Aproximación al modelado y predicción de tráfico de Internet como múltiplex de conexión de transporte

• Autores: Daniel Morató
• Directores de la Tesis: Javier Aracil Rico (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Pública de Navarra ( España ) en 2001
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Vicente Casavez Giner (presid.), Klaus Hauhbath (secret.), Carlos García Rubio (voc.), Jorge Mata (voc.), Eduardo Casilari Pérez (voc.)
• Materias:
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de las telecomunicaciones
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Academica-e
• Resumen

  • El tráfico de datos en la Internet actual presenta un nuevo reto de caracterización y modelado para el correcto dimensionamiento de los equipos y enlaces que conforman la llamada “red de redes”. En este trabajo presentamos una revisión de los modelos propuestos hasta la fecha, lo cual nos lleva desde los límites de la telefonía clásica hasta los conceptos de dependencia a largo plazo y autosimilitud. A partir de estos modelos abordamos la caracterización de una gran población de usuarios de Internet. Para ello nos hemos basado en trazas del tráfico del enlace IP sobre ATM para acceso a Internet en la Universidad Pública de Navarra. Dichas trazas han sido obtenidas mediante una novedosa herramienta de monitorización de enlaces ATM. Con estas trazas presentamos un análisis macroscópico de protocolos y servicios en el enlace que nos muestra a TCP como principal protocolo y al Web como el servicio más utilizado al suponer más de tres cuartas partes del tráfico generado. A la vista de la predominancia de estas conexiones TCP realizamos una caracterización en base a procesos estocásticos para el múltiples de flujos TCP. Dicha caracterización se fundamenta en varias características observadas del tráfico, concretamente que la tasa de las conexiones TCP depende fuertemente del retardo extremo a extremo (RTT) de la conexión y que la intermitencia de las mismas no sigue la progresión exponencial que se esperaría del algoritmo slow-start. Esto nos lleva a un modelo mediante restricciones (?, ?) que permite el empleo de tecnologías de conmutación de circuitos para la reserva de ancho de banda por flujo. Con el conocimiento obtenido del funcionamiento de los flujos TCP en la red actual realizamos una revisión del modelo M/G/? de flujos. Este es uno de los modelos más empleados tanto para generación de tráfico sintético de datos como en el estudio analítico de las características del mismo. Confirmamos dos de las hipótesis en que se basa (proceso de llegadas de Poisson y duraciones de flujos con varianza infinita), pero vemos que la hipótesis de tasa constante de transferencia dista de lo observado en el tráfico real. Por ello proponemos una alteración del modelo mediante la incorporación de una variable aleatoria de Weibull para la tasa de flujos. Esta modificación permite que el tráfico resultante ajuste mejor la variabilidad de la marginal del mismo. El modelo M/G/? clásico subestima la variabilidad del tráfico aunque modele correctamente su dependencia a largo plazo. Mostramos, sin embargo, que en futuras redes de alta velocidad que formarán la próxima generación de internet el efecto de dependencia a largo plazo tenderá a desaparecer a costa de un aumento en la variabilidad del tráfico, que pasará a ser el factor que condicione las prestaciones de la red. Esto último es un fuerte apoyo para aceptar modificaciones del modelo en la línea de la propuesta. Finalmente, empleamos la caracterización de flujos TCP obtenida para proponer un algoritmo de estimación de ancho de banda basado en el RTT de las conexiones. La estimación está orientada a la reserva de ancho de banda en enlaces de proveedores de acceso a Internet. Los resultados muestran que la estimación en base a parámetros conocidos a priori es realizable y mejora los resultados obtenidos con asignadores basados en tasa de pico, asignaciones estáticas o best-effort. Esto abre numerosas posibilidades de estudio de algoritmos de asignación así como de cálculo dinámico de los parámetros de los mismos.