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Dhamdhere, A. and Dovrolis, C. 2009. An agent-based model for the evolution of the internet ecosystem. In Proceedings of the First international Conference.

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1 Dhamdhere, A. and Dovrolis, C An agent-based model for the evolution of the internet ecosystem. In Proceedings of the First international Conference on Communication Systems and Networks (Bangalore, India, January , 2009). IEEE Press, Piscataway, NJ, Dárlinton B. F. Carvalho Maio de 2010

2 Apresentação Introdução Modelos baseado em Agentes Modelando a Internet Como usar o modelo Resultados obtidos Debate

3 Introdução Visões sobre o Ecosistema Internet Biologia Análise de um ecosistema em evolução Economia Análise de aspectos econômicos Sociologia Internet é composta de pessoas – sociedade Matemática Análise dos aspectos quantitativos da rede Computação Engenharia da rede e convergência de análises

4 Modelos baseado em Agentes An agent-based model (ABM) is a class of computational models for simulating the actions and interactions of autonomous agents (both individual or collective entities such as organizations or groups) with a view to assessing their effects on the system as a whole.computational modelssimulating It combines elements of game theory, complex systems, emergence, computational sociology, multi- agent systems, and evolutionary programming. Monte Carlo Methods are used to introduce randomness.game theorycomplex systemsemergencecomputational sociologymulti- agent systemsevolutionary programmingMonte Carlo Methods Most agent-based models are composed of: (1) numerous agents specified at various scales (typically referred to as agent-granularity); (2) decision-making heuristics; (3) learning rules or adaptive processes; (4) an interaction topology; and (5) a non-agent environment. Agent-based_model

5 Modelando a Internet O modelo considera a Internet no nível interdomínio: Nível básico/central da Internet Redes autônomas (AS) – domínios – competem pelo tráfego de dados Lucram com sua utilização Redes precisam se relacionar com outras redes para prover conectividade a seus clientes Sofre influência de fatores externos e internos Baseado em BGP AS-paths de tabelas BGP disponíveis nos repositórios Route Views (desde 1997) e RIPE (desde 1999)

6 Modelando a Internet Rede de agentes egoístas que interagem entre si, cada um objetivando otimizar sua função utilidade (lucro). Um agente possui somente conhecimento local, e pode mudar somente sua interação com seus vizinho criando ou removendo ligações. Os agentes possuem vários objetivos e restrições. Considera questões como geografia, multihoming, trânsito, pareamento, custos operacionais, diferentes estratégias de escolhas para seleção de pares e provedores de serviços.

7 Modelando a Internet Objetivos: X gerador de topologia ou garantir propriedades estruturais como graus de distribuição Simulação de perguntas e se sobre possíveis caminhos para evoluçao da Internet Qual é a melhor estratégia para seleção de provedores e pares para provedores de trânsito quando a a matriz de tráfego interdomínio consite em sua maioria de tráfego cliente servidor? Estudar propriedades da rede como topologia, fluxo de tráfego, economia e desempenho – em um estádo estável – fim da simulação.

8 Modelando a Internet

9 Agentes: Enterprise Customers (EC) Campus, corporate, residential access networks Content Providers (CP) Google, Akamai, MSN Small Transit Providers (STP) France Telecom, Rogers Telecom, Chinacom Large Transit Providers (LTP) Sprint, AT&T Level 3 Communications

10 Modelando a Internet Trafic model Routing model Economic model Geographical presence Provider selection methods Price-based (PR), Price-based Selective (SEL), Performance-based (PF) Multihoming Peer selection methods Peering by necessity (NC), Peering by traffic ratios (TR), Peering by cost-benefit analysis (CB) Network actions Provider selection, Try to peer with providers, Check for potential peering candidates

11 Modelando a Internet Modelo canônico

12 Modelando a Internet Modelo canônico

13 Modelando a Internet Computação do estado estável da rede Objetivo: Determinar o que acontece com a rede em termos de topologia, fluxo de tráfego, economia e desempeho quando STP e LTP usam diferentes estratégias para provês e selecionar pares. O estado estável é uma situação onde nenhuma rede tem o incentivo de trocar unilateralmente seu conjunto de provedores ou pares. Resolvido computacionalmente, já que é muito complexo para ser resolvido analiticamente

14 Modelando a Internet Computação do estado estável da rede O modelo é resolvido iterativamente em rodadas permitindo que uma rede jogue (de acordo com sua estratégia pré-definida a cada movimento) a cada rodada até que se alcance um estágio em que nenhuma rede queira realizar ações. Análogo ao conceito de Equilíbrio de Nash em Teoria dos Jogos Não há garantia de convergência! Necessidade de pesquisa prevista pelos autores Produz ótimos locais A ordem em que as redes jogam afetam o estado estável da rede. Aplica Monte-Carlo para amenizar.

15 Como usar o modelo Análise de cenários Responder questões de e se Propriedades do estado estável Topologia Conectividade, fluxo do tráfego, número de pares, provedores, distância do caminho entre duas redes Específico de rede Lucratividade da rede, número de consumidores, pares, provedores Econômicos Análise da justiça na alocação dos recursos, viabilidade econômica do sistema no geral e por classes (LTP vs STP), nível de competição.

16 Resultados obtidos Análise dos últimos 10 anos Duas fases de crescimento Inicial de crescimento exponencial até o final de 2001 seguido por um crescimento linear Mesmo com a rede crescendo, o comprimento do caminho médio mantém praticamente constante. Significa que a rede está ficando mais densa. 75% dos surgimentos de enlaces estão associados com ASes já existentes (rewiring versus growth) 80% do encerramento de enlaces são devidos a reconexões (rewiring). Europe vs North America Dhamdhere, A. and Dovrolis, C Ten years in the evolution of the internet ecosystem. In Proceedings of the 8th ACM SIGCOMM Conference on internet Measurement (Vouliagmeni, Greece, October , 2008). IMC '08. ACM, New York, NY, DOI=

17 Debate É possível construir um modelo para outro nível da Internet? Nível de aplicação – ecosistema de aplicações Quais são os agentes? Qual é a função utilidade? Como calibrar o modelo? Como usar o modelo? Como aproveitar esses modelos na engenharia de sistemas? Serve apenas como ferramenta de simulação?


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