Implementación y evaluación de un algoritmo de clustering en un estimador de ancho de banda disponible

Abstract

Este proyecto está enmarcado dentro de la línea de investigación en Telemática del grupo de investigación en tecnologías de la información de la UNAB se planteo como objetivo implementar en lenguaje C un algoritmo de clustering en el estimador de ancho de banda Traceband y evaluar impacto del algoritmo en cuanto a la exactitud en la estimación comparada con el programa original, en un escenario controlado que emule el comportamiento de una red en la internet. Para lograr esto, primero se aborda el estudio de mecanismos de clustering y así determinar el que más se ajuste a la problemática de estimación de ancho de banda disponible, después se estudiará el código de Traceband, tanto en el Sender como el Receiver, para determinar el punto en el cual de tiene que aplicar la técnica de clustering seleccionada. Después de tener definido lo anterior, se implementará el código de clustering en lenguaje C y probar la estimación sobre un testbed de evaluación; y así observar la efectividad del algoritmo implementado haciendo pruebas con diferente tipo y cantidad de tráfico cruzado. Para las pruebas, se crea una infraestructura de red que permite evaluar estimadores de ancho de banda disponibles simulando el comportamiento del internet (Testbed). En dicha infraestructura, se evalúa, el Traceband con y sin el K-means, utilizando Mgen para la generación de tráfico. El estimar el ancho de banda disponible es un problema estudiando por investigadores a nivel mundial dada la necesidad de contar con esta información para mejorar la operación de varias aplicaciones de red tales como el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio, gestión de redes, ingeniería de tráfico y en tiempo real de los recursos de aprovisionamiento, control de flujo y congestión, la detección rápida de fallas, ataques de red y control de admisión [3]. La implementación del K-means en el Traceband, permite determinar, de que manera la agrupación de los datos de la estimación, puede ayudar a mejorar la exactitud de la estimación del ancho de banda disponible en una infraestructura de red. Adicionando los beneficios que provee, el poder conocer y administrar estos factores críticos, que son relevantes en el rendimiento de la red y los servicios que ésta brinda. Actualmente dentro de la bibliografía revisada, no se encuentra registro de la implementación de una técnica de clustering, dentro de una herramienta de estimación de ancho de banda disponible, como Traceband. Esto contrasta con la gran cantidad de trabajos y contribuciones realizados, en la implementación y uso de las técnicas de clustering en varias áreas de la ciencia; siendo muy efectivas a la hora del análisis de los resultados