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Viviane Cristina Oliveira Aureliano Börje Felipe Fernandes Karlsson

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Apresentação em tema: "Viviane Cristina Oliveira Aureliano Börje Felipe Fernandes Karlsson"— Transcrição da apresentação:

1 Abordagens para Simulação de Tráfego Internet utilizando a Ferramenta NS
Viviane Cristina Oliveira Aureliano Börje Felipe Fernandes Karlsson Rafael Alves de Araújo

2 Exposição do Problema Entender o comportamento da Internet não é fácil: Muito grande; Bastante heterogênea (links, topologias, protocolos); Mudanças drásticas; Rápida expansão. Parâmetros variam por várias ordens de magnitude! Simular como a Internet se comporta é algo bastante complicado devido a intensidade do tráfego, a sua grande heterogeneidade (os links que carregam o tráfego da rede, os protocolos que são usados nestes links, a mistura de diferentes aplicações usadas no site e aos níveis de congestão vistos em diferentes links) e pelas rápidas mudanças por quais passa. Para resolver tais problemas relacionados ao tráfego Internet, a medição e simulação dos dados são tarefas indispensáveis. Mensuração fornece meios para explorar o mundo real, para verificação da realidade. Entretanto, mensurações têm limitações, de maneira que elas só podem ser usadas para explorar a Internet já existente. Quando há necessidade de explorar diferentes arquiteturas para a Internet futura usasse simulações.

3 Tráfego Tráfego Internet não é facilmente caracterizável
Comportamento variável (roteamento e congestionamento) Difícil determinar o que é relevante

4 Como entender? Medição e Simulação são as atividades principais para exploração do comportamento da Internet

5 Mensuração Ativa: ping, traceroute, etc. Passiva: tcpdump, NTOP, etc.
Depende do ponto na topologia Depende de outro ponto na rede, ou não? Impossível coletar medições suficientes, muitos parâmetros Medição tendenciosa – ex: controle congestionamento Quando se quer mensurar os dados a serem estudados é importante ter-se em mente o que se quer medir, pois em cada ponto da rede uma característica diferente do tráfego é levado em consideração.

6 Simulação Heterogeneidade -> simulação ter um papel fundamental na caracterização do comportamento e no teste dos efeitos de mudanças na rede Como simular? Tentar simplificar o modelo

7 O que já se sabe? Tráfego Internet Tem características auto-similares
Exibe dependência a longo prazo Mais difícil de sintetizar Não segue a distribuição de Poisson (exceto chegada de sessões de usuários) Segue distribuições de caudas-pesadas ex: Pareto com 0.9<<1 (variância infinita)

8 Simulação Simulação tem limites!!! Modelos simplificados
+ Facilidade de modelagem - Super simplificação Precisa de um “Reality Check” Comparar com medições

9 Simulação Se ignora dependência a longo prazo (DLP), performance muito otimista Imitar DLP com soma de processos com dependência a curto prazo Processos ON/OFF, onde tempos de ON e OFF seguem distribuições estatísticas Quanto mais tráfego agregado, mais auto-similaridade

10 Simulação + Mensuração
Simulação baseada em “traces” não é a solução ideal Seriam necessários muitos “traces” Pode não representar bem a realidade – “traffic shaping” Pode-se obter dados dos “traces” para usar nas simulações, não no nível de pacotes, mas no “source-level” (quantidade de dados enviados, origem, destino, etc)

11 Emulação Emulador de redes = híbrido de simulador com implementação de um protocolo Provê ao simulador a capacidade de “trabalhar com tráfego de verdade” Supera deficiências do simulador pela interação com o mundo real, mas mantém os pontos fortes (repetibilidade e facilidade de configuração) Permite utilizar características disponíveis no simulador no mundo real, sem que estas tenham que ser implementadas de verdade e também serve para melhorar a garantia que estas funcionam como esperado

12 Emulação Simulação pode ser sujeita a tráfego real
Simulador pode alterar tráfego que passa por ele e submetê-lo a condições (perda de pacotes, delays, etc) que seriam difíceis de conseguir na realidade Capturando tráfego real e colocando no simulador, ferramentas de visualização podem ser usadas para observar as respostas do sistema

13 Ferramentas utilizadas
NTOP NS

14 Network Top - NTOP Coleta dados do tráfego de rede
Separa o tráfego de acordo com vários critérios Gera estatísticas de tráfego Analisa o tráfego de acordo com origem/destino

15 Network Simulator - NS Ferramenta utilizada para simular redes
Protocolos de enlace, transporte, sessão, aplicação, ... Controle de filas, algoritmos de roteamento, agendamento, ... Inclui: geradores de topologias, geradores de tráfego, emulador de rede, interface de visualização Base comum para trabalhar com simulações

16 Network Simulator - NS EXPOO_Traffic – Exponencial, para modelar situações que se comportam como Poisson (por exemplo) POO_Traffic – Pareto, gerar tráfego agregado que exibe DLP CBR_Traffic – Taxa determinística TrafficTrace – gerar tráfego de acordo com um arquivo de “trace”

17 Outros simuladores OPNet - (http://www.opnet.com)
REAL - Comportamento de fluxo e controle de congestionamento (http://minnie.tuhs.org/REAL) SFFNET - Scalable Simulation Framework (http://www.ssfnet.org)

18 Resultados obtidos Conseguimos visualizar em simulações alguns dos efeitos descritos na literatura Buffers menos efetivos Congestionamento mais rápido Maiores perdas de pacotes

19 Referências C. Cunha, A. Bestravos e M. Crovella, “Characteristics of WWW Client-based Traces”, Technical Report BU-CS , Boston University, Julho de 1995. V. Paxson e S. Floyd, “Why we don’t know how to simulate the Internet”, Proceedings of the 1997 Winter Simlulation Conference, Atlanta, 1997 W. Willinger e V. Paxson, “Where Mathematics meets the Internet”, Notices of American Mathematical Society, pp , Setembro de 1998 E. Leland, M. Taqqu, W. Willinger e D. Wilson, “On the self-similar nature of of Ethernet Traffic” , ACM SIGCOMM, 1993 T. Monk e K. Claffy, “Internet Data Acquisition & Analysis: Status & Next Steps”, National Laboratory for Applied Network Research (NLANR), UC San Diego, 1997

20 Referências S. Floyd e V. Paxson, “Difficulties in Simulating the Internet”, a ser publicado em IEEE/ACM Transactions on Networking, Fevereiro de 2001. K. Fall, “Network Emulation in the Vint/NS Simulator”, ISCC99, Julho de 1999. P. Barford and M. Crovella, “Generating Representative Web Workloads for Network and Server Performance Evaluation”, Proceedings of Performance '98/ACM SIGMETRICS '98, Dezembro de 1997. V. Paxson, “Towards a Framework for Defining Internet Performance Metrics”, LBNL-38952, Junho de 1996. A. Erramilli, O. Narayan e W. Willinger, “Experimental Queueing Analysis with Long-Range Dependent Packet Traffic”, IEEE/ACM Transactions on Networking, Abril de 1996.

21 Este é um trabalho em conjunto com o trabalho “Distribuições de Caudas Pesadas e Aplicações em Redes de Computadores” e ambos fazem parte do projeto “Desenvolvimento de um Ambiente para Análise do Desempenho do Tráfego em Redes de Alta Velocidade – AUTO-SIM”


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