMQ 


4 241906,5 361647 412033,5 

8 242145 362366 414125 

16 243555 365575 417886 

32 247997,5 371059,5 425322 

64 258361 388449 440221 

128 271287 411146,5 470094 

256 294911 437807 503896 

512 331682 484815 558306 

1024 398560,5 561372,5 654650,5 

2048 540987 754389 856821 

4096 743316 1051373 1188383,5 

Tabella 3.13 Valori della mediana OpenAMQ 

112





OpenAMQ 


4 137,5 49 309,5 

8 163,5 1129,5 2086,5 

16 952 2112 2030 

32 959,5 3804,25 4309,75 

64 5355 14099 7336 

128 11691,5 14030,25 20318,25 

256 10601 13328 12486 

512 19022 32028 27454 

1024 50184,75 59156 77434 

2048 90226 132807,25 131255,75 

4096 102711,5 185233 216051,25 

Tabella 3.14 Valori della distanza interquartile OpenAMQ 

113




OpenAMQ 


4 119740,5 170127 

8 120309,5 171980 

16 122020 174331 

32 123062 177324,5 

64 130088 181860 

128 138818 198807 

256 142971 208270 

512 150542 226431 

1024 164956 256459 

2048 215565 317318 

4096 306603 446147 

Tabella 3.15 Valori della mediana di Scalabilità OpenAMQ 

114








Figura 3.18 Mediana dei tempi di RTT OpenAMQ 

115







Figura 3.19 Distanza interquartile dei tempi di RTT OpenAMQ 

116





32B la soluzione OpenAMQ ha un andamento pressocchè costante della curva di 

scalabilità in cui le variazioni del tempo di RTT sono impercettibili, questo è a vantaggio 

dei subscriber che pur aumentando di numero le prestazioni della soluzione non subiscono 

variazioni eccessive, per messaggi di dimensioni comprese tra i 32B ed i 1024B si ha un 

andamento crescente della curva di scalabilità con variazioni non eccessive, mentre per 

messaggi di dimensione superiore ai 1024B si ha un netto peggioramento delle prestazioni. 

Nel passaggio da 2 a 6 subscriber le prestazioni si mantengono costanti per messaggi 

inviati fino alla dimensione di 64B, aumentando la dimensione del messaggio da questo 

valore in poi si ha un andamento pressocchè crescente lungo tutta la curva di scalabilità. 

Figura 3.20 Mediana Scalabilità OpenAMQ 

117

3.9 Test QPID 



Qpid è un incubator middleware, fornito da apache, è nato da un progetto in 

collaborazione con red-hat riguardante un sistema di messaggistica open-source che 

garantisca l‟interoperabilità tra le varie piattaforme esistenti all‟interno di un patchwork di 

sistemi; tale protocollo di messaggistica è appunto AMQP. Qpid è stato installato e 

utilizzato per realizzare i test riguardanti AMQP. 

L‟implementazione C++ che abbiamo utilizzato è in pratica un broker C++ che 

implementa AMQP. Essenzialmente, AMQP è un middleware robusto che può gestire il 

traffico di messaggi all‟interno di una rete di client collegati a degli intermediari chiamati 

appunto broker. 

Qpid utilizza un'architettura di tipo centralizzato e per testare le prestazioni di Qpid è stato 

prodotto un applicativo Publish/Subscribe costituito da due programmi: 



I due programmi comunicano tra di loro utilizzando il broker qpidd messo a disposizione 

da Qpid, il broker è attivato su un terzo host differente dagli host dove vengono lanciati i 

due applicativ, il quale si occupa di instradare i messaggi pubblicati dal publisher verso i 

subscribe che hanno fatto richiesta di partecipare alla comunicazione. Quindi per il corretto 

svolgimento dei test si è provveduto ad installare su ogni macchina lo strato middleware ed 

all‟attivazione del broker sulla macchina candidata ad essere il centro per la comunicazione 

dei partecipanti ai test. 



118



Nella seguente tabella vengono riportati i valori della mediana ottenuti per ognuna delle 


QPID 


4 261924 321213,5 391743,5 

8 261994,5 322066 394650,5 

16 265203 324997 402312 

32 267033,5 333590 408540 

64 278681 349445 424717 

128 291477 384779 461207,5 

256 314706 419547 499377 

512 352352 475535 557782 

1024 408466,5 548248,5 671612,5 

2048 543454 717455,5 860605,5 

4096 732806 998251 1184010 

Tabella 3.16 Valori della mediana QPID 

119





QPID 


4 48 761,5 1265,5 

8 273 502 1736 

16 784 1818 914 

32 1864,75 1275 6473,5 

64 5065 10435 9420 

128 11640,75 16732,25 20855,25 

256 12100 13057 25782 

512 25535 36310 25970 

1024 38621,5 46803,25 73202,5 

2048 79075,25 113900,75 132916 

4096 129904,5 175994,75 173874,75 

Tabella 3.17 Valori della distanza interquartile QPID 

120




QPID 


4 59289,5 150109,5 

8 60071,5 152130,5 

16 59794 152683 

32 66039,5 156948 

64 70764 161540 

128 93175 178438,5 

256 106778 190393 

512 122587 205119 

1024 141634 246714 

2048 175587 313367 

4096 265605 462602 

Tabella 3.18 Valori della mediana di Scalabilità QPID 

121








Figura 3.21 Mediana dei tempi di RTT QPID 

122







Figura 3.22 Distanza interquartile dei tempi di RTT QPID 

123





16B la soluzione QPID ha un andamento pressocchè costante della curva di scalabilità in 

cui le variazioni del tempo di RTT sono impercettibili, questo è a vantaggio dei subscriber 

che pur aumentando di numero le prestazioni della soluzione non subiscono variazioni 

eccessive, per messaggi di dimensioni comprese tra i 16B ed i 64B la curva cresce ma 

molto lentamente tanto che le variazioni non sono percettibili, mentre per dimensioni 

superiori ai 64B si ha un andamento sempre crescente della curva con un netto 

peggioramento delle prestazioni. Nel passaggio da 2 a 6 subscriber le prestazioni si 

mantengono costanti per messaggi inviati fino alla dimensione di 64B, aumentando la 

dimensione del messaggio da questo valore in poi si ha un andamento pressocchè crescente 

lungo tutta la curva di scalabilità. 

Figura 3.23 Mediana Scalabilità QPID 

124



3.10 Confronto delle prestazioni delle soluzioni publish/subscribe 

Di seguito riportiamo i grafici ottenuti utilizzando i valori di mediana, distanza 

interquartile e scalabilità per le 3 tipologie di test effettuate. Ciascuno mette a confronto le 

diverse soluzioni middleware esaminate in questo lavoro di tesi 

Figura 3.24 Mediana dei tempi di RTT 1Pub – 2 Sub 

Figura 3.25 Distanza interquartile dei tempi di RTT 1Pub – 2 Sub 

125





126





127



Figura 3.30 Mediana scalabilità 2 Sub – 4 Sub 

Figura 3.31 Mediana scalabilità 2 Sub – 6 Sub 

128

Conclusioni e Sviluppi Futuri 



La qualità dei risultati ottenuti dalle analisi sono fortemente dipendenti dall‟architettura 

delle soluzioni esaminate e dai parametri di qualità del servizio definiti, vi è infatti una 

stretta dipendenza delle prestazioni del sistema e delfunzionamento complessivo. dai 

parametri di qualità del servizio definiti. 

Il middleware RTI DDS, avendo un‟architettura decentralizzata, ha il vantaggio di non 

aver bisogno di un demone o broker per lo scambio di messaggi, facendo risultare così 

ogni applicazione autonoma. In termini prestazionali questo si traduce in un minore tempo 

di consegna dei messaggi scambiati tra i partecipanti. Infatti dall‟analisi dei grafici riportati 

nel paragrafo precedente è l‟unica soluzione che garantisce un tempo di RTT minore. 

Questa soluzione garantisce, sia all‟aumentare della dimensione dei messaggi scambiati 

che del numero dei subscriber, una migliore prevedibilità di consegna infatti come si 

evince dai grafici della distanza interquartile si notano bassi valori di quest‟ultima. Per 

quanto rigurada la scalabilità questa è l‟unica soluzione che riesce pur aumentando il 

numero dei subscriber a mantere prestazioni ottimali. 

Il middleware OpenSplice DDS, avendo un‟architettura federata, ha un processo demone 

distinto su ogni host, ciò permette un maggiore disaccoppiamento delle parti, ma in termini 

prestazionali si traduce in un tempo di RTT di poco superiore a quello del middleware RTI 

DDS in quanto i messaggi devono attraversare il demone prima di essere consegnati al 

destinatario. Anche questa soluzione riesce a garantire una buona prevedibilità di 

consegna, ma non ai livelli di RTI, ed in termini di scalabilità risulta essere la seconda 

soluzione che riesce a mantenere buone prestazioni all‟aumentare del numero dei 

subscriber. 

In fine middleware come Corba, Apache ActiveMQ, OpenAMQ, QPID, avendo un 

architettura centralizzata, forniscono delle forti capacità d'interoperabilità tra sistemi 

eterogenei, sfruttando la caratteristica d'intermediazione del broker. In termini prestazionali 

129



questo si traduce in un tempo di RTT maggiore dovuta proprio al fatto che i messaggi 

scambiati devo attraversare l‟host su cui risiede il broker. Anche queste soluzioni risultano 

avere una buona prevedibilità di consegna con andamenti della curva della distanza 

interquartile molto simili. In termini di scalabilità Corba si pone un gradino sopra la 

soluzione RTI – DDS ed OpenSplice – DDS, mentre le altre sono nettamente distaccate 

dalle altre e le prestazioni decadono con l‟aumentare dei partecipanti allo scambio dei 

messagi. 

Per le applicazioni real time e mission critical la soluzione middleware RTI DDS è 

preferibile alle altre perché garantisce un tempo minore di RTT per il vantaggio di avere 

uno scambio diretto tra le parti e una maggiore prevedibilità di consegna. 

Un ulteriore sviluppo di questo lavoro può procedere nella direzione di estendere gli 

scenari di comunicazione sia unicast che multi cast in una rete reale quale internet, caso 

quest‟ultimo non considerato in questo lavoro. Inoltre sarebbe opportuno determinare il 

comportamento delle diverse soluzioni middleware per un numero ancora crescente di nodi 

e quindi valutare in modo approfondito le caratteristiche intrinseche di scalabilità delle 

diverse soluzioni. 

Per concludere è necessario sottolineare come la qualità dei risultati ottenuti dalle analisi 

sulle diverse soluzioni siano dipendenti dalla tipologia architetturale e dalle qualità del 

servizio definite. 

130

Ringraziamenti 



Dopo anni di intenso studio e sacrifici, ci si guarda dentro e ci si rende conto che la più 

grande forza, per andare avanti, nasce dal desiderio di far felici le persone che ti sono state 

accanto e che hanno “scommesso” sulle tue capacità e giunto alla fine di questo intenso 

lavoro penso sia più che giusto spendere due parole anche verso coloro che mi hanno 

aiutato e sostenuto in questo lungo e faticoso percorso. 

In assoluto le singole persone che piú di ogni altre meritano che questo lavoro fosse loro 

dedicato sono certamente i miei genitori, mia sorella, ed il mio carissimo amico di sempre 

Roberto, a tutti loro dedico un ringraziamento sincero per aver avuto una grande pazienza, 

per aver aspettato, per aver atteso così a lungo questo traguardo che mi accingo a 

raggiungere, per avermi sopportato e supportato cosí a lungo. Ad essi vanno tutta la mia 

stima, il mio rispetto e la mia riconoscenza, senza di loro non sarei mai potuto arrivare fino 

a qui. 

Un ringraziamento particolare è rivolto al Prof. Domenico Cotroneo, che ha saputo 

suscitare interesse nella materia, che ha dimostrato di essere, innanzitutto, una grande 

persona prima che un professore, dando conforto ai suoi tesisti nei momenti di difficoltà, 

che grazie a lui ho portato a termine due esperienze uniche, la prima senza ombra di 

dubbio questo lavoro di tesi, le seconda è l‟opportunità lavorativa presso la System 

Management, svolta in questi ultimi mesi di tesi. 

Un doppio ringraziamento è rivolto al Dott. Ing. Christian Esposito, doppio perché ancor 

prima di essere il mio correlatore per questa tesi, è stato, è e sarà un amico fidato su cui 

poter contare sempre, come “Correlatore” è stato impeccabile, mi ha seguito con grande 

attenzione dimostrandosi sempre “risolutivo” e “disponibile”, consigliandomi la strada 

giusta da seguire durante lo sviluppo e la stesura, come “Amico” mi è stato vicino in un 

momento particolare della mia vita, e come pochi è rimasto ad ascoltarmi e consigliarmi in 

tante lunghe chiacchierate. 

131



Ora passiamo ai ringraziamenti più spensierati!!! Un grazie va a tutti i miei compagni di 

avventura ed in particolare: 

A Ettore per avermi spronato a dare il meglio negli ultimi esami, per aver rallegrato le 

giornate di studi di questi ultimi anni nell‟aula studio c2a, per la bellissima amicizia che mi 

ha regalato e per avermi saputo ascoltare e consigliare. Sicuramente un punto fermo di 

questi anni sia per quanto riguarda il percorso di studi sia per quanto riguarda ai valori in 

cui credere, un amico sincero sempre presente, pronto a sostenermi nel momento di 

bisogno. 

A Roberto Fulgido ricordo ancora quando insieme ci immatricolammo, quando i primi 

anni insieme seguivamo i corsi e ci facevamo coraggio a vicenda per superare gli esami di 

questo lungo percorso, dapprima sinceri compagni di studi e poi il tempo ha contribuito a 

consolidare una forte amicizia di quelle che non finiscono con un percorso, ma che 

continua al di là degli impegni della vita privata e lavorativa. 

A Peppe Di Meo, alias “The pezzott‟ man”, è stata una delle prime persone che ho 

conosciuto all‟università insieme a Roberto, lo ringrazio per il supporto che mi ha concesso 

nei primi anni di studi, ricordo ancora le ore trascorse insieme allo C.S.I.F. facendo tanti 

programmi di esempio per l‟esame di Fondamenti II, e le pause pranzo trascorse a giocare 

con una pseudo palla di carta stagnola presso le aule T di Monte Sant‟Angelo quelli erano 

anni spensierati, il punto di partenza di quello che siamo oggi, due buoni amici che hanno 

condiviso tanto durante il percorso di studi che condividono oggi un‟amicizia sincera fatta 

di scorribande serali. 

Il mio sogno è quello di poter un giorno lavorare insieme a loro tre, magari in un‟azienda 

di consulenza tutta nostra. 

Alla compagnia del pezzotto di cui sono membri Arcangelo De Micco, Peppe Ardizio, 

Davide Di Mare, Maria Esposito, Iolanda Pennino che hanno saputo rallegrare questi anni 

di studi, che si sono sempre interessati sugli esami che sostenevo, per avermi fornito 

appunti e materiali. 

132



A tutti gli amici e colleghi di università che ho incontrato lungo il mio cammino e chi più 

chi meno mi ha dato un aiuto a proseguire verso il mio traguardo. 

Agli amici di laboratorio Antonio, Berniero, Giuseppe che hanno rallegrato un laboratorio 

quello del Cini altrimenti solitario ed austero, che hanno reso indimenticabile le pause 

pranzo. 

Desidero inoltre ringraziare una serie di persone che in circostanze spesso diverse mi 

hanno dato serenità, amicizia e supporto morale nell‟arco di quest‟ultimo anno: Maria che 

mi ha saputo ascoltare e consigliare in momenti difficili, sempre presente e con parole che 

sono sempre riuscite a donarmi conforto, Daniele ragazzo leale sincero, spero il tempo mi 

dirà vero amico, che nonostante i miei modi di fare è stato sempre pronto a sostenermi ed 

ascoltarmi, specialmente quest‟estate durante il viaggio a Madrid, Eleonora che ogni volta 

che uscivamo la sera era sempre pronta a riempirmi la testa di chiacchiere, ma anche a 

lasciarsela riempire, Felicia per essere riuscita ad ascoltarmi sempre e comunque, che 

nonostante tutto è un‟amica sincera come poche, Manferino “m‟ schiaffiass san‟ san‟” con 

questo ho detto tutto sempre pronto a narrare eventi quasi leggendari delle sue vacanze 

trascorse qua e là in giro per il mondo, Emilia e Antonio che hanno saputo darmi ottimi 

consigli in questo ultimo periodo, Anita compagna di bevute e per avermi fatto ascoltare 

buona musica, Paola e Mauro per aver rallegrato le serate in piazzetta San Pelato, Pina per 

aver avuto sempre una parola di conforto, Giuseppina pur non essendo vicini, pur divisi da 

tanti chilometri siamo riusciti confortarci a vicenda in un periodo particolare delle nostre 

vite da lì è nata un‟amicizia che va oltre le distanze, oltre ogni immaginazione. 

Infine voglio ringraziare gli amici nonché colleghi della System Management che mi 

hanno sopportato e supportato in questi ultimi due mesi, ringrazio Antonino, Lina, 

Antonella, Grazia, Anna, Marianna, Fulvio, Valentina, ed un ringraziamento particolare va 

ad Annalisa, le sue idee sono state illuminanti per gli ultimi sviluppi di questo lavoro di 

tesi. 

133



Un ringraziamento va anche a tutte quelle persone che sicuramente avrò dimenticato, 

quindi un grazie sincero a tutti ognuno di voi mi ha dato qualcosa. 

Grazie a tutti di tutto 

Vincenzo 

134

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Welsh, David Culler, and Eric Brewer http://www.eecs.harvard.edu/~mdw/papers/seda- 

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138

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