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Abstract
El panorama actual de las telecomunicaciones evoluciona hacia un punto de convergencia de tecnologías donde el término redes de nueva generación (Next Generation Network, NGN) toma un significado fundamental. Las NGN nacen con el objetivo de provisionar los servicios actuales sobre una infraestructura única, junto con el desarrollo de nuevas aplicaciones multimedia y servicios 4G, cuyos requerimientos son más exigentes. La gestión de la calidad de servicio (Quality of Service, QoS) adquiere un papel de relevancia por la necesidad de adaptarse tanto a las características propias de cada tipo de servicio, como a las necesidades individuales de los suscriptores. Las herramientas existentes de monitorización de la QoS deben adaptarse a las NGN y a sus elevados volúmenes de datos y tasas de transmisión. En este proyecto se describe la QoS y los parámetros característicos que la definen. Más en concreto, se plantea el problema de la monitorización de la capacidad y se presentan algunas de las herramientas más actuales que la realizan como son Pathrate y EQoSIM. Se describe la metodología de análisis de estas herramientas y se aplica paso a paso sobre los métodos de estimación de capacidad. La plataforma de simulación OPNET apoyada en la herramienta MATLAB, han permitido llevar a cabo el estudio del comportamiento de los métodos actuales de monitorización con el objetivo de manifestar sus puntos fuertes y débiles. Los resultados obtenidos han sido posteriormente utilizados como base para su optimización. Finalmente se ha establecido una comparación entre los métodos originales y sus optimizaciones y se han razonado las conclusiones más relevantes relacionadas con el análisis de herramientas de estimación de capacidad, así como de los métodos concretos objeto de estudio. Este PFC ha sido desarrollado dentro del GTC (Grupo de Tecnologías de las Comunicaciones) en el Departamento de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones de la Universidad de Zaragoza. Remón García, David; Aznar Baranda, José Ignacio
Full text
H HE ER D RR C De RA A e p a U N AM A P A a rt a N I V M A a m e D V E R M I E AC e n t D i r P o R S I EN C I D I n t o r e c o n I D A C NT DA D n g e de c to r en t AD CE TA AD G a v e n i I n r : J t e: D D E E N T A S D GE v i d i er í n g e J o s J u E Z TR S E EN d R í a d e ni e J s é u li Z A R R O P D EN NE Re d e e rí J u n Ig n á n RA PO D E N R ER em T e a E n i o na n F A G O O L I E RE RA mó e le E l e o 2 0 a ci o er n OZ I T É ES ED AC ó n co e ct r 0 1 0 o A n á Z A É C N ST DE C I G m u r ó n 0 A z n n d N I C T I M ES Ó G a u n i n ic n a r d e z CO M S D ÓN r c i c a a y r B z N O S MA DE N c í a a ci ó y C B a r N a v U P AC E a ó n C o m r a n v aj P E R C I Ó N mu n d as R I O ÓN NU u ni c a OR N UE c a c R D EV c i o DE VA o n e E L A e s LA A
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ii AGRADECIMIENTOS Eselmomentodedarlasgracias,miraratrásydarlasgracias. Alosquemehanayudadoarealizarestetrabajo.AJulián, EduardoysobretodoJosy,porlapacienciaquehatenidoconmigo. Amisamigos.Losquesiempreestánahíylosquenovespero sabesquesinellostodoseríamuchomásdifícil. Amifamilia.Labasedetodoesto.Lamayorpartedelméritoes vuestro. Yonoseríasinvosotros.Yquetodosigacomomínimoigual, unonuncasabeloquesevaaencontrarunlunescualquiera. Gracias.
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iv HERRAMIENTASDEESTIMACIÓNDECAPACIDADENREDES DENUEVAGENERACIÓN RESUMEN Elpanoramaactualdelastelecomunicacionesevolucionahaciaunpuntode convergenciadetecnologíasdondeeltérminoredesdenuevageneración(Next GenerationNetwork,NGN)tomaunsignificadofundamental.LasNGNnacenconel objetivodeprovisionarlosserviciosactualessobreunainfraestructuraúnica,juntocon eldesarrollodenuevasaplicacionesmultimediayservicios4G,cuyosrequerimientos sonmásexigentes.Lagestióndelacalidaddeservicio(QualityofService,QoS) adquiereunpapelderelevanciaporlanecesidaddeadaptarsetantoalas característicaspropiasdecadatipodeservicio,comoalasnecesidadesindividuales delossuscriptores.LasherramientasexistentesdemonitorizacióndelaQoSdeben adaptarsealasNGNyasuselevadosvolúmenesdedatosytasasdetransmisión. EnesteproyectosedescribelaQoSylosparámetroscaracterísticosquela definen.Másenconcreto,seplanteaelproblemadelamonitorizacióndelacapacidad ysepresentanalgunasdelasherramientasmásactualesquelarealizancomoson PathrateyEQoSIM.Sedescribelametodologíadeanálisisdeestasherramientasyse aplicapasoapasosobrelosmétodosdeestimacióndecapacidad. LaplataformadesimulaciónOPNETapoyadaenlaherramientaMATLAB,han permitidollevaracaboelestudiodelcomportamientodelosmétodosactualesde monitorizaciónconelobjetivodemanifestarsuspuntosfuertesydébiles.Los resultadosobtenidoshansidoposteriormenteutilizadoscomobaseparasu optimización.Finalmentesehaestablecidounacomparaciónentrelosmétodos originalesysusoptimizacionesysehanrazonadolasconclusionesmásrelevantes relacionadasconelanálisisdeherramientasdeestimacióndecapacidad,asícomode losmétodosconcretosobjetodeestudio. EstePFChasidodesarrolladodentrodelGTC(GrupodeTecnologíasdelas Comunicaciones)enelDepartamentodeIngenieríaElectrónicayComunicacionesdela UniversidaddeZaragoza.
v TABLADECONTENIDOS Capítulo1.Introducción..............................................................................................1 1.1 Lasredesdenuevageneración.........................................................................2 1.2Motivación.........................................................................................................3 1.3Objetivodelproyecto........................................................................................3 1.4Estructuradelamemoria..................................................................................4 Capítulo2.EstadodelArte..........................................................................................5 2.1LaCalidaddeServicioysusParámetrosCaracterísticos...................................6 2.2MétodosdeEstimacióndelaQoS.....................................................................9 2.3EstimacióndelaCapacidad.............................................................................14 2.3.1 AlgoritmoPacketPair...............................................................................14 Capítulo3.Metodologíadeanálisisdeherramientasdeestimacióndeparámetros deQoS......................................................................................................19 Capítulo4.Análisisdeherramientasactualesdemonitorización.Propuestade optimización............................................................................................22 4.1Directrices.Seleccióndeherramientas...........................................................23 4.2ImplementaciónySimulación.........................................................................23 4.2.1 Implementación,diseñodeescenariosypruebas...................................23 4.2.2 Característicasdelosescenariosdesimulación.......................................26 4.2.3Modularidaddelsistema..........................................................................29 4.3Análisis:Limitacionesypropuestadeoptimización........................................30 4.3.1EQoSIM.....................................................................................................30 4.3.2Pathrate....................................................................................................31 Capítulo5.ResultadosdeSimulación.......................................................................35 1.Procesodemedida..............................................................................................36 2.Intrusividad.........................................................................................................40 3.Errorrelativo.......................................................................................................42 4.Tiempodeestimación.........................................................................................44 5.Fiabilidad.............................................................................................................46
vi 6.Análisisglobal......................................................................................................47 Capítulo6.ConclusionesyLíneasdeTrabajoFuturas............................................49 6.1Conclusiones....................................................................................................50 6.2LíneasdeTrabajoFuturas................................................................................51 Anexos...........................................................................................................................53 AnexoI.Pathrate.......................................................................................................54 AnexoII.Opnet...........................................................................................................59 AnexoIII.Otrosresultadosdesimulación..................................................................69 ReferenciasBibliográficas.............................................................................................78
vii ÍNDICEDEFIGURAS Figura1.Lasredesdenuevageneracióncomoelementoclavehacialaconvergencia..2 Figura2.Ejemplodevariacióndelretardoenlatransmisióndecuatropaquetes.........8 Figura3.GestióndelaQoSparaIPTV.............................................................................9 Figura4.ClasificacióndelosmétodosdeEstimacióndelaQoS...................................10 Figura5.EsquemadeunaherramientaRoundTrip......................................................11 Figura6.EsquemadeunaherramientaOne‐Way........................................................12 Figura7.Compromisoadoptadoporunaherramientadeestimación.........................13 Figura8.Pardepaquetescirculandoporelnarrowlink...............................................14 Figura9.Ejemplodereduccióndeltiempoentrelospaquetesdelpar........................16 Figura10.Ejemplodeaumentodeltiempoentrelospaquetesdelpar.......................17 Figura11.EsquemadelanálisisrealizadosobrePathrateyEQoSIM............................24 Figura12.EsquemamultiniveldeunescenariodesimulaciónenOPNET....................24 Figura13.Esquemadetrabajoparalaobtencióndeunaestimacióndecapacidad....25 Figura14.Esquemasdered..........................................................................................26 Figura15.EjemplodeunpaqueteenOPNETycamposconfiguradosparauna simulación......................................................................................................................27 Figura16.EsquemadefuncionamientodePathrate....................................................32 Figura17.Distribuciónmultimodaldelasestimacionesdecapacidadrealizadas mediantePacketPair.....................................................................................................33 Figura18.Escenariodelaprueba.................................................................................36 Figura19.Resultadosdelasesióndesimulación.........................................................37 Figura20.Informacióntransmitidaporcadaherramientadeestimaciónenfuncióndel grado..............................................................................................................................40 decongestióndelnarrowlink........................................................................................40 Figura21.Errorrelativocometidoporcadaherramientadeestimaciónenfunción...42 delgradodecongestióndelnarrowlink........................................................................42 Figura22.Tiempodeestimaciónenfuncióndelgradodecongestióndelnarrowlink. .......................................................................................................................................44 FiguraA.1.Distribuciónmultimodaldelasestimacionesdecapacidadrealizadas mediantePacketPair.....................................................................................................55 FiguraA.2.EsquemadefuncionamientodePathrate...................................................56 FiguraA.3.RelaciónjerárquicadenivelesenOPNETModeler.....................................61 FiguraA.4.Correspondenciaentretransmisor,receptorycanales..............................62 FiguraA.5.EjemplodeNodeModel..............................................................................63 FiguraA.6.ProcessModeldeunnodorouter...............................................................64 FiguraA.7.EjemplodeHeaderBlockempleadoenelprocessmodeldelnodofuentede laherramientaPathrate.................................................................................................65 FiguraA.8.EjemplodeFunctionBlockempleadoenelprocessmodeldeunrouter....66
4Capítulo1.Introducción 1.4Estructuradelamemoria Estamemoriaestáestructuradadelasiguientemanera: Capítulo1:Enestecapítulosedetallaelmarcodedesarrollodelproyecto,la motivación,losobjetivosylaestructuradelamemoria. Capítulo2:Constadelestadodelarte,lacalidaddeservicioylosparámetrosquela definen,métodosdeestimacióndeéstos,másconcretamentedela capacidad.AlgoritmodelPacketPair. Capítulo3: Enestecapítuloseexplicalametodologíadelanálisisdeherramientas deestimacióndeparámetrosdeQoS. Capítulo4: Alolargodeestecapítuloseanalizanlasherramientasactualesde monitorizacióndecapacidadyseproponeunaoptimización. Capítulo5: Contienelosresultadosdelaspruebasdesimulación. Capítulo6: Detallalasconclusionesylíneasfuturas. AnexoI:Enestecapítuloseexplicacondetalleelfuncionamientodela herramientadeestimacióndecapacidadPathrate. AnexoII:ContieneunaintroducciónalaplataformaOPNETModeler. AnexoIII:Enesteanexoseexponenotrosresultadosdesimulación.
5Capítulo2.Estadodelarte CAPÍTULO2.ESTADODELARTE
6Capítulo2.Estadodelarte 2.1LaCalidaddeServicioysusParámetrosCaracterísticos LadefinicióndeltérminoCalidaddeServicionoestareafácil.Esunconcepto muyglobalyseencuentramuyextendidoendiferentesdisciplinastécnicas.Sehan ofrecidodiversasdefiniciones;todasellassonválidas,aunquesuelenresultarmuy generalistas.LaUniónInternacionaldeTelecomunicaciones(ITU),enla recomendaciónITU–TE.800,ladefinecomo“latotalidaddelascaracterísticasdeun serviciodetelecomunicacionesquedeterminansucapacidadparasatisfacerlas necesidadesexplícitaseimplícitasdelusuariodelservicio”[5]. Porotrolado,laOrganizaciónInternacionalparalaEstandarización(ISO)define laQoS,enlaISO9000,comoel“gradoenelqueunconjuntodecaracterísticas inherentessatisfacelosrequisitos”[6].Unamatizaciónalanormaanteriorapareceen laISO8402,aldecirquelaQoSesel“conjuntodecaracterísticasdeunaentidadquele confierelaaptitudparasatisfacerlasnecesidadesestablecidaseimplícitas”[7]. Otrosautores,orientandoladefiniciónanteriorhaciaunaaplicacióntelemática, exponenquelaCalidaddeServicioes“elconjuntodelascaracterísticastanto cuantitativascomocualitativasdeunsistemadistribuidonecesariasparaalcanzarlas funcionalidadesrequeridasporunaaplicación”[8]. EsnecesariorealizarunadiferenciaciónentrelostérminosQoSyQoE.La calidaddeserviciosemidedemaneraobjetivaapartirdeparámetrospuramente tecnológicos.Porotrolado,laITU‐TdefinelaQoEcomolaaceptaciónglobaldeuna aplicaciónoservicio,talcomoespercibidaporelusuariofinal,dondeesaaceptación puedeestarinfluenciadaporlaspropiasexpectativasdelusuariooporelcontextoen quesedesarrolla[9]. LosparámetrosdeQoSadmitendiversasclasificaciones.Seexponenlosmás relevantesenelcontextodeesteproyecto,agrupadosentrescategorías: • Parámetrosrelacionadosconelanchodebanda,entrelosquese encuentranlacapacidadyelanchodebandadisponible(Available Bandwidth,ABW). • Parámetrosrelacionadosconeltiempo,comosonelretardoyeljitter. • Parámetrosrelacionadosconlaspérdidas,comolatasadepérdidas. Sepresentanacontinuaciónloscincoparámetrosbásicosquecaracterizanla calidadobjetivadelfuncionamientodeunared[10]:
7Capítulo2.Estadodelarte Capacidad Eltérminocapacidad(oanchodebanda)serefierealamáximatasade transferenciaquesepuedeconseguirenunsalto.Extendiendoesteconcepto,la capacidaddeuncaminoextremoaextremo(End‐to‐End,E2E)serálamáximatasade transferenciaqueelcamino(path)puedealcanzardeterminalfuenteadestino.Por tanto,lacapacidadentredosequiposvendrádeterminadaporlamenordelas capacidadesdetodoslossaltosqueconformanelcaminoextremoaextremo[10]: C min ,…, C(1) Donde Ci eslacapacidaddelsalto i ‐ésimoy H eselnúmerodesaltosenelcamino.El saltoconmenorcapacidaddelcaminoeseldenominado“cuellodebotella”(narrow link).Semideenbits/segundoyestálimitadaporelanchodebandafísicodelenlacey porelhardwareelectrónicoyópticodetransmisoryreceptor. AnchodeBandaDisponible Enlared,lostráficosgeneradosporlasdistintasaplicacionesyusuarios compitenentreellos;esdecir,losenlacessoncompartidos.Así,sepodrádefinirel anchodebandadisponiblecomolacapacidadlibre(noutilizada)deunsalto.Ésta quedalibreparapoderserconsumidaporlasnuevasaplicacionesquesurjanenlared. Extendiendoladefiniciónauncaminodevariossaltos,elanchodebandadisponible enuncaminoextremoaextremoseráelmínimodelosanchosdebandadisponibles entodoslossaltos[11]. A min ,…, A(2) DondeAieselanchodebandadisponibleenelsaltoi‐ésimoy H eselnúmerode saltosenelcamino.Elsaltoconmenoranchodebandadisponibleeseldenominado tightlink.Éstenotieneporquécoincidirconelnarrowlink. Adiferenciadelacapacidad,elABWdependedelautilizacióndelared[11]. Porellovaríaconeltiempoenfuncióndeltráficoexistente.Lacapacidadtambién puedehacerlo,perosiempreaunritmomuchomenor,manteniendolasmismas característicasduranteunperíodomáslargodetiempo.Porello,lafrecuenciade estimacióndeambosparámetrosserádiferente,siendomuchomayorladelABW.
8Capítulo2.Estadodelarte Retardoextremoaextremo Eseltiempoquetardaunpaqueteenirdefuenteadestino;eslasumadelos tiemposquetardaundeterminadopaqueteenatravesarcadaunodelossaltos.Este tiemposecomponede:tiemposdetransmisión,tiemposdepropagación,tiemposde procesadoytiemposdeencolado. VariacióndelretardooJitter Midelavariacióndelretardodelosdistintospaquetes.Esunparámetromuya tenerencuentaparaaplicacionesentiemporeal.Unejemplodejittersepresentaen lafigura2,dondeseobservacomoelsegundopaquetesufreunavariacióndelretardo enlatransmisiónde8milisegundos. Figura2.Ejemplodevariacióndelretardoenlatransmisióndecuatropaquetes. TasadePérdidas Eselporcentajedepaquetesperdidosenunacomunicaciónrespectoaltotalde paquetesenviados.Estapérdidapuedeproducirsecomoconsecuenciadela congestión,porerroresenelmediofísicooporeldescartedepaquetesgeneradoen losroutercomomedidaparaevitaralcanzarunasituacióndecongestión[12]. Engeneral,hayquetenerencuentaquedichosparámetrossepuedenmedira distintosnivelesdelaarquitectura,esdecir,sepuedehablarderetardos,anchode banda,jitteropérdidastantoaniveldeaplicacióncomoaniveldered.Enlasiguiente figurasemuestraunejemploreferentealagestióndeQoSparaIPTVyladistribución delosparámetrosquesemidenenlosnivelesderedyaplicación.Noexisteun
c o d e p e q u O d e e s p e 2 Q o d e al g o ns e l e e r m u e a tr o e ci r s ta b e ro .2 o S. e l a g u n en s e je m m it e a tr a o s r , b le n o E n a c a n a s s o m p En e i n a vi pa Ot r la ci m o a t M Exi n l a a lid s d e un l o e es t n d e es a rá m r os p r m ie n t añ ét st e a li t ad e e s ive e s s t e e pe a n l me p a r ob n t o en o d e u n t er de s ta s rs a s ól o pr o nd i l os e t r a rá m ab i o d e a e d o s n a at u se s c l a ls o o u o y e i za r pa r os m e i lid a e s e e st e s d a m p u ra rvi c l asi o b r na e ct o r l a qu e tr o a d e rv e P d e p li o se c io fic a r e q po o s e a e s e t e o s d d e ici o FC E s o a e n [1 2 a ci o q u é sib F e e s ti m e s d d e Q e o . S y p s ti m ba n n c u 2 ]. o n e é p ili d F igu e nt i m a c d e m Q o S bl o S on p or ma n ic o u en En e s: p ar á d ad ra 3 i en c ió n m e d S s o o q u p a lo t a c i o d t ra la á m e . 3 .G e de n d d i d o n u eo a rá m t a n i ó n d e n d sig e tr e sti ó u n d el d a. la c , l me n to n d m é d iv e ui e os ó n d n a e tip c u a l a e tr o n o d e é to d e rs e nt e m e d el a e st o d a nt i co o s n o v a la d o s as e fi e di r a Q o im a d e t i fic ng e n o m a n a Q s p cl a gu r r e o Sp a a ci ó t e c aci e st m e a s e Q o S p ar a a sif i r a s n q a ra ó n c no ón ió n no s e r o S a ll i ca c s e o q u é IPT V d e lo g d e n d s i m o bj e ev a c io o b s é ni V . e Q g ía e la d e m p o e t o a r a ne s s er v C a ve l Q oS fís i di s la o rt o d e a c s a v a u a pí t l es a n i ca s p o r e an t e e s c ab na l u n t ul o d e n iv d e o ni b e d t es s tu ol l iza di a o 2. e la el e la b ili d o q u di o a e nd a gr a E s a r IP. s d d a d e u el o . e st i o c a m s ta d r qu Es t d ist i d d l t os i m a c ar a a q d o d ite c t a i nt a el a t ie m an t a ci ó a ct q ue d el c t u de c a s a r e m p o t er ó n erí s re art u ra; c isi re d e d, o ior e de s ti c su m e la ón d es es de e s, la c as m e 9
• • • t De t M é he r op e pe r un a e m im p re a ex t ac c M é ca r cál t é c he r m é pr o pr e sal v t al l é to d r ra m e r a r te a g m ba p le a liz a t re m c ed é to d r ac t cul c ni c r ra m é to d o bl e e st a v a g l an d o s m i e a ci o ne c ra n rg o m e a d a m o er d o t er í os c as m i e d o s e m a ci o g u a do s E e n t o n e c ie n n p r o , e nt a a s o s d ai n d e í sti m b e n t s a c a d o n e a rd a Fi g la f E n d t a d e s n t e r e c po a n e x d e n f o e E s ca s idi e as a t as c ti v d e q e s a r e g ur a f ig u d ‐t o d e d e e s a c isi ó r m y x tr la o r m s ti m s d e n d a d a ac t v os q u e re c e l b a 4. u r a o ‐E n t o e e a l o ó n m o n o e m c o m ac i m a c e d o s t iv a se e e l c ib i b in o Cla a a n nd o m a e st i o s o po r tiv o o r m o o m u i ón c ió n la el en a s e m l tr á i da o m sifi c n te r vs . a d i m a o p e r l a o s ec o a u ni d e n P re d tr D in y m pl á fi c s p io I c aci ó r io r . M d e a ci ó e ra a p o d e o g e ex t ca c e n o P asi d s áfi c PI y ec t ea n c o i p o r I nt r ó n d r ,s M e d m e ó n do o te e s e n t re c ió n o d o vo in c o ( D t a n n c i nt r r o r u s d el o e o d id a e di d y re s nc i s eg in f m o n y o s p vs . pe e x D ee p n t r ua n r o d o tr o s ivi d o s m o bs e a s d a s c s d e i a d uri f or m o p y p p r o .A c rt u x ist e p r áfi c n d o d uc o s d a d m éto e r v e n s e c o m e l a d e e da d m a p er m p u e o pi e c ti v u rb a e n t Pa c c o o n id o tip d ‐ dos v an n n e n m p u a r e e st d e ci ó m i t e de e ta r v o: a r t e c k e de o h o p u os Pr e de di f od o lo s u ta c e d . im a e n ó n t en n s r io s La el en e t p r h ay u e d d e e ci s Esti f er e o s s n c ió . L a a ci ó la ex t c o s e r s . s h es t l a In s r ue tr á d e t e t s ió n ma c e n t in t od n a s m ó n r e t re m o n o r d h er r t a d a r e s pe c ba á fi c t e n t rá f n d c ión t es t er os e n me y p e d, mo o c e es p r a m d o e d, c ti o e n c o e n er f ic o el a C a de cl a m e in t n l e di d p ro s ó o a e rl p le g m ie de p o n) n l a e n un o [ 1 a s m a pí t la Q a sif i e di o t e r os d as ce s ó l o e a c g a d nt a la rin c . P a r e la r i m 1 3 ] m e t ul o Q oS i ca c o s: r m e n o b s ad o l o xtr c a p d as a s p m c ip P o r e d r ed m p a ] h di d o 2. c io S e e di o n od b te o e o s e m p ac si p a s m is m al m r e pa r ,p e a ct o h ac i d as E s ne s e c o s os ni d e n l o p m o. id a n n s iv a m a ; m e n e l c r a e e r o o n e i en . s ta d s : on s si i n d as l os p er a L a a d ne c a s e ; r e n te c o n e v a o p r e g a do d o d s id re a n te p r n o a d o a s en t c es e st i e al i m n tr a a lu a r es a ti v n e d el er a a li z rm r es e o d o o r e té c t re id a i m a i za n m e d a ri o a rl a en t v o e e c e art a u z a ed i e n t o s. S e s c ni c a d a n n s d ia n o , a . L t a n e n e sa e u na las i os t an S in las c as los de las s us n te las L os n el las rio 1 0 0
crite r o A r io s M f o d c s t p n i n d d T d i n l o o t a q e A s s : M é t o r m d en o m er ra y p re s n o n fl u d e 4 d el T ri p d e 9 n d e o s o bt e am q ue e nl u t o d m a o m m u n m á y ec t s e n se a u y a 4 0 re p p ,c u 9 m e p e d o e n e m bi é la as i ve z d o R c o m in a n ic a U n á s c t o d n ta r a a a n s ms p a r u a n m s. U U n e n d o s c e r é n e es igu z , R o u o nj u a rá a ci ó n a c o m d e r a m a ce s o b e n r to n d o U n a Fig u n a d ie n c a m la e l p ti m ie n los u n d u nt O ó n p he m pl e id a m b rt a b re n e l eq o e n a h u ra 5 h e n te , m i n m e p r o m a c n te m d T r a a O n e p o r rra e t a a y b os a da las l tr a uit n r e er r 5 . E e rr a , r e n os , e di o bl e c ió n fig m ét r ip a m b e ‐ w r s e mi e a ,y a vu ca p o d e a y e ati v e al r a m E squ a m i e sa l , p da e m n s e ur a od o vs . b o s w a y e pa e n t a q elt a mi n o r q e l o e ct o v o id a m ie n em a i en l ta r p er o c o a d e a a a : o s . O n s s e y a ra d t a b q ue a . P n o s q u e tr o o d d e a d e n t a a d e ta r ál o d o m d e l a d e a c n e ‐ e n t a l d o [ b a s m e P o r s , e e l a o . U d ei e 8 0 e lr a R o e un a O n as d e b pl e l a s e c u c ti v ‐ w a t id o m é [ 1 4 s ad e di r el e s p a s U n e da 0 m et a o u n a h e n e ‐ dif e b er á e ta . s in c u ad v os a y: o s é to d 4 ]. a e an t c o p o s ca r e je m y 4 m s a rd o n d T e rra m ‐ w a e r e á l . U c ro a. S s e Se de d o e n t e u o nt r s ibl r ac t mp 4 0 m e o e T ri p m ie a y, e nc le v U n niz S e e s rá la q Ro u n a r ar i e q t e r p lo ms e di d e nl p s e nta al ias v ar m é aci pu s ub Ro u c o ue un d a e j i o, q u e r íst i se r e n d o s ai d e e s Ro u e d e a é t o ón ed e di v u n d o m u m d T j ec da d e la i ca s r ía n e l s m d a s q u u nd sti m e p r ca o do e n e o C a v id e d T u ni c m id a T ri p uci d a e s s d la e l tr a m ed se a u e m Tri p m a r es t bo O n tr e o bs e a pí t e n T ri p c a c a p p ón la a s ti m d e e st i a y e ia n a d e m a t p . r c t ac d o O ne e a m e r v t ul o si g p a q c ió n ca d re s es a si m m a c u n i m a e ct o n te e 7 t iza c a d io n o s ‐w a mb v ar o 2. g ui e q u e n , m d a s en t ti m me c ió n n o a ci ó o d u n 7 1 m e n d a n es re a a y b os su E s e n d e l q m i e s e t a m ar á e trí a n d de ó n d e v n m m s n la pa ex i a li z d e te r fu s ta d d o q u e e nt e nt la á l a a q e p l o de v u e m ét o y e fi g th i st e z ac i e b e r m nci d o d di f e e s ra s id o ve n a Q ue p ar á o s c un e lta o d o e nl g ur a d e e nt i o n e s o ina on a d el f er s ti m s q u o d n t a Q oS p u ám c a m re a o R a v a 5 e f es n es o lv le s am art e n t m e u e d e ja e n u ed m et r m i n ta r pa r R o u v ue : f or m en t p a en t s p a m ie n e t es de se la de n el en r os n os r do r tir u nd lta m a t re a ra t ar a ra n to 1 1
s e la c a la e r e m a ra c in t e la m e d c te t ru s En nc h d ici rís t s iv i • el h o ón t ic a i da E b h d di s de d a s d y E xis b as a h er r d is p s eñ b a d e fu n y l a te n a d o r a m p o n ‐ ‐ ‐ ‐ o d a n d ta l n d a a c o n d o s m ie n ibl T a p r b a D i D i e x Fl SL T r u t d e u d a d l p a m e o m p Fi g ife r los nt a e . D a m a r ob a n d i sp e i sp e x tr e uj o L o P r en t ili z u n a d is p p ar á e n t p le j g ura r e n m a s o D e a ñ o in g d a e e rs e rs e m o o s p PS ). es z ad o a h p o n ám t al e j id a 6. n te s m ét o o ri e en t o d g , V e n s ió n io n o . p er i Es t d e o s er r n ib l m et r e s p a d e Esq u s f u o d o e n t t re d e V P S s al t n d n , P i ód t i m e p pa r r a m l e o r o. p ar e n u e m u n d o s t ad a to pa q S ). t os e p P P TD ic o m a e ar e r a e m ie n o l a C al a su m ad d a m de a s do s q u e Se in d p a r TD ). o s d e l a e s e l a n ta a c a on a v a ob eu n m e n e s al s e l e te e m d iv r es C a d e a a nc de a nc d e a p a e a li d te n n a h n to s s ti m a m l lo s d e m p l id u o a lc u a ut o ho p a ho e e s a ci d se d e z n ci ó h err a s t é m a c m e s c a e p l ea u al e tr e u la o c de a q u de s ti m d a d p r z d e ó n. a mi e é c n c ió n di d a b e p ru n e e s. e n e la ar g b a u et e b a m a c d ,s e r o p e l a La e nt a n ic o n d d a d e d e eb a e n e s ca p g a ( a nd e s a nd c ió e t i p ós a s m fi g a O n o s y d e d e e st a a v la de p a c ( Se l a d (T r a d n d i en ito m e d g ur a n e‐ W y p a Q o ca a ca v ar i m o p a c id a l f‐L d is p r ai n d is p d e u e c s e d id a 7 C a W a y . a r á o S, pa c rl o i ab o ni a q u a d d oa d p o n n s p o n u n c o m e as, ilu a pí t . á m e pri c id a o s s le to r u et e d e d i n n ibl o f n ibl pa r m o de ta str t ul o e tr o nc i a d s ig u (V a r iza e s un n g o e e P a e e r á m ob j be n les a e o 2. o s e i pa y a u ie n a ri a ci ó (P a c a o f P e xt r a ck e e xt r m e t j et n c o e st e E s e n lm e a n c n t e a bl e ó n a c k a mi P er i r e m e t r e m t ro , ivo pr e o m o e c o s ta d lo s e n t c h o e s[ 1 e P de l k et no i o d m o a Pa m o a , c o fu e se o l a o m p d o d s q u t e o d e 1 3 ] P a c l a n P a e x d ic S a e x irs, a e x o m o nd rv a a p r p r o d el u e aq u e b ] : c ke t n c h a ir / x tr e S tr e x tr e T O x tr o p a m a r r e c o m i art es t u el b a n t S h o / Tr a e m o e a m em OP e m p u e m en ot r c isi ó i so . e t án las n da ize de a in o a m s, m o. P P), m o. e de tal r as ó n, . 1 2 2
e s e s c o m c a la • • • s ti m s ti m o m o m uc h a p a es m a c m a c o s h o s a ci d ti m Int po c Cu a co n Co de se vel Pr e po Co c ió n c ió n s e h s d d ad m ac ru s c o a n t n s u m p la r e oc i e ci s re l m o n d n y h a el o d e ió n s ivi d o t os u m a p lej ca r e la c i da s ió n l g r o s d e y m rel a o s e l o n d e Fi d a d m u m a n id a r g a c io n d d n : L r ad o s e la m on a t a m é o s e e l a gur a d : U u c h m en m e a d: a c o n a d e c L a o d ha ca ito a do é to e nl a a m a 7. U n h o e os e n o Se o m p co c o n pr e d e c c pa c riz a e n do s a ce is m Co m m e n p a o rs e p o p u t n n ve e ci s c o m o m c id a a ci ó n l a s d sc o m a. m p r ét o la a q u e r á o dr t ac el rg e s ió n m p r m e n a d. ó n a m e m o n o r om o d o c o u et e á el á c io n ti e e nc n d r o m n ta d L a re s m ot i m o o ci d iso a o s e o m u e s an c on n al e m p ia d e u m is o d o a c s ul t i va c nit d a, a do e c u ni se ch o sid ne c p o d el u n a o e a n c ap t a c ió ori z p o pta d on s c a c an o d er a c e s n e m é a h e xis t n te aci de n d z a c o rl o d o p s id c ió n n e e b a r m s ari e ce s é t o e rr a t e n rio da d gr d e e c ió n o q p or u er a n e e c e b an m u a e s a r o do am n te rm d c an e s t n d q ue u na a p e xi s e sa r da y c e n l r io . m ie n en en t c o n ut t e P e a se he r oc o s te n r io s co c o m l a o p a n ta , tr e t e, n sti t ilid P F C a n c re ra m o o n te s y ns u m pl o b t a ra , e n e in t e s t u y ad C , e c ho qu m ien t o m al y m u m ej o t en d a n e t ru s t e y e e n e n e d e ier e t a d m u y ll e m e n id o o o ci ó a r e st e siv e p un o n n e l C e b e d C a d ee s y i n e v a n os o y p o ó n d la e á m id a p ro y o d u m C a p an d e m a pí t s ti m n tr u a r a r e m e o co d el re mb a d y y e c d e m er o p ít u d a m e c t ul o m aci ó u si v a c e cu e jo r c o re s sp u b it o y c o c to lo s o s o u lo di s c a n o 2. ó n. v o ab o rs o r s e o m p s ul t u e s o ,v o m p s e s p o s e 1. s p o n is m E s se g o l o s e rá p le t a d s ta, ie n p l e e c p ar á e s c Ad o ni b m o s s ta d g ú n a e de el m e jo d o. e s n e e e jid a c e n á m c en ici o b le s p r d o d n i n e st i la mé en A m s d e st a a d. n tr a et r ari o o n a as u r e v d el n te i m a r e é to d fu me d e c a bl a e r os o s, a l m um v io s art rfi e a ci ó e d d o. nci e nu c ir, ec i e n c u ta m en m en s p a e e ra ó n. se ón do la i da la u ya ly te, la a ra 1 3 3
20Capítulo3.MetodologíadeanálisisdeherramientasdeestimacióndeparámetrosdeQoS Elanálisisdeunaherramientadeestimacióndeunparámetroesunproceso complejoquerequiereunaactuaciónordenadaymetódica.Sesubdivideenfasesy paraejecutarcadaunadeellasescondiciónsinequanonhabercompletadola anterior;delocontrarioeltrabajopierderigor.Cadafaserequiereunatareayno siempreesposibleplasmartodoeltrabajorealizadoenunapublicación.Porejemplo, elestudiodelaliteraturaexistenteesfundamentalalahoraderealizarundiseño,no resultasencillodocumentarloynoporellocarecedeimportancia.Enestecapítulose describebrevementeelprocesoquecomprendeelanálisis,comparacióny optimizacióndeprocedimientos,ymásconcretamentelaspautasllevadasacaboenel análisisdelasherramientasactualesdeestimacióndelacapacidaddeunared,junto consuimplementaciónyoptimización.Estametodologíadetrabajonosederivade formacasual;hasidoextraídadelaliteratura,traslalecturadenumerosas publicaciones,algunasdelascualesexponenconclaridadestaspausasaseguir [23][16][22][15]. Elprimerpasoconsisteenlarecopilacióndeinformación.Elprocesocomienza conlaidentificacióndelosaspectosmásgenéricosdelostrabajosypublicaciones relacionadosconeltemadeinteréspara,paulatinamente,ircentrándoseendetalles másespecíficosacercadelasdiferentesherramientasactualesenelámbitodela gestióndelaQoS.Estatareapermitecomprenderelfuncionamientodelosmétodosy algoritmosdeestimacióndeparámetrosquefacilitanesagestión.Debenfigurar aspectoscomunesalosdiversosparámetrosysuestimación,asícomolosrelativos únicamentealacapacidad. TrasconocerelpanoramaactualdelaestimacióndelaQoSydelacapacidades necesariorealizarunaseriedesuposicionesyestablecerlasdirectricesquelas herramientasdebencumplirafindemantenerelcompromisopresentadoenlafigura 7.Loscriteriosdebenserestablecidosconfundamento,justificandocadadecisión.A continuaciónseescogenlasherramientasquemejorseajustenalasdirectrices seleccionadas.Esimportantequelaselecciónsearepresentativadetodalamuestray quelosmétodosenestudionohayanquedadoobsoletosfrentealasnuevas tecnologías. Porúltimo,lasherramientasdeestimaciónsonanalizadasenprofundidad, estudiándolastantoensituacionesdecongestiónintermedia,comoensituaciones críticas,conelfindeextraerlospuntosfuertesydébilesdecadauna.Pararealizar esteanálisisesnecesarioimplementarelmétodoeintroducirloenunescenariode simulacióndeunaredgenérica.Estaimplementaciónpermiteinvestigarlosefectos queeltráficointerferentetieneenladispersióndelospaquetesdelPacketPair, evitandocuestionescomocambiosderuta,enlacesmulticanalesoprecisióny resolucióndelreloj,quepuedendistorsionarlasestimaciones.
21Capítulo3.MetodologíadeanálisisdeherramientasdeestimacióndeparámetrosdeQoS Apartirdelaconstruccióndelescenariodered,laimplementacióndela herramientadeestimaciónyeldiseñodeunbancodepruebasesposibleobtenerlas principalesmétricasdeinterés,quepermitenvalorarlavalidezdelasherramientas. Analizandolosresultadosseponenderelieveaquellascarenciasolimitacionesenlos métodosestudiados.Enestepuntosepuedellevaracabounaoptimización,buscando mejoraralgunodelosaspectosquepresentenmayoreslimitaciones,evitando deteriorarelrestodecaracterísticasdelaherramientaanalizada.
22Capítulo4.Análisisdeherramientasactualesdemonitorización.Propuestadeoptimización CAPÍTULO4.ANÁLISISDEHERRAMIENTASACTUALESDE MONITORIZACIÓN.PROPUESTADEOPTIMIZACIÓN
23Capítulo4.Análisisdeherramientasactualesdemonitorización.Propuestadeoptimización 4.1Directrices.Seleccióndeherramientas ElobjetivofundamentaldeestePFCconsisteenlaestimacióndelacapacidad extremoaextremoenunaredgenérica,apartirdelaaplicacióndeherramientas activas.Laaplicacióndetécnicasactivaspermitequelaestimacióndelacapacidadse lleveacabodeformaindependientealtipodetráficoexistenteenlaredydesus características.Laconfiguraciónempleadaenelmétododeestimaciónsebasaen técnicasone‐wayporlaasimetríadealgunosdelosaccesosaInternetexistentes,la cualimplicaqueunmétodoroundtrippuedaintroducirimprecisionesalponderarlas medidasparalostrayectosascendenteydescendente. Traselanálisisdelasherramientasdeestimaciónquecumplenestosrequisitos, elabanicodeposibilidadessereduce.Finalmentesehanescogidolossiguientesdos métodoslaherramientaEQoSIM[14]desarrolladaporelGTCdelaUniversidadde ZaragozayelmétodoPathrate[22].Ambosestánbasadosenlosmismosconceptossi bienlosfundamentosdesuimplementacióndifieren. EnprimerlugarsehaevaluadoelmétodoEQoSIM,dandocontinuidadal trabajorealizadoconanterioridadenlaUniversidaddeZaragoza[12].Estatécnicase caracterizaporqueapenasintroducetráfico,noalterandolascondicionesdelared. AcontinuaciónsehaexaminadoPathrate.Pertenecealgrupodeherramientas deestimacióndecapacidadmásactual[16]yesunodelosmétodosdereferenciaen lamedidadecapacidadextremoaextremo[10].Trabajainyectandounconsiderable númerodepaquetesdepruebaenlared,filosofíaantagónicaaladeEQoSIM. 4.2ImplementaciónySimulación 4.2.1Implementación,diseñodeescenariosypruebas Elobjetodeestasecciónesladescripcióndelametodologíallevadaacabo paralaelanálisisconcretodelasherramientasdeestimaciónseleccionadas,EQoSIMy Pathrate.Lafigura11resumeelprocesodeanálisis:
24Capítulo4.Análisisdeherramientasactualesdemonitorización.Propuestadeoptimización Figura11.EsquemadelanálisisrealizadosobrePathrateyEQoSIM. DosplataformasbasadasenlasherramientasOPNETyMATLABserviránde basesobrelaquellevaracaboelproceso:OPNETseencargadegestionarlastareas relacionadasconsimulacióndeltráficoenredmientrasqueMATLABfuncionacomo procesadordedatos.OPNETesunaherramientamultinivelquefacilitaeldiseñode redes,conjugandoelementospredefinidosconotrosdiseñadosporcompleto,junto consusimulación.Lasiguientefiguramuestraunesquemaenelquesemuestrala configuraciónmultiniveldeunescenarioejemplorealizadoconOPNET. Figura12.EsquemamultiniveldeunescenariodesimulaciónenOPNET.
25Capítulo4.Análisisdeherramientasactualesdemonitorización.Propuestadeoptimización Paraestimarcapacidad,laherramientaenanálisisdeterminalacantidady distribucióndelospaquetesquedebenserenviados.OPNETseencargadela transmisiónyrecepcióndelospaquetes,extraelosparámetrostemporalesrequeridos porlaherramientadeestimaciónylosponeadisposicióndeMATLAB,quelosprocesa yconvierteenvaloresdecapacidad.Enlafigura13seobservaelproceso:OPNETlleva acabolaadquisicióndemedidastemporalesmientrasqueMATLABlasprocesa, realizandolatraslacióndeunidadestemporalesaunidadesdecapacidad. Figura13.Esquemadetrabajoparalaobtencióndeunaestimacióndecapacidad. Conelfindelograrunabateríaadecuadaderesultados,cadaherramienta (EQoSIMyPathrate)seejecutaendosterminalesyestimalacapacidaddelaredsobre escenarioscondiferentesparámetros(tráficointerferentedediversaíndole,elección dinámicadelpathqueatraviesanlospaquetesdeprueba,niveldecongestión,etc.).A continuaciónsedetallanlascaracterísticasdelosdiferentesescenariosdesimulacióny sucomportamiento,mientrasqueunaexplicaciónampliadadelaplataformaOPNET puedeencontrarseenelAnexoII.
26Capítulo4.Análisisdeherramientasactualesdemonitorización.Propuestadeoptimización Elobjetivodeestecapítuloesladescripcióndelasherramientas implementadasydelaspruebasllevadasacaboparasuanálisis.Losresultadosdeeste análisisseencuentranenelCapítulo5yenelAnexoIII. 4.2.2Característicasdelosescenariosdesimulación Sehandiseñadodosesquemasderedquehansupuestolabasesobrelaquese hanconstruidolosdiferentesescenarios.Apartirdelavariacióndelosparámetrosse hananalizadolascaracterísticasqueinfluyendecisivamenteenlaestimacióndela capacidad.Ambosesquemassemuestranenlafigura14. Figura14.Esquemasdered. 4.2.2.1ELEMENTOS Cadaescenarioconstadevarioselementosqueintervienenenlacomunicación yquesepuedenclasificardelasiguientemanera: • Nodo.Realizalasfuncionesdeenrutamientodelospaquetes(router)obien actúadeextremoenunacomunicación(terminal).Atravésdelosterminalesse conectanalaredlosusuarios;losterminalesenquesellevaacabola estimacióndecapacidadsedenominanprobeyelrestosonconsiderados terminalesjammer. Cadarouterrealizalafunciónderecepciónyenvíodelpaqueteporlasalida correspondientedespuésderealizarsuprocesado. • Enlace.Llevaacabolainterconexióndedosnodos.LosempleadosenestePFC hansidoconfiguradoscomobidireccionales. • Paquete.Constadediversoscamposycabeceras,necesariosparasu enrutamientoyparaelfuncionamientodelaherramientadeestimación.El tamañodeestospaquetesnodependedeloscamposdequedisponga,sino
27Capítulo4.Análisisdeherramientasactualesdemonitorización.Propuestadeoptimización quevienedeterminadoporelmétododeestimación(encasodequeseaun paqueteprobe)oporlaaplicaciónparalaqueesdestinado(casodeserun paquetejammer),siempredentrodeloslímitesestablecidosporlatecnologíay losprotocolosempleados.Enlasiguientefigurasemuestraunpaquetede OPNETcondiversoscampos. Figura15.EjemplodeunpaqueteenOPNETycamposconfiguradosparaunasimulación. 4.2.2.2FUNCIONALIDADES Conelfindeanalizarlasherramientasdeestimación,éstashansido implementadasenlosdenominadosnodosprobe,tantofuentecomodestino.Así mismosehandiseñadoeimplementadolosnodosrouter,paquetesyenlaces,además detodaslasfuncionalidadesnecesariasparalacorrectatransmisión.Deestas funcionalidades,cabedestacarporsuespecialrelevancia: • Marcadotemporal(timestamp).Cuandounpaquetedepruebaatraviesaun nodo,yaseaterminalorouter,semarcaelpaqueteconelinstantetemporalde llegadaalnodo.Estas“impresiones”sonlasqueemplearácadaherramienta parallevaracabolaestimacióndecapacidadposteriormente. Elmarcadotemporalesunrecursoexistenteenlaredyempleadopor lasherramientasdeestimacióndeparámetrosdeQoS.Laimpresióndel instanteenqueelpaquetellegaalterminaldestinoesunatareadelaquese encargalaherramientadeestimaciónimplementadaenéste.Encambio,el timestampenrouterintermediosesunaopciónempleadapordiversos métodosdeestimaciónyqueesprecisoqueestéactivadaenlared.Viene determinadaporelprotocoloIP[24];cadapaquetequedebesermarcado contieneunflagalqueseasignaelvalor0encasodequeseescriban únicamentelostimestampynoladirecciónIPdelnodoquelollevaacabo. Eltiempojuegaunpapelfundamentalenelprocesodeestimacióndela capacidad.Existenunaseriedesuposicionesqueesnecesariotenerencuenta paralavalidacióndelasherramientasdeestimacióndelacapacidady estrechamenterelacionadaconparámetrostemporales. 1. LosenlacesactualesalcanzantasasdelordendeGbps,loqueimplica quelasdiferenciastemporalesentrelospaquetesdepruebade nuestrasestimacionesseanmuypequeñas.Portalmotivo,enel
28Capítulo4.Análisisdeherramientasactualesdemonitorización.Propuestadeoptimización Capítulo2sehaconsideradounsupuestoimplícitorequeridoporel PacketPairunaresoluciónsuficientementebuenadelrelojdelos equiposqueintervenganenelproceso. 2. Otrasuposiciónquedebehacerseeslaexistenciadesincronismoentre lasmáquinas;esunproblemaabiertosobreelquesehaescrito abundanteliteratura.EnestePFCnoseabordatalcuestión.Existen métodosdesincronizaciónentreequiposenunaredempleando distintosprotocolos[25].Unejemploeslasincronizaciónmedianteel envíodeunpaqueteICMPconlaopción“requesttimestamp”activada; deestaformasesolicitaelinstantetemporalactualalosnodosalos quesehayaconectadoelequipoparasusincronización.Sinentraren debateacercadelaprecisióndeestosmétodos,seasumelaexistencia desincronismoparaefectuarlamedicióndetiemposdeenvíoy recepcióndepaquetesdeprueba[25]. • Enrutamiento(routing).Cadapaquete,tantodepruebacomojammer,es recibidoporunrouter,almacenadoenunacolayenviadoporlasalida correspondienteenfuncióndesurutaynododestino. Unaopcióndiferentedeenrutamientopodríahabilitarseenunfuturo. Consistiríaenunenrutamientodinámicoenelquelasrutasseasignaranen funcióndelosparámetrosdeQoSquepresentelared.Esloquesedenomina QoSrouting.Porejemplo,elparámetrodeQoSquemásafectaalosjuegosen redeseljitter,porloqueenunsistemaQoSroutinglospaquetesdeaquellos usuariosquejueganenredsontransmitidosporelenlacequepresentamenor jitter. Paraterminardeconfigurarelescenarioylaredsobrelaqueseanalizarán EQoSIMyPathrateesnecesariodefinireltráficointerferentequeexistiráenlared. 4.2.2.3TRÁFICOINTERFERENTE Eltráficointerferenteojammerestaráformadoportodosaquellospaquetes quecirculenporlaredynoseanpaquetesdeprueba,cuyafinalidadeslaestimación delacapacidad,sinosimplementehacerusoderecursosdisponiblesycongestionarla red.Esgeneradoporusuariosqueseconectanalareddesdelosterminalesjammer. LoscontenidosdelaredcuyoestudioeselobjetodeestePFCsonprincipalmente contenidosmultimediadevozyvídeoutilizadosporlosserviciosmásactuales.Los usuariosqueseconectenaestaredejecutaránserviciosdeestaíndole.Porello,
29Capítulo4.Análisisdeherramientasactualesdemonitorización.Propuestadeoptimización aprovechandolasposibilidadesdeconfiguracióndeaplicacionesdeOPNET,seha optadoporhacerusodelasaplicacionesqueincorporalaherramientaenlugarde crearlosflujosdesdesuniveldeaplicación.Deestamaneraeltráficojammerviene generadoporaplicacionesdeVozsobreIP(VoIP,VoiceoverIP),descargadevídeoy videoconferencia.Acontinuaciónseobservaunatablaconlascaracterísticasdelos diferentesmodelosdedescargadevídeodiseñados;todosellosempleanuna velocidaddegeneracióndefotogramasde30frames/segundo. DuraciónAnchodebandautilizado News5minutos5Mbps Documentary55minutos10Mbps Music5minutos2.6Mbps Cine2horas10Mbps Sport90minutos5Mbps Tabla1.Aplicacionesdedescargadevídeodiseñadas. Mediantelaintroduccióndeestetráficointerferenteespecíficoaumentael gradoderealismoylasituaciónsobrelaqueseevalúanlasherramientasseasemeja enmayorgradoalarealidadexistenteenlaRedRubens. 4.2.3Modularidaddelsistema Unacaracterísticamuyimportanteeneldiseñodelasherramientas,esla modularidad.Cadaherramienta(PathrateyEQoSIM)hasidoprogramadacomoun móduloindividualquesepuedeintroducirenlosterminalesprobeparaestimarla capacidad,detalmaneraquesobreelmismoescenarioylasmismascondicionesse puedeejecutarunaherramientaolaotraconlaúnicadiferenciadeintroducirun bloqueuotro. Aquísehandescritolascaracterísticasmásrelevantesdelosescenarios.Más informaciónpuedeencontrarseenlosanexos.
36Capítulo5.ResultadosdeSimulación Enestecapítulosepresentanlosresultadosmásrelevantesderivadosdel estudiodelasherramientasdeestimacióndelparámetro“Capacidad”seleccionadas, asícomodelasmejoraspropuestas.Talycomosehaexplicadoenelcapítulo2,los parámetrosdereferenciasonlaintrusividad,errorrelativo,tiempoinvertidoenla estimaciónyfiabilidaddelasmedidas.Elanálisiscomparativodelasherramientasha resultadofundamentalparalaobtencióndeconclusionesdelosmétodospropuestos. 1. Procesodemedida Enprimerlugarsepresentaelprocesodeestimacióndecapacidadllevadoa caboenunescenarioconcretoamododecasodeusosobreunescenarioconcreto, unatasadetransferenciayungradodecongestióndeterminado.Lafigura18muestra laconfiguracióndelescenarioenelquesehanllevadoacabolaspruebas.Enesta situación,loscuatrométodosanalizadosestánsometidosalasmismascondicionesde congestiónycapacidadenelpath,esdecir,hansidoreproducidosenlasmismas condicionesdesimulación. Figura18.Escenariodelaprueba. Laduracióndelasimulaciónesdedoshoras.Comosehacomentado anteriormente,dadoqueeltiempodeconvergenciadelaestimacióndeEQoSIMysu
37Capítulo5.ResultadosdeSimulación optimizaciónesmenorqueenelcasodePathrateyPathrateoptimizado,elnúmero demedidasrealizadasesmayor.Esimportantemencionarquenosedebenenviar simultáneamentepaquetespertenecientesadosejecucionesdiferentesdelmétodo, puestoquelosresultadossedistorsionarían;porestemotivolaseparaciónentredos pruebasdeEQoSIMesdeunminutoylaexistenteentredosdePathratedecinco minutos.Elnarrowlinkpresentaunacapacidadde90Mbpsyunacongestión“mediaalta”,queenmediaescercanaal65%.Enlafigura19semuestranlasestimaciones realizadasporcadaunodeloscuatrométodos. Figura19.Resultadosdelasesióndesimulación. Seobservaenlafiguralatasadeenvíorealdepaquetesenelnarrowlinken colorverde,laocupacióndebidoaltráficointerferenteencolorrojoylasestimaciones decapacidadencolorazul.Seapreciacomolafrecuenciadeestimaciónesmayorenel casodeEQoSIMqueeneldePathrate.Lasprincipalesconsecuenciasextraídasdela figuraanteriorsonlassiguientes:
38Capítulo5.ResultadosdeSimulación • Enlosinstantesenqueelgradodecongestiónesmayorsecometenmás frecuentementeerroresenlaestimación.Elproblemaquemásafectaa EQoSIMeslasobreestimación,mientrasquelaoptimizacióndeEQoSIManula suefectomediantelarealizacióndelfiltradodepaquetes;porelcontrario, Pathrateúnicamenteseveafectadoporlasubestimación.Elvalordelas sobreestimacionesquetienenlugaralejecutarEQoSIMtiendea133Mbps, capacidaddelenlaceposterioralnarrowlink.Elmotivoresideenquealmenos elprimerpaquetedelpardepruebaseencolaenelrouter2,demaneraquese reduceeltiempoentrepaquetesyseajustaalcorrespondientealacapacidad delúltimoenlace. • ComparandolosresultadosdePathrateysuoptimizaciónseobservacomo esteúltimopresentaunerrorencadaestimaciónmayorqueelmétodo original,puestoquesusmuestraserróneassedesvíanenproporciónmayor respectoalvalorrealquelasdePathrate.Igualmente,seobservacómola fiabilidaddePathrateoptimizadoesalgomenor,enestasesión,queenelcaso original,puestoquepresentaunaestimaciónerróneamásquelaherramienta original.
39Capítulo5.ResultadosdeSimulación Paralaobtencióndelrestoderesultados,sehanrealizadosimulacionessobre losdosescenariosdiseñados.Laconfiguracióndelosaspectosmásrelevantespuede resumirseenlossiguientespuntos: • Lastasasdetransmisióndeinformacióndelosnodosjammerestá comprendidaentrelos60los220Mbps,infiriendodistintosnivelesde congestión.Sehaconsiderado“congestiónbaja”aunasituaciónenlaqueel tráficointerferenteconsumealrededordel20%delacapacidaddelnarrowlink, “congestiónmedia”alrededordel60%y“congestiónalta”entreel75u80%.La interferenciaesgeneradaporusuariosconectadosalared.Éstosllegan medianteunprocesodePoissonconuntiempoentrellegadasquerespondea unadistribuciónexponencial.Ejecutanlasaplicacionesdescritasanteriormente devozsobreIP,descargadevídeoyvideoconferencia. • Lasmedidasrealizadascubrenunintervalodecongestiónquevadesdeelcanal vacíohastaunasaturacióndelnarrowlinkcercanaal90%. • Esimportanteseñalarquelosresultadosdelasestimacionescorrespondenal promediadodevariassimulacionesparacadavalordecongestión.Estopermite darvalidezalasmedidaseindependizarlasestimacionesdelatasade transmisión.
40Capítulo5.ResultadosdeSimulación 2. Intrusividad Lafiguramuestralaintrusividaddecadaunadelasherramientasdeestimación decapacidadenfuncióndelgradodecongestiónenelnarrowlink.Sedefine intrusividadcomolainterferenciaquecadaherramientaproduceenlas comunicacionesexistentesenlared,yesreferidaalosrecursosempleadosdelared, yaseaanchodebandaorecursoscomputacionales.Enestecasosemidelacantidad deinformaciónquecadaherramientainyectaenlared,yaqueesunaformade estimarlacantidadderecursosconsumidosenenlacesynodosintermedios.La relaciónentreestacantidadyelgradodecongestióndelnarrowlinkpuedeobservarse enlafigura20. Figura20.Informacióntransmitidaporcadaherramientadeestimaciónenfuncióndelgrado decongestióndelnarrowlink. LafiguraanteriormuestralacantidaddeinformaciónenMb,quecada herramientatransmiteparallevaracabolaestimacióndecapacidad.Laslíneasverdey naranjacorrespondenaEQoSIMysuevolución,respectivamente;larojarepresentala
41Capítulo5.ResultadosdeSimulación informaciónenviadaporPathrateylaazulporsuoptimización.Lacurvaasociadaal métodoPathratepresentavaloresdeinformacióntransmitidasuperioresalos70Mb entodalasegundamitaddelagráfica,porloquedesaparecedeésta.Seha representadodeestamaneraconelfindeobservarcondetalleelrestodelas conductas.Enlacaracterizacióndelaintrusividadnosehatenidoencuentaeltiempo empleadoenelenvíodelainformaciónpuestoqueésteesabordadomásadelante, siendorelacionadosalfinaldelcapítulo. Puedenobservarsedoscomportamientosclaramentediferenciados,enfunción dequeelmétododeestimaciónpertenezcaalafamiliadeEQoSIMoaladePathrate. Lasprincipalesconclusionesquesederivandelafigurason: • EnelcasodeEQoSIMysuoptimizaciónseadviertequelainformación transmitidaporlaredparallevaracabolaestimacióndecapacidadpermanece constanteparacualquiergradodecongestiónenelnarrowlink,yportantoen lared;esdecir,laintrusividaddeestasdosherramientasnodependedel tráficointerferente.Estehechoesalgológicoyaqueensufuncionamiento envíasiempreelmismonúmerodepaquetes. • EnelcasodePathrateysuevolución,seapreciacómolainformacióninyectada enlaredesmayorcuantomayoreselgradodecongestiónenelnarrowlink: cuantomástráficojammercirculaporlaredmásinterferenciagenerael método.Estehechosejustificayaqueamedidaqueaumentaeltráfico interferentedejadesersuficientela“Fase0”paralaobtencióndelvalorde capacidad,siendonecesarioelenvíodelospaquetesdelasFases1y2.Elgrado decongestiónenelnarrowlinkapartirdelcualseejecutan“Fase1”y“Fase2” dependedelumbralescogido.Paracongestiónmuybajaseenvíaúnicamente lainformacióndela“Fase0”ycuandoelgradodeinterferenciaaumenta,tanto PathratecomoPathrateoptimizadotransmitenlospaquetesdesustresfases. • Analizandolacantidaddeinformacióndemonitorizacióntransmitidaporlared deformaabsoluta,enelcasodeEQoSIMesmínima,resultandounpocomayor enelcasodesuoptimización.Enamboscasos,lacuantíadepaquetesenviados espequeñaenrelaciónalacapacidaddelasredesdenuevageneración, suponiendounaintrusividadasumible.EnelcasodePathrateysu optimización,estacantidaddedatosinyectadospuedeserconsideradagrande, principalmenteencasosdealtogradodecongestión.
42Capítulo5.ResultadosdeSimulación 3. Errorrelativo Losresultadosquesepresentanenestafigura,sehanobtenidodelasmismas pruebasdesimulaciónllevadasacaboenlafiguraanterior.Lamedicióndelerroren lasestimacionesserealizaconelfindeevaluarlaprecisióndelaherramienta.Elerror relativoseráladesviación,entérminosporcentuales,delaestimacióndecapacidad proporcionadaporlaherramientarespectoalacapacidadreal.Elerrorenuna herramientadeestimaciónbasadaenelenvíodepaquetesprovienedelas subestimacionesysobreestimaciones,explicadasenelCapítulo2,quetienenlugar cuandounpaqueteinterferentesecuelaenmitaddelpacketpairocuandolos paquetesdepruebasufrenencolamientosenlosrouter.Lafigurasiguientemuestrala relaciónentreelerrorrelativodecadamétodoyelgradodecongestióndelnarrow link. Figura21.Errorrelativocometidoporcadaherramientadeestimaciónenfunción delgradodecongestióndelnarrowlink. Lafiguraanteriormuestraelerrorrelativodecadaherramientaenla estimacióndecapacidad.LaslíneasverdeynaranjacorrespondenaEQoSIMysu
43Capítulo5.ResultadosdeSimulación evolución,respectivamente;larojarepresentaelerrorcometidoporPathrateylaazul porsuoptimización.Lasprincipalesconsecuenciasderivadasdeesteanálisisson: • Enprimerlugarseobservaunaelevadavariabilidadenlosresultados.Elerror relativoesunparámetroquedependeengranmedidadelacapacidaddelos enlacesposterioresalnarrowlink;cuantomayorsealadiferenciaentrela capacidaddelenlacecríticoyladelosenlacessiguientes,mayorvaloralcanzará elerrorrelativoenlaestimación.Porotrolado,observandoelerrorenlas estimacionesdelasdiferentesherramientasseadvierteque,apesardel promediado,nosehalogradoindependizarlamedidadelacapacidaddelos enlacesenelescenariodesimulación,yaquelosresultadosnosiguenun patróndeconvergencia.Lasdependenciasrespectoalacapacidadyenlaces posterioresdelnarrowlinkocasionanlaaltavariabilidadenelerrorde estimación. • Enlíneasgenerales,elerrorenlaestimaciónaumentaconformelohaceel gradodecongestión;esdecir,cuantomayorsealacantidaddepaquetes interferentesexistentesenlaredmayorserálaprobabilidaddeapariciónde unasubosobreestimación.Cuandolaredseencuentrasintráficolaprecisión enlaestimacióndetodaslasherramientasesmáxima,sinerroroconerror despreciable.
44Capítulo5.ResultadosdeSimulación 4. Tiempodeestimación Losescenariosypruebasrealizadassonlosmismosqueenelcasoanterior.El objetivodeesteanálisisesmedireltiempoquetardacadaherramientaen proporcionarunaestimacióndelacapacidad,independientementedelafiabilidady errorrelativodeésta,ydeestemodopodercompararloconelempleadoporlosotros métodos.Estetiempoestáasuvezcompuestoporotrosdos:eltiempodetransmisión delospaquetesyeltiempodeprocesadodeéstosenelterminaldestino.Elresultado delanálisispuedeobservarseenlafigura22. Figura22.Tiempodeestimaciónenfuncióndelgradodecongestióndelnarrowlink. Enlafigurasemuestralarelaciónentreeltiempoempleadoporcada herramientaparadarunaestimaciónyelgradodecongestióndelnarrowlink.Las líneasverdeynaranjacorrespondenaEQoSIMyEQoSIMmejorado,respectivamente; larojarepresentaeltiempoconsumidoporPathrateylaazulporsuoptimización. Lasprincipalesconsecuenciasextraídasdelafigurasonlassiguientes:
45Capítulo5.ResultadosdeSimulación • EnelcasodeEQoSIMysuoptimización,seobservaqueeltiempoempleadoen obtenerunaestimacióndecapacidadpermanececonstante.Estosucede porque,aligualqueseobservaenlafigura20,elnúmerodepaquetes transmitidosparalaobtencióndeunamuestradecapacidadnovaría.Eltiempo empleadoenproporcionarunaestimacióndecapacidadporEQoSIMysu evoluciónesindependientedelgradodecongestiónenelnarrowlink,ypor tantoenlared. • EnelcasodePathrateyPathrateevolucionado,seobservacomoeltiempo necesariopararealizarunaestimaciónesmayorcuantomayoreselgradode congestiónenelnarrowlink,yportantoenlared.Lacausaesqueconforme aumentaeltráficointerferentela“Fase0”sehaceinsuficienteparalamedida delacapacidad,siendonecesariaslasFases1y2,porloqueseretardala obtencióndelvalor.Elgradodecongestiónenelnarrowlinkapartirdelcualse ejecutan“Fase1”y“Fase2”dependedelumbralescogido. • EltiempoempleadoporEQoSIMesmínimo,aligualqueespequeñoel empleadoporPathrateyPathrateoptimizado.LaoptimizacióndeEQoSIM empleauntiempomayor,alaparqueofrecemayorrobustez.Encasosde congestión,Pathrateysuoptimizacióntienenunretardoconsiderableenla estimación,siendomenorenelcasodelaoptimización. • Eltiempoempleadoporlasherramientas,aexcepcióndeEQoSIMydelos casosenquela“Fase0”dePathrateysuoptimizaciónesválidapara proporcionarlaestimación,sepuedeconsiderarelevadoparalaprovisiónde serviciosentiemporeal.Estosedebealaconfiguraciónrealizadadelas herramientasdeestimación:nosepermitequelaherramientasatureunenlace enlared.Paralogarloesnecesarioquedistribuyaelenvíodeinformación duranteunintervalodetiempo;deestemodonosegeneracongestiónconel únicoobjetivodeestimarlacapacidadylosusuarioscontinúanhaciendouso normaldelared,conladesventajadequeeltiempotranscurridodesdeel comienzodelaestimaciónhastaqueéstaesobtenidaseincrementa.Este aumentoseconsideraasumible,dadoquelacapacidaddeunpathesun parámetropococambianteduranteunacomunicaciónycuyaestimaciónnoes solicitadaenintervalospequeñosdetiempo.
52Capítulo6.Conclusionesylíneasdetrabajofuturas herramientadeestimacióndeformasimultáneaalaspruebas(denominado tráficointerferentepath‐persistent). Secitanacontinuaciónalgunasdelaslíneasdetrabajoabiertasenrelacióna losmétodosdeestimacióndecapacidad: • Automatizacióndelprocesodeestimacióndecapacidadenunúnicoprograma quepermitaescogerelmétodoy,encasodeseréstePathrateosu optimización,decidirigualmenteunrangoenelcompromisoprecisión–tiempo deestimación,todoellodesarrolladoenunentornoamigabledetalmanera quecualquierusuariopudierahacerusodelaherramienta. • TraslaestimacióndelacapacidadyotrosparámetroscaracterísticosdeQoS, seríalógicopensarenunainiciaciónenelenrutamientodepaquetesenfunción delacalidaddeserviciorequerida(QoSrouting),ylaposibleutilizaciónde algunadelasherramientasanalizadasenesteámbito. • Análisisdeherramientasactualesdeestimacióndelacapacidaddesdeelpunto devistadelacalidaddelaexperiencia(QoE). • Realizacióndeunmétododeestimaciónrealimentadobasadoenestimaciones anteriores,conunposibleahorroenintrusividad. • Diseñodeunaherramientaque,mediantelaimpresióndetimestampsenlos routerrequeridaporEQoSIM,lleveacabounestudiodetalladodelosmodos dedistribucióndelasestimaciones.Extraerdelassobreestimaciones,enlugar dedescartarlas,lacapacidaddecadaenlace,encontrándoseladelnarrowlink entreellas.
78ReferenciasBibliográficas REFERENCIASBIBLIOGRÁFICAS
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