Optimizacin de Trfico en Redes

Luis Marronefiuba

15 de marzo de 2014

Objetivo

El crecimiento vertiginoso de las tecnologas de redes de datos en todos susniveles y su aplicacin como en el caso de Internet provoc entre otras cosas,la necesidad de contar con herramientas que permitan analizar la performancede las mismas. Ese anlisis por otra parte debe ser proactivo en el sentido deevidenciar los elementos y factores que determinan esa performance de modo depoder proceder en una segunda etapa a optimizar su comportamiento.

Con este objetivo fundamental como gua, el curso presenta en primer lugarlos principios bsicos de probabilidades y estadstica a modo de repaso junto conel concepto de Procesos Estocsticos para desarrollar en forma completa Teorade Colas y Modelos de trfico y su aplicacin a Redes de Datos.

Provistos de herramientas bsicas de anlisis se abordar el tema de evaluacinde performance en Redes.

Vinculado al tema anterior el curso se completa con la presentacin de la pro-blemtica que trae aparejada la Calidad de Servicio en las Redes.

Finalizamos con casos de estudio de aplicacin de los elementos vistos ante-riormente, fundamentalmente relacionados con el stack de protocolos TCP/IP ysu uso en Redes de Datos como el caso de Internet.

El curso se complementa con talleres de aplicacin de los diferentes temasabordados.

DesarrolloEl curso se desarrollar en 8 clases terico prcticas presenciales de 4 horas.

El detalle de las actividades, su calendario y contenido estarn disponibles enla plataforma de e-learning accesible a los asistentes. Las mismas consisten

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en resolucin de ejercicios, talleres de herrramientas, y simulacin de trfico y/oredes.nSe estiman 40 horas de trabajo no presencial.

La nota del curso est dada por un 20 % de los ejercicios prcticos y un 80 %de la evaluacin final.

Contenido1. Probabilidad y Estadstica

Teora bsica de probabilidades.

Variables Aleatorias

Distribuciones

Funciones Generadoras.

Estadstica

Herramientas de anlisis. Proyecto R.

2. Caracterizacin del trfico de datos

Metodologa

Toma de datos

Intervalos de confianza

Intervalos de prediccin

Estimacin de parmetros

Eleccin de distribuciones

Simulacin

3. Teora de Colas

Caractersticas generales. Notacin de Kendall.

Modelos de Colas M |M |1, M |M |m y M |M |.Modelos M |G|1 FCFSModelos M |G|1 con polticas de despacho. Aplicaciones a enrutado-res y multiplexores.

Modelos G|M |1 y G|G|1 FCFSRedes de Colas abiertas. Jackson. Aplicaciones a Redes de Datos.

Redes de Colas cerradas. GordonNewell. Algoritmo de Convolucin.Aplicaciones.

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4. Trfico AutoSimilar

Nuevo paradigma. Limitaciones de Poisson.

Anlisis de Performance en colas. Ocupacin, tiempo de respuesta.

Influencia del stack TCP/IP.

Influencia de las aplicaciones.

Simulacin

5. Performance en Redes

Modelo.

Mtricas

Estndares

Performance de TCP en redes wireless/ad-hoc.

Performance de servicios web y P2P.

6. Calidad de Servicio

Estndares.

Parmetros

7. Calidad de Servicio en IP

Requerimientos funcionales.

Clasificacin de paquetes

Polticas de trfico

Velocidades pico y promedio

Longitud de rfaga.

Active Queue Management(AQM)

Encolamiento de paquetes

Acondicionamiento de Trfico(Traffic Shaping)

Bibliografa

Probability, Random Variables and Stochastic Processes, Fourth Edition.Athanasios Papoulis. McGraw-Hill.

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Performance Evaluation of Computer and Communication Systems. Jean-Yves Le Boudec. http://ica1www.epfl.ch/perfeval/

Performance Analysis of Communications Networks and Systems. Piet vanMieghem. Cambridge University Press.

QoS in packet Networks.Kun I. Park. Springer Verlag.

Self-Similar Network Traffic and Performance Evaluation. Kihong Park,Walter Willinger. Wiley Interscience.

Performance of Computer Communication Systems, a Model-based approach.Boudewijn R. Haverkort. John Wiley & Sons.

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