A bordagens para S imulação de Tráfego I nternet utilizando a F erramenta NS

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 Internetnão é fácil: • Muito grande; • Bastante heterogênea (links, topologias, protocolos); • Mudanças drásticas; • Rápida expansão. • Parâmetros variam por várias ordens de magnitude!

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

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

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-95-010, 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. 961-970, 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 deum Ambiente para Análise do Desempenho do Tráfego em Redes de Alta Velocidade – AUTO-SIM”