A modular traffic sampling architecture for flexible network measurements /
Resumo: Os grandes volumes de tráfego e a heterogeneidade de serviços nas redes atuais requerem soluções de medição que sejam flexíveis e simples de modo a sustentar as tarefas de gestão de redes sem afetar o desempenho das mesmas. Para tornar tratável as tarefas que exigem análise de tráfego, torno...
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| Formato: | Tese |
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| Endereço do item: | http://repositorium.sdum.uminho.pt/handle/1822/40778 |
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| Resumo: | Resumo: Os grandes volumes de tráfego e a heterogeneidade de serviços nas redes atuais requerem soluções de medição que sejam flexíveis e simples de modo a sustentar as tarefas de gestão de redes sem afetar o desempenho das mesmas. Para tornar tratável as tarefas que exigem análise de tráfego, tornou-se obrigatório recorrer a amostragem do tráfego, motivando uma investigação substancial na área. Como consequência, várias técnicas de amostragem foram propostas para auxiliar as tarefas de engenharia de redes, cada uma orientada a satisfazer objetivos de medição e cenários de tráfego específicos. Apesar disso, ainda não existe uma solução abrangente capaz de suportar a implantação flexível destas técnicas em redes de produção. Neste contexto, este trabalho propõe uma arquitetura modular de amostragem de tráfego capaz de fomentar a concepção flexível e a implementação de estratégias efi- cientes de medição de tráfego. A arquitetura é composta por três camadas, nomeadamente, camada de gestão, camada de controle e camada de dados, cobrindo os principais componentes para alcançar versatilidade e baixo custo computacional em variados cenários de tráfego e atividades de medição. A flexibilidade e modularidade na implementação de diferentes técnicas de amostragem baseia-se numa nova taxonomia, na qual técnicas atuais e emergentes são identificadas de acordo com suas características internas - granularidade, trigger de seleção e esquema de seleção. Seguindo a taxonomia proposta, um protótipo estruturando e agregando as diferentes técnicas de amostragem foi desenvolvido e utilizado na implementação experimental da arquitetura, permitindo avaliar e comparar as técnicas de amostragem em diversos cenários de medição. Suportado pelo protótipo desenvolvido, distintas técnicas foram avaliadas quanto ao seu desempenho em equilibrar a carga computacional e a acurácia na estimação do volume de tráfego e na análise de fluxos. Os resultados demonstraram a relevância e aplicabilidade da arquitetura de amostragem proposta, revelando que uma abordagem modular e configurável constitui um avanço no sentido de melhorar a eficiência na amostragem de tráfego.#$&Abstract: The massive traffic volumes and the heterogeneity of services in today s networks urge for flexible, yet simple measurement solutions to assist network management tasks, without impairing network performance. To turn treatable tasks requiring traffic analysis, sampling the traffic has become mandatory, triggering substantial research in the area. In fact, multiple sampling techniques have been proposed to assist network engineering tasks, each one targeting specific measurement goals and traffic scenarios. Despite that, there is still a lack of an encompassing solution able to support the flexible deployment of these techniques in production networks. In this context, this research work proposes a modular traffic sampling architecture able to foster the flexible design and deployment of efficient measurement strategies. The architecture is composed of three layers i.e., management plane, control plane and data plane covering key components to achieve versatile and lightweight measurements in diverse traffic scenarios and measurement activities. The flexibility and modularity in deploying different sampling strategies relies upon a novel taxonomy of sampling techniques, in which, current and emerging techniques are identified regarding their inner characteristics - granularity, selection trigger and selection scheme. Following the proposed taxonomy, a sampling framework prototype has been developed and used as an experimental implementation of the proposed architecture, providing a fair environment to assess and compare sampling techniques under distinct measurement scenarios. Supported by the sampling framework, distinct techniques have been evaluated regarding their performance in balancing the computational burden and the accuracy in supporting traffic workload estimation and flow analysis. The results have demonstrated the relevance and applicability of the proposed architecture, revealing that a modular and configurable approach to sampling is a step forward for improving sampling scope and efficiency. |
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